除中國芯、智能物聯(lián)網(wǎng)，還有哪些產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投機(jī)會(huì)？

來源：創(chuàng)事記 發(fā)布時(shí)間：2019-07-11瀏覽：3157次

除中國芯、智能物聯(lián)網(wǎng)，還有哪些產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投機(jī)會(huì)？

　　王曉妍，九合創(chuàng)投高級投資經(jīng)理，專注前沿科技領(lǐng)域的早期投資。轉(zhuǎn)型投資前曾在航天科技集團(tuán)從事技術(shù)研發(fā)工作。北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)士學(xué)位，清華大學(xué)電子工程碩士學(xué)位。

　　以下是嘉賓分享部分內(nèi)容：

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　　今天是一個(gè)科技主題的分享，首先來談一談我們?yōu)槭裁匆顿Y科技？

　　我會(huì)從PEST這4個(gè)方面來分析一下：

　　首先是外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)周期。美國對中國科技領(lǐng)域進(jìn)行封鎖，中美兩國現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入到前沿科技的角逐時(shí)期。美國對中國商品加征關(guān)稅，使中國商品以往的高性價(jià)比優(yōu)勢不復(fù)存在，迫使供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)移出中國。

　　而制造業(yè)依然是中國的第一大產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造了最多的就業(yè)人數(shù)，中國亟需留住制造業(yè)。我們的路徑有兩條：第一，提升制造業(yè)的整體效率；第二，打造有自主科技含量和品牌的產(chǎn)品，而不只停留在做一個(gè)OEM外包世界工廠。

　　第二是經(jīng)濟(jì)層面。中國產(chǎn)業(yè)鏈條的特點(diǎn)是，前端的信息化已經(jīng)處在全球領(lǐng)先的位置，而中后端亟待效率化、AI化和自動(dòng)化。

　　我們看中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第二產(chǎn)業(yè)工業(yè)占比常年穩(wěn)居第一，所以必須要進(jìn)行供應(yīng)鏈改造，留住制造業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)占比從2017年開始首次超過 50%，這得益于包含信息服務(wù)業(yè)和通信服務(wù)業(yè)在內(nèi)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高速發(fā)展，以及包含交通物流、金融保險(xiǎn)、醫(yī)療教育在內(nèi)的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的快速升級，所以中國蘊(yùn) 含著巨大的產(chǎn)業(yè)升級的機(jī)會(huì)。

　　第三是社會(huì)層面。中國是全球最大的單一消費(fèi)市場，疊加上這些年高等院校擴(kuò)招帶來的技術(shù)人才供給充足，以及政策向戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的傾斜，營造了非常好的適合科技發(fā)展的環(huán)境。

　　政府積極推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，孕育了新科技公司的成長，toG也成為了科技公司的主要商業(yè)模式之一。而企業(yè)方面，由于人口紅利的消失，它們對降成本提效率的需求非常迫切，同時(shí)中國企業(yè)也到了由粗放式發(fā)展向精細(xì)化運(yùn)營轉(zhuǎn)變的階段，需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)升級改造。

　　第四是技術(shù)層面。數(shù)據(jù)智能的趨勢一旦開啟就不可逆，豐富的應(yīng)用場景推動(dòng)了中國科技實(shí)力的提升，中國的云計(jì) 算、大數(shù)據(jù)、AI已經(jīng)躋身世界前列，從美國對中國科技企業(yè)的制裁也可以看出，無論我們是否愿意中國企業(yè)已經(jīng)站在了國際競爭的舞臺上，必須要具備全球視野， 提升科技內(nèi)生實(shí)力是沒有選擇的選擇。

　　同時(shí)我們也看到，中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然有非常大的上升空間，雖然這幾年阿里云的營收呈三位數(shù)增長，但也僅相當(dāng)于AWS7年前的規(guī)模，數(shù)字化和科技化的浪潮在中國才剛剛開啟。

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　　既然科技領(lǐng)域這么值得關(guān)注，那么我們就從時(shí)間維度上梳理一下科技的發(fā)展趨勢。

