出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、孫曉晨

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

雨點砸在上海世博園附近申能財險大廈的玻璃窗上，王智的手指在跳動的 IPO 數據圖表上懸停。這位百億級半導體產業基金韋豪創芯的創始合伙人之一，剛結束一場關于半導體企業并購與上市的閉門研討。

王智辦公室的窗外，一條馬路之隔即是世博展覽館——世界人工智能大會的主會場，在7月26日-7月29日，世博展覽館人頭攢動，在算力展區，華為384超節點首次亮相，一面墻16個機柜，展現了中國軟硬件一體化最強的實力；同質化的人形機器人在展區里完成了一次又一次的表演秀；國產GPU展商不再說那些參數與性能的故事，展現了更多端側和DeepSeek一體機的解決方案……浮躁與落地、噱頭與實際、浮夸和真實……一切都在正向和反向印證王智對中國科技產業發展的清醒觀察和判斷。

作為一家千億市值芯片上市公司生態布局的重要平臺之一——成立于2020年的韋豪創芯，或許并不廣為人知。

但其有幾個關鍵標簽，其背靠的韋爾股份（近日已更名為“豪威科技”），是中國A股市值最高的半導體設計公司之一，也是中國芯片并購史上絕不可忽視的一個主角——2019 年韋爾股份豪擲 150 億元并購全球第三大 CMOS 傳感器企業豪威科技，完成了一場震撼行業的 “蛇吞象” 操作，借此關鍵舉措，韋爾股份成功躋身全球圖像傳感器芯片頂級玩家行列；在華為、小米、OPPO、ViVO以及奔馳、寶馬、特斯拉、比亞迪等終端上，都有韋爾的產品。在如今風投圈中，叫得上名字的芯片類獨角獸公司背后，也有韋豪創芯的身影，例如地平線機器人、愛芯元智，后者在4月剛完成了一筆10億元的融資。

如果說世界人工智能大會，展示的更多是未來，那么在王智的電腦中的IPO數據和折線圖，則是中國當下的景象。根據Wind數據，2025年上半年，港股一級市場股權融資（包含IPO與再融資）金額為2504億港元，較去年同期融資金額大幅上升318%。在IPO市場，2025年上半年共有43家企業在港交所主板成功上市，較去年同期的30家上升43%；IPO募集金額為1067億港元，較去年同期大幅上升688%。目前已經遞交申請在香港上市的企業超過200家，涵蓋的企業來自不同行業。

在我們談話之間，半導體行業格局正在悄然變化，英偉達恢復對中國H20芯片的供應；7月初，國產AI芯片賽道迎來了一場資本盛宴。燧原科技、沐曦集成、壁仞科技、摩爾線程，這些曾經在資本市場上風光無兩的公司，接連IPO；國產EDA公司華大九天公告稱，決定終止收購芯和半導體100%股權的重大資產重組事項，原因是交易各方在核心條款上未能達成一致。

照片由王智本人提供

這些個案都化為圖表里高低起伏的折線，等待王智抽絲剝繭。

五年前，芯片賽道擠滿了 “懂與不懂” 的淘金者；如今，當民間資本潮水般涌向人工智能，這個曾被稱作 “最難投” 的領域略顯落寞。但對背靠千億市值韋爾股份（近日已更名為“豪威科技”）產業生態的韋豪創芯而言，越是暗流涌動的時刻，越需要寧靜致遠的定力。

作為半導體國產替代浪潮的親歷者，王智有著與傳統工科人士反差極大的另一面。

他喜歡觀察新生事物并試圖去理解其中的內在邏輯。訪談之前我們見了一面，他興致勃勃聊起了那段時間流行的Labubu（一款由泡泡瑪特公司推出的盲盒產品），打聽著從哪里還能買到；他關注最新的AI產品，并向我展示他如何“調教”AI，為他做很多事；他有一只養10年的邊牧，他將他們的合影置頂到了朋友圈，還將“毛孩子”的照片擺放在了最顯眼的位置；他聽播客，聽到有趣之處，也會分享。

