“啪”——又一张投资人名片入盒，梅卡曼德创始人邵天兰无奈地苦笑了下。
本来来参加工博会是为了吸引客户，却也吸引了超过五十个投资机构来“学习一下”，邵天兰对此颇有些“心疼”：“我花了二十几万参展，每天大量客户来问经常都接待不过来，不请自来的投资人太多搞得我更是疲于应付。”
据估计，今年至少有一百五六十位投资人来到工博会，绝大部分都是第一次来。
投资人为什么突然对工博会感兴趣了？
“我们来晚了”
“其实我们要检讨，我们来晚了。”某知名基金VP对「甲子光年」说。
实际上，工业领域的机会一直以来并不缺乏。
2016年，我国工业增加值达247860亿元，占GDP三分之一以上；全国规模以上工业企业（年主营业务收入在2000万元以上）接近40万家，利润总额达68803.2亿元。
工业升级成为大势所趋，五年前已见端倪。
当时产生了两个关键条件，一是劳动力要素的变化。
2012年，中国劳动年龄人口首次出现下降。
2012年中国15岁至59岁的劳动年龄人口数量为9.37亿人，比上年末减少345万人，下降幅度为0.6个百分点。
与之相对的是，蓝领工人的平均工资不断上涨。
同时，80后，90后劳动者开始成为劳动力核心人群，他们越来越不愿意从事重复、单调、高危的工作，这对企业劳动力管理能力提出了更大挑战。自那时起，“用工荒”新闻频频见诸报端。
另一个外部条件是，2008年金融危机的冲击让发达国家重新意识到制造业的重要性。德国提出“工业4.0”，美国、英国、日本、法国也提出相应的工业计划，发达国家纷纷吸引制造业回流。
这让倚靠廉价劳动力优势高速发展二十余年的中国制造业，面临着人口红利消失后的“危”与“机”。
危险是：原有优势被削弱，新优势尚未形成，我国制造业面临劳动力更廉价的东南亚新兴市场制造转移与发达国家制造业回流的“双重夹击”。
从长三角到珠三角，近年来频现“制造业倒闭潮”：2014年12月，苏州诺基亚手机零部件供应商闳晖科技宣布停产，知名手机零部件代工厂苏州联建科技宣布倒闭；2015年1月，东莞手机零部件制造商奥思睿德世浦电子倒闭，老板欠债1.35亿元跑路；而以制造眼镜、鞋子、打火机等小商品闻名于世的温州，早从2009年以来，每年都有大小数十家加工工厂倒闭。
“中国工业的升级，你看到的可能是‘很重要’，而我们看到的是‘生死存亡’。”工业大数据公司昆仑数据创始人陆薇如是说。
机会是：在行情不佳、供大于求时，工厂开始关心内部效率提升与成本控制。
一部分高端人才开始向制造业回流。
观察国内高校自动化、精仪等工科方向学生，毕业选择方向存在断层：1999级之前的毕业生多数投身于工业界，但此后十年间几乎都加入了互联网大军；2009级之后，随着互联网发展趋于稳定，这些人开始愿意回到传统工厂。“在工厂，高科技人才将前沿科技应用在产线的各个环节，有时能帮助工厂把效率提高20%甚至更多，这会让他们的价值得到充分肯定。”华创资本投资人公元表示。
在“危机并存”的局面之下，2015年5月8日，国务院印发了《中国制造2025》，指出制造业是立国之本、兴国之器、强国之基，力争到新中国成立一百年时，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。
于是，2015年成为“中国制造”最困难的一年，也同样成为“中国智造”的元年。
巨大的“进口替代”市场
今年的工博会，虽然各知名基金几乎都是第一次来，但可分为两类：一类是2015年前后，看到了工业领域转型升级的大机会，主动着手寻找工业升级项目；一类是顺着人工智能等高科技领域的投资思路，追到了工业界。
