“工業(yè)生產(chǎn)制造是高度依賴物理和物質(zhì)的過程，這就要求AI的輸出結(jié)果必須具備明確的物理意義?！?/p>

“在垂類工業(yè)場景中，工業(yè)大模型反而不太適用，工業(yè)小模型更具優(yōu)勢，也更適合本地化部署。”

“工業(yè)發(fā)展邏輯是從規(guī)?；a(chǎn)，到流程化、模塊化，再到靈活自動化，其核心核心是工序?！?/p>

“AI是技術(shù)和手段，工業(yè)是應(yīng)用場景之一。從投資視角看，我更關(guān)注兩個方向：技術(shù)迭代的深度和應(yīng)用場景的滲透程度……”

AI+制造正在卷起新一輪產(chǎn)業(yè)革新浪潮，從聲學(xué)檢測到3D打印、編程試教，創(chuàng)業(yè)者們在擁抱AI，擁抱大模型的過程中也在逐漸觸及當(dāng)前人工智能應(yīng)用能力的邊界。

大模型之于工業(yè)，從很有價值到落地場景、穩(wěn)定可用，還有多遠(yuǎn)的路要走？在投資人眼中，怎樣的創(chuàng)業(yè)企業(yè)會脫穎而出獲得機構(gòu)青睞，面對持續(xù)迭代的競爭對手，他們又建立起“護(hù)城河”？

在2025創(chuàng)業(yè)邦新青年大會現(xiàn)場，領(lǐng)聲科技創(chuàng)始人、董事長鄧哲，海爾創(chuàng)投產(chǎn)業(yè)投資合伙人郭慶淳，阿奈索三維創(chuàng)始人&CEO劉瑞，新鼎資本合伙人劉霞，萬勛科技聯(lián)合創(chuàng)始人錢鐘鋒，越秀產(chǎn)業(yè)基金副總經(jīng)理、合伙人吳煜，朝希資本管理合伙人閆緒奇，與世輝律師事務(wù)所合伙人王曉棟圍繞上述問題分享了他們的創(chuàng)投洞察。

創(chuàng)業(yè)者們對新技術(shù)保持樂觀，但同時對實際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)有著清醒認(rèn)識。投資人們則著眼于產(chǎn)業(yè)生態(tài)及商業(yè)邏輯提出了諸多中肯的建議。

以下是現(xiàn)場焦點對話實錄，由創(chuàng)業(yè)邦整理：

01 制造向自主決策演化，將會釋放哪些機遇

王曉棟：感謝各位嘉賓的分享。今天在場的既有投資經(jīng)驗豐富的投資人，也有各類創(chuàng)業(yè)公司代表。

第一個問題想請教各位創(chuàng)業(yè)者：智能制造正從自動化向自主決策演進(jìn)，在這一趨勢下，大家認(rèn)為存在哪些商業(yè)機會？初創(chuàng)公司又該如何把握？

鄧哲：這對我們來說是個很有價值的問題。領(lǐng)聲科技是一家基于聲學(xué)技術(shù)為電池制造領(lǐng)域提供解決方案的公司。聲學(xué)檢測本身是一種相對傳統(tǒng)的檢測方法，但AI和大模型的發(fā)展賦予了傳統(tǒng)檢測技術(shù)新的可能性。

過去，檢測在很多行業(yè)被認(rèn)為是“不創(chuàng)造價值”的環(huán)節(jié)。比如制造100個產(chǎn)品，不檢測可能全量銷售，檢測后若發(fā)現(xiàn)5個不合格品需要報廢，反而會增加成本，這也導(dǎo)致傳統(tǒng)檢測技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的推廣存在較大阻礙。

而新算法與 AI 技術(shù)的加持，讓檢測技術(shù)具備了反向調(diào)整生產(chǎn)制造的能力。以電池制造為例，通過新的聲學(xué)手段實時監(jiān)測關(guān)鍵工藝環(huán)節(jié)的變化后，我們可以借助AI模型動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)，形成正向反饋。這使得檢測不再只是判別產(chǎn)品“好與壞”，還能根據(jù)結(jié)果實時優(yōu)化生產(chǎn)策略和工藝，從而讓生產(chǎn)流程更平穩(wěn)順暢，降低損耗與成本。

隨著這類反饋機制的落地，生產(chǎn)參數(shù)能通過算法動態(tài)調(diào)整，持續(xù)保障生產(chǎn)質(zhì)量，制造將真正從自動化邁向自主化，傳統(tǒng)檢測技術(shù)也將在新工業(yè)制造中煥發(fā)新生。