辦公室里放著一塊白板，交流過程中，王智會在上面寫寫畫畫，試圖講一個艱深的行業問題講得通俗易懂。這一次，他在白板上解釋了如今在硬件創投圈一個火熱的話題——超節點。這背后的趨勢是，在大模型的需求之下，芯片廠商的交付，從單顆芯片，變為交付一個系統，考驗廠商軟硬件一體的能力，這也成為了中國公司能夠與英偉達對抗的機會之一。

當民間資本正在逐步撤出芯片行業時，產業基金的定力和專業就在此時體現出來。

盡管外界環境不斷發生變化，對王智而言，投資的邏輯依舊沒有變化，他們看的依舊是很多門檻極高、考驗投資人專業度的項目。

在他看來，中國半導體的產業發展經過前面幾年的從無到有和大干快上，如今已經進入了精準擊破的階段，國產替代走入了深水區，這更加考驗投資人的專業性。這背后除了中國半導體產業自身發展，還有美國對中國策略的微妙變化，產業界需要在這些精準的夾縫中尋求生存之道。

王智跟我說，他們最近看了一家做鍵合環節超聲檢測設備的公司，這個市場雖然不大，但也已經面臨著出口管制。

當大部分人還在為“國產GPU”的概念興奮時，王智依然冷靜。多年的投資經驗告訴他，當下時點，通用GPU很難在一個市場化的語境下跑出來。這些曾經資本市場上風光無兩的AI芯片公司，即使在上市之后，仍然面臨巨大的挑戰，它們需要找到一個更加穩定的收入來源和持續商業模式。

談及現下半導體投資的新機會，王智仍然認為存在，例如AI高度關聯的傳感器、智能終端、與設備相關的關鍵零部件、本質性影響工藝性能的材料，是他認為，如今半導體領域創業，還能看到的機會。

“判斷一個項目，核心就看兩個問題 —— 市場空間是否足夠大，成本能否在可見的時間內降到可盈利水平。”這是王智判斷一則項目的基本邏輯。

半導體的戰場，沒有硝煙，盡管不在臺前，但前線市場的任何變化，都將影響整個半導體產業鏈，畢竟，不論是人工智能、自動駕駛、消費電子終端，沒有一個離不開半導體行業。只要人類需求欲望仍在，半導體仍然有無限機會。

在這場沒有硝煙的半導體戰爭中，這位兼具專業與生活溫度的投資人，正用他的方式，尋找著破局的答案。

中國半導體行業發展正在進入精準攻堅階段

虎嗅：在你的投資經歷和從業經歷看來，中國的半導體發展可以分為哪些關鍵的階段，能否用幾個關鍵詞來概括？

王智：中國半導體從50年代起步，其實并不晚，與歐美起步大概只差個五年。

如果以三期國家大基金作為觀察的節點，2014年到2018年時候的第一期，這是一個分水嶺。我的總結是，這是一個打基礎的階段。在國家大基金一期的期間，中國的三大封測廠已經在全球能排上號了。因為封測的技術相對不那么復雜，另外那時候的半導體代工廠華虹、華力、中芯國際，都是在做成熟制程。

當時的民間資本對半導體還沒有那么重視。

2019年到2023年后，是“大干快上”，這時候是二期大基金，主要投入的是設備、材料，做技術攻堅，市場化基金在做偏應用端的東西。

彼時社會化資本投了很多設計公司，是因為當時設計公司的產品在臺前，芯片做出來，只要性能基本過得去，就能賣出去，這是短期很容易讓人看得到利益的東西。大家肯定首先看到英偉達、英特爾和高通，由于消費電子加上地緣政治，當時出現了供應鏈極度扭曲。另外，整個半導體行業是投資前導周期比較長的行業，但是相對于設備來講，設計公司可以短一點。

當時買不到的主要是消費電子芯片，車規是附帶起來的。因為車規芯片本身產能規模在大的代工廠比較邊緣化，臺積電一般就在15%左右。消費電子買不到以后，大量的產能都盡量向消費電子傾斜。

