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投產業,就是堅定不移“long 中國”

黃明明 42章經 2019-03-25 11:30:45

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注:本文根據明勢資本創始合伙人黃明明 在「42章經創投理想國」的線下分享《從產業的視角看科技投資》上的部分發言整理而來。


黃明明,明勢資本創始合伙人,投資聚焦于 AI+大數據、企業服務、智能硬件+IoT 和智能制造等極大提升各個產業效率的領域。投資項目包括神策數據、易快報、車和家、小牛電動、德速數控、易航智能、石墨文檔、知行汽車等。



我是一名互聯網創業老兵,賣過公司給 Google 和阿里,我個人最賺錢的天使投資項目,比如汽車之家、游戲谷也都是典型的互聯網項目。


四年半前,我們成立明勢資本,決定聚焦在硬科技和企業服務領域,從工業機器人、高端數控機床、AI 大數據、企業服務到 IoT 傳感器,再到航天科技、衛星公司、基站公司都有投資,可以說是“上天、入地、下海”我們都投了。


當時很多老朋友和 LP 都有疑惑甚至是質疑:“你以前扎根在互聯網,在這個行業積累了這么多人脈,為什么做基金反而選擇了 To B 的科技領域?”


去年大家開始關注科技投資了,很多人又說我們踩到了風口。實際上,做出科技投資的選擇,是基于獨立思考之下,對幾個大趨勢的判斷。


(一)

過去四年做的所有關鍵決策

其實都是來自于這三大判斷


不管是對之前投資項目的復盤,還是從這些年的投資體會來看,我們都應該做一些與市場不同的獨立思考。獨立思考其實非常反人性,但做投資,其實做的就是反人性的事。


我們過去四年做的所有關鍵決策,其實都是來自于三大獨立判斷:


第一,人口紅利的消失。


為什么人口對于產業投資這么重要?我還記得在芝加哥大學讀人口經濟學時,諾貝爾獎得主 Fogel 問我們的第一個問題是:“在人類發展的歷史上,你們認為最重要的一個科技發明是什么?”


老爺子那天的答案是 condom(避孕套),然后侃侃而談 condom 對人口結構、對經濟結構在過去幾百年的影響。


今天看中國經濟的所有問題,包括中國經濟過去二三十年取得的很多成績,其實都和人口紅利、人口結構有巨大的關系。


去年中國新生兒的數量大概是 1500 萬左右,這個數字可能是過去二三十年來最低,相比前年跌了 700 萬。但這也可能是未來三十年、五十年最高的新生兒數量。這對我們整個經濟產業發展都有巨大的影響,而我們投資機器人、企業服務、AI 大數據很大程度上都是基于這個大判斷。


第二,互聯網流量紅利的消失。


過去四年,我們能看到一些局部的流量機會,比如微信小程序,但這和互聯網剛興起時波瀾壯闊般的革命和成長速度,是沒法比的。后來有了各種提法,比如說互聯網下半場等等,這里就不贅述了。


第三,互聯網技術紅利也在消失。


相比 20 年前剛剛誕生時的碾壓型的技術優勢,互聯網技術已經成為了水和電這樣的基礎設施,在過去十幾年快速融入了我們生活的方方面面,單純把線下生意搬到線上就能降維打擊的機會已經不復存在,所以在 14、15 年,因為所謂萬眾創業而起來的 O2O、P2P、共享經濟等純模式類創新項目,我們幾乎很少涉足。


其實我們也有過糾結,很多同事也因此不解而離開。在共享單車最火的時候,LP 就質疑我們:“是你們真的想明白了不投,還是因為太火了投不進去?”


當然,后面幾年風口破掉的速度一個比一個快,我們也僥幸避過了不少坑。但投資這一行,不是以你躲過了多少爛項目或做出了多少正確的預測來論成敗的,最后都是結果說話。我們四年來每一只基金的 net IRR 都超過 50%,正是因為我們堅信且 All In:中國未來十到二十年最大的機會,一定是通過各種技術創新,驅動效率和產業升級。這是我們所有投資的出發點。


比如,我們最開始投資智能制造、高端制造時,也廣受質疑。幾乎每一個美國 LP 問我們的第一個問題都是:“制造業不是傳統 VC 會投資的領域, VC 應該投那些輕資產、成長迅速,尤其是 Consumer Internet 領域。你們怎么反其道行之,在制造業領域重度布局了這么多?”