　　從上世紀(jì)60年代開始到今天，計(jì)算設(shè)備經(jīng)歷了大型機(jī)、PC機(jī)、手機(jī)到現(xiàn)在各種各樣的AI終端的崛起，朝著算力集成化、小型便攜化的方向不斷發(fā) 展。設(shè)備連接的網(wǎng)絡(luò)也越來越廣泛，與之相對應(yīng)的是IT架構(gòu)和芯片的不斷升級。90年代初PC互聯(lián)網(wǎng)的興起基于Client-Server結(jié)構(gòu)，服務(wù)器端采 用IBM小型機(jī)、ORACLE關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、EMC高端存儲設(shè)備支持的集中式計(jì)算。

　　2010年前后移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮到來，云計(jì)算普及，虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了IT資源的靈活分配，更輕量級的X86服務(wù)器加分布式云化計(jì)算、存儲和系統(tǒng)替換了IOE架構(gòu)，與此同時(shí)ARM處理器在移動(dòng)設(shè)備終端快速占領(lǐng)市場。如今我們進(jìn)入到了智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，計(jì)算架構(gòu)也更加碎片化。

　　人工智能的崛起帶來了異構(gòu)計(jì)算的浪潮，在中央處理器CPU之外，我們用一塊專用的協(xié)處理器，GPU、TPU、NPU、FPGA或ASIC，去支 持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速。在無處不在邊緣端，高效率、低功耗的場景定義計(jì)算成為研究的熱點(diǎn)，未來我們將在一塊SoC上集成ARM或RISC-V的CPU核、支持 AI計(jì)算的核以及通信、傳感、安全等其他功能的核，再搭配IoTOS，實(shí)現(xiàn)各類AIoT的應(yīng)用。

　　通信技術(shù)基本上以十年為一代進(jìn)行發(fā)展。

　　從80年代的1G到如今的5G：1GAMPS時(shí)代，摩托羅拉大哥大實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)語音通信；2GGSM時(shí)代，諾基亞功能機(jī)實(shí)現(xiàn)了基本的發(fā)短信和打電話功能；2000年前后3GWCDMA時(shí)代，實(shí)現(xiàn)了多媒體應(yīng)用，手機(jī)可以用來收發(fā)音樂、圖片和視頻；

　　2010年前后4GLTE時(shí)代，iPhone智能機(jī)發(fā)布，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)全面爆發(fā)，各種直播、移動(dòng)購物、移動(dòng)社交APP占據(jù)了大量流量；如今的5GNR技術(shù)，給我們帶來了萬物互聯(lián)時(shí)代，車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)會(huì)真正落地。

　　展望未來我們看到三個(gè)主要的趨勢：第一是IT架構(gòu)的升級；第二是IT信息技術(shù)、CT通信技術(shù)、OT操作技術(shù)的深度融合；第三是中國“芯”的機(jī)會(huì)，在增量市場，場景牽引AI芯片和IoT芯片彎道超車，在存量市場，模擬芯片、DSP、MCU等芯片的國產(chǎn)替代。

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　　這是一張智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)圖譜，也蘊(yùn)含著九合在尋找產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會(huì)的一個(gè)基本邏輯。

　　對于數(shù)據(jù)尚不完備的產(chǎn)業(yè)，首先從數(shù)據(jù)端看起，看如何利用各種嵌入式芯片和系統(tǒng)，產(chǎn)生和處理數(shù)據(jù)，比如工業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)相對比較缺乏，要從底層部署更多的傳感器先把數(shù)據(jù)采集上來。

　　有些產(chǎn)業(yè)中已經(jīng)存在大量數(shù)據(jù)，但是由于散落在各處而未被激活，比如水電燃?xì)饽茉吹裙彩聵I(yè)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，這時(shí)我們會(huì)著重去看如何通過網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)連接起來。

　　對于數(shù)據(jù)和連接都已經(jīng)相對完備的產(chǎn)業(yè)，我們會(huì)著重考察如何依靠邊緣和云端智能的配合提升核心業(yè)務(wù)的效率。