回頭去看，當時科創板上去的設計公司，大部分都已經成立運營了七年以上。那些公司把前面日子緊緊巴巴地熬過去，然后供應鏈突然發生大的扭曲，營收大幅體現。當時設計公司是明星，放在臺前，放在聚光燈下，造成市場化基金就去追投它。那個時候的市場化基金投資邏輯還沒有完全擺脫原來互聯網消費的思路，想快速成長，快速套現。

同時，這個階段還投了很多電源管理的、IOT（物聯網）的芯片等等。我認為這些東西是當時供應鏈扭曲帶來的，這個領域的布局覆蓋了大面積技術難度相對低的部分。

虎嗅：那個時候還起來了一大批AI芯片公司。

王智：在2022年以前，也可以理解為大模型出來之前， AI芯片公司核心是在做自動駕駛，是特斯拉把自動駕駛帶起來了的。現在AI的主體是算力，主要是以大模型為中心的生成式AI的算力需求。

虎嗅：第三期大基金來看，已經開始往高技術壁壘的公司投了。

王智：2023年以后，大基金三期要做高技術壁壘的東西。不管從芯片角度，投算力芯片，還是在設備領域，投面向先進制程的東西。之前解決從無到有，現在不管在哪個環節，其實都有人在做，只是沒有達到對標國際對手的業務品質。

我覺得半導體的核心是滿足下游電子產品的需求，但是從產業鏈的建設來講，核心是圍繞著晶圓廠建設，圍繞著制造端建設。

虎嗅：制造廠在哪里，供應鏈就在哪里。

王智：制造廠在，才有設備、材料等東西。從統計來講，大陸的12寸晶圓廠現在應該是占到了40%以上。

虎嗅：今年大基金還投了昂坤視覺——一家檢測設備公司。

王智：從這個案例來看，大基金實際上已經在看關鍵零部件了。我們之前看了一家超聲檢測設備公司，這個市場雖然量不是很大，但是也面臨海外出口管制的問題。這就是現在大基金要做的事情。

虎嗅：看起來投資邏輯越來越精準。

王智：很精準，在這種事情上，一旦發現不能直接在海外市場買到，他就得考慮自己去生產。

虎嗅：從行業來看，2023年開始半導體行業就已經在出清泡沫，很多市場化基金在以前是追投半導體項目的，2018年到2020年，我們還能看到特別大的投資，現在銷聲匿跡了。

王智：從2019年科創板開閘以后，市場化基金規模性地開始投半導體，到2023年發現它的投入產出比不是那么好，前置投資導入期太長，和以前的消費以及互聯網的邏輯是不一樣的。而且，隨著IPO政策的收緊，市場化基金并非只在半導體行業往后退，而是在所有的地方往后退。

前幾年特別熱門的半導體、新能源，當時我們看到過很多估值夸張的案例。現在如果有人要投新能源，除了可控核聚變，估計沒人敢下手。

整體來看，這不是單獨行業的問題。每個行業有它的周期，一下子投了那么多項目，就會面臨怎么消化的問題。

另外，我認為股權投資反映的是實體經濟運營的趨勢需求。我們通過2019年到2023年的快速補齊，大部分相對容易做的東西已經有了，甚至產能可能已經過剩。在這種情況下，投資價值降低是很正常的現象。在下一波革命性的技術出現之前，行業確實已經進入下行期。

