闵万里：新基建的目标是产业智能｜甲子直播第三期回顾
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新基建的效能发挥 ， 还看供给侧 。
作者|闵万里
整理|楠哥
2020 ， “新基建”无疑成为中国经济领域的一大热词 ， 不仅在高层会议上被频频提及 ， 也在市场上引起剧烈反响 。
对于众多实体产业 ， 新基建将如何提升生产效率 ， 改进生产模式？对于各类科技赛道 ， 投入新基建时 ， 将如何做场景选择？
为解读新基建对中国科技产业的影响 ， 第四期「甲子直播间」中 ， 我们邀请到北高峰资本创始人兼CEO闵万里博士带来「新基建的产业纵横」的分享 ， 他提出了新基建的产业目标 ， 并剖析了新基建将给产业、技术、投资者带来哪些机会 。
闵万里先生曾在IBM及Google工作 。 2013年 ， 闵万里加入阿里巴巴集团 ， 后任阿里云机器智能首席科学家 。 其打造的ET大脑系列产品夺得2017及2018年世界互联网大会“世界互联网领先科技成果奖” 。
2019年6月 ， 闵万里创办北高峰资本 ， 专注投资传统产业及周边公司 ， 以“资本+技术”双重赋能型投资 。 目前 ， 北高峰资本在农业、教育、制造业都有投资布局 。
本次分享要点总结如下：
1.新基建的产业目标是产业智能；
2.生产工具的智能化 ， 会成为中国经济从并跑走向领跑的核心手段；
3.行业知识 ， 是新基建者最重要的勘探目标；
4.在数字化转型过程中 ， 组织变革是最大的变革 。
以下是闵万里博士的分享实录：
1.基建：短期刺激vs长久动力我们先来回顾一些历史上经济发展的关键性节点 ， 看基础性设施的建设如何引导产业发展 ， 引领社会进步 。
1933年 ， 美国经济大规模衰退 ， 罗斯福总统提出了一个非常伟大的计划——罗斯福新政（NewDeal） ， 用基建拉动经济 。 新政使得失业率迅速降低 ， GDP增速也提升到了10%以上 。
1993年 ， 美国克林顿总统提出了“美国全国信息基础设施”计划(简称NII) ， 这是个像高速公路建设一样利在千秋的计划 ， 所以被人们渐渐称为“信息高速公路计划” 。
从微软到亚马逊 ， 从Google到Facebook ， 都是建立在那个年代所打造的互联网上的 。 如果没有克林顿的这项计划 ， 就没有美国后来这20年引领世界高科技发展的霸主地位 。
所以 ， 基建瞄准的是基础性设施 。 它不仅仅是短期的经济刺激手段 ， 更是产业发展进步的长久性动力源泉 。
回头看 ， 中国今天的新基建 ， 究竟是短期刺激还是长久的动力？
答案很简单 ， 我们是投资当下 ， 但更是收获未来 。
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最近 ， 各方对新基建的讨论非常热烈 ， 大家的解读有一定的共通性 ， 也有一定的差异性 。 有的把它讲成新投资 ， 有的说是新的基础设施 ， 或者新技术向基础设施中的扩散和蔓延 。
不管是5G、AIoT、机器人还是边缘计算 ， 这些技术今天都有可能找到产业的场景 ， 但是最重要的是 ， 他们在产业当中的目标是什么 。
今天 ， 我们要非常旗帜鲜明地提出这个目标——新基建的产业目标是产业智能 。
2.供给侧：新基建发挥效能的地方
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从1978年改革开放到2008年金融危机之前 ， 我国GDP增长非常快 ， 年增速几乎都在两位数以上 。 但是08年金融危机之后 ， GDP增速逐渐下降 。 到2019年只有6%左右 ， 经济增速在放缓 。
什么原因导致了GDP增速下降 ， 是中国人不勤奋了吗？一定不是 。 我们都受过很多励志文化的培养 ， 工作热情是不会有任何问题的 。
那究竟是什么原因？很简单 。 中央人民政府网站上的这段话——“从制造大国走向制造强国”——已经回答了这个问题 。
我们早年的GDP增长是靠生产关系的调节 ， 极大激发中国大地上每一个生产劳动者的积极性 ， 促进生产力快速发展 ， 从而推动GDP增长 。
但是经过40多年的高速发展 ， 人口红利遇到瓶颈 ， 生产力的发展需要更高科技的要素 ， 所以我们需要从“高速发展”转向“高质量发展” 。
