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2020-07-14 02:04:52

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  您可以再总结和概括一下,什么样的进口替代才是更适合投资,以及更容易长成一个大公司的吗?你们会用什么标准去看?白宗义:进口替代是国家战略,存在很大的机会。它们除了卖自己的芯片之外,可能又做了很多集成系统,其中有些是“二道贩子”的业务。这不代表后装起不来。

  火柴Q:现在国内的很多AI芯片公司,从主营业务架构上看,不像一个典型的芯片公司。能做好的人太少。国内大部分的激光雷达,目前应该都没有真正做前装,基本上都是偏机械式或混合机械式的技术路线,在Robotaxi、DemoCar有一定后装的量,或者在国内V2X车路协同概念提出后,应用在道路侧。

  从2016年到今天,我们系统性地投了近10家公司,围绕三个方向做布局:感知、决策、执行,分别替代人的眼睛、大脑和手脚。汽车是大行业。所以,智能驾驶领域投资的全球化视野非常重要,有可能国内风口来临,你投了很多底层公司,最后却发现根本进不了前装的产业链。

  在国内,很多算法、芯片公司都在对标Mobileye,但汽车跟消费电子领域完全不一样。第一,毛利低的不好;第二,在中国,工艺比不上IDM厂商,没有成本优势的也不好的;第三类是太硬核的,国内公司短期可能做不出来,风险会比较大。这些我们基本上不会看。

  像H公司这种大厂,要进它的供应链是需要一些资质的,比如存续多久,有什么样的认证。我们不会把单纯的进口替代作为投资策略。第一,毛利低的不好;第二,在中国,工艺比不上IDM厂商,没有成本优势的也不好的;第三类是太硬核的,国内公司短期可能做不出来,风险会比较大。

  END.本文首发于微信公众号:甲子光年。但它有一个方向非常重要,就是军工企业、研究所。你们看的一些相对在中高端新领域的企业,进供应链的门槛会更低吗?您所了解的现在中国的真实情况是怎么样的?白宗义:如果你和手机品牌做深入交流,会发现在手机领域替代一个滤波器、替代一个PA,厂商动力并不强。

  所以,我们重点看好的方向还是分享里说到的,围绕5G所带来的超低延迟和高带宽,包括cloud和AI相关的方向。白宗义:对,每个领域都有风险,关键还是看投资机构把握项目的能力。不仅探测一个物体的有和无,更能展现大致轮廓。

  它们除了卖自己的芯片之外,可能又做了很多集成系统,其中有些是“二道贩子”的业务。为什么?车规验证、人员匹配、做测试的成本太高了。进口替代是一直存在机会的,中国制造正在不断从低端向中端演变,未来会走向高端,但这是一条很长的路径。

  白宗义:是的,但也会面临两大的挑战。做通用的还有机会吗?白宗义:我觉得都有机会。而流程上,汽车前装导入验证周期非常长,一旦一个车型还在卖,它就很难更换供应商。

  变革快,就意味着如果创业公司产品进了某一款手机,但第二代的技术没有跟上,就很有可能被出局。但它有一个方向非常重要,就是军工企业、研究所。火柴Q:明白,有利有弊。

  Fabless模式和国外Skyworks对比,毛利完全没有任何优势。投资者据此操作,风险请自担。火柴Q:可以说一下具体的场景吗?白宗义:有很多,比如传统传感器领域,类别繁杂,毛利不高。

  毫米波雷达领域也会出现大变革,从原来的3D往4D引申。汽车是大行业。火柴Q:明白,有利有弊。

  想做好,需要巨额的融资,顶级的团队,和常年的积累。我们认为这个领域也是一个好机会,并于2019年联合上汽、佛吉亚等产业资本一起投资了Guardknox。能做好的人太少。

  白宗义:是的。白宗义:这个问题我很难回答,因为每个行业都很大。原本汽车跟外界是不互联的,现在不管是V2X、V2V,还是V2I,黑客攻击的点都越来越多,未来车联网的安全会变成一个很大的热点。

  投基础技术感觉是个非常toB的事,但最终得找C端能为它买单的理由,这可能是个比较好的切入供应链、最终产生商业效果的出发点。所以,我们重点看好的方向还是分享里说到的,围绕5G所带来的超低延迟和高带宽,包括cloud和AI相关的方向。第二,进口替代、自主可控是很重要,但有些领域非常硬核,中外差距非常大。

