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專訪順為資本李銳:產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)浪潮已至,新舊賽道轉換要“用韌勁”

2020-10-13 20:13:45

2020年對于創(chuàng)投圈而言無疑是充滿變革與見證歷史的一年。

這一年,疫情催生了“萬物皆在線”的可能性、加速了企業(yè)上云的步伐。這一年,早期投資的熱門賽道也在悄悄發(fā)生轉換。隨著互聯(lián)網(wǎng)人口紅利的見頂和模式創(chuàng)新的干涸,創(chuàng)投圈的目光正從To C端加速轉向To B領域。

據(jù)投中研究院《2020上半年中國VC/PE市場數(shù)據(jù)報告》,上半年中國PE/VC市場收獲融資數(shù)量靠前的行業(yè)分別為:醫(yī)療健康、信息化、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)和人工智能。事實上,創(chuàng)投圈早已形成了一大共識,即以模式創(chuàng)新驅動的消費互聯(lián)網(wǎng)增長正漸行漸遠,產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮在席卷而來。

那么本土產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)投資該如何切入?新浪潮的周期又將持續(xù)多久?對習慣于消費互聯(lián)網(wǎng)模式的投資人、創(chuàng)業(yè)者而言,賽道轉換之下挑戰(zhàn)、困難幾何?策略又應如何調整?圍繞上述問題,日前順為資本(以下簡稱順為)合伙人李銳接受了《每日經(jīng)濟新聞》記者的專訪。

“企業(yè)需要用數(shù)字化、自動化、智能化武裝自己”

李銳表示,從全球大背景來看,過去20多年是互聯(lián)網(wǎng)改變了人們的日常生活;而未來10年將是互聯(lián)網(wǎng)之下,新興技術為傳統(tǒng)產業(yè)帶去翻天覆地變革的十年。

這位于2014年加入順為出任合伙人的投資人有著豐富的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗,過去幾年里主導了一系列早期消費類項目的投資,捕獲的明星企業(yè)包括“海拍客”“開思汽配”等;近三年來,他開始將工作的重心轉向產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造。

在他看來,新舊賽道的轉換主要基于以下三大因素。

首先,是移動互聯(lián)網(wǎng)對人們日常生活的深度滲透和應用創(chuàng)新的飽和。“過去20年里,互聯(lián)網(wǎng)在To C端做了非常多的改變。2000年互聯(lián)網(wǎng)來襲時,我們對未來的很多想象與憧憬如今都已實現(xiàn),甚至已經(jīng)超越了那時的預測。”

同時,過去近三十年的高速發(fā)展中,無論服裝紡織、汽車配件、消費電子等制造業(yè)均是以較為分散的方式發(fā)展,生產經(jīng)營模式較為粗放。在經(jīng)濟轉型升級的大背景下,過去草莽式的成長模式難以為繼。國家推出供給側結構性改革的政策,引導產業(yè)升級。產業(yè)間高效協(xié)同、進一步提升生產效益是企業(yè)持續(xù)的追求,亟待數(shù)字化的賦能。“事實上,我們產業(yè)整體的數(shù)字化程度不高,企業(yè)需要用數(shù)字化、自動化、智能化去武裝自己。”

再者,是新興技術的成熟進一步降低了產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的門檻。“基礎技術的成熟使得數(shù)字化、智能化變得更易獲取,無論是云計算、大數(shù)據(jù)、AI的發(fā)展,使得數(shù)字化的成本越來越低,讓從前不可能自動化、智能化的環(huán)節(jié)變?yōu)橛锌赡軐崿F(xiàn)大規(guī)模產業(yè)高度協(xié)同,在此基礎上,實現(xiàn)大規(guī)模的產業(yè)鏈高度協(xié)同。這一邏輯也是我們對于產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的定義。”

因此,李銳信心十足地指出,產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時代已經(jīng)到來,“未來10年或許行業(yè)的熱點會發(fā)生變化,但產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的趨勢是已經(jīng)確定的”。

“順為+小米”的敏銳

基于這樣的研判,作為一家關注早期項目的VC機構,順為逐漸將投資的部分重心根植于產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。他向《每日經(jīng)濟新聞》記者介紹道,2015年伊始,順為即以偏消費類的項目為切入口,層層遞進深入各大產業(yè)捕捉早期項目。

“2015年前后,順為團隊投了不少偏消費類的B2B企業(yè),比如給餐飲業(yè)賦能的‘美菜’、母嬰行業(yè)B2B2C平臺‘海拍客’。2016年前后,我們又開始挖掘上游的機會,更多地布局數(shù)字化平臺的底層企業(yè)。”