企業除非在子領域里是非常強的競爭者，否則很難跨過下行周期

虎嗅：芯片的投資周期本來就很長，現在IPO又收緊了。科創板起來之后，我記得當時業內一片歡欣鼓舞，但現在收緊的邏輯是什么？半導體本來就難，現在不是更難了嗎？

王智：去年底或者上半年，整個A股的半導體相關的企業有五百多家，科創板大概有二百六十家，也就是說科創板有四分之一到三分之一都是半導體企業。

這很考驗企業，由于行業的周期性問題，很多上市公司是把業績最好看的一段包裝在上市之前，當IPO收緊以后，很多項目都頂不住了。

企業如果在子領域里是非常強的競爭者，那才有可能跨過這個周期，但大部分跨不過去。

特別當時上了一批芯片設計公司，大部分經過一個上升期之后，在2022年后很快都在往下走，只是前期吃到供應鏈扭曲的紅利。

對于監管者來講，很多公司上市即巔峰。公司估值的泡沫很高，套住很多股民，造成輿論問題。

第二，大量公司上市其實是不合理的，因為它們占用社會資源，而又沒有真正長期發展。美國半導體相關的上市公司可能不到50家，大部分都整合了，中國有這么多家，本質上是有問題的。根據統計，今年上半年A股。今年上半年一共受理了177家IPO申請，其中85%是在六月份突擊受理的。這里面，包含24家半導體企業。

虎嗅：一個明顯的現象是，一批芯片企業集中到港股上市。過去四年，香港股市一度被稱為“資本市場的廢墟”。

王智：首先，整個港股市場的IPO市場重新再激活。

第二，香港本身也在轉型。香港政府對于科技，在宣傳和政策上面都很積極。香港以前是以金融地產為主，但是現在大量的科技企業去上市了。當然，香港是不是真的能轉型成功，現在還沒辦法那么容易下結論。

在政策上，香港縮短了對科技企業的審核周期。科技企業在預審核的時候可以選擇性披露內容。

虎嗅：還有很多芯片公司走“A+H”的那條路，這類公司一般表現怎么樣？出于什么考慮做這樣的“A+ H”的架構。

王智：“A+H”的公司在A股都表現尚可，對于交易所或者發行者來講，它是容易發出去的。這本身是把成熟的東西二次上市，是已經被驗證過的企業。第二，這些公司到港股發行，一方面是因為A股收緊，另一方面對于海外員工的股權激勵之類事項，如果放在大陸，會涉及外匯管制；另外，如果要收購海外項目的話，港股從程序上會更方便。

虎嗅：對于行業的影響可能會是什么呢？

王智 ：去年一直到今年一季度，大家還在想多談并購，但現在，大家發現港股還有機會。有一個數據，上半年A股大概不到50家公司上IPO，港股40家左右。現在港股大概有兩百家在排隊，A股有三百多家在排隊。港股看起來很熱鬧，以現在的速度，一年可能消耗100家（上市）。所以現在開始進去排的公司，可能得排到兩年后，但兩年后是什么狀況，就不好預測了。

虎嗅：雖然中國半導體最近并購整合的很多，但似乎真正成功的不多。

王智：只要市場環境發生變化，買方賣方心態都會變，并購本質還是一個博弈問題。

虎嗅：具身智能公司智元收購一家科創板上市公司上緯新材，這種形式對于半導體公司并購來說，是不是一個啟示？

王智：智元的例子有其特殊性，但可以部分借鑒的是這種并購的方式。去年底到今年上半年，我就在關注和提議這種方案，從啟明創投入主天邁科技開始，都是這樣的并購模式。

從并購角度，美國的成熟市場有兩點：第一，美國有很強的PE（私募股權投資）市場，市場之間的交易很活躍；第二，美國可以發SPAC（虎嗅注：特殊目的收購公司是一家空殼公司，通過首次公開募股 (IPO) 籌集資金，其具體目的是收購一家現有的私人公司，從而有效地將該公司上市。 它也被稱為“空白支票公司”，因為投資者實際上是向一家未知實體提供資金，期望這筆資金將被用于收購一家前景光明的企業。）中國大陸市場沒有這樣的形式。

實力強的上市公司有可能變成一個并購平臺，起到PE的作用。我們有大量的中小市值的傳統行業上市公司，一種是業務明顯衰退和死亡的，按道理就要退市；還有一種暫時沒有生存壓力，但是業務比較傳統，市值不大，沒有成長性。

一些科技公司，可以通過購買一部分這類沒有什么業務成長性的公司的股權，讓對方委托投票權或者放棄投票權，形成實控。資產注入的預期形成以后，股價普遍會增長，而且可以先鎖定交易再去融資。