真格基金正属于第一类。他们在长三角地区考察，了解到很多工厂已到亏损边缘，非常有意愿采购信息化系统来提升产能和效率。于是，真格从2015年开始布局投资。
华创资本科技组也几乎在同时注意到了工业领域。他们做了一个象限图，横轴是痛点，判断究竟这个行业多缺技术；纵轴是市场规模有多大，“当我们把这个轴画出来以后，工业就出现在我们的象限。”公元说。
工业领域的市场前景是庞大的。仅工业机器人每年产值就逼近千亿，而随着人口红利的消失，市场需求量正成倍扩张：按照“十三五规划”，原本预计到2020年，我国工业机器人年销量才会达到15万台，但这一数字今年就已实现，明年更预期有3至5倍增长。
某一线美元基金告诉「甲子光年」：“以前国产的工业机器人本体都是用进口的零部件，现在国产的也开始有一些精细加工、精细制造，不光是中国的这些制造商开始用国产零部件，包括四大家族（日本的发那科、日本的安川电机、瑞士的ABB、德国的库卡）他们也开始用。”
四大家族每家一年在中国卖两万台，ABB今年卖了三万台，而国产最多的也就是两千多台、三千台，渗透率还有提高空间。
这意味着巨大的“进口替代”市场。
而之前专注于人工智能、大数据的投资者也看到了往工业领域渗透的机会。这些以往没摸过工厂设备的“新来者”也来到工博会，希望借此加深对行业的了解。
相比于AI大会等科技盛会，工博会给人以朴实之感，而货真价实的产品展示，却更容易帮助投资人近距离观察、判断科技究竟如何落地于产业。
“在这样的专业展里，你会发现我们知道的那些公司其实只是众多公司当中的几个，只是知道‘声音响有奶吃’的那几家。” 顺为资本副总裁孟醒说。
差距和努力
受投资人青睐的工业领域创业者主要归于两派：“海归派”和“土著派”。
华创是开篇提及的梅卡曼德的投资人。创始人邵天兰是典型的海归派：毕业于清华大学软件学院，同学们纷纷飞往硅谷，就职于苹果、谷歌、Facebook等，而他却选择了去德国慕尼黑工业大学学习工业机器人，并且在德国知名的机器人企业工作了好几年，参与了先进协作机器人的研发。
慕尼黑周边云集了慕尼黑工大、德国宇航中心机器人所、KUKA、西门子等顶尖院校和企业，产生了世界上最先进的工业机器人、柔顺控制、人机协作、SLAM和工业4.0等技术。邵天兰也在这样的环境中看到了世界机器水平的前沿。
“国内绝大部分企业思路还是‘进口替代’，觉得老外的产品已经做得很不错啦，我们模仿就行，他们并不知道下一步的方向是什么。”
他意识到这是一个市场空白。于是他回国创立梅卡曼德，围绕工业机器人提供3D视觉、轨迹规划、智能编程模型等技术，希望将工业机器人的智能水平提升到前所未有的高度。
真格和华创共同投资的黑湖科技同样是典型的“海归高学历”：创始人周宇翔毕业于美国达特茅斯学院，毕业后在巴克莱投行做并购投资，接触到大量制造型企业。他发现，中国和西方的主要差距并不在机器设备，而是管理思路：
当时，一个中国国企收购了德国某汽车零配件企业，中方管理人员习惯于“走动式管理”，即通过在现场不断走动去发现问题，但德国那个企业已经做到把现场的排期、质量、物流、生产等数据全都采集上来实时监控，“他们的管理层更多时间花在解决问题上，而不是发现问题。”看到这中间的机会，周宇翔选择回国创业。
而另一类从传统行业里土生土长出来的项目也开始受到投资人的重视。
明势资本创始人黄明明曾向「甲子光年」列举，仅在消费电子领域，就有舜宇光学、瑞声科技、歌尔声学、蓝思科技、欧菲光等一批市值500到2000亿的公司，“几乎没有一家是VC带起来的，这是中国做风险投资的耻辱。”
