今年To B投资者将重点关注哪些方向？我用最简单的方式来澄清

所谓最简单的方式其实就是一种简单的统计方法，就是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，是符合预测的。

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。

先说第一梯队。

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。

01 新环境下第一梯队的新动力 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。

虽然我从入行开始就一直关注To B和科技投资，也因此在某种程度上迎来了我投资生涯的红利期，但我对经典VC还是抱有极大的敬意。

例如：两者其实很难区分。

另外，互联网算不算技术？互联网巨头技术弱吗？当我们审视云原生时，答案实际上是显而易见的。

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。

但大银幕上的机会确实不多。

下一个字节跳动是什么？或许这是每个人都在思考的问题。

从目前国内VC行业的成绩来看，众所周知的成功案例仍然都是所谓的样板投资作品，而少数从科技投资中脱颖而出的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。

在消费升级中，今年最流行的概念就是各种“下沉”。

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，是行业龙头。

我们常说的大市场。

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 中提到的Pentland 我们期待将城市转变为“数据驱动的、动态的、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。

效率回到之前的话题，从模型投资到技术投资，其背后反映出来的问题其实更现实。

无论从宏观经济环境，到中观产业发展阶段，再到微观企业，我们都迎来了一个相对特殊的历史时期。

也就是说，经过30年的快速发展，中国经济和工业正面临高速发展时期。

一个比较明显的转型期已经到来。

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，“赚快钱的日子已经过去了”，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必须争夺的领地，在这一点上有着高度的共识。

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。

截至目前，国内对SaaS的认识尚不全面，但仍可以看出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。

人们的工作效率有没有提高？我会很详细的看一下，看看能不能反映出一些问题。

本文的写作是使用一个名为“小熊”的工具实现的。

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、非常广的篮子，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。

这也是为什么数据中台的概念之前非常流行的原因。

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。

简单总结一下，投资者关注的第一线关键词是：城市级科技、效率、数字化。

02 第二梯队 我们看第二梯队。

第二梯队一般被提及5次左右，其主导方向是AI。

毫无疑问，过去几年的科技投资以AI为主。

英雄迟到了，现在已经跌落到第二梯队了。

造成这种情况的重要原因之一是缓慢。

技术发展缓慢，商业实施缓慢。

几年前，似乎任何关注人工智能的投资者都可以谈论强化学习和 GAN，但现在几乎没有人使用这些术语来炫耀自己的技能。

人们发现，过去人工智能无法处理的事情，现在仍然无法处理；除了过去AI能处理的事情，除了抖音上的美丽越来越好之外，似乎没有其他更好的改变了。

商业实施甚至更慢。

看看那些AI公司的营收就知道了。

这是投资者不得不面对的问题。

以人工智能为典型代表的科技创业增速低于预期。

这让我想起了我的奶奶。

很小的时候，我兴奋地冲到厨房，告诉奶奶电脑是多么神奇的东西，“电脑什么都能做”。

正在厨房忙碌的奶奶回答了我一句现在看来是灵魂拷问的“你会做饭吗？”技术当然是个好东西，同时也应该有合理的期望。

事实上，这并不是对AI的负面看法。

AI的发展是否陷入停滞？当然不是。

人工智能只是以更加隐蔽的角色渗透到上述数字化进程中，开始像过去的互联网一样作为基础能力赋能。

那么在AI+产业的趋势下，哪些行业有机会涌现，候选运动员如下：AI+工业AI+机器人AI+医疗AI+零售……AI+机器人衍生出的商业服务机器人，包括送餐、清洁等场景，可以代替人类。