劉瑞：我從3D打印行業(yè)分享一些觀點。制造業(yè)的自主決策是行業(yè)常討論的話題。 3D打印誕生幾十年來，本應(yīng)推動制造業(yè)從“標(biāo)準(zhǔn)品大規(guī)模生產(chǎn)的超級工廠”轉(zhuǎn)向“定制化產(chǎn)品的分布式制造”，但這個口號喊了幾十年，始終沒有太大突破。不過近幾年，大模型的發(fā)展讓這一目標(biāo)有了更多落地可能。

國內(nèi)制造業(yè)供應(yīng)鏈很成熟，我們也在和美國、德國的制造業(yè)企業(yè)談合作。目前不少國外企業(yè)在搭建云接單平臺，把全球各地企業(yè)的3D打印機、機床等設(shè)備接入云端，實現(xiàn)機器聯(lián)網(wǎng)。平臺能自動接單、分析客戶需求，再把訂單智能分配到各個設(shè)備，最大化提升設(shè)備利用率，最終產(chǎn)出定制化產(chǎn)品。這也是我們一直和行業(yè)共同努力的方向。

具體來說，我們正通過大模型推動技術(shù)落地。以前機器只做自動化加工，現(xiàn)在借助大模型，從設(shè)計端就能實現(xiàn)突破。比如過去建模畫圖需要專業(yè)工程師，現(xiàn)在客戶只要把機器接入系統(tǒng)，平臺就能自主完成建模。無論是3D打印機需要的切片文件，還是機床需要的CAM程序，都能自動生成。當(dāng)然，完全實現(xiàn)還有很長的路要走，但目前在大模型支持下，相對簡單的零部件流程已經(jīng)能局部跑通。

錢鐘鋒：傳統(tǒng)自動化更多承擔(dān)的是“執(zhí)行”工作。我們所做的編程示教，本質(zhì)上是讓設(shè)備按既定軌跡完成動作。它的輸出很簡單，通常只是“是或否”地判斷。一旦出現(xiàn)問題，也只是發(fā)出報警，最終還是要靠產(chǎn)線人員解決。而談到“決策”，無論是機器人還是其他設(shè)備，若想提升認(rèn)知能力，需要從幾個方面入手。比如結(jié)合產(chǎn)線環(huán)境強化環(huán)境感知能力，以及具備實時動態(tài)規(guī)劃能力。在新的技術(shù)背景下，我們能看到的一個方向是，讓產(chǎn)線上的機器人擁有與人相仿的柔性作業(yè)能力，這與我們的技術(shù)方向高度契合。

我們判斷，相關(guān)需求主要來自兩方面：一方面，傳統(tǒng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，為機器人訓(xùn)練提供了基礎(chǔ)；另一方面，需求側(cè)對產(chǎn)線智能設(shè)備的要求在提升——希望它們具備柔性制造能力、泛化作業(yè)能力，同時能減少新設(shè)備部署成本、縮短調(diào)試周期，最終提升產(chǎn)線整體效率。

在傳統(tǒng)自動化領(lǐng)域，我們也發(fā)現(xiàn)了一些機會和未被滿足的需求：部分場景需要通過融合多維度數(shù)據(jù)（比如視覺、力覺數(shù)據(jù)，以及動作規(guī)劃的復(fù)雜實時判斷）來輔助完成快速決策，但這類作業(yè)目前還沒有很好的智能化落地方案，大部分仍依賴人工完成。并且，部分特定場景已有的解決方案，其成本仍相對較高，性價比不足。

但這類需求，結(jié)合萬勛科技領(lǐng)先的軟體機器人及精準(zhǔn)柔性控制技術(shù)，我們能提供一套成本更低、更安全且泛化性更強的智能解決方案。關(guān)于產(chǎn)品規(guī)劃，今年下半年我們會陸續(xù)推出相關(guān)產(chǎn)品及應(yīng)用，也期待大家關(guān)注。

02 AI+工業(yè)的投資邏輯

王曉棟：感謝三位創(chuàng)業(yè)者的分享。剛才三位在分享中都提到了AI大模型，這是一個很關(guān)鍵的點。接下來想請投資人們聊聊，在“AI+工業(yè)”的熱潮中，大家比較關(guān)注哪些細(xì)分領(lǐng)域？也借此給創(chuàng)業(yè)者們一些方向上的參考和建議。

郭慶淳：海爾作為大家熟知的民族工業(yè)品牌，至今已有四十多年的歷史。大家傳統(tǒng)認(rèn)知里，海爾以家電為代表，屬于傳統(tǒng)制造業(yè)，但實際上我們早已積極擁抱AI，并且布局了智慧住居生態(tài)、大健康產(chǎn)業(yè)生態(tài)和數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)生態(tài)三大賽道依托集團(tuán)雄厚的產(chǎn)業(yè)背景，海爾創(chuàng)投堅持產(chǎn)業(yè)投資，投向聚焦硬科技和大健康，希望做成“更懂產(chǎn)業(yè)的投資人”。