明势投资的玄羽科技正是从3C产线里“土生土长”出来的。手机订单来时，工厂几乎24小时不停产，要快速生产成千上万台手机，一旦刀片坏了，停下生产线找坏刀片、找残次品，几十分钟就耗费掉了，对产能有巨大影响。玄羽团队做的便是用机器学习预判何时需要换刀，产线停工时间可以缩短到几分钟——显然，如果团队没有产业内的丰富经验，别说“拍脑门”想，外来者可能驻厂两三个月也发现不了这样的需求。
当然，一旦当创业公司下沉到产业，所面对的必然是传统产业已建立的护城河，对此，创业公司不能自视过高。
“可能由于创业公司的灵活机制或者技术先进，暂时赢出来一些优势，但其实你并没有天然优势的土壤，你做的事情不是大公司没有注意到的，其实大家都在注意。”孟醒举例，一些创业公司专门做工业的瑕疵检测，但是真正来到工博会后可以看到，其实大公司也非常重视这块，而且做了完整的集成方案和流水方案。
“行业本来就是人家的，不是我们AI这波人的。同种情况下人肯定愿意选择已经有信任关系的，如果你是苹果，你会继续选择博众还是选择新的供应商呢？”另一位投资人表示。
而真格则认为，传统产业出身的团队，在包括人工智能在内的技术积累“是落后于前沿的科技人才的”。真格基金投资人尹乐说，工业传统企业大部分以定制化项目为主，导致人力成本很高，而黑湖打造的实时协同和数据分析SaaS软件是一个通用标准化产品，“很多公司都可以共用这一套系统，你做好一些模块，公司可以选用，交付就变得非常轻松。”
黑湖科技创始人周宇翔给「甲子光年」算了一笔账：即使全国40万家规模以上工业企业每家只为黑湖的系统付一万，也是一个40亿的市场，“而实际上我们的平均客单价是每年十万以上。”
李群自动化市场总监张存良则告诉「甲子光年」，虽然表面上他们做的仍是自动化、工业机器人这些传统行业，但他们在底层架构上运用新技术重新设计，包括把深度学习结合机器视觉，引入到缺陷检测自动化行业，“我们并不是在原有的赛道上去追赶大公司，而是开辟新的赛道重新跑，在这个赛道上，我们有可能更领先。”
而无论哪一边，都认为工业领域必须“接地气”：
周宇翔为了了解工厂执行层面的痛点，进入朋友的工厂当工人，从早八点到晚八点和工人泡在一起，和他们开启机器、检货、组装、印刷等，所有产线都跑过一遍，塑料制品到机械加工到玩具制造等等都做过。这帮助他更好地做出决策。
“虽然工人工资每月只有三五千，但他们喜欢玩游戏，省吃俭用买最好的手机，甚至很多人的手机是最新款iPhone。我得到启发，在APP和手机这么普及的一个年代，能不能借助手机作为工厂信息的一个采集和接收点？于是就有了我们今天黑湖制造的协同系统。”
盲目“机器换人”是误区
值得一提的是，我们不应该过于夸大AI等前沿科技的作用，而低估了工业升级的复杂性和漫长性。
尤记得六年前的2011年底，富士康董事长郭台铭曾公开表示要在2014年装配100万台机械臂、5到10年内完成首批自动化工厂，即所谓“百万机器人计划”。而截至5年后的2016年年底，富士康仅装配了40000台左右。
专家分析，失败的主要原因包括机器人精度不够、不能胜任全流水线工作、升级和维护成本过高等等。
中国航空工业集团信息技术中心首席顾问宁振波在2017中国江苏智能工厂规划建设报告会、江苏省工程师学会智能制造专业委员会成立大会中一针见血地表示：如果大家还误以为智能制造就是“机器换人”，富士康留下的教训已经足够深刻。
