马云在9月19日云栖大会上表示未来十到十五年，传统制造业将会非常痛苦，在今天技术变革的大趋势下，传统企业的挑战会越来越大，不拥抱新制造业的企业，就如同盲人开车。所有制造业要保持高度清醒的认识，不能安于现状，未来成功的制造业一定是用好互联网，一定是IoT，一定是云计算、大数据的新型制造业企业，因为不好好用好这些新技术的企业都会失败。

在马云看来，新制造的标准包括个性化、智能化等，工业时代人类发明了标准化的流水线，数据时代同样可能也是流水线，但是流水线上却是个性化的生产。以前流水线五分钟可能生产2000件同样的衣服很厉害，今后五分钟要生产2000件不同的衣服是更厉害。

新制造，可以定义为通过物联网技术采集数据并通过人工智能算法处理数据的智能化制造，通过形成高度灵活，个性化，网络化的生产链条以实现传统制造业的产业升级。其核心逻辑是由分布在节点处的传感器采集数据，通过通信网络传输，对数据进行分析以获取有价值的信息，并最终用于优化制造业的研发，生产，运输，销售等环节。

物联网是通过感知设备，按照约定的通信协议，链接物，人，系统等信息资源，实现对物理和虚拟世界的实时数据采集。人工智能则使用机器代替人类实现认知，识别，分析，决策等功能，是一门综合了计算机科学，生理学，哲学的交叉学科。

在物联网和人工智能的加持下，智能制造业拥有设备网络化，数据可视化，文档无纸化，过程透明化，现场无人化等特点，实现高效，低耗，灵活的智能化生产。

随着近几年我国经济进入新常态，原材料，劳动力成本高企，传统制造业面临不断压缩的利润空间和愈发激烈的市场竞争，让传统制造业升级成为迫切需求。此外，随着传感技术的不断发展，万物互联时代逐渐到来，海量数据得以被采集，而这又为人工智能提供了数据基础。

同时，随着运算能力的不断提升，深度学习技术日趋成熟，这些数据得以被使用，其潜藏的大量信息逐渐被发掘。因此，除了产业升级的内需，物联网与人工智能技术的日趋成熟以及国家政策的扶持也成为新制造发展的外部驱动因素。

来自物联网市场研究公司Machina Research的数据显示，2015年全球物联网链接数为60亿个，预计到2025年这一数字增长到270亿个，其中中国的物联网连接数将在这一年达到56.7亿个。

公开资料显示，国外如谷歌，亚马逊，国内如百度等巨头都开始纷纷布局人工智能领域，为日后的实际应用打下基础。

在新制造整体行业的产业链中，物联网和人工智能是底层支撑技术，智能终端产品/系统则是物联网和人工智能技术的最终载体，这些产品/系统集成了传感器件，通信功能，AI算法等，能够接入物联网并实现特定功能或服务。

如果按照最终面向的客户可以将其划分为to b和to c类，前者包括智能工业设备，公共服务检测设备，包括了智能水表，智能工业监控测仪表等智能表类产品，以及自动驾驶或辅助驾驶的车载设备等。To C类产品则主要指智能消防类产品，如可穿戴设备和智能家居产品等。

理论上讲，传统制造业及其供应链上的各个环节都可以采用IOT和AI技术进行智能化升级，因此新制造涉及的应用场景十分丰富，如工业制造的各个生产环节及其供应链上的仓储物流，以及针对C端消费者的家居场景、智慧医疗，车，金融，房等等。

数据驱动是一个往复循环的过程，云计算和物联网建立并且加强连接，无数的连接产生了大量的数据，可用于大数据和智能分析及应用，而这些分析应用再驱动业务反馈到云计算和物联网的连接，形成一个完美的闭环。

所以，未来制造业核心是除了需要扎实技术外，还必须要有大量数据的积累，未来数据会是一种新的生产力。

最近，DT时代一直被人们所提及，那到底什么是DT时代呢？

我们先来回顾下工业革命的历史，工业革命到现在经历了四次，第一次是蒸汽机革命，让人类获得动力；第二次是电力革命，让人类获得了控制；第三次是计算机，让人类方便的沟通；第四次是数据和智能革命，让人类能感知和显像能力。