怎样是高质量发展？新技术在产业中发挥作用的价值增量究竟在哪？
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左边这张图是中国第一产业、第二产业的GDP体量 。 我们习以为常的互联网、电商等 ， 跟工业、农林渔牧相比其实少了很多 。
制造业是中国经济体的核心 ， 农业更是关系国计民生安全的核心之核心 。 如果金字塔的底座没有了 ， 皇冠上的明珠会轰然倒下 。
那么再来看右边这张图 ， 今天我们第一产业、第二产业的生产力水平跟西方先进国家的对比 。
我们国家每一公顷小麦的种植成本大约是2900美元 ， 西方先进国家只有650美元 。 也就是说我们种一公顷的小麦 ， 消耗的成本是西方国家的4.5倍左右 。
制造业中 ， 我们人均制造业的增加值只有2000美元 ， 而西方国家是6000美元 。
中国已是世界最大的制造业大国 ， 但我们的效率只及西方先进国家的三分之一 。 如果能把中国这么大体量产业的发展水平和效率 ， 提升到与西方先进国家同等水平 ， 所带来的价值无疑是巨大的 。
所以我们明确提出 ， 产业智能的价值增量是在供给侧提质增效 ， 在第一产业、第二产业等经济体最底层上弯道超车 ， 而不只是在第三产业、消费侧上发力 。
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简单在消费层发力 ， 会带来短期经济活动的增加 ， 但是如果底座的供给侧效率长期在低水位发展 ， 会带来生产效率的损失 。 当需求增加越来越快 ， 这个经济体一定会遇到掣肘 ， 甚至断裂 。
所以 ， 今天国家提出的新基建 ， 我认为最有可能发挥效能的地方是在供给侧 ， 提升我们在第一产业、第二产业中的生产力、生产效率 ， 创造最大的价值增长空间 。
中国改革开放后 ， 我们在不断追赶西方先进国家的经济发展水平；2008年前后 ， 中国成为世界最大的制造业大国 ， 象征着我们开始从跟跑变为并跑 。 那么 ， 我们什么时候能够引领世界先进发展水平 ， 从并跑变成领跑？
前40年 ， 我们的发展靠劳动力生产水平的释放 ， 但接下来的发展 ， 我们的接力棒要传递到生产工具上 。 生产工具的智能化 ， 会成为从并跑变为领跑时的核心手段 。
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怎样把最新的科技要素投射到生产工具中 ， 去提升农业、制造业、工业、物流、能耗等传统行业的生产力水平？
这是今天新基建要回答的问题 ， 也是我们作为科技工作者和投资者要不断思考的问题 。
3.产业选址：从智能产业化到产业智能化产业的选址不是一个新命题 。
谷歌和亚马逊是典型的“智能产业化” 。 产业化 ， 顾名思义 ， 当你有了智能 ， 怎么把它形成一个产业 ， 甚至创造崭新的产业 ， 让人们的需求得到满足 。
Google解决了在信息化时代 ， 我们怎样有效获取有用信息的问题；而亚马逊解决了我们怎样有效解决商品的比较、推荐、购买、物流等等问题 。
更重要的是 ， 亚马逊还提供了前所未有的全新计算力 。
计算力是一种新的生产力 。 在亚马逊的电商中 ， 它沉淀出了这样一种生产力的工具 ， 成为了今天亚马逊的云服务 ， 也成为新时代生产力的一个典型代表 。
在“智能产业化”的过程中 ， 既有新兴产业的发展 ， 也有新兴生产力的诞生 ， 而生产力可以突破它原有的产业边界 ， 泛化到全行业、全社会 。
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下一个阶段是“产业智能化” ， 这就是今天新基建要做的事情 。
我们有那么多产业从几千年之前就已经存在着 。 70亿地球人 ， 每一步都需要有一双鞋子 ， 每一天都需要有衣服和粮食 ， 我们在电商平台上所购买的每一个商品 ， 都是从制造业中诞生的 。 对于这些穿越人类历史周期的行业 ， 谁能把它们的生产效率带上新高度？
不是只靠电商就能提升制造业、农业的水平 。 电商中诞生的新技术 ， 需要反向渗透到第一产业、第二产业 ， 帮助它们实现智能化 。