虎嗅：很像大家買老破小的房子，搏拆遷一樣。收一個老破小，沒有成長性，但是位置可以，搏拆遷。

王智：可以這么比喻，拿上市公司平臺的目的，一方面是為了投資人的退出，盡早有相對確定的安排。第二，從監管的角度，中國證監會希望把已經沒有成長性的上市公司換掉。減量增質，這里面增質是最主要的。

虎嗅：舊瓶換新酒。

王智：舊瓶換新酒一定需要好的公司。

虎嗅：對收購方企業來說會有什么要求？

王智：公司第一要有執行能力，第二要有成長性。不過有一個問題是，硬科技公司面臨的問題是沒有辦法像互聯網公司那樣快速地商業化。因為這些東西都是硬件相關的，本質上只有軟件公司有可能快速商業化。這樣的情況下，怎么樣把資本化路徑以更合適的方式縮短，這是一個問題。

虎嗅：關于硬件相關的科技公司，資本有沒有耐心等他們走完商業化，這在中國是個問題。

王智：對，中國一級市場投資資金的存續期遠遠不能和美國比，美國所謂的耐心資本確實很多。

國產替代的已經“祛魅”了，接下去的故事還能怎么講

虎嗅：關于半導體，我記得2018年之后，國產替代的概念很吃香。但現在也在看到政策的細微變化，例如美國7月初宣布放開EDA企業對中國的出口限制，英偉達也恢復中國H20芯片的供應。對于現在這個階段想要做芯片的創業公司，這個概念或者這個故事還能講，還講得下去，以及還被買賬嗎？

王智：肯定已經祛魅了。半導體行業的導入認證周期其實比較長，從行業角度講，你需要先講替代意義，然后我們作為投資人會去看你的下游客戶對你的接受度有多少。

除非做的東西特別新，比如光計算。對于這種東西，大家的期待是一致的，這不是國產替代，而是與競爭者齊頭并進。

但是簡單的國產替代已經沒用了。首先大家會覺得你真的能替代嗎？美國的政策也發生了變化，幾乎是把與算力相關的最核心的東西卡住，其他地方在逐漸放開，一旦重新市場化，其實你會發現（大部分國產的東西）根本沒優勢。市場是有其內在經濟規律決定的，而且海外大廠會把本地化會做得非常到位，比如近期恩智浦就成立了幾乎獨立的中國事業部。

虎嗅：從現在來看，這一次上市的AI芯片公司，基本都是2018年左右成立做到現在的。如果是當下時點再去做AI芯片創業的話，還有空間嗎？

王智：現在做通用GPU一定很難了。在通用GPU上，英偉達已經占據了90%以上的市場，芯片是規模效應的行業，從全球來講，在通用GPU技術路線上要打敗英偉達，目前還沒有看到。

虎嗅：中國的AI芯片公司現在的客戶主要是誰？

王智：政府占比很大。主要有幾類客戶，一個是信創，一個是云服務廠商。云服務廠商相對來講更加市場化。信創有兩種：一種是電信運營商，電信運營商本身是類云服務廠商，是一個信創和云服務廠商之間的物種；一種是純信創，比如每個地方要建算力中心等。

虎嗅：要么就選擇兼容或者進入英偉達的生態。

王智：進入英偉達生態，那你不能和他競爭，只能是他的合作者。打個比方，專門幫它做算力中心的建設。

虎嗅：英偉達現在市值已經達到過4萬億美元了，還有多少想象空間？

王智：從現在看得見的業績來講，還真沒結束。

虎嗅：所以現在這個估值其實不是把他放在一個硬件制造商的視角來看？

王智：他更像是系統提供商。歷史上這一類公司都是很掙錢的，像思科，像華為。

華為體現了中國軟硬件一體的能力

虎嗅：最近一個趨勢是，交付一套系統，而不是一個芯片，例如華為的CloudMatric384。這套超節點架構和DeepSeek的MoE模型適配度比英偉達的GPU更高。