　　數(shù)據(jù)、連接和智能的結(jié)合將帶來越來越多應(yīng)用層的機(jī)會(huì)。根據(jù)需求端驅(qū)動(dòng)力的不同我們將應(yīng)用歸為三類：toC的消費(fèi)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用，toG的政策驅(qū)動(dòng)應(yīng)用，toB的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用。

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　　下面我們會(huì)從數(shù)據(jù)層、連接層、智能層、應(yīng)用層分別去分析每一層發(fā)生了什么變化。

　　首先在數(shù)據(jù)層，智能物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)成百倍的增長，而此時(shí)摩爾定律卻遭遇了極限，場景定義計(jì)算成為未來的出路，比如將來會(huì)在一塊SoC上同時(shí)集成通信、計(jì)算和多媒體的功能，為用戶帶來更好的效率和性價(jià)比。

　　九合將主要關(guān)注三類處理器：第一種是微控制處理器，通常是面積很小、能效比很高的嵌入式處理器；第二種是實(shí)時(shí)處理器，主要面向工業(yè)、汽車、通信行業(yè)的高實(shí)時(shí)高性能處理器；第三種是應(yīng)用處理器，主要面向移動(dòng)計(jì)算、手機(jī)、服務(wù)器等高端市場。

　　在連接層，5G產(chǎn)生了三種典型的應(yīng)用場景：增強(qiáng)型移動(dòng)帶寬(eMBB)、大規(guī)模機(jī)器通信(mMTC)和高可靠低時(shí)延的通信(URLLC)，完整 的5G標(biāo)準(zhǔn)將于2020年完成。5G采用切片式網(wǎng)絡(luò)，全服務(wù)化、軟件化架構(gòu)，面向不同的垂直場景進(jìn)行按需分配，可以在通用硬件的基礎(chǔ)上，通過軟件定義不同 的網(wǎng)絡(luò)去支持不同的應(yīng)用。

　　在智能層，智能的實(shí)現(xiàn)方式與人的神經(jīng)系統(tǒng)類似，感知終端控制器就像人的神經(jīng)末梢，邊緣網(wǎng)關(guān)進(jìn)行鏈接管理，就像人的神經(jīng)元進(jìn)行實(shí)時(shí)控制反饋，邊緣云做小規(guī)模數(shù)據(jù)的輕量學(xué)習(xí)，就像人的神經(jīng)中樞負(fù)責(zé)條件反射，中心云負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，承擔(dān)大腦和邏輯的功能。

　　實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)在邊緣以毫秒級時(shí)延智能實(shí)現(xiàn)，非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)以數(shù)十毫秒的時(shí)延傳輸?shù)皆贫藢?shí)現(xiàn)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以部署在現(xiàn)場，也可以在通信接入網(wǎng)或基站側(cè)，未來五到七年邊緣智能將帶來2000億美金左右的潛在價(jià)值。

　　應(yīng)用層我以三類行業(yè)為例說明5G落地的方式。

　　第一類行業(yè)，5G對于其發(fā)展和突破是一種必須，比如工業(yè)4.0，5G將助力無線自動(dòng)化控制、工業(yè)云化機(jī)器人、預(yù)測性維護(hù)、柔性生產(chǎn)的突破，是未來工廠不可或缺的技術(shù)。

　　第二類行業(yè)，5G解決了以前3/4G環(huán)境下的行業(yè)瓶頸，比如VR/AR，4G環(huán)境下40ms以上的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和本地的存儲計(jì)算使產(chǎn)品體驗(yàn)難以提升，5G帶來了1ms以下的延遲和20Gbps的峰值速率，行業(yè)走向云VR/AR階段，高質(zhì)量的內(nèi)容和應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)。

　　第三類行業(yè)，5G將提供卓越的創(chuàng)新平臺激發(fā)創(chuàng)新型應(yīng)用，比如智慧醫(yī)療，5G的低時(shí)延高帶寬有望讓遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程手術(shù)真正普及。