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今天 ， 我们必须正面这些在电商、互联网之外 ， 不是那么引人眼球 ， 而是非常实体 ， 甚至老掉牙的第一产业、第二产业 ， 它们迫切需要最先进的技术 ， 最优秀的人才、最强有力的政策导向 ， 帮它们步入新时代 。
4.案例：智能化的农业、制造业、零售业产业智能化 ， 究竟能带来什么样的效果？我们可以看一家农业公司的例子——麦当劳、肯德基汉堡包的生菜供应商 ， 青岛浩丰食品集团 。
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设想一下 ， 你如何用技术来提升生菜种植、供应的效率？
你可以用无人机每天拍照 ， 记录田间地头每一株生菜的绿色面积、绿油油的程度 。
有了这些不断采集的农田图像后 ， 再结合RNN、随机森林、ResNet、聚类分析等人工智能算法 ， 你可以把每一亩地量化 ， 精准判断这些生菜的成长状态和最佳施肥标准 。
当你有了每亩田的生菜成长曲线 ， 你就可以判断出哪一亩地长得更好 ， 哪一亩地长得稍微慢一点 ， 再也不是靠天吃饭 ， 而是可以做到个性化施肥、灌溉 。 每一颗菜都是靠精准的数据滴灌出来的 。
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最后在不改变土地产量的情况下 ， 每亩田平均可节省18.6%的肥料 。 这是多少钱？一亩田每一季150块钱 。
可能对在座的各位来说 ， 150块钱不算什么 。 但大家不要忘记 ， 我们有多少耕地面积 。
很小的增长对整个产业来说 ， 是巨大的增量 ， 何况还有相当多的农民 ， 收入仍处在低水平上 。
再来看一个畜牧业案例——牧场里每天都会挤奶 ， 再把奶迅速送到加工车间 ， 但是由于产线很多时候排满了期 ， 无法把所有鲜奶全都加工上线 。 没加工的就只能倒掉 ， 造成了非常多的浪费 ， 非常可惜 。
有没有可能让每一滴鲜奶都成为消费者桌上的奶制品？有 。 只要每一个产线的排产计划 ， 能够提前和每个牧场进行实时调度和预测性排查 ， 就有可能把这些会被浪费的鲜奶节省下来 。
实际上我们也是这么做的 。 当年我们阿里云的团队跟蒙牛一起做了这个项目 ， 把原来的调拨成本节约了9% 。 9%是一个什么概念？蒙牛每年服务着千万级的消费者 ， 这是一个巨大的节省 。
同样的道理 ， 我们与特驱集团合作 ， 让每一头猪的成长都有数字化的档案 ， 包括它的行动、饲料、叫喊、体温等等 ， 精准呵护每一头猪的成长 ， 知道母猪什么时候怀孕 ， 及早介入小猪发烧的治疗……最终把死亡淘汰率降低了3% ， 把PSY（每一头母猪每一年的产仔量）从23提到28以上 ， 提升了供给侧水平 。
可能大家觉得疑惑 ， 为什么农民伯伯养猪养了那么久 ， 不能靠常识和习惯 ， 还要靠这些手段？
很简单 ， 因为每一头猪都不一样 。 我们不是在讲猪脸识别 ， 而是在搭建精准知道每一头猪成长状态的数字化体系 。
根据国家统计局统计 ， 中国人每年消费约7亿头猪 。 大家可以想象 ， 在这样一个供给侧里 ， 1%的效率提升意味着多大的价值创造 。
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再讲一个案例 ， 当你在鞋店试鞋子的时候 ， 可能试了几双就走了 ， 店员也不知道究竟为什么 。 如果每双鞋子都有传感器和ID ， 我们就可以精准地知道它被试了多少次 ， 被拒绝了多少次 。 如果一双鞋子被很多人试 ， 但最终都被拒绝 ， 那么一定是有原因的 。
这么一个简单的洞察 ， 通过数字化手段 ， 完全可以让设计师更早知道他的鞋子和大众品位之间的偏差 ， 也可以帮店员更有针对性地为顾客做个性化推荐 。
最终的效果是 ， 从试穿到购买的转化率会从3%提升到20% ， 单店销售额会提升20%等 。 而受到好处的不仅仅是店家 ， 消费者也花了更少的时间找到了适合的鞋子 。
在大家习以为常的场景当中 ， 埋入基础性的数字化技术 ， 能够迅速数字化整个消费互动的过程 ， 将其中洞见转化为可以采取的行动 ， 最终得到可以直接衡量的商业效果 。
5.从C端流量到科技流量这些农业、制造业 ， 零售业的案例 ， 都指向了一个道理——在智能的时代 ， 智能会包产到户 ， 我们会从互联网时代的C端流量思维 ， 转化为产业智能时代的科技流量思维 。