其實我們投的是給制造業賦能的科技公司,包括李群自動化、德速機械、玄羽科技,不但不是人力密集型的傳統制造業,而是以科技創新為驅動,高科技人才密集、輕資產的新制造業。


我們來算一筆賬。中國的工業領域,前年的產值大概在 30 萬億左右的規模,而我們投資的一些企業服務和機器人公司,包括 AI 和大數據公司,單個案例的效率提升就能達到 30% 到 40% 以上。


假如我們取一個最低的數字,比如 10% 的全行業效率提升,那么每年能夠產生的價值是 3 萬億。3 萬億人民幣市場的價值空間,在四年前幾乎是沒有主流 VC 投資的,所以我們就如同砍瓜切菜、探囊取物一般,用幾百萬美金的估值,布局了一批非常優秀的初創公司。


而在這些布局的公司中,至少有 8 家已經被頭部五大券商排在今年科創板的 pipeline 上。這些公司都處在收入幾億人民幣,利潤超過四五千萬人民幣的水準上,而且還在持續高速增長。


換句話說,我們之前做的大判斷是對的。但是我們沒有想到的是,中國勞動力成本會以如此迅猛的速度上漲,中國年輕勞動力的供給會如此斷崖式的下降。現在的工業機器人 90% 以上還是靠進口,去年和前年從工廠下一個 100 臺機器人的訂單,不管多大的工廠,訂單到貨的時間都是 12 個月,這意味著全球所有的機器人廠商都面臨著嚴重的產能不足,沒有預估到中國工業領域升級的浪潮會來得這么迅猛。


那實在來不及怎么辦?只能把產線遷到東南亞地區,這一趨勢在過去兩年里已經越來越明顯。


當然在今天看起來,這一切都很容易理解,但我們在四年前剛開始做重度布局時,卻面臨了非常大的質疑和挑戰,所以我們說獨立思考是反人性的,也是要能頂住巨大壓力和質疑的。


(二)

“short 中國”的人都虧了錢,

只有“long 中國”的人才賺了大錢


如果有這么一個國家:


1)經歷了三十年的高速增長

2)人均 GDP 在 1 萬美元,品質消費崛起

3)人口增速大幅放緩

4)經濟面臨衰退壓力,大企業裁員應對

5)呼吁大幅減稅,放松政府對通信、電力、金融、運輸行業的管制

6)餐飲、零售、物流乃至投資業的從業者都以小散為主

7)傳統制造業國際競爭力逐步衰退,PMI 采購經理指數(衡量制造業的最關鍵指數)也已經跌到了歷史最低點


你可以猜猜看是哪個國家,并且想一想,如果你是做投資的或者企業的一把手,你會對這個國家未來的走勢做什么樣的判斷?


我相信絕大多數人會說,好的情況是這個國家會走入“中等收入陷阱”,差的情況就像拉美國家那樣,面臨經濟的崩盤。


這個國家其實就是 80 年代的美國,和當下的中國也非常類似。


去年年底,絕大多數人對中國經濟的判斷都是悲觀的。我周圍一些朋友關掉了位于中國的企業,把資產往海外轉移,創投圈更是各種寒冬論。可能你會說,最近三個漲停板啊,就拉起信仰了。但是在去年年底,有誰會真金白銀地用自己的資金“long 中國”(看好中國市場,賭國運)?


(現場觀眾 A:買房)

(現場觀眾 B:賣房子增持已投的快要 A 股上市的公司股票)

(現場觀眾 C:100 萬投了一個女裝品牌,現在發展得還不錯)

(現場觀眾 D:增持了 A 股、港股和美股的股票)


我們42章經的現場觀眾還是有很多人才的,但實際去年我發現,反而是美元的 LP 對中國的信心更強。


美國 LP 說:“過去 20 年,《華爾街日報》每過幾年都說中國經濟要崩盤,但是所有相信了的人,‘short 中國’的人都虧了錢,只有‘long 中國’的人才賺了大錢。”


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圖:美國歷年 GDP 和研發支出 GDP 占比


在 1981 年,美國出現了一位偉大的總統,里根。美國所謂的供給側改革就是從里根時代開始的,而他做的最重要的一件事,就是加大了在核心技術和研發領域的投資,尤其是對信息技術和信息產業的研發投入。


