記者 蔣漢昆 攝像 曹志軍 李梓晗

梁穎 聯(lián)想創(chuàng)投集團(tuán) 董事總經(jīng)理聯(lián)想創(chuàng)投加速器 總經(jīng)理中科院電子學(xué)碩士，中歐國(guó)際工商學(xué)院EMBA在聯(lián)想集團(tuán)從事研究開發(fā)和管理工作二十多年創(chuàng)立聯(lián)想創(chuàng)投加速器共投資了50余家公司涉及智慧醫(yī)療，智慧工業(yè)，原始創(chuàng)新等多個(gè)領(lǐng)域包括固高科技、小熊U租、長(zhǎng)木谷、強(qiáng)聯(lián)智創(chuàng)、圖靈量子等

(資料圖)

硬科技日漸成為創(chuàng)新主流

第一財(cái)經(jīng)：你好梁總，感謝接受我們的專訪。關(guān)注硬科技投資意味著現(xiàn)在有越來(lái)越多細(xì)分領(lǐng)域要深入挖掘，才能了解它的應(yīng)用前景等一系列問(wèn)題，您怎么做這個(gè)功課？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：我覺(jué)得投硬科技不太容易，需要你有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。大概每?jī)扇昃蜁?huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)新技術(shù)出來(lái)，我們就會(huì)去跟教授請(qǐng)教，然后自己去看材料，看發(fā)展，也跟行業(yè)里面做一些訪談，去了解這個(gè)技術(shù)落地行業(yè)。我們會(huì)去思考，它的商業(yè)化路徑到底是什么，在商業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中，有沒(méi)有不可逾越的門檻。有些技術(shù)可能永遠(yuǎn)是科研，不可能成為商業(yè)化的產(chǎn)品。其實(shí)我們研究院過(guò)往做了20多年，積累了很多這樣的經(jīng)驗(yàn)，讓我們?cè)谧鐾顿Y的時(shí)候，能以技術(shù)轉(zhuǎn)化的角度去看這些很前沿的硬科技，所以有這方面的經(jīng)驗(yàn)可能會(huì)稍微好一些。

多維度考慮技術(shù)轉(zhuǎn)化前景

第一財(cái)經(jīng)：所以對(duì)硬科技在應(yīng)用方面的轉(zhuǎn)化過(guò)程理解的更深刻。

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：因?yàn)槲覀冊(cè)谘芯吭河眠^(guò)一套方法論，就是我看硬科技的時(shí)候，我會(huì)考慮幾個(gè)維度。這個(gè)技術(shù)在什么樣的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，在什么樣的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下，會(huì)發(fā)揮它最大的價(jià)值。其實(shí)看不同的行業(yè)，有時(shí)候我們會(huì)考慮你的用戶價(jià)值，是不是真能夠解決他的痛點(diǎn)。很多時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)技術(shù)是錦上添花，而不是雪中送炭的。所以真正能解決剛需性的問(wèn)題，這是第一個(gè)維度。

第二個(gè)維度是這個(gè)技術(shù)必須能夠產(chǎn)業(yè)化。產(chǎn)業(yè)化的判斷是它能批量生產(chǎn)，同時(shí)有真正的成本優(yōu)勢(shì)，良率等各方面都能達(dá)標(biāo)。不能只在科研實(shí)驗(yàn)室里做出來(lái)幾個(gè)樣本，是要能大批量出貨的東西。

每年花三個(gè)月時(shí)間做行研

第一財(cái)經(jīng)：聽說(shuō)聯(lián)想創(chuàng)投這邊每年會(huì)有三個(gè)月的時(shí)間，是什么項(xiàng)目都不看，專心做研究。今年這個(gè)階段是否已經(jīng)過(guò)去？有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)一些有亮點(diǎn)的項(xiàng)目？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：我們每年12月開始到第二年的2月底，用三個(gè)月的時(shí)間來(lái)做行研。今年剛準(zhǔn)備進(jìn)入行研階段。去年其實(shí)我們有些認(rèn)知。

第一，我們認(rèn)為算力是國(guó)家的基礎(chǔ)設(shè)施，這塊我們是非常關(guān)注的。這也跟聯(lián)想業(yè)務(wù)的協(xié)同性比較強(qiáng)，我們認(rèn)為在這個(gè)領(lǐng)域是有很多新技術(shù)，出現(xiàn)很多新機(jī)會(huì)的。所以算力是我們最重要的一個(gè)賽道，可能是布置最多的。