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科技流量是什么意思？
当我们在一个场景中滴灌各种科技要素 ， 它很可能会迅速产生前所未有的新价值 。 这是一种行业性的生产效率提升 ， 把科技的流量转变为质的变化 。
为什么说在智能时代可以实现包产到户？因为今天最重要的计算力变得唾手可得 。
以亚马逊、阿里云为代表的云计算 ， 在今天已经相当普及 。 当计算成为一种普惠的生产力 ， 大家比拼的再也不是谁有获取流量的能力 ， 而是把智力投向产业的这种创造力、毅力和眼力 。
我们未来可能会看到千千万万个发明家、产业智能引路人 ， 帮我们实现产业中的效率提升和生产力水平提升 。
这个过程中有两大主体 ， 一个是科技工作者 ， 一个是产业的实践者 ， 他们之间往往有一道无形的墙 ， 让大家彼此雾里看花 ， 看不清对方 。
科技工作者如果在产业场景下硬着陆 ， 很可能眼力不够 ， 找不到价值的挖掘点 ， 最终只能是做无用功；而产业工作者往往被一些科技术语、热词推着 ， 慌不择路地选择最炫最火的科技 ， 结果发现跟产业场景毫不相关 。
怎样解决这个问题？
很简单 ， 需要科技和产业相向而行 。 它们会在某个中间地带握手言欢 ， 中间地带就是价值 。 所有科技都需要在产业当中创造价值 ， 所有产业都希望用科技创造新的价值 。
而价值的创造充满了不确定性 。 把新技术投射到产业解决问题、创造价值的过程 ， 没有标准答案 。 不像AlphaGo下围棋 ， 所有的规则都是固定的 ， 只要比拼计算力和算法 ， 肯定比人快 。
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2000年前的算盘已经比人算得很快了 ， 但今天在产业当中 ， 哪怕有最先进的技术 ， 也不可能只凭算力胜出 。 为什么？
因为裁判不是你 。 裁判是市场 ， 是最终的使用者和用户 。
所以 ， 再先进的技术 ， 在产业场景当中是否能创造价值 ， 都没有定论 ， 充满不确定性 。 因为没有标准规则 。
既然充满不确定性 ， 我们该怎样做好产业智能的新基建？
我们需要带头人 。
这些带头人是谁呢？究竟是从哈佛毕业的PhD ， 还是MIT的教授？
都不是 。 带头人一定是在产业场景中有过深刻知识沉淀的人 。 各个产业的专家们 ， 在产线当中摸爬滚打的老师傅们 ， 他们才知道这些行业最大的瓶颈是什么 ， 最掣肘的地方是什么 。
1980年代 ， 我们进口过最先进的产线 ， 结果要维修的时候 ， 还需要请外国的专家飞过来指导 。 他指一指 ， 换一个零件 ， 就收了1万美元 。 指一下 ， 价值1美元 ， 知道怎么指 ， 指到哪 ， 价值9999美元 。
如果大家听过这个故事 ， 一定会深有同感——行业里的知识 ， 是基建者最重要的勘探目标 。
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为了对付产业价值不确定性 ， 我们需要懂行业场景的老工人、老师傅 ， 同时我们还要发动起产业当中的工人、农民 ， 他们在新时代里是不应该遗忘的 ， 每一个曾经在这个产业中奋斗过的人 ， 都应该有第二次机会 。
那么怎样把5G、AIoT、人工智能、云计算等数字化的技术 ， 投射到工人群体当中 ， 让他们二次就业 ， 以四两拨千斤的方式在车间里创造更大价值 ， 成为新时代数字化的蓝领工人 ， 再也不是靠汗水、不畏艰难的精神 ， 在火热的车间里辛苦劳作？
怎么样做好人才基建 ， 把更多的产业工人带入到新时代 ， 是我们今天需要在新基建的浪潮当中思考的 。
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不同行业产生的价值增量 ， 随着时间延展是有不同路径的 。 有的行业 ， 价值发展特别快 ， 而有的行业则需要一个慢慢爬坡的过程 。 就像图中这三条不同的行业曲线 ， 斜率不一样 ， 高度不一样 。
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当我们把新技术叠加到产业中 ， 压强决定了在产业中创造新增价值的速度 ， 但是长久的压力、毅力、动力 ， 会决定了最终的增值会达到一个怎样的高度 。