圍繞自動化、智能化的企業(yè)布局,類似工業(yè)機器人、消費電子、汽車、核心零部件、工業(yè)軟件項目等;以及PaaS、SaaS層的項目,順為團隊在工業(yè)軟件領域加碼;還有從數(shù)字化SaaS切入,進而做產業(yè)協(xié)同的項目,例如在服裝、鞋履產業(yè)鏈的凌迪科技、時諦智能等。“這些企業(yè)有些發(fā)展得非??欤行┤栽谂χ?。”李銳說道。

順為與小米生態(tài)系統(tǒng)的高度關聯(lián),也讓這家投資機構在消費電子產業(yè)有著更敏銳的洞察力,并具備相應的產業(yè)資源。

圖片來源:攝圖網(wǎng)

李銳介紹稱,基于與小米生態(tài)的協(xié)同合作,順為此前曾大舉涉足To C智能硬件消費品領域。沿著小米生態(tài)鏈向上,其重點關注的亦是IoT、消費電子相關的產業(yè)。順為在布局部分產業(yè)時也具備兩大獨特的優(yōu)勢——對技術落地的敏銳度和終端資源的調動。

例如,在消費電子領域,通過觀察小米生態(tài)鏈中的上百家企業(yè),使得順為可以更加貼近產業(yè)資源、了解用戶需求,從而對未來的技術趨勢有著更為獨特、敏銳的判斷。“通過圍繞手機產品,和小米生態(tài)鏈公司的互動,能讓我們更早得知哪些技術有望更快一步在產業(yè)落地,這也有助于我們去投資一些早期公司。”

再有,則是終端資源的調動。“當創(chuàng)業(yè)公司的第一批產品出來,需要找客戶做POC測試時,我們可以協(xié)同小米生態(tài)鏈的企業(yè)去參與兄弟公司的測試,這也能讓早期初創(chuàng)企業(yè)實現(xiàn)更快的產品導入。”

李銳表示,“在上述這些領域我們確實做得更深、更細,但在其他細分賽道,順為團隊也在獨立研究的基礎上進行了全面的布局。”

“每一個行業(yè)都是一口深井”

當然,背靠小米生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢僅是一方面。順為團隊在產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的布局不僅僅只有消費電子,在其他更廣泛的領域,例如紡織服飾、汽車產業(yè)等,也都進行了細致的投資布局。

李銳坦言,產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的投資邏輯比消費互聯(lián)網(wǎng)更復雜,產業(yè)與產業(yè)之間的差異巨大,“底層的商業(yè)邏輯或許類似,但產業(yè)卻是各有特性,每一個產業(yè)都是一口深井,需要去深挖、理解”。

創(chuàng)業(yè)者也面臨類似的問題——如何將創(chuàng)新與產業(yè)相結合。“深耕產業(yè)多年的人可能因為固定思維的束縛,而難以做出更具顛覆性的產品;來自產業(yè)外的創(chuàng)業(yè)者,雖然可能會將其他行業(yè)的經(jīng)驗融入進去,從而帶來結構性的突破,但也很容易因為未尊重產業(yè)基本規(guī)律,掉進‘坑’里。所以我們在考察創(chuàng)始團隊的時候,希望他們既要志存高遠,結構性提升產業(yè)效率;又要腳踏實地,尊重產業(yè)規(guī)律。”

“因此,我們在進入每一個產業(yè)時,除了要深入了解,還要不停地問自己什么類型的創(chuàng)業(yè)團隊更適合這里,我們如何能更好地切入、篩選出適合該產業(yè)特性的早期優(yōu)質創(chuàng)業(yè)團隊。”

值得注意的是,除了選擇創(chuàng)始團隊、剖析產業(yè),如何切入也是早期投資的核心考量之一。

李銳認為,在產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這個領域,首先就是要“專注”,即找到行業(yè)真正的痛點,單點切入。通過改善行業(yè)中真正存在的痛點,進而影響上下游,提升行業(yè)效率。至于這個痛點具體是用輕模式還是重模式來解決,則要尊重產業(yè)規(guī)律。在產業(yè)中,過去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)跑通的一些輕模式可能并不適用。

同時,布局產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)講究“用韌勁”。具體而言,在投資中,“韌”體現(xiàn)在堅持深挖產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的各個賽道,摸清楚行業(yè)之后再做布局。而對于創(chuàng)業(yè)者來說,這個“韌”則體現(xiàn)在做到“長時間專注”這一點上,因為在產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這一領域,實現(xiàn)行業(yè)改變需要更長的時間。

最后,談及互聯(lián)網(wǎng)給傳統(tǒng)產業(yè)帶去的變化。他表示,未必會像移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展得那么迅猛;但在未來5~10年里,數(shù)字化、智能化無疑將給產業(yè)結構帶來巨大的調整和升級,最終這一成果也將反饋給消費者,從而實現(xiàn)產業(yè)結構性、全局性的變革。

封面圖片來源:受訪者供圖

責編 高彤

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