过去的这两个多月，灾难像放大镜，放大了人性的善恶，放大了社会的进步和缺陷，也放大了我们对自己和这个世界的认知。当我们在谈灾难的时候，我们在谈论什么？

宏观的黑天鹅是我们必须接受的，微观层面是我们可以做些什么的。站在后疫情时代的当下，一个更加清晰的思考是，我们要一个怎样的未来？

关于智慧，关于科技，我们思考的出发点其实再简单不过。怎么才能让冷冰冰的机器聪明得像人一样，去做人做不好的事情，去做人不愿意做的事情，去解决很多已有的遗憾，比如医疗领域的高误诊率问题，教育领域的资源集中不分散的问题，安全城市的问题，等等。

2020年过去了三个月，我们在思考，也在行动。我们有7个portfolio获得了下一轮融资。包括数据中台领域的「数之联」、智慧生产领域的「天太机器人」、半导体设备领域的「悦芯科技」、半导体设计领域的「毂梁微」、「博维逻辑」、高端检测领域的「胜科纳米」和激光雷达领域的「力策科技」。

作为一家投资机构，为什么我们现在要开始投智慧科技？

首先，AI已具备一定技术基础。麦肯锡的人工智能行业发展报告显示，未来10年，人们的数据终端将增加100倍以上，数据的井喷之势显而易见。另外在数据存储，算法，视觉等方面的突破，我们判断，现在进入市场是较为正确的时间结点。

其次，宏观层面的机会窗口。

一方面，机会来源于全球范围内的半导体产业转移。从二十世纪70年代美国转向日本，到80年代转向韩国与中国台湾，目前正逐渐转向中国大陆。中国作为全球最大的电子生产国及出口国，拥有全球最完整的工业体系、最大的终端市场及政府自上而下的支持，同时大量海外人才归国，优势显著。

另一方面，机会来源于国产替代缺口。目前全球每年约5000亿美元的半导体市场中，中国作为全球最大的电子产品生产国、消费国及出口国，约占3500亿美元，而其中国产份额仅十分之一，大部分都靠进口，尤其是中高端芯片。这其中每年有至少1000多亿美元的进口替代市场空间。此外，IoT、边缘计算等增量市场也不可小觑。

这个过程中，能真正垂直整合相关技术、系统性解决实际问题的AI，会以智慧科技的形式逐步展现其价值，并通过构造新的商业模式，来完成对某些行业的重构，其中存在较大的系统性机会。

作为智慧科技的倡导者，我们关心的是，如何系统化地从AI基础设施、到中间层核心组件，再到顶层应用，充分地解构AI，从细分赛道中寻找投资机会。

科技是工具，是服务人类的生产力，需要锻造，也需要选择。我们要的不仅仅是让未来早点到来，还要让未来更美好。

或许如黑格尔所说，人类可能真的很难从历史中学到任何教训。但历史的确会告诉我们一些答案。

回顾过去 20 年中国的数字化进程，通信网络从 2G 发展到了 5G。在 2000 年左右，中国的信息化时代开启，第一次「数字化转型」中，诞生了阿里巴巴、腾讯、百度、搜狐等影响至深的企业。2012 年开始，中国移动端网民数量首次超过了 PC端，美团、滴滴、今日头条等崛起。

那是互联网的红利期，浪潮之巅，争锋者众。

但纯粹的改变生产关系是零和博弈。

2015年，二级市场从5000点泻到2000点，标志着中国互联网红利告一段落，走到了资本泡沫期。互联网大浪潮结束，一片狼藉，于是人们来找各种概念性的风口来抵挡。

于是就有了2014年上的智能硬件、2014年下的P2P、2015年的众筹、2016年年初的生物医药和人工智能、2017年的区块链。人工智能和生物医药门槛太高，进来的人看不懂很快就退下了，于是泡沫也很快就破了。