我们不仅要追求速度 ， 更要追求高度 ， 所以要有压强 ， 更要有压力 。
这也说明 ， 新基建不是一次性的行为 ， 也不是一夜之间就能完成的 。 新基建永远在路上 ， 因为新技术在产业中的可能性永远没有终点 。
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6.新基建中的新机会作为创业者或者投资者 ， 我们在新基建中究竟会有什么样的机会？
很简单 ， 首先我们要聚焦“产业需要什么” 。
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我们在对产业价值做精准定位的时候 ， 需要用技术的洞察力去调焦 ， 把行业的痛点、技术的锚点 ， 从量变到质变的拐点在价值的主线上三点合一 ， 就能找准科技的支点和产业的着力点 ， 创造真实的价值 。
这个过程对科技工作者来说 ， 需要非常谦虚地认识到 ， 业务第一 ， 其次才是技术 ， 而且是多种技术 。
光靠视频识别无法看清中国产业的痛点 ， 光靠语音识别无法听到机器的呐喊 ， 我们需要所有技术的叠加 ， 形成整合的solution 。 任何试图以单点的技术、单门绝技去撬动产业的梦想 ， 最终只能是个空想 。
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讲到空想 ， 再给大家分享一个最近比较火热的例子 。
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这张图已经说明了一切 。 我们的差距“差在自信” ， 可能更要自强 。
当我们用几十块钱的减价券去促销、拉动流量 ， 对抗的是每一个中国人成长几十年中形成的喝茶习惯 。 这已经是一个很有挑战的课题了 。
用千人千面、配送路径、卖耳机等新模式和技术手段来粉饰本质 ， 看起来的确令人迷幻 。 但在绚丽的模式外衣下 ， 主业沦为引流的角色 ， 不知道怎么定位自己 ， 技术又能帮你什么呢？
【闵万里：新基建的目标是产业智能｜甲子直播第三期回顾】这个案例给了我们很多的启发 ， 当主业还没做好 ， 叠加的所有科技要素 ， 可能只会加速死亡和崩溃 。
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科技很迷人 ， 但内涵一定得是质朴的价值：让工人多赚钱 ， 让农民多赚钱 ， 让产线变得聪明 。 这是新基建需要交出的答卷 ， 也是我们科技工作者需要交出的一份答卷 。
对投资人而言 ， 当我们掌握了资本的力量 ， 该怎样助力产业智能和新基建的发展？
我们要找准科技的支点 ， 更要找准产业的着力点 ， 撬动最大的增量 。
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传统方式可能就是风投基金 ， 投给高科技的大咖 ， 但是这些大咖们“九死一生” 。
科技创业者的成功概率在10%左右 ， 10%的成功者再在产业中寻找价值场景 ， 创造价值增量 。 这样的模式下 ， 资本的力量会在科技、科技创业者的双重不确定性下层层耗散 。
有没有一种可能 ， 把资本和科技的力量同时叠加在最终的场景下？
答案是可能的 。 北高峰既有科技的输入 ， 创造价值；也有资本的叠加 ， 放大价值 。 最重要的是 ， 两者都是直接面向行业场景 。
这张图还有一点很有意思 ， 产业中还有产业资本的循环 。 当产业资本能够源源不断地回滚到产业当中去 ， 撬动下一轮科技迭代和效率提升 ， 就形成了一种良性循环 。
100多年前 ， 电气机车是最先进的生产力代表 ， 但是价格非常昂贵 。 1905年 ， 美国通用电气成立通用金融（GEFinance） ， 帮助客户贷款购买自己旗下的发动机、电气机车 ， 从而把电气机车迅速推向了市场 ， 极大推动了交通物流的发展 ， 促进了美国经济的发展 ， 也促进了全球第二次工业革命在全球的扩散 。
产业资本循环放大科技的力量 ， 形成一个科技加资本的完美组合 。
而如果我们每一个实业家都把资产投放到房地产中 ， 就像明清时代的那些纺织业企业家们 ， 赚钱后买下很多田地 ， 放贷、开当铺 ， 后来的结果是 ， 资本主义的萌芽在中国戛然而止 。