王智：對，超節點是完整獨立地對外提供的。計算建立在多種芯片協作基礎上，比如大模型，只要是屬于云端的東西，仍然需要非常多的芯片協作。

數字世界圍繞的東西是對數據進行處理，數據處理的核心是計算。圍繞計算有兩個東西，一個是通信，一個是存儲。計算過程中數據是搬來搬去的，基于計算，有很多單元。有很多計算單元，有很多存儲單元，數據在里面流動，靠通信搬來搬去，解決一切問題。這些都需要計算效率最大化，計算效率最大化需要計算的能力沒有空隙，數據存儲成本低而同時數據搬運盡可能少。

這些東西雖然在物理上是分離的，但邏輯上能變成一個整體。這是華為cloud matrix384的設計核心理念，把這些工作池化，用單一平面總線，把384顆芯片放在同一平臺上。

之所以華為的這套超節點對MoE架構更適配，原因是，GPU每顆芯片確實算力很強，但是MOE出來以后，每個單獨的專家模型并不大，因此GPU的利用率反而不高。雖然華為的單顆芯片算力確實不如它，但是一個芯片放一個MoE模型就行了，最大化了芯片的計算效率。

虎嗅：這其實也體現了中國公司軟硬件一體的能力。

王智：是的。我覺得在軟件上，中國跟美國的差距越來越近，因為美國也是大量靠華人。在硬件上，美國的軟件和硬件是相對分離的。英偉達、特斯拉在做一體化，但是美國做算法最強的一幫人不在這里面，都是在OpenAI或者互聯網公司，因為最先進的計算卡是隨時買得到的。軟硬一體需要做協調，其中要有類似于架構師的角色統籌，但在美國不存在這個問題，除了像馬斯克這樣全棧自研的路線。

虎嗅：美國很多公司比如Google、亞馬遜都在自研芯片。

王智：美國基本上做芯片的都是云服務廠商，比如Google。整體的算力架構是自己做，因為要符合他自己的業務功能的部署。芯片實現就需要找外包來做，所以內部外部的溝通，就會有效率的損失。

虎嗅：在大模型時代，做ASIC定制芯片是不是一個機會呢？

王智：ASIC芯片的核心在于要有大規模使用的客戶，這類芯片不太能夠靈活適應變化，可編程性比較差，其在某個場景效率更高是因為它只針對這個場景做具體的優化，可以幾乎不考慮這個場景之外的其他應用。

虎嗅：為什么這一波大模型之后，大家開始重視推理這件事情？

王智：現在有效的互聯網數據存量已經被使用得差不多了，它的更新是有限的。最終肯定是推理，推理是要把訓練好的模型應用到不同的場景。

MOE（專家混合模型架構）出現，對于新的信息，只需要局部訓練。所以最終肯定是推理，推理是要把訓練好的模型應用到不同的場景。

虎嗅：推理的技術難度沒有訓練那么高，更多是考慮成本的問題？

王智： 從算法角度來講，訓練要不斷反向傳播，調整參數等等。推理只要根據權重計算，但是使用頻率高很多。假如以后整個世界模型是分層的，最上面的模型肯定很長時間才會重訓一次，下面的小模型獨立調整。所以推理天天都要用，特別是AI Agent應用。

虎嗅：所以成本和穩定性很重要。

王智： 成本肯定很重要。研發是一部分成本，另外很重要的是硬件規模化以及能源。

虎嗅：如果訓練市場已經被英偉達占據，對于已經在做通用GPU的廠商，未來是否需要考慮轉型？比如做推理。

王智：他們現在也都做推理，但是還是會講GPU的故事，因為要對標，要讓大家容易理解，所以需要講這個故事。不過中間還有中美貿易摩擦的問題，這可能也是一個機會，只能說空間可能不多了。

虎嗅：為什么說AI芯片方面的創業機會不多了？

王智：當工業已經進入標準化導向，從經濟的角度來講，標準品會更有效。第一，降低了邊際成本。第二，降低互聯互通的成本。到最后只有少數的供應商，可能形成壟斷。

半導體投資的增量機會

虎嗅：軟件之外，在半導體的生產環節中，還有什么機會嗎？

王智：從半導體這個賽道來看，目前至少我認為設備端的很多產品還沒有標準化。比如刻蝕機，分了很多的不同的工藝節點，不同節點和工藝，材質、光罩、基板等都不同，不同工藝和材料背后，還有很多細分的know-how，這些都是創業的機會。

