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王秋：工业投资的快与慢

晰数塔互联网快讯
2020-05-11 17:29

工业很大。长期供给侧有数字化和自动化的改革动力，需求侧有人口结构代差的消费变化，两者带动行业也一直有足够的变量。工业也许也是为数不多的能让投资人 “不下牌桌”的领域。但现实也有骨干的一方面，有不少工业类项目的发展速度确实低于投资人预期。更担心的是：是否该领域的公司有机会长成百亿美金的大公司？

下图我们分析下已经成熟的公司其估值天花板和大公司的数量。为了方便讨论，我们也按照上下游位置和业务特性，对其进行一下分类（非行业共识）：

a) 大甲方：对于面向终端消费者的产品型制造公司和能源垄断型公司

b) 大乙方：为企业提供核心工业品、核心产品代工服务的公司

c) 小乙方：工业软件/装备机器人/无核心产品的解决方案类公司

从上图我们可以看出：

a) 头部甲方的市值最大且有一定增速；其中不乏从乙方跨界过来的

b) 核心工业品大乙方成功公司最多，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

c) 代工型大乙方在我国数量众多，但只有大行业的少数公司能够做到千亿市值的规模。其中不少企业都转型到了工业品乙方

d) 小乙方在海外有非常成功的公司，但历史都比较悠久，持续创新的能力比较强。中国企业市值与之不可相比。因此这个领域还有很大的发展机会，但是对其发展速度要有足够的耐心。

在中早期资本市场，我估计有超过85%的项目属于小乙方。这也一定程度的回答了为什么我们感觉大部分项目有些“慢”。事实上，像3C、半导体、面板等很多产业的建设高峰期已经过去，行业产品的更替升级，更多是成熟公司在收益。后期基金接触到大乙方和甲方的项目占比肯定会更高，但由于整体供给的匮乏，赚钱效应也在逐渐减弱。对于成长期投资者，如果增量难以把握，那么能否尽最大化的利用变量，在较早的时候、用更轻的资本投资到高速发展的公司呢？

无论产业链有多长，工业的最下游都是消费产业。近些年商品的多样性与快速迭代越来越快，商流往小批量多批次的供应也成为趋势。相信未来更柔性化的制造与供应链会在很多行业逐步的改造。我希望能够在这个“变量”主题下，在大工业领域寻找大乙方和新甲方的投资机会（考虑到投资逻辑差异较大，在小乙方这个“慢”领域的投资主题讨论，我将在下篇进行）。

机会一：

制造：柔性的供应链需要柔性的制造，云工厂可实现轻资产的产能扩张，同时作为一个容器未来可逐步对产能效率进行优化。看好“云工厂”及其向“制造型供应链”的延伸

云工厂的本质是将产品生产的工艺拆解成若干标准项，通过信息化分配不同工艺到不同工厂和产线，云工厂自身并不拥有资产，但却拥有由订单带动的对资产的使用和改造权。我总结实现云工厂需要满足的三大外界条件：

1）主要工艺环节整体产能过剩且中小企业众多

2）关键环节的自动化程度高，产品质量不受工人能力影响

3）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

三要素核心是希望针对产能匹配可以撬动最大化的空闲产能、有利于提升价格和交期同时稳定质量。像：纺织、家具板材等产业上游适合云工厂的机会更多。

需要注意的是：云工厂的客户规模往往造就了其不同的商业模型：“智布”所在的近色布纺织领域就非常复合发展云工厂的外部条件，公司业务也实现了不错的增长；但其需求普遍来源于（海外）大客户，受制于甲方对产品高度的计划性和较强的账期谈判能力，智布实际是代工型的大乙方；后续其如何不断提高现金净利润比率决定了其发展的天花板。而“丽维家”也在家具板材领域走出了自己的云工厂模式，由于板材家具下游企业分散且产品个性化程度比较高，因此丽维家的商业模型更多的是制造型工业链，更接近于工业品大乙方。

实现云工厂的手段有很多，轻重不同决定了扩张的速度。这里举一个“高端成品定制家具”项目的例子：其前端面向设计师为其提供素材数据库共享平台，后端则提供一站式的产品制造与交付服务，这些年业务增长的非常扎实。项目商业的价值在于：帮助设计师（流量入口）实现了在其客户面前的价值最大化，而支撑其价值的根基在于“交付”。由于成品家居很多环节还需要大量的人工参与，因此其采用了更重的“产业园聚集模式”。这更多是一种“云工厂类的思想”。如果细分柔性供应链的大乙方，也有B2C和S2B2C的不同模式，其最大的不同在于：一个是客户叫你造啥你造啥；而另一则是我能造啥给你啥。

