谷歌放弃试用6年的超级宽带计划：谷歌光纤面临出售
06-17
这是一篇主要在春节假期期间完成的文章。
当时并没有特别考虑到疫情，但现在回头看，似乎内容的适用性还是很高的。
我想如果你发出去，会有一些朋友会用的。
我们大致总结和总结了50位左右活跃投资者的观点，结合我们自己的理解和判断，并结合我们机构的方向，成文如下。
所谓最简单的方法，其实就是一种简单的统计方法，即将某个细分方向出现的频率相加。
当样本量达到一定程度时，最终的结果应该是有说服力的，至少在我看来，与预测是一致的。
按照上面的方法，我把这些细分方向分为三个层次，分别表述。
这次我们先来说说第一梯队。
一级方向一般被投资者提及10次以上，应该是最需要关注的方向。
新环境下的新动力我先讲动力，再讲结果。
2019年一个非常重要的热点话题就是从模式投资向To B投资或者科技投资的转变。
让我印象深刻的是，去年上半年参加的很多活动都在讨论这个话题，甚至很多基础资料都可以复制。
它节省了大量的准备时间。
虽然我入行以来一直关注To B和科技投资，因此在一定程度上迎来了我投资生涯的红利期，但我对经典VC仍然抱有极大的敬意。
例如：很难比较两者。
做出了明确的区分。
互联网不被视为一种技术吗？互联网巨头技术弱吗？例如，当我们看云原生时，答案其实是非常明显的。
模型投资还没有完全衰落，仍然会有少数案例能够在VC的历史上留下自己的名字。
但确实，大市场上机会并不多。
下一个字节跳动会是什么，可能是大家都在思考的问题。
从国内VC行业现有的成绩来看，众所周知的成功案例仍然都是所谓的样板投资作品，而科技投资中脱颖而出的少数独角兽仍然在努力证明自己。
因此，即使在这个时间点上，一大批业内顶尖机构仍然非常看好消费等被归类为典范的方向。
从这个角度来看，我们一直听到的这两个词基本上是两个不可逆转的趋势。
一是消费升级，二是城镇化。
他们是最大扰乱势力的代表。
消费升级理念下，今年最流行的概念就是各种“下沉”。
但事实上，消费篮子远比想象的丰富。
在代际变化和收入上升的推动下，包括新品牌、房地产、教育、医疗、养老等，无疑是万亿级的大方向和行业趋势。
人们总是谈论的市场。
考虑到我自己和我所在机构的方向，本文不重点讨论这些主题。
我们从城市层面的技术来看城市化。
官方数据显示，目前中国城镇化率为60%，发达地区已超过70%，基本克服了农村向城市剧烈迁移的过程。
一个明显的指标是房价。
城市粗放扩张的外部动力减弱，下一阶段将是城市内部运行的优化和完善。
梁建章曾在《人口创新力》中提到，未来中国至少会出现几个超级城市。
支撑超级城市的发展，必然离不开各种技术和智能化手段。
城市本应是人类科技创造的杰作，但经历了这次疫情后，我们发现它远没有我们想象的聪明，甚至缓慢。
几年前，王健博士就已经大力推动杭州智慧城市转型，试图打开上帝视角，这必然会孕育巨大机遇。
我暂时将基于智慧城市的技术称为城市级技术，可能涵盖以下领域，解决城市的交通、污染、疾病预测、公共卫生、犯罪等问题。
流/非流通系统：交通、自动驾驶、车联网、物流等。
非流/非流通系统：市政、安防等。
智能系统：数据平台、物联网等。
正如Pentland在《 《智慧社会》，我们期待将城市转变为“数据驱动、动态、响应迅速的组织”，让我们的生活变得更美好。
我相信，戴上口罩工作一天后，这种愿望会更加迫切。
效率回到上一个话题，从模式投资到技术投资的问题背后其实更现实，那就是无论从宏观经济环境，到中观产业发展阶段，再到微观公司，他们都迎来了效率提升。
历史上一个比较特殊的时期，就是中国经济和工业经过30年的快速发展，迎来了比较明显的转型时期。
在这个转型时期，我们即将失去过去长期存在的劳动红利，包括数量，包括成本，以及相应的粗放式发展模式。
