硬科技投资日渐成为主流 未来有哪些技术前景值得期待？丨投资人说

梁颖联想创投集团董事总经理

联想创投加速器总经理

中科院电子学硕士，中欧国际工商学院EMBA

在联想集团从事研究开发和管理工作二十多年

创立联想创投加速器

共投资了50余家公司

涉及智慧医疗，智慧工业，原始创新等多个领域

包括固高科技、小熊U租、长木谷、强联智创、图灵量子等

以下是访谈实录：

硬科技日渐成为创新主流

投资较难能否转化应用很关键

第一财经：你好梁总，感谢接受我们的专访。关注硬科技投资意味着现在有越来越多细分领域要深入挖掘，才能了解它的应用前景等一系列问题，您怎么做这个功课？

联想创投梁颖：我觉得投硬科技不太容易，需要你有很强的学习能力。大概每两三年就会发现一个新技术出来，我们就会去跟教授请教，然后自己去看材料，看发展，也跟行业里面做一些访谈，去了解这个技术落地行业。我们会去思考，它的商业化路径到底是什么，在商业化、产业化的过程中，有没有不可逾越的门槛。有些技术可能永远是科研，不可能成为商业化的产品。其实我们研究院过往做了20多年，积累了很多这样的经验，让我们在做投资的时候，能以技术转化的角度去看这些很前沿的硬科技，所以有这方面的经验可能会稍微好一些。

多维度考虑技术转化前景

解决市场刚需能够产业化、商业化是前提

第一财经：所以对硬科技在应用方面的转化过程理解的更深刻。

联想创投梁颖：因为我们在研究院用过一套方法论，就是我看硬科技的时候，我会考虑几个维度。这个技术在什么样的时间节点，在什么样的行业应用场景下，会发挥它最大的价值。其实看不同的行业，有时候我们会考虑你的用户价值，是不是真能够解决他的痛点。很多时候我们发现技术是锦上添花，而不是雪中送炭的。所以真正能解决刚需性的问题，这是第一个维度。

第二个维度是这个技术必须能够产业化。产业化的判断是它能批量生产，同时有真正的成本优势，良率等各方面都能达标。不能只在科研实验室里做出来几个样本，是要能大批量出货的东西。

每年花三个月时间做行研

关注算力、人工智能与原始创新领域

第一财经：听说联想创投这边每年会有三个月的时间，是什么项目都不看，专心做研究。今年这个阶段是否已经过去？有没有发现一些有亮点的项目？

联想创投梁颖：我们每年12月开始到第二年的2月底，用三个月的时间来做行研。今年刚准备进入行研阶段。去年其实我们有些认知。

第一，我们认为算力是国家的基础设施，这块我们是非常关注的。这也跟联想业务的协同性比较强，我们认为在这个领域是有很多新技术，出现很多新机会的。所以算力是我们最重要的一个赛道，可能是布置最多的。

第二个是人工智能。因为人工智能经过了高潮、泡沫，我觉得现在进入理性期。我们认为人工智能必须进入行业主赛道，我们希望去寻求那些真正能够进到行业里面作为行业变革者的。现在人工智能器行业有两类，一方面是行业变革者，另一类则是赋能者。过往赋能者居多，而且结合不够紧密，永远浮在上面，它想做平台但不能解决问题。所以我们觉得这两个认知，不论是数据智能还是机器，你要进入行业做赋能者，这个赋能者一定要跟行业紧密结合。如果是做人工智能行业的颠覆者，这是我们最看好的赛道。这里面比较典型的像今日头条，新能源汽车，我进入这个行业，我就是这个行业的弄潮儿，这一类的方向是我们希望去找寻的。还有像AR是下一代计算平台，像企业服务，我们认为要看中国的机会，过往中国在企业服务这方面，其实投资并不是特别的热。

另外一块就是我们一直强调的偏浪漫的原始创新投资，就是投更前沿的科技。我们在看一些非常未来的，可能大部分人看起来不太靠谱的东西。比如说量子计算、合成生物学等，其实也是周期比较长的。还有像上天入地、太空资源探索，核聚变，下一代新能源的一些东西。