從上圖綠色的曲線中可以看到,當年美國研發支出的 GDP 占比達到了 3%。通過在信息技術方面以及對產業升級的大力投入,美國迎來了從 1982 年到 1999 年近 20 年的迅猛增長。美國的零售服務業、生產性服務業、電子信息制造業,甚至包括第一產業的農業和養殖業,20 年間在技術和資本市場的驅動下實現從小散到規模化集約,誕生了一大批世界級的優秀企業,引領產業發展。我們研究后稱之為,美國產業升級的黃金 20 年。


而中國現在的研發投入 GDP 占比是 2.16% 左右,和美國前些年的低線相比還偏低一些,所以我們更應該在這方面持續投入。


這里舉兩個“美國企業如何完成技術驅動的產業升級”的案例。


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圖:沃爾瑪歷年技術引進


第一個是沃爾瑪。美國頂級商學院都分析過沃爾瑪的案例,當時給我最大的驚訝是:所有中國人對沃爾瑪的認知都是一個全球最大的零售公司,但實際上,它還是一家全球頂級的科技公司,它在 1987 年就已經是全美最大的、非官方的衛星信息系統交換公司。


沃爾瑪自成立以來,做了一系列技術升級和創新科技的應用,對沃爾瑪提升效率最重要的技術有兩項:


一是使用條形碼技術掃描銷售終端。這一技術在今天看來已經是超市必備,而沃爾瑪是第一家使用該技術的公司。它將線下信息轉變成數字化信息,其實就是我們今天說的“新零售”的重要組成部分。沃爾瑪四十年前就在做這件事。


二是 EDI,即電子數據信息系統的交換。S2B、C2B 等概念的鼻祖就是 EDI,它把供應鏈、采購、渠道方的所有數據電子化、信息化,快速地流轉在整個供應鏈的鏈條里。


而今天采用的 Big Data、BI,包括 AI 的一些應用,沃爾瑪在 1988 年就已經開始采用。所以在不到十年時間里,沃爾瑪的整個銷售額翻了近 25 倍,一舉超過 Kmart,成為全球最大的零售企業。


第二個案例是 FedEx(聯邦快遞),我們發現在 1979 年,他們就開始引入物流運輸的信息系統 COSMOS,是第一個用電腦來集中跟蹤包裹的公司,并且有實況實顯的全球控制中心,1980 年還開始接受數字訂單的配送系統。


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圖:聯邦物流技術引進介紹


我們在做行研時,發現中國的物流公司,到今天還有很多信息系統沒有應用到。中國目前的物流產業 GDP 占比為 14.6%,美歐日等發達國家大概是這個數字的一半,所以其實還有將近一倍的效率提升空間。


總的來說,物流產業是一個 12 萬億的產業,這對做早期投資的是一個巨大的機會。


(三)

明勢資本的投資版圖和投資邏輯:

中國迎來產業升級的黃金 20 年,It’s time to double down


接下來我來分享下明勢資本的投資版圖和投資邏輯。


剛開始,我們是以技術和產品作為單點評估,投了機器人、企業服務、AI 大數據、IoT、5G 的微結構光纖、新材料等等。今年,我們從底層技術切入,加上了產業這一縱軸,目前主要看六大行業,標準是萬億市場,因為產值越大,能產生巨型公司的機會就越多。所以從我們最開始的高端制造,智能出行,去年下半年又增加了物流科技、新零售、醫療健康和智慧城市。


下面這張圖就是我們在科技投資產業升級領域的整個布局情況。


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圖:明勢資本投資版圖


我們來重點分析下。我們來看制造業的一個數據。


首先普及一個知識,衡量一個國家制造業自動化水準的常用指標,是每萬名工人擁有的機器人數量。


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圖:各個國家制造業水平


從上圖可知,日韓走在最前面,每萬名工人擁有的機器人數量大概是 300-400,德國是 280,美國是 150,中國是 30,而世界的平均密度是 62。基于這樣的現狀,我們的目標是在 2020 年的時候做到每萬名工人有 100 臺機器人。


但即使是這樣,中國的工業機器人已經是全球最大的市場,而且每年以 30% 的速度在持續提升。今年有 7、8 家所投公司在快速成長,且每年都有兩三倍的收入,利潤翻番。


出行領域,也是我們重點布局的行業,同時是我們認為少數有可能通過核心技術變革,對整個產業進行結構性的重組和顛覆的行業。


三年前,雷軍問我說:“過去十年,中國投資人和創業公司抓住的是移動和智能手機這波大機會,未來五到十年,你覺得什么是下一個大的機會?”


