英诺李竹：产业智能化是这个时代最大的投资机会
11月25日，由创业黑马主办的“第15届创业家年会”在北京举办，年会主题为“AI给世界一个确定性”。会上，英诺天使基金创始合伙人李竹分享了以《产业智能化的投资机会》的主题演讲。
以下为创业家&i黑马编辑过的演讲节选：
大家好，我今天分享的主题是《产业智能化的投资机会》。在过去的一年里，我们英诺在这个方面做了一些布局，今天谈谈我们对这个市场的观察。
在200年前，中国GDP在全球占比最高，达到了三分之一。当时的GDP占比高，主要是人口基数大。1820年，第一次工业革命后，GDP增长的范式发生了根本变化，根本原因是开始考虑人均GDP的增长。在那个时候，中国一直在下滑，直到改革开放，我们才开始赶超英美。今天，中国的GDP在全球的占比大约是15%左右，这个上升的趋势会不会延续呢？我的看法是会延续。
第一次工业革命到第二次工业革命，后来到互联网信息革命，到今天，推动的主要要素是什么？我认为是通用人工智能，因为这一波人工智能跟过去不一样，它落地快。不只是过去人工智能的感知，也包括决策、执行。它不只是改变物质世界，也会对物理世界带来大的升级。它不只是To B，也是To C。
对于过去投资TMT领域的投资人来说，当前的人工智能时代我认为具有非常大的投资机会。主要体现在以下几个方面：最底层是AI的基础设施，再往上是多模态大模型，之后是AI赋能旧场景和AI创造新场景，再之上是具身智能。
结合我们英诺的投资案例具体谈谈。
首先，将来在大模型层面，肯定只有中国和美国，因为需要大量投资。中国要做自己的大模型，就需要自己的算力和网络，所以这里存在投资机会。我们投资了高端交换机的芯片和边缘计算的算力。但是软件和生态不是我们要投资的方向，因为时间非常长。我们只能去跟随和观察。
我们认为对于早期投资机构而言，语言大模型已经过了投资窗口。英诺去年投了深言科技，也是新一代的AI基础设施。另外，多模态的大模型公司，我们也投了，例如数字化的中科深智等公司。
我们非常关注AI4Science，也是很多大厂关注的，这也最难的部分。我们在材料计算投了两家公司，一个是屹艮。新材料有很多论文，要做大模型，需要有数据。加州伯克利这方面的数据最全，已经训练出了一个大模型，产生了很多跨界创新。
关于应用场景，旧的应用场景还是传统巨头的机会，初创公司不容易取得成功。我们认为新的应用场景在AI Agent，就是过去人工智能做不了，现在人工智能来了可以做到的方向。还有AI安全，这在中国非常重要。
最后，我想重点介绍下我们在具身智能方向的投资。具身智能的核心是机器人的通用移动性和通用操作性。通用移动性是说任何地形都可以走。还有一个是最近关注比较多的人形机器人，我们也投了几家公司，有加速进化、有松延，还有四足机器人公司云深处。人形机器人的核心是智能加本体，智能的核心是大脑和小脑，尤其是大脑的训练，要用大模型，也有可能用到特斯拉的FSD的端到端算法。小脑要用强化学习和平衡能力。这样保证即使没有训练过的场景，它也可以很好地应对。
更重要是的，现在人形机器人的本体价格很大地下滑。之前一个人形机器人成本要上百万美金，现在可以降到几万元人民币，这是现在在发生的事情。我们认为在具身智能方面，全球出现几个大公司，绝大部分的公司都应该在中国。因为它的核心底层是智能制造和先进制造的能力。现在特斯拉是其中一个重要玩家，按马斯克的预计，未来人形机器人的数量超过人的数量。当然它主要指生产线和家庭，我觉得这是更长远的应用。
总结一下我们英诺看到的AI在各领域里的影响。
首先是新一代信息技术。包括To C的方向上，教育、消费、医疗，都用大模型，我们也投资了一些企业。
第二个方向是新能源。在储能、在电池安全等方面，需要用AI控制和AI调度和交易，未来都要用到大模型。
第三个方向是新材料。新材料行业非常特殊，虽然整个投资行业今年比较低迷，但是新材料在上半年的投资同比上升了200%多。当然这个行业过去并没有得到绝大多数投资人的关注。因为过去的新材料需要20年时间，前10年发现材料，后10年做材料的商业化。我们投的企业，可以做模拟实验，用计算代替实验，把材料行业的发展范式改变了。所以现在10年的材料发现时间缩短到了1年，所以这个行业开始得到了VC的关注，也是未来非常有潜力的行业。
因为从今年的情况看，我们投的新材料公司，融资情况跟其他行业相比，出现了完全不一样的情况。他们融资非常顺利，而且很多公司VC要投的话，还投不进去。所以这个行业是未来一个受益于人工智能发展的重要行业。
还有新终端。无论是手机厂还是车厂做的新能源汽车，在车上的智能交互和无人驾驶，是一个非常大的应用场景。尤其是现在的智能交互，在边缘端需要足够好的大模型。在这方面，我们已经做了一些布局。
还有新生命。过去AI在找药和蛋白质结构预测做得很优异。未来在脑机接口，以及人类逐渐从碳基到硅基的过程中，也会因此而受益。我们现在在看这方面的公司。
最后跟航天相关。火箭公司、卫星公司今年的融资非常多。我们投了天兵科技，做液态运载火箭的公司。这个行业的绝大部分的应用和收入，主要从地面接收和地面数据分析产生，这个规模非常大。这是AI可以大显身手的地方。
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