我個人覺得從投資角度看，AI領(lǐng)域的長期機會有四大方向：

1. 工業(yè)場景智能化與數(shù)智化相關(guān)領(lǐng)域。具體到賽道上，近期會重點關(guān)注具身智能機器人的上游，比如核心零部件及有突破性的關(guān)鍵技術(shù)。在工業(yè)機器人和協(xié)作機器人領(lǐng)域，我們已有不少投資，也儲備了一些擬投項目。海爾創(chuàng)投采用“母基金+直投”模式，同時也成為青島百億具身智能機器人產(chǎn)業(yè)基金的管理人。基于這些基礎(chǔ)，該賽道將是我們下一步關(guān)注的重點。

2. AI+醫(yī)療領(lǐng)域。海爾大健康板塊目前有3家上市公司，業(yè)務(wù)覆蓋生命科學(xué)、醫(yī)療器械及醫(yī)療服務(wù)。去年收購的上海萊士，讓我們也擁有血液生態(tài)及血液制藥領(lǐng)域的上市平臺。目前我們也在探索“AI+醫(yī)療”，為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)“強鏈、延鏈、補鏈”，這類項目對整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)而言，也具有長期投資價值。

3. 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。我們集團(tuán)也布局了有代表性的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺我們也在關(guān)注其上下游的投資機會。

4. 供應(yīng)鏈與物流智能化領(lǐng)域。隨著“AI+工業(yè)”浪潮興起，供應(yīng)鏈與物流的智能化是我們關(guān)注的重點。我們基金此前投資的極智嘉，已于上周在香港上市。這是一家AMR領(lǐng)域的企業(yè)，聚焦智慧倉儲滲透率提升，目前已做到AMR市場份額全球第一。供應(yīng)鏈與物流的智能化能為“AI+工業(yè)”變革中的相關(guān)公司及賽道提供賦能，也建議大家關(guān)注這一方向。

劉霞：我們目前在關(guān)注人工智能，包括具身智能，以及半導(dǎo)體相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈，并且在人工智能領(lǐng)域已投資多家企業(yè)。我認(rèn)為AI智能體賽道有巨大發(fā)展空間，它正在重塑制造業(yè)的價值鏈。比如通過AI大模型、DeepSeek的部署以及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，能優(yōu)化工藝流程、實現(xiàn)降本增效，成本可得到顯著降低。

我可以分享幾個實際案例。比如，我們投資的一家企業(yè)在智能化工廠部署AI后，產(chǎn)業(yè)鏈效率大幅提升。以往僅在生產(chǎn)終點進(jìn)行產(chǎn)品缺陷檢測，現(xiàn)在能在各個工藝節(jié)點提前優(yōu)化，整體良品率顯著提高，成本降低了20%-30%。

在智能裝備領(lǐng)域，AI應(yīng)用也加速了產(chǎn)業(yè)鏈升級。我們投資的一家國內(nèi)前沿企業(yè)，主營電子數(shù)字設(shè)備及CDCM良品檢測設(shè)備，通過AI部署重塑了產(chǎn)業(yè)鏈，同時加速了知識圖譜建設(shè)。工業(yè)設(shè)備場景往往復(fù)雜，AI部署能針對性優(yōu)化場景效率，還能在關(guān)鍵節(jié)點實現(xiàn)工藝改進(jìn)，比如在計算光刻核心的晶圓檢測環(huán)節(jié)，AI應(yīng)用直接提升了節(jié)點良品率。

機器學(xué)習(xí)平臺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也是重要方向。我們投資的相關(guān)企業(yè)在該領(lǐng)域有豐富實踐，除工業(yè)場景外，在銀行后臺、券商等領(lǐng)域的應(yīng)用還提升了風(fēng)險控制與預(yù)警能力。再舉一個案例，AI agent在港口的應(yīng)用優(yōu)化了船舶停泊時間和作業(yè)流程，不僅成本降低30%，效率也明顯提升，該企業(yè)今年業(yè)績預(yù)計增長25%-30%。因此，AI智能體和機器學(xué)習(xí)平臺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景非常廣闊。

此外，機器人在工業(yè)領(lǐng)域的垂類應(yīng)用也是我們關(guān)注的重點。比如我們正在跟蹤的一家機器人企業(yè)，專注于工業(yè)航天領(lǐng)域——以往高溫高頻環(huán)境下人工操作效率低，而“工業(yè)機器人+AI”的模式不僅提升了作業(yè)效率，還能對精密部件進(jìn)行研磨，精度大幅提高。