自动化程度并不是越高越好，必须实现人、机器、机器人的合理分工和协同作业，才能最大幅度地提高生产效率。换句话说，在工厂车间里，哪些是需要人做的，就让人做；哪些是需要机器做的，就让机器做；哪些是需要机器人做的，就让机器人做——现阶段，智能制造还应该秉承“人机协作，以人为主”的原则。
宁振波认为，智能制造始于“状态感知”，要做到真正的智能制造，必须要先具备三个基本条件：一是便宜的传感器，二是数字化一切可数字化之物，三是网络化一切可连接之物。
中国是全世界唯一具有联合国全部大中小分类的工业国，拥有39个工业大类、191个中类、525个小类，形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。正因为中国工业门类多且全，依赖纯粹的模仿和“拿来主义”是行不通的。
“把德国的‘工业4.0’拿来，解决不了我们的一半问题，因为他们的工业门类不齐全、太少；把美国的‘工业互联网’拿过来也不行，他们的门类也不全，也有很多没有的，给不了我们太多借鉴之处。”宁振波说。
换句话说，任何一种外力对制造业的推力远没有人们想象中的那么巨大和神奇，真正的“智能制造”，必然要沉下去，慢慢来，着眼于长远的未来。
机会在“深水区”
今年10月，中金公司研究部发布了系列报告《PRIME—中国制造业升级的全盛时代》，描绘出我国制造业产品升级、研发技术升级、行业升级、市场升级、效率升级的“全盛时代”。
时下AI依然炙手可热，但重复的AI大会已渐渐让人看不到惊喜，投资人们普遍认为：下沉至垂直行业才是AI真正的机会。
孟醒表示，目前国内的技术公司都围绕着安防、金融等比较集中的行业，但在美国有很多进入到农业以及生产行业的团队。人工智能技术本身必须“打散”在行业里产生的回报才会更大，“技术人员降维与传统行业合作，是一个有着更大发展空间的场景。”
在孟醒看来，工业很可能会成为AI下一个大规模的落地场景。
每个投资人都在寻找独角兽，它是否会出现在工业领域呢？
华创对此持乐观态度，因为国外的uptake、GE的predix已经跑起来了。但华创也表示，收获可能至少要过五年甚至到2025年，“做这一行的投资人需要非常有耐心。”
工业不是一个可以“挣快钱”的领域，其逻辑与互联网不同，需要一个一个工厂去磕，在不同类型的产线上夯实改造，即使快，也不太会出现估值一年翻十几倍的情况。
黄明明告诉「甲子光年」，面对别的领域“哐当哐当翻倍”的投资，不能眼红，更要着眼于长期大趋势，做“跟时间做朋友”的事。“你要想明白一个事情，你把你自己的专注领域做好，就已经是这个世界上top 1%的基金了。”
例如，一向以低调著称的达晨创投，16年来深扎在产业深处，其退出率、回报率远超一些大牌美元基金。
在明势看来，从最早信息层面的连接（产业之外），到产品的购买和销售、O2O等服务的对接（第三产业），再到企业服务软件对企业效率的提升（第二产业）、B2B等交易形式对企业供应链的深度优化（第一、二产业），顺着这个思路向前再进一步便可以发现：科技的下一个渗透目标应该是直接介入企业产品的生产、决策过程，提高企业的生产效率与决策能力。
事实上，从互联网时代开始，科技的一步步发展就是逐步向线下产业结合、“探深”的过程——信息是最浅的一层，百度；再往下是交易，阿里；再往下走是仓储配送，京东；再往下是IT系统、数据服务、供应链等——其中有一条贯穿始终的主线：
科技正由浅入深地渗透进产业中。新巨头的成长，不是因为代替了老巨头，而是战场扩大、从“深水区”成长起来的。
历史总是相似的。工业3.0时代的大规模信息化进程已近尾声，这要求技术从业者和投资人都需要更快参与到实体经济的变革进程中去，才不会在下一个周期到来时落后。