說句實話我當時沒有答案,我也把這個問題反問了他。雷軍說:“我也沒有,但你是做早期投資的,你必須 push 自己往前想,想象終局,這樣你才能比別人看得遠一點。”


那今天來回答這個問題,我認為智能電動車加上自動駕駛,會是未來五到十年最大的產業性結構變革領域。


不是危言聳聽,我認為在這個世界上,不管是國外的 BBA,日本的幾家大品牌,和國內的一些傳統汽車品牌,在未來的十年到二十年都有可能消失,或者淪為代工廠。當然也會有一些企業能夠完成自我升級和進化。但我們更愿意相信, 顛覆一個行業的,往往是來自于行業外的人。


所以,這也是為什么我們這類早期基金,在車和家的每一輪融資上都持續加注的原因。同時我們在整個智能電動車和自動駕駛的產業鏈上,如下圖所示,從電池的生產加工技術到自動駕駛的核心零部件、激光雷達、再到車載的以太網芯片,已經持續布局了 20 家公司。


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圖:明勢資本在智能出行上的布局


我認為,如果你相信這是未來五到十年能夠顛覆產業的機會,再怎么去重度布局都不為過。


最后再舉一個百麗的例子。這也是科技驅動對傳統行業進行升級和改造的一個經典案例。


我帶著明勢的零售科技團隊在年前專門去和高瓴負責百麗項目的合伙人 Luke 進行了學習和訪談。百麗在被高瓴為首的財團私有化之前,是一個銷售額連年下降,幾乎已經不太盈利的公司,市值從最高時的 1500 億港幣跌到了 500 億港幣左右。


高瓴接手之后,兩年時間,利潤就接近 100 億人民幣。他們所引進的技術,其實都是我們經常聽到的 RFID、Big Data、SaaS 等,但是他們做到了把每一個環節都從線下導入線上,進行數字化,進行統一的數據分析,然后再把這種做數據驅動做決策的能力賦能給前端的每個店長。


這里面有很多關鍵點:


1.百麗是行業里少數幾家真正全部直營的公司。如果有加盟商,很難做到這樣的控制力;


2.百麗的后端供應鏈,也是中國所有服裝和鞋帽廠里最強的,它能做到幾乎和 ZARA 一樣高效的供應鏈效率。


具體來分析,也可以舉一個例子。百麗每個季度推出的女鞋有 100 多種,通過 RFID 檢測發現,有一雙女鞋被拿起的比率最高,但當季銷售量只排在 100 多位,非常末位。如果以前沒有數字化系統,店長可能不會發現這個問題并上報總部。


后來總部就派人做了調查,發現這款鞋是當季最受歡迎的款式,但鞋楦做得不符合亞洲人的腳型。于是百麗的供應商馬上做了修改,一周后就把修改后的鞋大規模地推上柜臺,最終這款鞋的當季銷量排到了第二名。


這是一個簡單的“數據采集-用戶行為分析-通過強大供應鏈進行調整”的小案例,從中我們可以看到,傳統零售行業可以通過加入各種科技升級的手段,實現千億人民幣的產值提升。


所以我們明勢堅信的是,中國必將迎來由科技驅動的產業升級的黃金 20 年,當然由于中國有后發優勢,速度可能會比我們想象得要快,可能是 10 年,也可能是 5 年。如果想明白這個問題,那接下來要做的就很簡單。


去年不少投資人說:“當下的市場情況,不做就是最大的贏家,因為所有資產端都在貶值,做了就虧錢,基金的操盤手和 GP 還不如放假。” 


但如果你想明白我剛才說的,那就一刻都不能閑著,我們團隊大年三十還在簽合同,所有最頂級的一線基金都沒有休假。剛才一個投資的同事還哭著跟我打電話說,一周前看了一個項目,周一本來要過會,最后卻被另一個一線的基金簽了 TS。


所以,想明白大趨勢的人,你可能會做出跟別人不一樣的判斷。我們覺得現在正是加速布局早期的、由科技驅動的,對產業能夠有巨大效率提升項目的時候, It’s time to double down。


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