传统计算架构将达到极限新一代计算体系仍在摸索阶段

第一财经：刚才您也提到了量子计算，而光量子计算正好是您关注的方向。什么是光量子计算？它从应用到真正实现产业化可能有多长的周期？前景如何？

联想创投梁颖：因为联想是做计算的，所以我们会关注量子计算。一个是量子计算，一个是光量子计算。我们认为现在传统的冯·诺依曼（计算架构）其实到了瓶颈期，包括摩尔定律也失效了。现在制成三纳米之后，包括大家看到ASML（全球最大的半导体设备制造商之一）那边也在说三纳米之后的光刻机能不能做出来？不知道。可能这就是最后一代了。所以这个行业是需要架构变革的，这个架构就会有一些新的机会出现。比如我们看到的量子计算是一类，类脑（神经形态计算）是一类，还有比如光量子计算也是一类。所以会有很多新的架构出现，这种架构不是基于传统硅基的体系。比如刚才提到的量子计算，量子计算里面又有很多技术路线。我认为量子计算是偏浪漫的，周期很长的，但资本已经很热了，我觉得这种现象有好有坏。因为量子计算距离它真正成为通用计算，可能是10年、20年以上的时间，在未来5—10年里，可能都还是当前通用计算的一个补充。它会跟当前的硅基形成融合的解决方案。所以在这里面你会看到，量子计算里面有超导、离子阱、量子拓扑，包括光量子，一堆的技术路线，从专家角度来说都没有达成共识。谁也确定不了未来。所以大家觉得，一方面技术路线本身是非常创新、探索性的，在学术研究领域还是很理论性的东西，有很多东西可能是走不通的，它有天然的短板，但是它各个技术路线又有它的优势。在这里面我个人比较看好光量子，因为我觉得光量子可能是在所有技术路线里面最容易商业化的。

光量子计算或更容易实现商业化

第一财经：您认为光量子计算更容易实现商业化，是为什么？

联想创投梁颖：是因为其它的，比如超导，离子阱，它的技术太挑战了，要不就体积特别大，要不就对环境温度要求特别高，你的生产制程会非常复杂。但光量子其实跟光计算的相关性比较强，像硅光这一块，硅光现在已经相对比较成熟了，所以它（光量子计算）用了很多硅光的技术、工艺。它不是一个全新的，它的量产性不会有太大挑战。只要原理性能走通，它的量产性不是问题。

加大在原始创新领域投资关注超前方向做长周期投资布局

第一财经：今年以来，您这边有看到哪些项目比较印象深刻的吗？

联想创投梁颖：今年来说，我们更多的是希望朝前看，加大在原创新领域的投资。所以刚才提到的比如说新的计算，我们有投一些这样的项目。另外一类像合成生物学，我觉得合成生物学其实是一个非常跨界的基础研究，它更加类似于材料，它在任何一个领域、行业的突破，都是颠覆性的，就是全替代。

未来我们现在能接触到的，60%-70%以上的物质都可能用生物来合成。我们从过往基于石油基的社会，未来变成一个生物基的社会，所以这是颠覆性的。它的周期虽然会很长，但是它应用的空间非常大，这是我们比较关注的。

另外像一些新的能源方式，比如大家现在比较关注的固态电池，钙钛矿等一些演进性的，包括核聚变，可能比量子计算的周期还长，还在理论阶段。还有一些像太空资源探索，上天入地，这样一些看起来很超前、很浪漫的方向。

人工智能+自动化系统助力基础研究

第一财经：您觉得当前我们在科研方面，基础研究方面，存在哪些问题？

联想创投梁颖：中国人强在应用这个领域，包括平台这些都挺好的。但偏基础类的，说白了就是“专精特新”的，是我们比较难的，尤其是材料研究，我觉得非常难，因为这个是需要积累的。包括生物医药领域的一些创新，生物药的研发也需要很多年的积累，要有大量的用户数据，临床的数据，还需要科学家有时候的灵光一现，所以我觉得这方面中国是有短板的。但是现在我们为什么看好？因为我们发现在所有技术研究领域里面，它会有新的变量，人工智能去改变它，机器人去改变它，自动化去改变它。

前年我们内部就在提，叫做人工智能在科学研究领域的突破。比如说材料研究，过去大量做实验，要试错的。但现在我可以对这些结构等很多东西去做人工智能，去做仿真，去做预测，提升我的准确率。我不用去筛选1万种，我只要最后人工筛选50种，做实验不需要做1万种而是50种，降本增效非常典型。

比如在材料的合成过程中，很多都是自动化的系统，我可以去调节它配方的各方面，也让合成过程变得很快。所以这两个助力，我觉得会让中国在某些细分领域里面，会有一些赶超的机会。

（记者 蒋汉昆  摄像 曹志军 李梓晗）