未來，我們會重點關(guān)注這些方向：AI智能體、機器學(xué)習(xí)平臺在工業(yè)的應(yīng)用、工業(yè)機器人垂類場景，以及底層數(shù)據(jù)庫和AI應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域，這些領(lǐng)域都有較大發(fā)展空間。今年我們在該賽道已有布局，1-6月已投項目金額超13億元人民幣，下半年計劃投資10-15億元人民幣。如果有相關(guān)創(chuàng)業(yè)企業(yè)需要融資，歡迎聯(lián)系我們。

吳煜：前面兩位嘉賓從具體案例展開了分享，大家的視角都比較開闊，我這里稍微“收一下”再往下挖一點。

我想講三個方面：一是重新審視“工業(yè)”的本質(zhì)；二是基于這個認(rèn)知，看AI或智慧化對工業(yè)的影響具體體現(xiàn)在哪些環(huán)節(jié)；三是從長期視角看哪些領(lǐng)域更具備投資價值。

先看“工業(yè)”它的發(fā)展邏輯是從規(guī)?；a(chǎn)，到流程化、模塊化，再到靈活智慧化。而工業(yè)的核心是“工序”，我們今天聊的所有內(nèi)容其實都和工序相關(guān)，比如前面提到的聲學(xué)檢測、光學(xué)檢測，本質(zhì)上都是特定工序的體現(xiàn)?；仡櫣I(yè)中工序的執(zhí)行主體，最早是人工，后來出現(xiàn)機器。機器先經(jīng)歷了機械化，解決線動力學(xué)問題，接著進(jìn)入機電化引入強電，再引入弱電進(jìn)到信息化。而AI的出現(xiàn)，是在信息化基礎(chǔ)上推動工業(yè)走向智能化，即通過弱監(jiān)督、半強監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方式，讓工序執(zhí)行進(jìn)入新的階段。這就是AI或智慧化對工業(yè)影響的核心邏輯，是一個層層遞進(jìn)的過程。

這種影響具體體現(xiàn)為兩個現(xiàn)象。一是對原有工序的改造。比如傳統(tǒng)檢測依賴人工，現(xiàn)在可以通過光學(xué)、聲學(xué)等技術(shù)，結(jié)合機器和智慧化手段優(yōu)化工序，提升效率。

二是創(chuàng)設(shè)新的工序。比如在物流領(lǐng)域，在AGV、AMR基礎(chǔ)上拓展到低空空域，利用三維空間實現(xiàn)工業(yè)轉(zhuǎn)運。再比如3D打印為代表的增材制造，依托粉末冶金、樹脂ABS工程塑料等材料技術(shù)，結(jié)合工業(yè)圖形軟件和機電技術(shù)，形成了一套全新的制造工序。

無論是改造原有工序還是創(chuàng)設(shè)新工序，最終目的都是提升工業(yè)制造效率，更好地滿足物質(zhì)需求。

再談長期投資價值。從數(shù)字技術(shù)或AI對工業(yè)的作用來看，核心可分為三個環(huán)節(jié)：感知、決策、執(zhí)行。

智慧感知，這是基礎(chǔ)。工業(yè)互聯(lián)的第一步是獲取數(shù)據(jù)，也就是把物理世界中的聲、光、電、溫、濕、熱、顏色等信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。比如對3D空間的感知數(shù)據(jù)，能成為人工智能、機器人控制、自動駕駛的大模型“語料”。還有一些肉眼無法捕捉的細(xì)微數(shù)據(jù)，在工業(yè)場景中反而至關(guān)重要。再比如當(dāng)前人類向極深空、極深海探索，向極宏觀和極微觀領(lǐng)域突破，像水下渦流這類的復(fù)雜物理學(xué)狀態(tài)仍然難以用數(shù)字化描述的信息，正是智慧感知需要解決的問題。

智慧決策。這需要結(jié)合工業(yè)互聯(lián)中的數(shù)據(jù)，解決底層的工業(yè)求解問題。而這類問題目前不少還是“卡脖子”領(lǐng)域。決策的核心是把感知到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具體指令，最終要反饋到工序中。

智能化執(zhí)行。將決策落地到實際工序，這一環(huán)節(jié)會融合機電技術(shù)與智慧化技術(shù)，貫穿所有工業(yè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化過程。

在我看來，這三個環(huán)節(jié)沒有輕重之分，長期來看會形成“飛輪效應(yīng)”——某一個環(huán)節(jié)的突破會帶動另外兩個環(huán)節(jié)，三者相互傳導(dǎo)、協(xié)同發(fā)展。不過從投資人視角，我個人更偏向于“智慧決策”。