历史不能再重演 ， 今天 ， 我们需要产业的实业家们敞开心扉 ， 拥抱新技术 ， 同时有政府的政策导向 ， 还要有产业资本的循环 ， 这样才有可能在科技支点和产业的着力点上嫁接价值 ， 创造全行业、全社会的产业进步 。
今天 ， 无论我们下探到产业的哪一个深度 ， 还是上层建筑垒到了哪一处海拔 ， 我们都是在挑战一个空气稀薄的无人区 。
历史已经多次证明 ， 任何一次产业进步都不是一个一蹴而就的事业 ， 一定需要政府、科技工作者、产业实践者等多方力量持续携手共进 。
我想 ， 有一个共同的精神能够把我们链接在一起 ， 就是——所有的不可能 ， 在我们的技术和毅力面前 ， 都终将变得可能 。
甲小姐对话甲小姐：讲得真的非常精彩 ， 我记了好多笔记 ， 评论区也有很多粉丝留言说醍醐灌顶 。 您从大局出发 ， 探讨科技产业融合模式 ， 最后叠加了这样一个对产业的构想和愿景 ， 是非常打动人的 。
我有一个很好奇的问题 ， 您理想中的投资模式 ， 和现有的技术投资人很不一样 。 现有的技术投资就是投给科技公司 ， 再让他们渗透到产业中 。 您提出 ， 要直接从资本给到传统产业 ， 并且叠加技术 ， 再形成循环 。
能不能给我们分享一下 ， 北高峰资本的运营模式具体是什么样子的？
闵万里：当资本投资技术公司 ， 它期待的是技术公司能够服务好产业里的客户 。 如果是为了技术而技术 ， 没有服务客户、创造价值 ， 它作为企业是没有存在理由的 。 可纯技术的企业 ， 是无法直接无损嫁接到产业中的 。
那有没有一种可能 ， 资本在选择技术企业的时候 ， 已经带有了产业实践经验 。 那么当资本和技术叠加在一起注射到产业中时 ， 它的成功概率比分别开两枪（第一枪是资本 ， 第二枪是技术）要高得多 。
北高峰有资本 ， 但更重要的是 ， 我们是从产业实践中成长起来的 ， 我们首先是一个有技术产业实践经验的创业者 ， 只是今天碰巧有了一些资本 ， 所以愿意做这样一个冷启动——把技术的实践方法论叠加资本的力量 ， 寻找产业中最合适的龙头企业 ， 与它一起做基因改造 ， 把纯粹的制造业、农业 ， 转化为数字化、智能化驱动的自驱型产业模式 。
这个过程中 ， 北高峰资本和我们的技术伙伴坤湛科技 ， 首先给自己的定位不是投资者 ， 而是跟被投企业一起寻求转型、创造价值的同行者、伴行者 。 我们一起趟路 ， 一起创造价值 ， 再作为投资者分享价值 。
所以这个逻辑很简单 ， 价值创造是是王道 ， 价值分享是第二位的 。
甲小姐：能给我们具体举一个例子吗？您投资的是产业龙头 ， 还是一个连技术带产业的团队？而且您刚才提到的技术伙伴 ， 是什么意思？
闵万里：我们的技术合作伙伴坤湛科技 ， 是我创办的一家为企业提供数字化转型解决方案的公司 ， solutionasaservice 。
一个月前 ， 我们投资了一家做鞋子的A股上市企业 ， 天创时尚 。 它是一个很典型的设计、制造、营销一体化的 ， 中国自有龙头品牌制造企业的缩影 。 同时 ， 坤湛科技也服务于它 。
我们嵌入到这家企业的整个流程中 。 技术同学住在他们的宿舍里 ， 在他们的宿舍、车间、调度室里访谈、观摩 ， 了解每一个岗位的操作流程、了解上下游 ， 再反向提炼 ， 探索哪些环节可以用技术手段进行提效 ， 甚至合并 。
通过这种模式 ， 坤湛科技和北高峰资本联手对被投企业进行从制造到流通全链路的改造 ， 最终实现从工业大脑到商业大脑的转变 。
甲小姐：您这样一手抓资本 ， 一手做坤湛科技 ， 再一起注入到一个上市公司 ， 这解决了技术行业常有的一个痛点 ， 就是技术的供给端其实很难赚到钱 。
如果只是为这家上市公司服务 ， 获得的订单可能没办法覆盖这么昂贵的人力成本 ， 加上资本之后 ， 上市公司获得投资 ， 更有动力做技术改造；降本增效之后 ， 你也可以从市值变化中把收益赚回来 。 我可不可以这么理解？
闵万里：对 ， 确实是这个模式 。
甲小姐：这应该也是您从阿里云出来做资本的核心想法 ， 对吗？让技术能够获得对应的价值 。
闵万里：对 ， 其实也有另外一个想法 。
以前我也见过很多有情怀的投资人 ， 因为技术理想而投资 ， 但是没能获得相应回报 ， 我感到很惋惜 。 所以我想 ， 也有可能通过这种模式 ， 减少风险投资中无谓的风险 。