我们需要生产力底层的变革。于是，人人都在期待第四次工业革命带来的美丽新世界。

但我们应该看到，依然还不够。

数据化普及度不够

一个最近的事实就是，如果这次政务领域的数据化能够更充分一些，就能降低少数人作恶的代理人风险，或许可以拯救更多生命。

尽管相比2003年非典，科技在这次战疫的渗透率高很多。比如这次疫情中，同乘人信息追踪，对可能被传染群体的快速锁定，对控制疫情蔓延功不可没；浙江省作为我国制造业大省和这次疫情重灾区之一，运用大数据进行疫情防控，到2月底工业企业复工率就达到99.8%。

有时候，技术也不是真正的门槛。比如在第一产业。“中国农业不缺少技术，缺少的是技术下沉到应用场景，”麦飞科技的创始人宫华泽说。

数字化在城市中已经应用在各种消费场景中，人们生活的各个环节都被数字化智能化润滑到极其便捷。但回望乡村，中国有9亿农村户籍，20亿亩耕地，数字化程度又有多少？

这不是闭门研究可以解决的问题。需要创业者卷起裤子进入农田，和农民沟通，了解他们真正的痛点，需要市场化的操作，让技术沉下来，让几千年来“面朝黄土背朝天”的农业“智慧”起来。

这次疫情也检验出工业部分环节的脆弱性。

最简单的一个例子是厂内货物搬运，从一个生产线到另一个生产线，需要用叉车等装备搬运货物，一旦停摆，下一环节就断供。而这部分的无人化程度依然很低，依然需要人来倒班接力。内部物流的人力替代是后疫情时代，整个第二产业共同面对的风险点。

算力依然不够

最近的一个例证就是，新冠病毒疫苗研发集全球之力，但依然还未有结果。

为什么呢？尽管中国疾控中心已成功分离病毒，但疫苗研发还需要药物筛选、计算靶点和药物分子性质、对病毒植株和染病者的染病DNA提取，进行基因组计算、基因组学计算等。这需要进行大量的数据分析、大规模文献筛选和科学超算工作。

目前，IBM 、英伟达、英特尔等国外科技巨头和中国的腾讯、阿里、滴滴等企业贡献自家的算力，加入抗疫行列，在全球已知的8000种药物和化学物中，寻找可能治愈新冠肺炎的那种。

尽管有众人拾柴，但摩尔定律已经失效成为是事实，目前的半导体性能已经到达一个天花板。在数据日益爆发式增长的未来，我们需要更高算力、更强存储的新一代半导体，他们可能出现在产学研的任何一个环节。

算法瓶颈

算法是第四次工业革命先进生产力的明珠。我们有幸见证2012年由Jeff Hinton在深度学习神经网络方面的突破，带来的第三次人工智能热潮，让卷积神经计算从三层达到100多层。

但此后便再无大的突破。例如，在图像识别方面，计算机在完成了对人类的超越以后，便没有更多的建树。

显然这还不够，对于机器来说，对“智能”最基本的要求，除了远超人类的运算能力以外，是拥有分析和自我监督能力。市场在期待更强认知、更智能化的算法。

真正的升维思考，意味着不囿于技术本身，不困于当下既得利益。毕竟，科技带来的效应，或恶或善，是需要一个长周期演进才能看到的。价值观在前，择善从之，智识在后，择优而取。

我们仍然有很多工作要做，看到未来，推动未来，科技向善，守正出奇。

我们依然在路上。

关于高捷资本（ECC）

我们专注“智慧科技”的早期及高成长期投资，覆盖半导体、智慧生产、物联网、数据服务及云计算、机器人、AI等行业。为国内最早的一批投资人所创立。管理团队均毕业于中科大，为资深投资者和成功创业者，管理过多支美元基金和人民币基金，拥有超过20年的投资经验。

自2014年成立以来，我们一直关注2B领域，投资了中美双中心的强认知人工智能平台型公司暗物智能（DMAI）、国内顶尖的计算机视觉及人脸识别方案及软硬件集成设备提供商云从科技、中国领先的智慧安防芯片和解决方案提供商中星技术、专注于医药流通领域的移动互联网平台药师帮、具备产业链综合及纵深能力的中国领先大数据解决方案提供商数之联等。我们相信科技的力量，致力于帮助看到未来的人实现未来。