閆緒奇：前面三位嘉賓已經(jīng)從案例和投資邏輯等方面做了很深入的分享，尤其是吳總的分析，非常透徹。

從2015年成立后，朝希一直深耕于兩個產(chǎn)業(yè)——能源與科技。能源板塊，橫向包括一次能源、二次能源、負(fù)荷側(cè)等，縱向從材料、裝備到制造、應(yīng)用均全面覆蓋；科技板塊，除了電子與半導(dǎo)體之外，我們又向AI、具身智能，以及低空、商業(yè)航天等未來產(chǎn)業(yè)板塊做了延伸。

我們依托于過往積累的豐富的產(chǎn)業(yè)資源，在以上產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都做了布局，例如作為海辰儲能首輪融資時的唯一一家機構(gòu)投資人并連續(xù)投資3輪，主導(dǎo)正泰新能的分拆并加注數(shù)億資金，在裝備環(huán)節(jié)支持拉普拉斯、通嘉宏瑞、合肥欣奕華等泛半導(dǎo)體裝備企業(yè)，在科技板塊布局機器人上游傳感器企業(yè)靈動佳芯等等。

帶著交叉融合的視角縱觀朝希所深耕的這兩個大賽道，“AI+工業(yè)”必然是不可避免的關(guān)注重點。對我們來說，“AI+工業(yè)”的核心很清晰：AI是技術(shù)和手段，工業(yè)是應(yīng)用場景之一。從投資視角看，我更關(guān)注兩個方向：技術(shù)迭代的深度和應(yīng)用場景的滲透程度，這也是我判斷項目的兩個關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。

AI技術(shù)與工業(yè)應(yīng)用場景的結(jié)合，需要“橋梁”。這既有偏軟的部分，比如系統(tǒng)性解決方案、管理體系；也有偏硬的產(chǎn)品類，比如大家提到的機器人，或者智能駕駛相關(guān)技術(shù)，甚至AR眼鏡也屬于這類。對創(chuàng)業(yè)者和投資機構(gòu)來說，核心是找到技術(shù)與場景的結(jié)合點，以及如何通過產(chǎn)品迭代讓這種結(jié)合更緊密。

另外，技術(shù)迭代到一定階段必然會走向“平權(quán)”。當(dāng)技術(shù)不再是少數(shù)玩家的壁壘時，誰能找到精準(zhǔn)的應(yīng)用場景并做深做透，從技術(shù)壁壘轉(zhuǎn)化為商業(yè)壁壘，誰就能更大概率成功。這是我比較看重的一個邏輯。

再具體到賽道，剛才郭總提到的機器人、具身智能領(lǐng)域。其實有個值得關(guān)注的點，春節(jié)前后這個賽道熱度很高，做本體、大模型、“小腦”系統(tǒng)，以及手臂、靈巧手、移動部件的公司很多，但上游零部件環(huán)節(jié)仍有不少未解決的問題。我們認(rèn)為能夠填補上游短板的某些細(xì)分賽道在未來幾年可能有較大的發(fā)展價值。

簡單總結(jié)一下，在“AI+工業(yè)”領(lǐng)域，我們主要關(guān)注兩個大方向：一是應(yīng)用場景的精準(zhǔn)度與深耕程度；二是連接技術(shù)與場景的具體產(chǎn)品，包括產(chǎn)品如何打磨，以及如何與場景深度融合。

03 AI浪潮下，企業(yè)的新挑戰(zhàn)

王曉棟：感謝各位的分享。AI新技術(shù)的持續(xù)涌現(xiàn)帶來了機遇，但機遇背后往往伴隨著挑戰(zhàn)。想請各位創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)業(yè)者們聊聊，在新技術(shù)不斷迭代的背景下，你們認(rèn)為企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)有哪些？

鄧哲：從挑戰(zhàn)來說，AI技術(shù)，包括工業(yè)大模型，在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用其實難度很高。因為工業(yè)生產(chǎn)制造是高度依賴物理和物質(zhì)的過程，這就要求AI的輸出結(jié)果必須具備明確的物理意義。通用大模型的輸出可能允許一定誤差甚至“幻覺”，但工業(yè)場景中，一旦AI輸出偏離實際物質(zhì)世界，就可能引發(fā)生產(chǎn)事故或造成損失。這也是為什么工業(yè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用必須高度垂直，需要對具體場景有深刻認(rèn)知，給AI設(shè)置清晰的物理邊界，才能實現(xiàn)有效應(yīng)用。

當(dāng)然，挑戰(zhàn)中也蘊藏著機會。AI正在改變傳統(tǒng)自動化制造的邏輯。傳統(tǒng)自動化追求以預(yù)設(shè)節(jié)拍和參數(shù)精準(zhǔn)推進(jìn)生產(chǎn)，但實際制造中，原材料、環(huán)境、人工操作等因素的波動，總會讓生產(chǎn)偏離預(yù)設(shè)狀態(tài)。而AI能通過實時采集關(guān)鍵工藝數(shù)據(jù)，反向動態(tài)調(diào)整制造參數(shù)，從而抑制波動。這個過程能顯著提升制造效率和良品率，最終創(chuàng)造更高的制造價值。

