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峰瑞資本李豐:所有技術(shù)投資,都會經(jīng)過三個周期

IP屬地 中國·北京 中國企業(yè)家雜志 時間:2025-12-16 14:18:58



AI+硬件在中國有核心競爭力。

文|《中國企業(yè)家》記者 孔月昕

編輯|馬吉英

圖片來源|中企圖庫

12月6~7日,由《中國企業(yè)家》雜志社主辦的2025(第二十三屆)影響力企業(yè)家年會(原中國企業(yè)領(lǐng)袖年會)在北京召開。峰瑞資本創(chuàng)始合伙人李豐出席本次年會,分享了他對“AI及機器人投資”的看法和展望。

以下為核心要點:

1.技術(shù)不可能永遠(yuǎn)都是質(zhì)變、越爬越快,原則上過了第一個質(zhì)變的臺階之后,技術(shù)通常就變成線性發(fā)展,這時候應(yīng)用落地的機會就來了。

2.世界不是那么完美,如果是想象力空間最大的應(yīng)用,通常也意味著它的落地時間比較長或不容易。

3.智能硬件將成為繼新能源車、智能機器人之后的下一個重點領(lǐng)域,對驅(qū)動消費、優(yōu)化制造業(yè)比例、以新需求帶動新供給、升級科技產(chǎn)業(yè)鏈都具有重要意義。

4.AI需要全鏈條數(shù)字化的輸入和輸出,所以它需要行業(yè)的數(shù)字化水平比較高。如果不高,那么它要先解決數(shù)字化問題。

5.正如智能手機普及GPS,使各方獲得位置數(shù)據(jù),催生了打車、外賣應(yīng)用;普及攝像頭產(chǎn)生了海量照片和短視頻,催生了美圖、快手、抖音等公司,未來機器人也需要通過智能硬件普及新傳感器,獲取超大規(guī)模的新維度數(shù)據(jù)。



以下為李豐現(xiàn)場演講整理(有刪減):

AI領(lǐng)域投資的技術(shù)周期

在AI領(lǐng)域,最近有這幾個現(xiàn)象:

第一,今年1、2月份DeepSeek在全球AI大模型領(lǐng)域引起了非常大的震撼,但相比2、3月份,你今天討論DeepSeek的時間也許比較少了。今天你在討論的可能是千問、可靈、豆包。在最近的一個月,國外的投資人更多在討論谷歌新發(fā)的Gemini3,OpenAI的熱度在過去一年也在下降。

第二,在過去一年半的時間里,中國的具身智能機器人變得特別火熱,幾乎搶了大部分AI應(yīng)用的關(guān)注度。如果你是跟我們一樣的早期投資人,也許還會注意到另外一個現(xiàn)象,在過去的一個季度,AI+硬件或“智能硬件”,突然一下開始變熱了。一個月之前我們看過的幾乎所有項目,現(xiàn)在大家都在搶額度甚至抬估值。

剛才這一系列現(xiàn)象,是所有的技術(shù)投資都會經(jīng)歷的周期:第一步,技術(shù)有了一些質(zhì)變(突破)后,大家投的都是技術(shù)和擁有這個技術(shù)的團隊,大家覺得這件事能改變世界;第二步,因為技術(shù)不可能永遠(yuǎn)都是質(zhì)變、越爬越快,原則上過了第一個質(zhì)變的臺階之后,技術(shù)就變成了線性發(fā)展,這時大家就開始投應(yīng)用了,但還帶著技術(shù)變革改變世界的想法,通常先投技術(shù)能用到的最有想象力的應(yīng)用;第三步,大家開始投到底誰真的能用上這個技術(shù),并且能賺錢。放在二級市場也是一樣的過程和道理。

2022年11月底發(fā)布ChatGPT后,2023年到2024年初,朋友圈話題討論的都是大模型,那時候投融資最熱的話題也都是大模型。2024年第二季度開始,中國的具身智能機器人和國外的Agent(通用智能體)突然變得很熱,一直熱到現(xiàn)在。

通用智能體未來在互聯(lián)網(wǎng)、手機和數(shù)字世界里,能否替代大部分人所做的工作?當(dāng)具身智能機器人裝上了大小腦之后,它未來在物理世界里能幫助人做許多事情?顯然這兩個想象空間最大,一個是在數(shù)字空間里解決、替代人做事;一個是在物理世界里替代或者幫助人做事。

世界不是那么完美,如果是想象空間最大的應(yīng)用,通常也意味著它的落地時間比較長或不容易。所以我們就來到了第三波,就是到底什么能用得上AI、大模型,或中模型、小模型,最重要的是能落地,最好還能賺錢、盈利。