制造型供应链有望挖掘出更多的机会。近些年行业头部的流通型供应链公司（如震坤行、怡合达、好汽配等）融资和业绩增长都比较亮眼。海外也有像Grainger、Fastenal、Misumi等大公司。资本比较偏爱直接从平台交易切入的项目，在经历了交易额的快速增长后，下一步的挑战在于如何做出超过传统贸易商的利润率。

我认为通过产品的品牌化和提升高毛利长尾品的供应效率将为其带来竞争的优势，这些都需要平台往制造端更深的介入。尤其在下游对产品质量要求高、个性化需求强的领域；具有较强产品把控力的制造型供应链公司将迎来机会。而根据行业属性不同，早期不同角度如：工具、交易、生产组织环节切入都没有一定之规。谁能让客户愿意把你当成利益共同体，把真实的需求信息开放给你，谁就更有可能脱颖而出。例如“三维家”就选择从前端设计系统切入，后端组织云工厂，通过端到端效率提升来获得收益。

机会二：

产品：嵌入式AI组件与传统工业品的嵌入式融合，形成智能化的工业新品类

过去工业领域每一个产品创新，尤其是新品类的诞生往往受限于材料、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。而AI时代、越来越多深嵌入式的AI组件将有能力与传统的装备、工业品、甚至是耗材深度融合，低成本的实现更柔性的制造与更智能的工业服务。

举个工业品的例子：我们投资了一家面向工业领域的低功耗芯片的公司，算法支持泵机实现PHM（故障预测与维护）与节能优化。相比于需要后装添加“盒子”的部署方式，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差异，算法可实现参数自适应调整，新装备只需要安装在客户现场跑一周左右即可投入应用，极大减少了部署和后期维护的成本。可以想象，未来公司更有可能是一家智能泵机产品商，并且有能力延展到不同的工业品类。

在智能装备领域，机器不在是只会接受重复任务指令。结合视觉加力控的多模态感知机器人，同时拥有自适应调整决策的能力，未来可完成如柔性装备等复杂任务；随着成本的降低其不止作为工业现场的生产装备，更加有可能成为医疗器械领域重要的工业品组件，新型医疗设备的系统甚至需要以其为核心进行设计，因此拥有更高的议价权，也提升了销量的天花板。未来相信在半导体、医疗等高价值行业，会有更多结合工艺决策型的智能装备出现，其可以针对不同加工对象实现柔性化的加工工艺。这些新产品更多是披着硬件外衣的自主决策系统，换掉不同硬件外衣其核心组件有可能演变成更复杂装备的核心工业品。

机会三：

交易：工业新交易平台不单需要提高撮合效率，更是对生产物流交易整个链条的效率提升

虽然工业各细分领域有很多交易平台，但针对一些产品保存难度大，流通成本高的品类，生产和物流的衔接以及交易的效率还远远不够。之前阿里云为某大型牛奶品牌做数字化生产改造时就发现：大量原奶生产出来后因下游产能瓶颈只能浪费掉。阿里云的技术团队之前想了很多生产环节的优化，但发现最后流通交易环节的损失仍然非常大。

我们投资了一家公司，尝试在混凝土行业解决供需时间错配导致的行业低效问题。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，要么降低自身产能利用率。公司从生产管理和物流调度平台切入，通过更即时的物流调度，降低因等待造成的产能损失。同时，面向中小客户做交易平台是可预期更大的生意；不同于两边分散的纯撮合平台，公司更大的价值在于不同批次交易物的准时供应与数量保障，这些就依赖平台掌握的生产与流通环节的数据源，为客户的每笔交易都带来价值，客户才能留的住

坦率讲，这个方向对创业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，需要创业者既快速的占领核心企业形成（区域）集中度，又能将2B的交易平台做好。如果不是从终局推演制定早期的产品和客户成功策略，我不太相信在复杂的细分产业中 SaaS翻交易有成功的可能性。

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，打开想象力，以科技为武器寻找能够大幅提高行业效率的商业模型。