产业数字化投资的拐点和重点

考虑一个投资方向的时候我们先把产业发展的逻辑做一个梳理。为什么我们看好产业数字化？首先，回答为什么看数字化，大家可以体会到自然环境已经越来越具有约束性，我们生产发展越来越受到物理空间的约束，数字化可以越过物理空间的制约，这是数字化很大的特性。

随着大数据、人工智能、物联网等数字技术的发展，生产过程当中的数据被有效提炼出来，形成可以指导经济生活的可用信息，这些信息形成了新的重要的生产要素，帮助我们把生产过程变的更加高效。

整个数字化对于产业有什么大的作用？从一个非常直观的角度看，可以帮助我们把一些传统的资源做更好的配置，提升经济生活效率降低生产制造成本。

我们团队通过大量产业历史的回溯和推导，作为产业数字化投资的指导框架，来筛选投资标的，寻找投资拐点。行业拐点有可能会出现在以下几种情况：

第一，架构升级带来的系统重塑，为整个产业带来变革，为一些产品带来创新。

第二，技术突破拓展应用边界，基于不断向前发展的科技，把产品成本降下来，能够拓展更大的应用边界。

第三，数据积累打通业务闭环。上述技术发展基础可以产生更多的场景数据，这些数据积累帮助我们在生产过程当中实现自动化的判断、预测甚至生成，以实现业务闭环。

基于这些拐点，我们投的项目价值产生在哪里？

第一，生产力的释放，到底释放了多少之前没有被释放的生产力，最直接的表现就是节省了多少成本。

第二，生产关系的重构，通过数字化的手段重新梳理人与人、人与物以及与外界的关系。

所以数字化企业的价值，可以看企业帮助客户释放了多少生产力，帮助产业重构了多少程度的生产关系。

自从工业4.0提出来后，大量创业企业参与进来，逐步实现了工业制造领域相对单一环节或者局部过程OT技术驱动的自动化、DT数字驱动的数字化和AT认知驱动的智能化。基于OT技术，帮助人类跳脱繁重、单调的体力劳动；基于DT技术，实现生产过程中的数据采集、分析和反馈，辅助决策；基于AT技术，让机器逐渐具备“思考能力”，替代人类决策。

基于OT、DT、AT三T融合激发数据流动这样的基础，整个工业数字化需要更向前一步把整个智能化、数字化、自动化打通。工业场景非常注重的是专家的知识，与专家知识融合形成的新知识沉淀到设备以及数字化工具中，加速知识的重用与共享，以此构建新的生产力和生产关系，这是工业数字化比较大的趋势。

从具体环节来讲，我们按照环节覆盖程度分解为车间/工序级、工厂级、生产全生命周期和全产业链级别，按照功能实现分为数据采集、数据平台和数据流通协同来看，大部分企业集中在车间/工序级和工厂级的数据采集和数据平台，针对单点智能和局部智能两个环节做解决方案和产品。基于这样一个基础，逐渐往全局智能、行业智能方向发展，我们会沿着这样一个思路寻找更多能够实现全局智能、行业智能的标的。

再从具体应用呈现来拆分，数字化可以在设备工艺、管理流程和生产服务三个维度实现描述、判断、认知和预测的功能。像设备可视化、远程维护、预测性维护、库存优化、CV质检等应用上已经涌现出来很多优秀的创业企业。我们会从最终实现C2M和机器全面替人的路径上倒推寻找合适的标的。

为什么这几年我们经常会听到“软件定义汽车”这个概念，背景是汽车里的架构在发生很大的变化，软件基于架构，架构的变化带来新软件的开发需求。汽车架构的变化有三个部分：一是整车电气架构由分散向集中发展，带来整个汽车算力的提升；二是零部件软硬件解耦，能够帮助我们汽车在后续的使用过程当中软件不断地升级，能够有全生命周期体验迭代的需求；三是通信架构，现在整个车内通信由LIN/CAN总线向以太网方向发展，给车内以及车和环境的连接提供更大的带宽更低的延迟，能够满足各类AI算法对数据采集和处理。

从汽车产业链环节的微笑曲线看，软件及数据价值成为智能汽车产业链新的增长点，软件定义与开发重要性提升，数据积累支撑长周期价值获取。2020年，汽车智能化渗透率为12%，大部分研究报告和车厂预测2023年汽车智能化渗透率可以到70%。软件的价值在2020年是40%，到2023年达到64%。在这样一个趋势下，汽车会从基本的交通工具升级为一个智能化的消费产品。

什么样的软件在定义汽车？从下到上拆分就是虚拟化、操作系统、中间件、基础软件、应用软件等。围绕这些软件，还需要一些开发工具和安全解决方案。传统的汽车供应商大部分是偏硬件、偏制造为主，类比传统Tier1，是有可能在智能汽车时代出现基于软件的新型Tier1企业。

软件又在定义汽车的什么？基于整个数据贯穿用户场景以后，在数据流转作用下车辆的功能、数据用户的洞察、车辆的管理、驾驶服务、生态服务都可能衍生出更多服务，数据也帮助汽车实现全生命周期价值的获取。所以，“什么软件定义汽车”和“软件定义汽车什么”，这也是我们主要探索的投资方向。

能源行业最大的变革就是新能源的纳入。这些不可控的能源进入以后，我们需要及时的消纳，预计2030年不稳定电源占到48%，这是非常强市场驱动要素。此外，工商业的入户预计激增到6000万、双碳的标准逐渐进入到做决策的要素中以及电改政策的大背景等能源行业的变量，导致了行业参与方面对非常多的不确定性。

比如，发电企业成本难预测、售电公司售电方案难制定、交易中心难监测市场主体情况、电力用户电价波动增长大，没有办法实时的安排用电计划。能源行业将面对越来越强烈的供需两端高频变化，越是面对高频变化越是需要数字技术帮助行业参与方做供需匹配。通过数据形成模型，通过模型预测用电或者发电的情况，以此降低整个不确定性，这是能源数字化行业比较大的机会。

数字化技术来提升电力系统的感知、互动、共享和柔性。在新的场景、新的需求中可以很自然的推导出来可能会需要什么样的解决方案，可能是智慧电厂、蓄电、储能技术等，围绕这些技术会有好的产品或者解决方案公司出来。

“电”作为主要的能源使用载体，这个载体有很强的不可存储和高频变化、高频使用的特点，我们认为能够切入交易或者能够为整个能源行业提供交易赋能的方案，可能会产生平台型公司的机会。