第二個(gè)是人工智能。因?yàn)槿斯ぶ悄芙?jīng)過(guò)了高潮、泡沫，我覺(jué)得現(xiàn)在進(jìn)入理性期。我們認(rèn)為人工智能必須進(jìn)入行業(yè)主賽道，我們希望去尋求那些真正能夠進(jìn)到行業(yè)里面作為行業(yè)變革者的。現(xiàn)在人工智能器行業(yè)有兩類，一方面是行業(yè)變革者，另一類則是賦能者。過(guò)往賦能者居多，而且結(jié)合不夠緊密，永遠(yuǎn)浮在上面，它想做平臺(tái)但不能解決問(wèn)題。所以我們覺(jué)得這兩個(gè)認(rèn)知，不論是數(shù)據(jù)智能還是機(jī)器，你要進(jìn)入行業(yè)做賦能者，這個(gè)賦能者一定要跟行業(yè)緊密結(jié)合。如果是做人工智能行業(yè)的顛覆者，這是我們最看好的賽道。這里面比較典型的像今日頭條，新能源汽車，我進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，我就是這個(gè)行業(yè)的弄潮兒，這一類的方向是我們希望去找尋的。還有像AR是下一代計(jì)算平臺(tái)，像企業(yè)服務(wù)，我們認(rèn)為要看中國(guó)的機(jī)會(huì)，過(guò)往中國(guó)在企業(yè)服務(wù)這方面，其實(shí)投資并不是特別的熱。

另外一塊就是我們一直強(qiáng)調(diào)的偏浪漫的原始創(chuàng)新投資，就是投更前沿的科技。我們?cè)诳匆恍┓浅Ｎ磥?lái)的，可能大部分人看起來(lái)不太靠譜的東西。比如說(shuō)量子計(jì)算、合成生物學(xué)等，其實(shí)也是周期比較長(zhǎng)的。還有像上天入地、太空資源探索，核聚變，下一代新能源的一些東西。

傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)將達(dá)到極限 新一代計(jì)算體系仍在摸索階段

第一財(cái)經(jīng)：剛才您也提到了量子計(jì)算，而光量子計(jì)算正好是您關(guān)注的方向。什么是光量子計(jì)算？它從應(yīng)用到真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化可能有多長(zhǎng)的周期？前景如何？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：因?yàn)槁?lián)想是做計(jì)算的，所以我們會(huì)關(guān)注量子計(jì)算。一個(gè)是量子計(jì)算，一個(gè)是光量子計(jì)算。我們認(rèn)為現(xiàn)在傳統(tǒng)的馮·諾依曼（計(jì)算架構(gòu)）其實(shí)到了瓶頸期，包括摩爾定律也失效了?，F(xiàn)在制成三納米之后，包括大家看到ASML（全球最大的半導(dǎo)體設(shè)備制造商之一）那邊也在說(shuō)三納米之后的光刻機(jī)能不能做出來(lái)？不知道?？赡苓@就是最后一代了。所以這個(gè)行業(yè)是需要架構(gòu)變革的，這個(gè)架構(gòu)就會(huì)有一些新的機(jī)會(huì)出現(xiàn)。比如我們看到的量子計(jì)算是一類，類腦（神經(jīng)形態(tài)計(jì)算）是一類，還有比如光量子計(jì)算也是一類。所以會(huì)有很多新的架構(gòu)出現(xiàn)，這種架構(gòu)不是基于傳統(tǒng)硅基的體系。比如剛才提到的量子計(jì)算，量子計(jì)算里面又有很多技術(shù)路線。我認(rèn)為量子計(jì)算是偏浪漫的，周期很長(zhǎng)的，但資本已經(jīng)很熱了，我覺(jué)得這種現(xiàn)象有好有壞。因?yàn)榱孔佑?jì)算距離它真正成為通用計(jì)算，可能是10年、20年以上的時(shí)間，在未來(lái)5—10年里，可能都還是當(dāng)前通用計(jì)算的一個(gè)補(bǔ)充。它會(huì)跟當(dāng)前的硅基形成融合的解決方案。所以在這里面你會(huì)看到，量子計(jì)算里面有超導(dǎo)、離子阱、量子拓?fù)?，包括光量子，一堆的技術(shù)路線，從專家角度來(lái)說(shuō)都沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。誰(shuí)也確定不了未來(lái)。所以大家覺(jué)得，一方面技術(shù)路線本身是非常創(chuàng)新、探索性的，在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域還是很理論性的東西，有很多東西可能是走不通的，它有天然的短板，但是它各個(gè)技術(shù)路線又有它的優(yōu)勢(shì)。在這里面我個(gè)人比較看好光量子，因?yàn)槲矣X(jué)得光量子可能是在所有技術(shù)路線里面最容易商業(yè)化的。