我们现在所处时代就是数据和智能革命，统称DT时代（Data Technology）。这个时代特质就是数据，这也是近几年大数据非常火的原因之一。

那VC应该投什么呢，其实很简单，两个方面，一是底层技术，我们说是硬的方面，另一个是软的方面，就是上面的应用，主要用于生活和生产。从技术角度来着手，硬科技主要应用在产业升级和进口替代。软科技是通过数据驱动，基于连接的数据应用，把供需，上下游紧密撮合，并自我产生数据，然后数据跟应用强结合，比如车，房，金融，物流，医疗等行业，围绕生活和工业生产把项目落地。

市场上投资机构主要分两种，一种是投赛道，另一种是投人，这是两种不同思路，都是可行的，但最重要是要有自己方法论。方法论是指两方面，一是指有丰富的实战经验及理论支撑，二是这个方法论不能偏离。做早期投资，没有任何项目是完美的，一个合格VC应该关注如下的点，产品是刚需（解决生活，工作非干不可的事），同时需要独立思考。二是聚焦，团队成员在该领域深耕很多年，经验，技术，人脉，资源等都可以拿来用。

在项目层面，技术壁垒很重要，这样可以把其他竞争对手档在外面。技术跟强应用结合，找到刚需，然后可以规模化复制，这种项目未来爆发力会很大。如果用投入产出比来衡量，这个跟线性发展差别很大，线性是纯资本驱动，比如房地产，盖多少房就需要多少钱。非线性就是指投入一亿还没产生什么收益，但是投了2亿就可能产生非常好的收益，越往上，投入产出越高。

专业化、早期化是国内VC机构的大趋势，但市场上受过系统训练，具备专业素养，有独立判断力，能领投项目的专业级选手，凤毛麟角。名川资本创始人原先是赛富基金早期项目核心成员，具有扎实的理工科产业背景和丰富的投资经验。投资策略围绕新一代计算计算（大数据、智能科技、云计算、物联网），专注于数据驱动的各类2B/2C产品，应用和服务。

名川资本善于从技术角度甄别和判断项目，并通过强应用场景结合，过往遵循这个策略投资项目有诸葛找房，应用算力，小马立行等优秀项目。

诸葛找房，作为买房者可以在上面找到靠谱真实的房源，可以理解为垂直版的百度，项目是连接中介和买房者，转化率很高，名川投的时候还没营收，现在每个月有近千万营收。业务模式已经做到业内前三，普通中介在一些大的平台上面获取有效用户需要两三百获客费用，但在诸葛找房这边远远低于这个数字。诸葛找房上的房源会打上很多标签，买房人每看一次，诸葛找房就对客户多了解一些，因为买房是长周期，所以通过长时间跟踪了解，就可以精确了解用户需求，所以匹配度就会很高。诸葛找房通过强大的数据抓取能力，筛选出有用数据，再利用买房者的每次点击查阅留痕给予中介精准的客户定位，数据在这边就体现出生产力。

数据驱动核心是匹配，沿着这个思路，名川还投了数据金融项目，应用算力，一端链接银行各类贷款产品，比如一年期，两年期等。另外一端链接消费者，帮助银行及金融创新机构获取客户。C端帮助消费者找到适合他们的贷款产品，项目不是做风控，而是撮合业务。对贷款人画像和意图非常了解，利润增长很快，已成为上海杨浦区重点金融科技企业，金融办去公司考察了很多次。

智能汽车是个万亿级市场，名川在这个领域布局了小马立行。小马立行是做汽车驾驶智能操控系统和应用的，客户在系统上可以用导航，语音，搜索等服务，相当于给汽车厂家提供操作系统。开车是很危险的，所以语音操作很重要，目前小马立行已经覆盖了十几个车系，主机厂非常喜欢这个项目。因为用户买了车通常会用十多年，在这期间，车厂和用户会发生十几年的互动，比如用户在车上给谁打电话，路线从哪到哪，搜索了哪些酒店，加油站，在车上听什么歌，这些都可以数据化，场景化，通过收集这些数据，分析出这个用户画像，继而可以精准推送广告。到年底项目可以有数十万量装机量。

本文作者简介

王春杰 

叁湘联合家族办公室  产品总监

东华大学管理学学士学位

上海财经大学经济学研究生学历

曾任凯思达资本高级投资经理，负责股权类项目及地产项目的投资.在之前任职于知名外资地产基金公司凯龙瑞投资，参与投资了上海、北京、成都等总额超过人民币30亿商业地产项目。2016年加入叁湘产品部，负责一级市场及地产项目筛选和尽调。