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工业领域投资，哪里最有机会出创新型大公司？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年04月15日 17:45

工业很大。未来长期供给侧有数字智能化的改革的驱动力，需求侧有人口结构代差带来的消费变化，不断传导到对大工业制造、流通的新需求。

这是为数不多的能让聚焦此领域投资人 “永远不下牌桌”的领域。但从业者似乎都无法回避一个字“慢”；对于投资人更担心的是：是否有足够多的公司有机会长成百亿美金的大公司？

工业从来都不是一个“坑”，很多基金在此挣到过真金白银。他们大多选择回避早期漫长产品验证与KA导入周期；选择好下游最具爆发力的行业，依靠甲方资源的信息优势和扎实产业链价值分析赌其所投企业快速形成市场集中度。我列举了部分国内外领先的的工业公司，可以大概看出他们的市值高度和赚钱效应：

商业品：特斯拉（1004亿美元）、西门子（727亿美金）、格力电器（3096亿）、大疆（100亿美金）、新奥燃气（1000亿）、石头科技（216亿）

工业品：霍尼韦尔（1014亿美元）、舜宇光学（1175亿）、立讯精密（1980亿）、海康威视（2653亿）、宁德时代（2621亿）、万华化学（1347亿）、三一重工（1608亿）、潍柴动力（1054亿）…

制造代工服务：台积电（2500亿美金、芯片）、富士康（2600亿、3C）、京东方（1367亿、面板）、申州国际（1245亿、服装）、比亚迪（1438亿，3C）、深南电路（758亿, PCB）

专用装备与服务：达索（约390亿美金）、发那科（350亿美元）、艾默生（316亿美元）、中微半导体（750亿）、华峰测控（122亿）、新松机器人（219亿）、精测电子（140亿）

为了方便沟通我们暂且为其各自划入一个阵营：

- 增幅最快，市值最大的是下游面向消费者具有强制造属性的消费品公司。我们也把消费型产品公司和垄断性产品公司（如：石油/天然气）定义为工业领域的“大甲方”

- 工业品类，尤其是产业链核心工业品的高市值公司数量庞大；投资赚钱效应明显。过去集中在3C、汽车、面板、安防、化工等几大产业链

- 我国仍然为代工为主的工业结构。虽然代工类公司整体市值较大，但民营高市值能走出来不容易。但不少成功的工业品公司都是从代工类成长起来的。我们把代工类及核心工业品的公司统一定义为“大乙方”

- 工业软件/装备机器人/近期很热的工业服务与（无核心产品）方案类公司定义为小乙方。非常明显可以看到：1）创新类高市值小乙方大多集中在资金实力雄厚的（半导体、能源化工等）行业。2）海外公司历史悠久，中国企业整体薄弱并与其有巨大差距。因此，长期的机会性和成长需要的时间周期”慢”都是大概率事件（下一篇我会分析智能工业的垂直图谱，在“慢版块”寻找大的投资机会）

工业领域不同位置的公司有如此大的差异，肯定还是其本质的原因的。在中早期市场项目供给中我估计约90%的项目集中在小乙方，后期基金接触到大乙方和甲方项目的概率肯定会更高些，但大领域的产业链在逐渐成熟，无论对谁按照以前直接定位想投到优质的甲方和大乙方越来越不容易。

作为大多数VC，有没有可能在较早的时候、更轻的资本投资到高速发展的大乙方和（创新性）甲方公司呢？如果投不了下游增量，是否应该多关注变量？“高大上”的产业聚集人多，是否要在更加分散和传统行业寻找机会呢？

目前，小批量多批次的商流趋势已经形成。商品的快速反应迭代与用户对商品越来越多样化的需求，我相信柔性制造与供应链会是接下来很长一段时间的大主题。以下我也对这个“变量主题”在生产、产品、交易三个维度总结了 “潜力大公司”的投资机会：

机会一：看好“云工厂”及其向制造型供应链的延伸

云工厂可实现轻资产网络化的扩张

云工厂的本质是：将多工艺组成的产品，拆解成若干标准工艺并通过信息化分配不同工艺到不同工厂和产线，其不拥有资产，但缺拥有对资产的使用能力。云工厂实现比较理想的外界要素包括：

- 各工艺环节产能整体过剩，中小企业众多

- 关键环节的自动化程度高

- 工艺环节组成不多不少，且地域聚集性强，优质产能并不稀缺

符合这些属性的行业在较上游的原材料行业比较多，例如：纺织、家具板材、PCB裸板等。“智布”所在的近色布纺织领域就非常复合“云工厂成立的外部三要素”，公司业务也实现了不错的增长；对于大客户属性的“云工厂”项目，其本质模型是代工型大乙方；后续其如何打破对资本的高需求决定了项目发展的天花板。“丽维家”也在家具板材领域走出了自己的云工厂模式，针对行业的特点其在上游原材料和下游安装服务领域做了更多的配套工作

云工厂的形式很多样，嫁接的商业模型也不尽相同

针对个性化定制成品家居的“住逻辑”，为设计师提供素材数据库和成品制造与交付的完整供应链服务。其核心是希望抓住设计师的根本诉求—帮助其在客户端价值最大化。其作为柔性供应链的大乙方位置与代工厂最大的不同在于：一个是客户叫你造啥你造啥；一个是在客户的需求大框架下，你造啥客户用啥

在成品家居的供应链条中交付是核心：由于成品家居很多环节还需要大量的人工参与，因此需要采用更重的“产业园聚集模式”，更多是运用了“云工厂的思想”。云工厂在这里是一个容器，为其日后进一步的提高制造标准化程度和产能效率提供了场景