AI+各種各樣的智能硬件,如眼鏡、耳機、無人機、運動相機等都開始變熱了;垂直應(yīng)用的智能體也開始變熱了,在各個行業(yè)里開始逐漸落地了。

AI+硬件在中國有核心競爭力

我們在2021~2023年密集投資了機器人,到2024年下半年熱度較高時暫停了機器人投資。我們投了一年多的智能硬件現(xiàn)在也變熱了。如果分析原因,除了技術(shù)發(fā)展周期外,還有中國的特殊性,這在智能手機、新能源車及自動駕駛領(lǐng)域已多次驗證。軟件算法變革、需要復(fù)雜硬件產(chǎn)業(yè)鏈(包括結(jié)構(gòu)件、電機等)、應(yīng)用最新傳感器和芯片,這三者的結(jié)合能重新定義產(chǎn)品形態(tài)、使用方式和功能,使該產(chǎn)品成為全新品類而非成熟產(chǎn)品——這恰好也是中國特別有優(yōu)勢且具備全球化能力的。

無論是智能手機、新能源車+自動駕駛,還是無人機、運動相機等智能硬件,其發(fā)展邏輯一致:依托成熟的制造業(yè)鏈條,通過定義新產(chǎn)品來實現(xiàn)傳感器與芯片的大規(guī)模、低成本、高精度的量產(chǎn),再疊加數(shù)據(jù)或算法創(chuàng)新,就能形成“又好又便宜又精密”的新產(chǎn)品類別。這或許是機器人成為政策重要方向的一個原因。按此推演,智能硬件將成為繼新能源車、智能機器人之后的下一個重點領(lǐng)域,對驅(qū)動消費、優(yōu)化制造業(yè)比例、以新需求帶動新供給、升級科技產(chǎn)業(yè)鏈都具有重要意義。

此外還有通用智能體(Agent)和垂直智能體。垂直智能體通常需要兩個條件:第一,因為AI需要全鏈條數(shù)字化的輸入和輸出,所以它需要行業(yè)的數(shù)字化水平比較高。如果不高,那么它要先解決數(shù)字化問題。

第二,大語言模型的數(shù)據(jù)是來自過去超40年的互聯(lián)網(wǎng)公開文本數(shù)據(jù)的積累,或者說,互聯(lián)網(wǎng)上大量可及性極高的自然語言文本數(shù)據(jù)的積累,才喂出了今天的大語言模型。那么,任何一個用自然語言作為交互方式的商業(yè)或價值實現(xiàn)過程,最容易使用“AI智能體”。比如,當(dāng)下金融、醫(yī)療、教育、銷售、心理咨詢等行業(yè)最容易被垂直智能體改變。因為它們都依賴專業(yè)知識和對話交互:金融通過專業(yè)分析提供投資建議與風(fēng)險收益分析;醫(yī)療通過問診結(jié)合數(shù)字化設(shè)備檢測,提供預(yù)防與解決方案;教育本身就是通過問答對話實現(xiàn)價值傳遞。

我認(rèn)為,對于硬件+傳感器芯片+算法融合的新產(chǎn)品類別,應(yīng)該是在中國特別有機會且能全球化的。

不過,當(dāng)前機器人的能力主要還是運動能力,即它可以做空翻、跑步等,但上肢操作還不太行,比如拿一瓶礦泉水給人喝,從識別水的位置拿起來,擰開瓶蓋,把瓶蓋放下,再到把水舉到人嘴邊,喝完水后再把瓶蓋擰上等一系列動作,都需要精準(zhǔn)控制,其難點在于缺乏人或物體跟物理世界接觸并改變狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

有些歷史數(shù)據(jù)比如自動駕駛的避碰數(shù)據(jù)(識別避讓而非接觸),無法適用于機器人行業(yè)。我覺得解決方案在于通過各種消費級智能硬件,普及新的傳感器,讓龐大用戶群使用以產(chǎn)生新維度數(shù)據(jù)。

正如智能手機普及GPS,使各方獲得位置數(shù)據(jù),催生了打車、外賣應(yīng)用;普及攝像頭產(chǎn)生了海量照片和短視頻,催生了美圖、快手、抖音等公司,未來機器人也需要通過智能硬件普及新傳感器,獲取超大規(guī)模的新維度數(shù)據(jù)。盡管肯定有其他技術(shù)路徑,但我覺得最關(guān)鍵的還是帶有新傳感器的新一輪消費級硬件產(chǎn)品的普及。

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