劉瑞：鄧總的分享很深刻，我非常有共鳴?，F(xiàn)在整個行業(yè)都在談AI，好像科技公司不做些AI相關(guān)的嘗試，都算不上科創(chuàng)型公司。我們公司也在3D打印機的功能里疊加了AI技術(shù)，但過程中發(fā)現(xiàn)一個核心問題：物理世界很難實現(xiàn)精準(zhǔn)地輸入和模擬。

做一個聊天機器人實現(xiàn)起來相對容易，因為使用者對誤差的容忍度較高。但在工業(yè)加工中，哪怕一點偏差都可能影響結(jié)果。有時候是傳感器精度不夠，導(dǎo)致最終效果打折扣。有時候是材料流動過程中，配方或流體力學(xué)狀態(tài)不夠穩(wěn)定。這些都會讓AI功能的實際表現(xiàn)打折扣。很多企業(yè)花大代價開發(fā)出帶AI的生產(chǎn)功能，可能只能實現(xiàn)百分之七八十的預(yù)期效果，剩下20%的精度差距會直接影響體驗?？蛻粲玫臅r候，可能10次里有7次靠譜，2次出問題，反而浪費時間。我們就發(fā)現(xiàn)，有些客戶買了帶AI功能的產(chǎn)品，初期覺得新鮮，但用著用著就把這個功能關(guān)掉了。

除了鄧總提到的物理世界適配問題，企業(yè)決策層面也面臨很大挑戰(zhàn)。要不要在這個時間節(jié)點投入大量資金去做AI功能？不做的話，怕一步落后、步步落后，做了又可能面臨“功能被客戶關(guān)掉”的風(fēng)險。對當(dāng)下的創(chuàng)業(yè)者和決策者來說，怎么找到投入與回報、創(chuàng)新與實用之間的平衡，是需要認(rèn)真思考的問題。

錢鐘鋒：目前工業(yè)大模型及新興技術(shù)在自動化領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)不少，比如標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)SOP、傳統(tǒng)工藝制造、供應(yīng)鏈體系優(yōu)化、預(yù)判性維護(hù)等，我把這些統(tǒng)稱為“后置性預(yù)判”。剛才吳總提到更看重決策環(huán)節(jié)，其實可以再深挖一層——對現(xiàn)有企業(yè)來說，決策環(huán)節(jié)最難的是“實時性”、“精準(zhǔn)度”。這一點，尤其是在中小型企業(yè)的智能產(chǎn)線應(yīng)用中，會成為最大的挑戰(zhàn)。

對于工業(yè)模型應(yīng)用的選擇策略，我的觀點可能略有不同，就是在垂直細(xì)分的工業(yè)場景中，工業(yè)大模型反而比較受限制，落地略顯局促，工業(yè)小模型則更具優(yōu)勢，也更適合本地化部署。究其原因，一方面，小模型對算力和硬件的要求較低；另一方面，小模型能更好更快地解決傳統(tǒng)大模型可能出現(xiàn)的過擬合問題。而現(xiàn)代化產(chǎn)線中動態(tài)決策對實時性、高精準(zhǔn)度的要求（比如汽車行業(yè)遵循的“6sigma”標(biāo)準(zhǔn)——每百萬次配置或工藝操作中，錯誤不能超過3.4次），與小模型的特性更為匹配。

自動化領(lǐng)域是高度專業(yè)化的領(lǐng)域，復(fù)雜、精確、流程化是它突出特點，對錯誤、異常和停線的容忍度極低。而在這種背景下，結(jié)合我們?nèi)f勛科技的軟體機器人技術(shù)——它和小模型類似，對算力、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求量都比較小，具有更好的場景泛化應(yīng)用能力。同時還有成本低、安全性高的特點，軟體機器人在自動化垂類場景中，與工業(yè)小模型的碰撞和融合，將會是一套廣具潛力的泛化應(yīng)用解決方案。

04 投資人眼中，智能制造的護(hù)城河

王曉棟：剛才創(chuàng)業(yè)者們分享了在新技術(shù)浪潮下遇到的挑戰(zhàn)。接下來想請投資人從投資視角，給創(chuàng)業(yè)者們一些經(jīng)驗分享：在你們看來，智能制造企業(yè)的長期護(hù)城河是什么？看項目時又有哪些核心考量因素？可以給一些要點式的總結(jié)。

郭慶淳：要說長期的護(hù)城河，其實不太容易界定。在我看來，護(hù)城河需要從變量和定量兩個維度去考量。變量涵蓋運氣等因素，今天我想說說三個“定量”護(hù)城河。