我认为最大的风险就是对技术太痴迷 。 大多数技术创业者失败 ， 都是因为技术太好 ， 忘掉了服务的对象是谁 ， 而不是因为技术不好 。
我们见过太多的创业者们 ， 张口就说深度学习 。 你去跟农民谈深度学习时 ， 你觉得你是一个合格的创业者吗？
我们不要被技术的风险蒙蔽、吓倒 ， 其实更大的风险不在技术上 ， 而是在技术和产业脱节上 。
所以我在想 ， 是不是有可能通过这种模式给资本一个回答 ， 给产业、给技术从业者一个回答——风险投资的“风险”究竟是什么 。
甲小姐：明白 ， 这个很有意思 。
您在最开始分享的时候讲了 ， 技术跟C端的赚钱方式不一样 ， 它需要从客户生意变好的过程中赚到钱 ， 所以您现在越过了这个中间环节 ， 直接投到它的对应客户上 。 这个模式是挺创新的 ， 应该跟国内大部分VC的打法是不太一样的 。
您在分享的时候 ， 还说了要有眼力、毅力和创造力三力 ， 才能把这个事儿做好 。 毅力和创造力 ， 我们比较好理解；眼力部分 ， 我想问一下 ， 您是怎么选择场景的？
现在三千六百行 ， 行行都在提数字化转型 ， 进展也不太一样 。 很多科技公司可能会倾向于选择安防或者金融这样离数据比较近的场景 ， 为什么您选择了一头扎到了看起来最原始 ， 离数字最远的场景中？
闵万里：第一 ， 如果我们很多人都在做安防 ， 我们防备谁呢？我们防来防去 ， 谁去创造价值？当一个产业过度拥挤 ， 一定会出问题的 。
第二点 ， 我们更要回答一个基础性的问题：今天我们做投资时 ， 选择的是什么？我们选择的是产业未来的价值增量 ， 而不是现在产业的绝对高度 。
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农业、传统制造业这些领域 ， 现在的生产水平相对比较低 ， 技术稍微去做一做改进 ， 产生的增量就会特别大 。
所以从投资的角度来说 ， 更应该选择明天的完美公司 ， 而不是今天已经完美的公司——它早已套现了现有投资者的梦想 。 如果你再去 ， 是在为别人的梦想买单 。
应该选择大家还没有看好 ， 但历史告诉他一定会变好的 ， 那些穿越人类历史周期的行业 。
我认为农业是最典型的 ， 制造业、教育行业、医疗健康更是这样 。 只要有人 ， 这些行业都不会消失 。 既然不会消失 ， 那么一定需要有人用新技术把它们带入到新时代 。
既然历史告诉我们它一定会发生 ， 为什么不顺着大势去做？今天投安防的人太多了 ， 搞机器人的人太多了 ， 为什么不去稍微做一点点的投资 ， 把被人遗忘 ， 但是又注定非常重要的行业激活起来？
这是我选择的标准 ， 很简单的 。
你讲的“离数据很近” ， 这些是技术要素 ， 都可解 。 就像刚才农田种菜的例子 ， 它没有任何的传感器 ， 没有用到物联网、5G ， 真没有 。 就是一个无人机 ， 飞一飞 ， 照一照 ， 用人工智能算法形成结构化信息 ， 就能了然于心 。
这个过程是跳跃式的发展 ， 不需要布设传感器 。 我对传感器公司没有任何的不尊敬 ， 我只是在说 ， 我们需要用最小的成本让产业能够快速达到智能化的水平 ， 而不是一定要重复循序渐进的发展道路 。
所以我认为 ， 投资需要投有巨大产业增量前景 ， 尤其是现在最迫切需要科技、资本去关注的一些基础性产业 。
我想这次国家提出的新基建 ， 某种程度上是在政策上给了我们一些指引 。 我们需要正视这些基础性的产业 。
甲小姐：您刚才提到了农业制造、教育、医疗等等这样关乎国计民生的历史延续性的行业 。 你们的打法是聚焦在几个重点的投资对象 ， 比如说在每个赛道选上市公司 ， 还是说可能会把子弹分散一些 ， 在每个行业投非常多这样的公司？
我很想知道您的投资策略 ， 越清晰 ， 越简单越好 。
闵万里：很简单 ， 聚焦龙头 ， 少而精 。
甲小姐：OK ， 很清楚 。 聊天室里有很多问题 。 现在我把时间给到观众 。
第一个问题是这样 ， 从中国经济体量上讲 ， 房地产的重要性不言而喻 。 但是这个产业整体的复杂、滞重让人觉得这些年这个行业似乎没有什么本质的进步 。
想问下博士 ， 房地产是否也属于增量空间大的新基建受益领域 ， 而房地产从生产到营销不同环节 ， 哪个环节可能成长空间更大？