我们即将面临创业盲点的消失，只能在细节中寻找。
机会。
种种迹象表明，曾鸣教授认为，“赚快钱的时代已经过去了”，效率将是未来成功的关键。
因此，第一梯队的方向几乎完全集中在效率上。
我把效率分为两类：产业效率和企业效率。
当然，企业效率的提升也会促进产业效率的提升。
但对于工业效率，还有一个更直观的方法，就是以工业互联网为手段，着力融合和提升工业效率。
很多工业互联网项目的切入点都是从供应链、产业协同的角度打通产业，试图从源头、核心解决问题。
提高企业效率的手段更加多元化。
毫无疑问，适用于任何企业的相关方法一定是从管理的角度出发的。
咨询公司擅长在这些方面提供一整套的解决方案，但最终的实施仍然需要在工具和流程上落实，因此必须配置各种管理工具。
比如，这次疫情期间，协同办公、会议系统发展迅速。
从另一个角度来看，也说明国内企业的管理水平还比较不成熟。
既然市场空白很大，那么谁来吃肉呢？上述工具基本上都是巨头们必须争夺的领地，这一点大家也有着高度的共识。
对于初创公司来说，需要在一些相对细分的领域寻找自己的机会，因此企业级软件和SaaS的春天将会迎来。
直到现在，国内对SaaS的认识还不全面，但仍然可以可见HR等重要的SaaS赛道仍能吸引投资者的关注。
除了效率这个词之外，还有几个概念在过去受到了广泛的关注，包括RPA、Low-code、MarTech等。
这个领域有很多投资者关注，还有一些话题值得讨论：探索开源和To D模式，构建健康生态。
产品标准化与定制化之间的平衡。
从单点产品到产品矩阵的演进路径。
某些产品可以根据工具的属性进行交易。
To B产品的To C转型。
对于制造企业来说，除了上述的软件工具外，提高生产过程中涉及的硬件工具的效率也同样重要。
在工业技术工人减少的大趋势下，包括机器人在内的自动化、智能化手段也很重要。
一定有更广泛的应用潜力。
再深一层讲，企业的要素就是个人。
人的效率有没有提高，我会从很详细的角度来看，看能不能反映出一些问题。
本文中的成文是用一个名为“熊”的工具来实现的。
最近用它写了很多文章，每次使用都有感触。
究其原因，大概是因为这个工具提供了非常漂亮的书写界面，给对审美要求和格式控制有一定要求的我带来了很大的乐趣。
嗯，我每年需要为这个工具支付人民币左右的费用，但实际上它几乎只能用来写文章。
从小的方面来说，我想说明的是，工具也赋能个人，前提是个人也追求效率，支付意愿、支付能力都提高了，云很大程度上杜绝了盗版。
前面讲了数字化，但还有一个词几乎和效率一样重要，那就是数字化。
当然，数字化本身与效率有交叉，其目的之一自然就是提高效率。
数字化之所以被广泛提及，是因为它是一个非常大、非常全面的篮子，可以装下很多东西。
具体可能包括哪些内容？从字面意义上讲，必然涉及到数据。
在各行业的数字化浪潮中，必然会产生大量的数据，与数据直接相关的技术和应用将会有机会，例如作为底层软件的数据库、各种数据处理技术、数据隐私与安全等。
企业如果想要更好地与数据交互，无论是采集、存储、消费、运维等，都需要一个平台来承载。
这也是数据中台概念之前火爆的原因。
继续往下延伸一层，这个数据平台相关的能力也会产生巨大的需求，包括云、算力、甚至芯片。
以上三个层次实际上是一个从小到大的过程，后者在某种程度上可以包含前者。
几年前，大数据和人工智能也是热门的投资方向，但最近听到这个词的机会并不多。
当时狭义的大数据概念主要指与数据处理直接相关的技术，例如数据挖掘、预测等。
如今，这样的项目几乎是不可能看到的。
大数据和人工智能都已经逐渐内化，两者之间的关系几乎密不可分。
待续。
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