1. 技術(shù)壁壘。這是個老生常談的因素，也是任何投資人都無法回避的。對于產(chǎn)業(yè)而言，大企業(yè)經(jīng)過幾十年沉淀形成的技術(shù)壁壘，無疑是其最大的優(yōu)勢和最堅實的基礎(chǔ)。如今有了AI的賦能，處于初創(chuàng)期、爬坡階段的企業(yè)，在技術(shù)積累上可能比三四十年前改革開放后（尤其是“92派”企業(yè)家們所處的時代）更具便利條件。所以，技術(shù)壁壘是我想說的第一點，這確實是繞不開的話題。

2. 商業(yè)落地能力。這其實等同于給客戶創(chuàng)造價值、讓客戶愿意付費的能力。剛才旁邊這位嘉賓提到，有些產(chǎn)品和功能做出來后，客戶用著用著就刪掉不用了，這正好印證了我所說的——如果付出大量成本卻無法讓客戶愿意付費，那就存在問題。我們在篩選項目時發(fā)現(xiàn)，有些項目技術(shù)壁壘確實很高，創(chuàng)始人是科學(xué)家、大學(xué)教授，甚至有院士站臺，但一聊到商業(yè)化，投資人往往就心里沒底了，這也是影響投資決策遲遲無法確定的重要原因。回到AI和大數(shù)據(jù)賦能工業(yè)企業(yè)這個話題，關(guān)鍵在于如何利用大數(shù)據(jù)平臺及積累，規(guī)避商業(yè)化落地的短板，走合適的捷徑實現(xiàn)降本提質(zhì)增效。因此，商業(yè)落地能力在我們篩選標(biāo)的時非常重要。

3.生態(tài)相關(guān)能力。海爾創(chuàng)投采取的是產(chǎn)業(yè)生態(tài)投資策略，我們會聚焦“生態(tài)”二字，重點考量被投企業(yè)利用生態(tài)、融入生態(tài)乃至搭建生態(tài)圈的能力。早在2019年，海爾文化價值觀中有這樣一句話：“未來，產(chǎn)品肯定會被場景替代，行業(yè)終將被生態(tài)覆蓋?！比缃?，這句話早已成為現(xiàn)實。我們在投資時，給被投企業(yè)提供的不只是資金支持，還會憑借強大的產(chǎn)業(yè)生態(tài)背景，為企業(yè)提供產(chǎn)業(yè)和生態(tài)賦能。我們有足夠多的場景可以幫助企業(yè)驗證產(chǎn)品，要是企業(yè)做得好，我們甚至能導(dǎo)流一些訂單。反過來，這也能驗證投資團(tuán)隊篩選的項目是否過硬。我認(rèn)為，未來的企業(yè)家要注重培養(yǎng)搭建生態(tài)圈的能力。

劉霞：今年上半年我們投資了13億元，涉及14個以上的項目。我們團(tuán)隊每年看過的項目超過200家，全公司所有團(tuán)隊每年看過的項目則超過500家。關(guān)于長期護(hù)城河，我結(jié)合我們關(guān)注的賽道和具體案例來分享。

第一個是“構(gòu)建平臺化生態(tài)的能力”。以我們關(guān)注的半導(dǎo)體裝備、材料及零部件領(lǐng)域為例，這個領(lǐng)域細(xì)分賽道多，零部件品類繁雜，不少品類都有對應(yīng)的上市公司，但單個細(xì)分市場規(guī)模往往不大，比如20億到30億，這讓長期股權(quán)投資決策有一定難度。因此，我們篩標(biāo)的時會重點看其是否有平臺化構(gòu)建能力。比如今年上半年我負(fù)責(zé)投資的一個項目，我們投了2億多人民幣。這個項目我跟蹤了多年，它最初做零部件——工件臺，后來快速發(fā)展為“裝備+零部件”的平臺公司，包括建禾設(shè)備，也用在國內(nèi)最大的存儲場和邏輯場。建禾設(shè)備有5-6款，在國內(nèi)也是出貨量第一的。同時還涉足技術(shù)壁壘極高的靜電卡盤、退火設(shè)備等領(lǐng)域。這類能從單一產(chǎn)品向平臺化拓展的企業(yè)，抗風(fēng)險能力更強，這也是我們重倉它的原因。