闵万里：某种程度上 ， 我认为今天的的房价已经在左右全社会最优质智力资源的择业标准 。 我觉得这有很大的负面效果 。
如果最优秀的人才因为考虑房价 ， 去选择一些来钱快 ， 但对社会的价值不那么明显的行业时 ， 我认为这是一个系统性的风险 。 所以我不认为房地产还应该持续成为新基建的龙头 。
依靠单一行业去拉动整体的经济 ， 可能在短期之内是有效的 ， 但在长期的发展过程中 ， 它会透支社会资源的有效配置 ， 尤其是智力资源的有效配置 。 我觉得这比透支金钱资源会带来更长远的负面影响 。
作为投资者 ， 我的这种判断当然是一家之言 ， 我相信很多做房地产投资的大咖们会有不同的看法 。 但我是科技工作者出身 ， 又刚刚进入到投资行业中 ， 我不会选择房地产行业作为产业投资的对象 。 因为我认为今天中国的房价需要回归理性 ， 让老百姓回归到价值和耐心 ， 再也不是被房价压得出现非常多的短期行为 。
甲小姐：非常有情怀 ， 感谢您的情怀和分享 。 我再挑选一个来自评论区的问题 。
数字化后的新基建企业 ， 在组织结构上和传统指令式组织结构有何不同？
闵万里：这个问题非常关键 ， 非常好 。 感谢你提这个问题 。
我想很多企业 ， 包括技术工作者可能都会认为 ， 企业数字化转型是一个简单的技术行为 。 买一个中台或者买几个光盘 ， 请几个数据科学家 ， 再请麦肯锡给你诊断一下就好了 。 但其实远远不是 。
组织变革是最大的变革 。 在数字化转型过程中 ， 所有的技术问题都好解 。 但凡能定位准问题 ， 梳理清痛点 ， 没有解不了的技术问题 。
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但最难的是解完之后 ， 要由企业的人接手、自我运转的时候 ， 你会发现 ， 组织机制、人的惯性 ， 还停留在过去 。
技术改后 ， 如果人没有改 ， 还是假的 。 所以组织的变革是尤其重要 。
我特别想跟大家分享的是 ， 当你开始引进先进产品 ， 做大数据、企业上云的同时 ， 也需要让企业里的人开始换一个思维模式 。
企业里的协作、决策模式 ， 需要从以前的经验主义变成数据驱动 ， 从事后总结变成实时在线、甚至“未卜先知” 。
唯有如此 ， 我们才有可能把数字化转型的成果固化下来 ， 把革命果实保留到未来 ， 而不是付之东流 。
所以数字化转型 ， 人的变化、组织的变革尤其重要 。 如果少了这个 ， 再好的产品、技术团队引进来 ， 都只是昙花一现 ， 不可持久 。
甲小姐：非常精彩 。 顺着这个问题 ， 我再问一个扩展问题 ， 也是来自评论区的评论 ， 是新基建企业该如何做好人才的吸引和培养工作 。
我之前跟阿里背景的一个团队聊过这件事 ， 当时有做新零售的团队抱怨说 ， 很多客户的使用习惯、配合程度 ， 造成他们的技术渗透非常困难 。 旁边一个做新制造的人说 ， 你就知足吧 ， 新零售已经是解放区 ， 我们还要面对很多连拼音都不会用的人 。
所以在这个过程当中 ， 势必要面对一些可能跟数字化转型距离非常远的人 ， 包括工人或者农民 ， 另外 ， 还要破旧立新地去引进一些新的人才 ， 在整个人才方面 ， 你能不能分享一下您的洞察和经验？
闵万里：这一点也是特别关键 。
抱怨的那些人 ， 应该反思自己的问题 。
不管做新零售还是新制造 ， 你都不能指望服务的客户一夜之间变到数字化时代 ， 唯一要做的就是要改变自己 。 你要去对接对方 ， 创造价值 ， 再改变他们 。 所以我认为他们不应当抱怨客户 ， 应该抱怨自己 。
关于这些行业怎么吸引人才 ， 我首先想探讨的是 ， 人才最容易被什么吸引？
我们经常讲 ， 很多很牛的人怀才不遇 ， 什么叫怀才不遇？他找不到施展自己的空间 。
真正有追求的人 ， 不只是追求钱 ， 他一定追求的是“人尽其才” 。 如果产业实践者能够敞开场景、双臂拥抱这些人才 ， 给他们发挥才能的空间 ， 看到创造价值的可能 ， 我认为人才会扑着你过来 。
所以我想我用一句话来说 ， 怎么吸引产业的人才：
产业的土壤要对蒲公英打开心扉 ， 让蒲公英在你这里落地生根 。 最后土壤里长出来的会是什么？
整个产业的新气象 。
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