单一且基础的工作。

这一点得到了疫情的彻底推动和印证。

在上述特定行业和场景中，AI与数据的关系也是密不可分的。

数据甚至是直接决定这场比赛胜负的决定性因素。

按照人工智能和数据的思路思考会导致物联网。

三者的结合就是AIoT。

物联网，包括边缘计算，是一个已经炒作多年的概念。

我觉得之所以这么受欢迎，是因为物联网的商业模式已经接近完美，符合智能商业的在线化、智能化、网络化的特点。

遗憾的是，目前物联网的发展尚未找到杀手级应用，但幸运的是，迹象已经显现。

如果我们继续思考人工智能、数据和物联网，我们就会想到 5G。

这四个词组成了一个叫做5AIoT的东西，它也有很多性感的元素，但我们必须拭目以待。

去年因为一些活动我对5G做了一些研究，结论大体倾向于是它确实能够给很多产品带来实质性的改变，但是从基础设施建设到应用层面的提升还需要时间。

03 第三梯队 第三梯队的特点是基本只被个人投资者提及，具有一定的随机性，属于比较长尾的方向。

有趣的一点是，这些长尾行业基本都是人民币基金，各有不同的关注点。

关于第三梯队，我简单列出如下（顺序不代表任何意义），仅供大家参考： 安全：特别是与数据或5G相关的安全。

总体来说，看安全的投资者确实不多。

筹码：提到筹码的投资者也很少，和我想象的差距很大。

金融科技、区块链：包括财富管理、保障保险、医疗健康保险和保险科技。

AR商用航天核心部件、传感器、基础材料、新能源汽车、无人机……04区别于以往的特点和机遇。

从三个梯队的角度探讨了细分方向的前景和关注。

提取出具体方向后，我们可以看到哪些共同的东西可以进一步浓缩。

1.技术融合、边界模糊。

从上面的分析中，我们还可以感受到一个明显的特点就是技术融合程度和边界模糊程度正在加剧。

以前我们讲AI，现在我们需要一起讲AIoT或者5AIoT。

同样，当我们看云原生等领域的公司时，似乎每个公司的产品都有一些重叠和重叠。

其实不仅是软件，硬件也会遇到同样的问题。

对技术项目的判断需要逐渐从技术单一维度过渡到技术、产品、团队等多个维度。

然而，首先要面对的挑战是，技术本身已经是一个多维度的判断。

2、客户和需求驱动技术的融合以及界限的模糊并不是公司本身的结果。

如果客户需求的驱动力不在其中，又何必给自己添麻烦呢。

这里体现的另一个方面肯定是客户需求也在向多元化、复杂化发展，变得越来越全面，客户需求的影响最终将超过技术发展的影响。

去年年底，创新工场王华在接受采访时说了一句话让我印象深刻。

他用反讽的语气说：“光靠技术就能让世界变得更美好吗？”有大量的科技项目。

几乎都是先有技术，用技术做产品，然后用产品去找客户。

链条严重脱节，最终产品卖不出去。

这是典型的技术思维导向。

总结起来就是“拿锤子找钉子”。

这个问题不仅是企业面临的，也是投资者面临的。

这几乎是这波科技创业和投资浪潮中的通病。

渐渐地，各方都要回归到商业的本质。

彼得·德鲁克在《管理的实践》中提到，企业的目的只有一个正确有效的定义——创造客户，而企业的主要职能是营销和创新。

这两句话，我愿意搬到长凳上，坐在科技企业家对面，一遍又一遍地重复。

在客户和需求的引导下，相信也会带来商业模式的改变。

无论是硬件还是软件，最终呈现给客户的都会是一种服务形态，Anything as a Service（XaaS）。

3 国产替代和自主可控 国产替代和自主可控是去年明显感受到的阶段性驱动力。

即使中美关系没有出现问题，这种推动力依然存在，但不会像去年那么明显。

很多投资者都会将这个机会视为短期机会。

当然，短期影响会很明显，但其持续时间可能比想象的要长。

最终能否取代还不能确定，但??从意愿角度来说，肯定是可以的。

4、在“一带一路”等国家战略引领下，国内企业走出去的机会越来越多。

它有点像航母旁边的驱逐舰。

在这一大战略的支撑下，国内企业走出去的环境将更加顺畅。

，更健康。

关于技术出海，我去年做了一个系统的分析，不仅有研究，还调查了很多公司。

这应该是目前市场上最系统的技术出海研究。

这里我就不详细说了。