第二個是“供應(yīng)鏈抗風(fēng)險能力”。我們有一個重倉3億多人民幣的項目，是華為供應(yīng)鏈企業(yè)，主要做光刻膠。過去光刻膠原料大多從日韓核心企業(yè)進(jìn)口，日本相關(guān)企業(yè)封鎖后，國內(nèi)采購變得困難。而這家企業(yè)從化工原料單體到成品全產(chǎn)業(yè)鏈布局，有效規(guī)避了原材料采購風(fēng)險。這一點在半導(dǎo)體領(lǐng)域尤為重要——比如核心裝備企業(yè)，若能自研卡盤、射頻電源等原本依賴海外進(jìn)口的核心部件，不僅能提升抗風(fēng)險能力，還能增強創(chuàng)新能力，這是我們重點考量的方向。

第三個是“持續(xù)創(chuàng)新與研發(fā)，以及核心團(tuán)隊實力”。我們從2019年開始布局光刻機賽道，是國內(nèi)唯一一家覆蓋光刻機整機及所有核心零部件的投資機構(gòu)，涉及光源、曝光系統(tǒng)、雙工件臺、OPC計算、光刻軟件及整機等，已在該賽道投資十幾億元。之所以布局，正是因為這個領(lǐng)域有極高的創(chuàng)新壁壘，相關(guān)企業(yè)每年研發(fā)投入甚至超過2-3億元。目前我們也在挖掘這個賽道更上游的投資機會。

此外，我們還看重“在生態(tài)中的意義”。比如在前道核心裝備領(lǐng)域，除光刻機外，我們還布局了原子層沉積設(shè)備、檢測設(shè)備、CNT設(shè)備等，這些都是生態(tài)中不可或缺的環(huán)節(jié)。當(dāng)然，管理團(tuán)隊及其核心競爭力也是我們評估的重要因素。

吳煜：我簡單分享三點，前兩點可以銜接海爾同事提到的內(nèi)容。

第一是“尊重技術(shù)”。過去我們看到，最好的技術(shù)未必能留存到最后——比如軟件標(biāo)準(zhǔn)、通信協(xié)議的發(fā)展歷程都是如此。但在未來的科技發(fā)展中，不管是做AI還是其他領(lǐng)域，企業(yè)家和創(chuàng)始人必須從本心尊重技術(shù)。即便最終未必是“最優(yōu)技術(shù)”勝出，這種對技術(shù)的敬畏和重視，是長期發(fā)展的基礎(chǔ)。

第二是“尊重商業(yè)規(guī)范與商業(yè)價值”?，F(xiàn)在大家常說“內(nèi)卷”，很多時候其實是陷入了零和博弈。我們判斷一個企業(yè)的長期價值，關(guān)鍵看它是否在做“正和博弈”——不管解決的是企業(yè)、行業(yè)還是國家層面的問題，能創(chuàng)造增量價值才是核心。更進(jìn)一步，能否實現(xiàn)多贏、共贏，這才是商業(yè)的本質(zhì)，也是我們看重的“利他”思維。

第三是“長期的企業(yè)家精神”。這一點是前兩點的凝結(jié)。就像上午有嘉賓說的“可投可不投的企業(yè)就別投”，因為投資后需要一起穿越困難——這一點我非常認(rèn)同。尤其在當(dāng)前的國際競爭環(huán)境下，項目難免遇到各種挑戰(zhàn)。我們看一個企業(yè)家，不僅要看他在行業(yè)人聲鼎沸時能否勇立潮頭，更要看他在產(chǎn)業(yè)低谷時能否“于無聲處聽風(fēng)雷”，對員工負(fù)責(zé)、給股東信心，甚至能帶領(lǐng)行業(yè)走出周期、穿越至暗時刻。

總結(jié)來說就是三點：尊重技術(shù)、尊重商業(yè)價值、長期的企業(yè)家精神。閆緒奇：我個人比較關(guān)注的是團(tuán)隊，這包含兩層含義：

一是創(chuàng)始人本身。這和吳總提到的企業(yè)家精神相關(guān)，創(chuàng)始人的格局、韌性等特質(zhì)非常關(guān)鍵。

二是團(tuán)隊的完整性與適配性。創(chuàng)業(yè)初期的團(tuán)隊難免有短板，可能擅長技術(shù)的缺銷售，懂管理的缺應(yīng)用經(jīng)驗，這很正常。但企業(yè)發(fā)展到一定階段，必須在關(guān)鍵環(huán)節(jié)補齊能力，而且團(tuán)隊結(jié)構(gòu)要“適配當(dāng)前發(fā)展階段”，這一點很重要。

我和企業(yè)交流時，常會問創(chuàng)始人“精力主要花在什么地方”。我特別關(guān)注他是否把一部分精力放在持續(xù)招人上，因為企業(yè)發(fā)展過程中總會有人離開，需要不斷補充新鮮血液。而能否招到優(yōu)秀人才、讓團(tuán)隊越來越強，直接關(guān)系到企業(yè)能否“走得穩(wěn)、走得遠(yuǎn)”。