光量子計(jì)算或更容易實(shí)現(xiàn)商業(yè)化

第一財(cái)經(jīng)：您認(rèn)為光量子計(jì)算更容易實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，是為什么？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：是因?yàn)槠渌模热绯瑢?dǎo)，離子阱，它的技術(shù)太挑戰(zhàn)了，要不就體積特別大，要不就對(duì)環(huán)境溫度要求特別高，你的生產(chǎn)制程會(huì)非常復(fù)雜。但光量子其實(shí)跟光計(jì)算的相關(guān)性比較強(qiáng)，像硅光這一塊，硅光現(xiàn)在已經(jīng)相對(duì)比較成熟了，所以它（光量子計(jì)算）用了很多硅光的技術(shù)、工藝。它不是一個(gè)全新的，它的量產(chǎn)性不會(huì)有太大挑戰(zhàn)。只要原理性能走通，它的量產(chǎn)性不是問(wèn)題。

加大在原始創(chuàng)新領(lǐng)域投資

關(guān)注超前方向 做長(zhǎng)周期投資布局

第一財(cái)經(jīng)：今年以來(lái)，您這邊有看到哪些項(xiàng)目比較印象深刻的嗎？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：今年來(lái)說(shuō)，我們更多的是希望朝前看，加大在原創(chuàng)新領(lǐng)域的投資。所以剛才提到的比如說(shuō)新的計(jì)算，我們有投一些這樣的項(xiàng)目。另外一類像合成生物學(xué)，我覺(jué)得合成生物學(xué)其實(shí)是一個(gè)非常跨界的基礎(chǔ)研究，它更加類似于材料，它在任何一個(gè)領(lǐng)域、行業(yè)的突破，都是顛覆性的，就是全替代。

未來(lái)我們現(xiàn)在能接觸到的，60%-70%以上的物質(zhì)都可能用生物來(lái)合成。我們從過(guò)往基于石油基的社會(huì)，未來(lái)變成一個(gè)生物基的社會(huì)，所以這是顛覆性的。它的周期雖然會(huì)很長(zhǎng)，但是它應(yīng)用的空間非常大，這是我們比較關(guān)注的。

另外像一些新的能源方式，比如大家現(xiàn)在比較關(guān)注的固態(tài)電池，鈣鈦礦等一些演進(jìn)性的，包括核聚變，可能比量子計(jì)算的周期還長(zhǎng)，還在理論階段。還有一些像太空資源探索，上天入地，這樣一些看起來(lái)很超前、很浪漫的方向。

人工智能+自動(dòng)化系統(tǒng)助力基礎(chǔ)研究

第一財(cái)經(jīng)：您覺(jué)得當(dāng)前我們?cè)诳蒲蟹矫妫A(chǔ)研究方面，存在哪些問(wèn)題？

聯(lián)想創(chuàng)投 梁穎：中國(guó)人強(qiáng)在應(yīng)用這個(gè)領(lǐng)域，包括平臺(tái)這些都挺好的。但偏基礎(chǔ)類的，說(shuō)白了就是“專精特新”的，是我們比較難的，尤其是材料研究，我覺(jué)得非常難，因?yàn)檫@個(gè)是需要積累的。包括生物醫(yī)藥領(lǐng)域的一些創(chuàng)新，生物藥的研發(fā)也需要很多年的積累，要有大量的用戶數(shù)據(jù)，臨床的數(shù)據(jù)，還需要科學(xué)家有時(shí)候的靈光一現(xiàn)，所以我覺(jué)得這方面中國(guó)是有短板的。但是現(xiàn)在我們?yōu)槭裁纯春?？因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)在所有技術(shù)研究領(lǐng)域里面，它會(huì)有新的變量，人工智能去改變它，機(jī)器人去改變它，自動(dòng)化去改變它。

前年我們內(nèi)部就在提，叫做人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域的突破。比如說(shuō)材料研究，過(guò)去大量做實(shí)驗(yàn)，要試錯(cuò)的。但現(xiàn)在我可以對(duì)這些結(jié)構(gòu)等很多東西去做人工智能，去做仿真，去做預(yù)測(cè)，提升我的準(zhǔn)確率。我不用去篩選1萬(wàn)種，我只要最后人工篩選50種，做實(shí)驗(yàn)不需要做1萬(wàn)種而是50種，降本增效非常典型。

比如在材料的合成過(guò)程中，很多都是自動(dòng)化的系統(tǒng)，我可以去調(diào)節(jié)它配方的各方面，也讓合成過(guò)程變得很快。所以這兩個(gè)助力，我覺(jué)得會(huì)讓中國(guó)在某些細(xì)分領(lǐng)域里面，會(huì)有一些趕超的機(jī)會(huì)。

第一財(cái)經(jīng)

，贊 4007

第一財(cái)經(jīng)

，贊 37

第一財(cái)經(jīng)資訊第一財(cái)經(jīng)官方賬號(hào) 專業(yè)創(chuàng)造價(jià)值！

7031篇原創(chuàng)內(nèi)容

公眾號(hào)

，

標(biāo)簽： 第一財(cái)經(jīng) 人工智能 技術(shù)路線 基礎(chǔ)研究 因?yàn)槲覀?/span>