如果您有兴趣，请点击这里：万字长文详解技术出海。

正如塔勒布在《黑天鹅》中提到的，投资应该被归类为突破性的工作，少数人会抢到最大的份额。

所以知道如何翻阅答案是不够的。

怎样才能在这次考试中取得更高的分数呢？我们来看看投资机构应该如何应对。

这部分的内容会更直接的与投资机构自身的策略和玩法相关，细节上可能没有那么通用。

但有一个总体原则可能具有普遍性，那就是面对看似变化很快的客观环境时，不是要放弃我们过去的优良传统，而是要在优良传统的基础上进行改进和创新。

传统。

当然，另一个极端——自满也是不可取的。

05 前端业务新玩法，寻找二手货。

无论是它原来覆盖的行业，还是之前见过的项目，其实2016年好项目消失的现象已经非常明显了。

毕竟从投融资数据来看，前几年的断崖式下滑已经造成了每年可投资的项目越来越少，过去的策略必须调整。

以项目来源为例，一味扩大FA覆盖范围或其他项目渠道意义不大。

这只会导致市场上的长尾项目越来越多，得不偿失。

最好采用以下策略：投资业务人员通常会使用某种方式来记录和统计管道，以便年复一年地走过管道中的潜在项目。

根据当时的所见，与现在的发展情况进行比较，我们可以对一些项目、一些行业全面建立一个直观的感受，也许我们会有所收获。

近两年的行业投融资数据中，都是按照同事分工来筛选项目。

研究驱动。

这四个简单的字眼在不同机构之间的实施差异很大。

因此，衡量研究驱动型研究的效果并没有特别统一的方法和标准。

但总体来说，研究不能陷入“假、空”的误区。

有效的研究很难完全脱离项目，以纯粹自上而下的方式来判断行业。

我想起王健博士在《在线》中提到的，如何深入了解行业，比他收到更多的名片和积累登机牌，认识足够多的人和事，你可以做到。

显然，对于投资业务人员来说并不完全现实，只能算是推测来得出结论。

相信投资业务人员和机构也在研究驱动的方法上不断调整，以适应不断变化的新业态。

对于投资机构来说，另一个现成的策略就是多出手好项目。

与其看市场上漂浮的项目，不如投资自己了解基础知识的项目。

这也是投后管理策略之一。

这一点提出的另一个话题也很有趣。

投资业务人员或机构对于市场上的项目和自己的投资组合之间存在很大的信息差距，或者说要涉足新的项目或行业需要支付多少入门成本或可能的学费。

多高？如果有机会我们再深入讨论一下。

全面强调投资纪律。

这里的投资纪律特指对估值的敏感性。

我之所以特意提出这一点，是从以下角度出发的：一些企业的增长速度比想象的要慢。

业务增长缓慢，但前几年的估值通常比业务增长速度更快，甚至透支了未来几年的空间。

在这种情况下，项目方在下一轮融资中逐渐采取如下阶梯心态：“你说了算”或者“我们开放”，持平、下轮。

低估值并不意味着安全，但却与安全紧密相连。

这个问题最深刻的说明就是一个多轮融资的项目召开董事会时，不同轮次机构的心态。

从退出端来看，利好的迹象不断出现，但似乎有越来越多的不明朗因素在扰乱局势，比如前段时间惊动高层的事件。

因此，很难说一切都在改善。

二级市场对一级市场的压力依然巨大。

进一步强化双向策略，上述业务与估值不匹配的项目现阶段将略显尴尬。

除了估值过高之外，这种尴尬本质上也说明了经营问题。

例如，对于技术项目，他们要么一直在寻找或转换技术实现场景。

这并不罕见。

您可以通过比较不同年份的 BP 来判断。

我经常开玩笑说投资真的有复利。

不用说，几年前日积月累积累的对项目状况的了解是不会轻易被骗的。

即使找到了落地场景，也可能会失去在行业中最有利的地位。

既然如此，还不如以后再瞄准行业顶尖。

未来，早期项目的策略回归到更纯粹的VC投资，比如技术项目，对估值健康的好技术、产品和团队进行快速支持，以平衡后期项目的回报率。

当然，我们要面对的是，早期项目的风险肯定更大。

这种具有一定跨度的玩法对于组织来说是具有挑战性的。

一定程度上需要区分这两类项目的流程、标准、心态。

新的投后管理模式于去年开始实施。

不少机构正在加大力度强化投后管理能力，缓解“堰塞湖”。

据说不少机构都将业务人员投入了投资组合。

对于VC从业者来说，从前端业务向投后管理的迁移将是一种趋势。