制造型供应链有望挖掘出更多的机会

近些年很多流通型供应链公司如震坤行、怡和达、好汽配等公司都获得了大额投资，海外也有像Grainger、Fastenal、Misumi等大公司。过去资本比较偏爱直接做平台交易的项目，其通过互联网及资本支持往往可以实现更快速的增长。未来，随着竞争进一步加剧，如何做出超过传统贸易商的利润，创造出更独特的价值成为大家的决胜点。

因此为了保证供给质量，还是通过品牌化/C2M进一步获得超额利润都需要往制造端更深的介入。日本工业品B2B平台“Misumi”成立40余年来，近13年其控制产能生产的产品的比率已高达95%。

未来我相信，不一定所有工业品供应链都从交易平台往后端切，在很多下游对产品质量要求高，个性化需求强，变化更快的领域；从产品定义——工艺优化——柔性生产一整套柔性交付能力的制造型供应链公司会更有竞争力，也可以较快较轻的形成相对集中度。

当然，其起步的形式可以很多样，最终还是你的产品供应能力决定了客户是否愿意把你当成利益共同体，把真实全部的需求信息开放给你。典型的企业如 “三维家”从前端设计系统切入，系统拆单后可以直接发送给云工厂具体某一台数控设备，极大提高了交期，降低了供应链平台的库存周转率和费用率。期待在各种细分领域，跟更多制造型供应链的创业者一起探讨！

机会二：看好“AI+边缘计算组件”整合传统工业品的新品类

新的工业品类可包含：装备与机器人、工业品、甚至耗材。过去在AI算法和边缘计算能力不足的时代，新产品的诞生受限于材料、试验时间等很多因素。从同步电机发展到永磁同步电机甚至要以世纪为单位。每一次新产品的发明被记住都是其符合需求变化的体现

进入数字化制造的时代，未来工厂需要分析每一台设备的运行状态并做PHM（设备故障预测与维护）或节能优化。有时设备面对不同的作业目标，需要通过视觉融合多传感器数据在边缘端实时计算并调整工艺参数，使得设备实现加工工艺的对应调整

我们投资的湃方科技，只需要一颗芯片与传统泵机结合，就实现了泵机的PHM与节能的优化；相比传统外部添加盒子的方式，一体化的设备部署更加灵活方便，公司的芯片还针对不同设备受环境干扰的不同情况，拥有算法模型的自适应调整能力，新装备只需要安装在客户现场跑一周左右即可投入应用

最近随着疫情，大家都更关注作业的少人化趋势了。中国有超过600万的叉车保有量，每年新增叉车50万量。要知道叉车司机需要执照每年的综合人力成本不低于8万元，很多工厂的原料仓进出货时间每天超过15个小时，两班倒的人工就需要16万以上？目前激光视觉融合的模组套件的成本已与两个工人一年的成本持平并且产品已实现了较好的稳定性。

2019年全国新增无人叉车仅1000台，未来相信无人叉车的渗透率将大幅提升，新品类的大公司大概率会出现

值得注意的是，新工业品类的出现有时也是上位机结合业务系统重构的创新，最典型的就是Kiva机器人。这类往往是更加从0-1的创新，期待我们中国的创业者在这方面能有更多大胆的尝试

工业品本身标准化程度高，公司能做多大和市场占有率及毛利率高度相关。把握住数字化生产和柔性化制造这波，相信会有很多新品类出来，我认为很多都将是披着硬件外衣的软件系统

机会三：看好拥有独特数据的产销与物流交易平台

在很多工业细分领域，有很多规模不小但产业链主要环节尚未被巨头把控；这其中可以重点关注其产品属性是不易保存/交易时间窗口要求高的品类，其天然存在产需错配的效率损失，这里面就有重塑产业交易和流通的大机会

之前阿里云给某大型牛场品牌做的产业链数字化项目，就可以看出这类行业确实有较大的浪费和效率损失。大量原奶因下游产能瓶颈只能浪费掉。如果专业平台可以通过已经布置好的系统+IOT数据分析提早预测下游的产能、更精准的匹配物流，就可以更大效益的提高上游的产能利用率？在上游环节，根据每头奶牛的进食量和反刍等特征，可以更对饲料进行合理分配，更精确的预测原奶产量，如果提前预测出产需不对称的情况，是否可以通过实时价格条件进行更合理的消化？

“信之威”在混凝土行业已作为先行者在尝试。混凝土是天然不能有库存的，其对生产物流的匹配时间准确性要求很高。生产企业为了保证物流的即时性要么提高自有物流资产（降低了资产利用率）、要么以降低自身产能利用率为代价。

公司从生产管理系统及物流调度切入，希望实际提高企业的产能利用率。下一步公司计划通过生产过程的配方优化和原材料管理等手段进一步从生产环节提高企业的效率，与其增强粘性。面对中小/临时（工地）需求方与产能方提供交易撮合平台是可预期更大的生意；平台不单要解决中小客户找供应商的问题，平台通过本身掌握的数据源，为其带来的价值更多在产品交期的信息透明、在途运输产品安全的有利把控等

这类工业领域新交易平台相信未来在形成一定的区域集中度后，生意也有机会往更基础性设施的整合延展（物流、金融）。当然，这类方向的创业对于团队的综合能力要求很高；因为单点技术/产品往往是一小环，前期对于创业者对行业效率与整体解决方案的理解、设计产品及商业模式对各方利益的把握要求都非常高。

具体实施过程往往即需要解决方案能力、又要拥有2B交易平台的能力。我不太相信在如此复杂的细分产业中，如果早期没有想好，有SaaS翻交易的成功可能性。从项目的长期最大商业出口倒推早期产品/商业的策略更有机会成功

还是那句话，这年头容易挣的钱肯定是越来越少了。无论是创业者还是投资人都不要自我设限，相信工业还有很多细分领域等待优秀创业者挖掘