當然創業一定是還有機會的，只是投資機構怎么退出，現在要想清楚。

虎嗅：現在的AI應用這么火，還出現了很多AI陪伴機器人，這種對于做低功耗的芯片公司來說，是不是一個機會？可以進入這些AI硬件的供應鏈。

王智：理論上有，比如說陪伴機器人，他們對芯片算力要求不大，MPU就能做。消費級市場其實有一些機會，不是所有市場英偉達都會去做。

虎嗅：在與大模型結合的地方，有一些過去沒有的，半導體的新增量機會出現嗎？

王智：一定有。新的機會存在于，從大模型要和物理世界做交互，在采集數據上，面臨著效率問題，如何能夠以合理的成本去高效、低功耗收集數據，這就是機會，生成式AI的發展，才剛開始涉及到和真實世界交互的方面。

我們現在的終端最主要的就是手機、電腦，這些需要用到的傳感器大概率是光電、聲音，例如面部和語音識別等。具身智能之下，增量機會就在于觸覺。

觸覺才能真正和真實世界產生互動，而具身智能最難的就是真實世界交互的數據，所以我們現在機器人的機械手的很多精細動作很難做，因為拿到的數據信息太粗了。

所以觸覺傳感器，未來可能是一個方向，因為觸覺是能夠感知到很多信號的，比如滑覺、壓覺等等。當然，這個傳感器的成本要做到足夠便宜。觸覺傳感器的技術到現在還沒有收斂。

虎嗅：具身智能這件事，商業化落地可能還要多久？

王智：我覺得十年內是肯定看得見的。現在越來越多AI for Science，可能會加速對于新材料，甚至新的這個架構等的研發。

虎嗅：你對于人形機器人的看法是什么？具身智能商業化落地的形式一定要是人形嗎？有很多人對人形機器人相當癡迷，尤其是硅谷。

王智：人形機器人至少短期看沒有什么意義。我覺得有很多的說法，現在我是不認同的。比如說他們認為現在的基礎設施是給人造的，所以這個人形機器人能更好的去適應人類現有的基礎設施，但是基礎設施是可以在幾年的周期里就進行更新的。所以我認為，未來具身智能的形態不一定要是人形，但一定是最適合這個場景的某一個形態。

虎嗅：傳感器過去幾年受到的關注，和其他半導體分支相比，相對較少。

王智：傳感器的市場很分散，其實本質上是IoT的市場性質。所以，傳感器的投資，最后一定要看，是不是最后可以應用到一個更通用、更統一更有規模化的產品上面。

虎嗅：現在有什么可預見的新的來自終端的機會嗎？

王智：材料。我們也不能老盯著芯片，芯片實際上就是個計算機，無非用這個所謂的半導體制造技術，把微縮到一個很小的硅片上面，但是實際上這個計算機怎么造出來，怎么能更有效的造出來，這里面其實還是有不斷的有新的工藝和新的材料的要求。最終很多問題只有解決是靠材料解決的。

虎嗅：從硬件或者半導體的投資邏輯看現在的AI創業者，一般來說你會問一些創業者什么樣的問題，從中辨別項目未來的想象空間？或者說創業者應該回答清楚什么問題？

王智：核心還是兩個問題。第一，假如這個產品功能做出來以后，能解決有多大的市場？有多少人愿意為它買單？為什么買它？這是不是剛需性的東西？買單的人是誰？有多大買單的空間？第二，成本能不能降到一個合理的、可盈利的水平。

所以AI Agent應用也是一樣，越開放越沒邊界的事情，變量太多，成功的難度越大。AI Agent一定要在一個有限邊界，先解決不同垂直場景的問題，然后再將積累的核心能力，泛化遷移到其他垂直場景。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4612800.html?f=wyxwapp