与运营伙伴类似，如果做得好，甚至可能成为市场上的稀缺资源，这也是一个不错的选择。

如果管理和运营能力能够提升甚至成熟，我相信少数机构会开始尝试控制交易，类似于下面提到的并购机会。

从海外成熟市场和机构的对比来看，这也是行业发展到一定阶段的必然产物。

当然，基于大多数机构的情况，我个人认为，要达到最佳的投资产出比，最好的办法就是导入产业资源和客户。

每个机构都搞自己的所谓私域流量，很大一部分是为了将产业资源导入到投资组合中。

这比帮助Portfolio规范管理甚至参与运营更直接。

企业仍需不断探索，在发展中成长。

06 其他有用的辅助工具 除了上述与投资业务流程直接相关的要点外，还有一些值得积累的做法。

向工业端倾斜，尤其是工业巨头的威力在当今市场不景气的情况下愈发明显。

“你叔叔终究还是你叔叔。

”无论是什么样的突破性高科技，对于行业来说，无非是挥一挥小手而已。

它需要金钱和资源。

例如，大多数自动驾驶公司与汽车行业的传统巨头不同。

向产业侧倾斜，具体含义是：在投资业务人才和机构资源的积累上，可以更加注重产业资源。

一方面对评审项目有帮助，另一方面对协助项目也大有裨益。

更深入地了解行业需求。

我们在项目判断中经常提到下游需求的刚性，但这可能只是问题的一方面。

正如前面提到的，行业的需求越来越全面。

如果我们换个角度思考，行业的需求肯定一直都在，只是没有好的产品来满足。

有好的产品和需求的MergeLink，并不是这些工程师和科学家的强项。

产品与需求不匹配，所以需求显得不那么刚性。

合理的工作方式是深入了解行业的需求，然后寻找与其匹配的产品，并自下而上地看待技术投入，而不是用锤子找钉子。

积累未来可能更加活跃的并购机会。

如下。

新的交易机会特别指出了这一点，以表明其重要性。

年初，泰合资本引进了一位并购业务负责人。

这一信号也符合行业的强劲能量。

在技??术融合、边界模糊的大趋势下，未来行业内的垂直整合甚至跨界活动将会增多。

太和此时做出这样的举动，可见进步不会太小。

VC作为一个过度饱和的行业，此前已经在相当程度上被FA和区块链分流。

未来不排除VC从业者从金融投资机构向产业端迁移。

建立更牢固、更广泛的投资者联系。

在大环境承压的情况下，其实更建议有一批投资者保暖。

有两件事可以极大地提高项目的成功率，或者说，提高项目的成功率更划算：帮助Portfolio拿到钱。

我本来以为资金障碍对于To C来说比较多，其实对于To B来说也是一样的，手里有钱也是一个很大的障碍。

还是以科技项目为例，某个项目的技术或者CEO就一定比其他项目好吗？不必要。

但有了资金的支持，不仅可以加快项目的增长曲线，还可以减缓竞品的增长曲线。

疫情期间，不少投资者表达了对项目的建议。

最常见的一句话就是管理好现金流。

为什么我们要提到这一点？现金流本身当然非常重要。

其实也说明现金流储备充足的企业并不多。

过去几年有不断完成融资的惯性，会优先完成下一轮融资。

比控制现金流更重要。

因此，能够摧毁竞品也是财务优势的体现之一。

当然，项目的选择也不能随便。

技术和产品要领先。

在人方面，CEO最突出的明显特征是学习能力强+领导力和号召力强，以及带领公司配置资金的能力。

障碍最终转化为行业地位。

引进产业资源和客户。

因此，强烈建议尽可能与优秀投资者保持密切、深入的沟通，加强机构间的合作。

即使不那么功利，与优秀的人交流几乎也是开阔视野最有效的方式。

至少，会很愉快。

07 结论 以前听过一个说法，世界上只有两个半地方存在VC行业，中国、美国和以色列的一半。

可见，这个行业需要的土壤是大市场、高增长和创新。

毕竟VC行业已经存在了几十年，前人的结论也不是空穴来风。

当我们在这个行业工作时间久了，我们发现它其实是遵循行业规则的。

如果没有高增长怎么办？说白了，甚至是对VC赖以生存的模式的威胁。

因此，对于整个行业和机构来说，都是一个很大的挑战。

这可能会迫使组织做出某些调整。

在这个过程中，缜密的洞察力和思维，尤其是高维思维，是最有力的武器。