  而且新功能或者更高级别的自动驾驶,往往会先上高端品牌车。国内大部分的激光雷达,目前应该都没有真正做前装,基本上都是偏机械式或混合机械式的技术路线,在Robotaxi、DemoCar有一定后装的量,或者在国内V2X车路协同概念提出后,应用在道路侧。它新一轮融了1.09亿美金,在技术方面领先TI非常多,在智能座舱监控领域已经获得法雷奥、博泽、佛吉亚等多家汽车制造商Tier1(一级供应商)的认证。

  在国内,很多算法、芯片公司都在对标Mobileye,但汽车跟消费电子领域完全不一样。所以这家公司单独卖芯片卖不动,一年几千万的收入中,卖的都是交换机,交换机里的核心芯片是自己研发的。因为当它发现做AI芯片没有客户,就需要开始基于AI芯片做高清摄像头,作为示范产品。

  而且新功能或者更高级别的自动驾驶,往往会先上高端品牌车。第一点,手机的变革和迭代是在不断放慢脚步的,它不像2008年、2009年iPhone刚出来时变化那么大了。从感知角度看,一旦到了level3以上,汽车标配的传感器就是camera摄像头、毫米波雷达和激光雷达。

  因为当它发现做AI芯片没有客户,就需要开始基于AI芯片做高清摄像头,作为示范产品。但如果要成为一家有非常大市场空间的公司,进入前装非常重要的。消费电子只要性能达标,PK的是供应链优势和成本优势。

  第一,毛利低的不好;第二,在中国,工艺比不上IDM厂商,没有成本优势的也不好的;第三类是太硬核的,国内公司短期可能做不出来,风险会比较大。第一,毛利低的不好;第二,在中国,工艺比不上IDM厂商,没有成本优势的也不好的;第三类是太硬核的,国内公司短期可能做不出来,风险会比较大。但如果要成为一家有非常大市场空间的公司,进入前装非常重要的。

  它或许有诉求,但不一定是核心诉求。投资者据此操作,风险请自担。但我们不管投手机、汽车还是其他IoT设备,只看前装机会。

  您觉得在现在这个时间点来看,AI芯片理性的估值逻辑是怎样的?有些公司是做通用型产品,有些是做垂直场景。不同的领域,我们投资的策略和方法论也不太一样。白宗义:这个问题我很难回答,因为每个行业都很大。

  而且新功能或者更高级别的自动驾驶,往往会先上高端品牌车。想做好,需要巨额的融资,顶级的团队,和常年的积累。投基础技术感觉是个非常toB的事,但最终得找C端能为它买单的理由,这可能是个比较好的切入供应链、最终产生商业效果的出发点。

  如果做ASIC专用芯片,必须要找到非常好的场景;如果要做通用性,意味着它的壁垒和难度非常高,市场也很明确,但问题在于难度很大,对团队、资金、融资都有极大挑战。无线充电可能是一个好卖点。今年新冠疫情下,低速无人配送车成为一个不错的行业热点。

  比如说我们投了一家做氮化钾的5G基站PA,这个领域毛利很高,但我们过去在手机侧比较谨慎,因为技术的壁垒其实不单纯在于设计,工艺的know-how可能占比会更大。火柴Q:对,你刚才讲的点里,感觉手机出新机会的可能性会更多一些。虽然我们在往相对早期的轮次走,但是我们更希望在技术和商业化中取得平衡。

  这其实是一样的道理。火柴Q:明白,这在商业上是一个自然发展的逻辑,对吧?只不过如果用现在的估值来看,PS的倍数可能太高了。在车联网中,网络安全是前提。

  一旦你进入车厂的供应链,符合车规,只要这个车型在市场上卖,车厂不会轻易更换供应商的。因为它们是安防摄像头出货最大的几家公司,如果这几家大厂都不用,其实是蛮难的。白宗义:对,我觉得肯定是这样。

  它们除了卖自己的芯片之外,可能又做了很多集成系统,其中有些是“二道贩子”的业务。所以,我们重点看好的方向还是分享里说到的,围绕5G所带来的超低延迟和高带宽,包括cloud和AI相关的方向。为什么?因为手机品牌发布新品时,不会自豪地告诉消费者这款手机用了国产替代的PA,因为这很可能会被理解为通话效果不好,也不构成新功能,无法让用户冲动买单。

  白宗义:这个问题我很难回答,因为每个行业都很大。在国内,很多算法、芯片公司都在对标Mobileye,但汽车跟消费电子领域完全不一样。所以,智能驾驶领域投资的全球化视野非常重要,有可能国内风口来临,你投了很多底层公司,最后却发现根本进不了前装的产业链。

  执行领域,耀途资本在天使轮孵化了国内一家非常顶级做智能执行器的团队——海之博。特别硬核的领域,如果你能找到一个非常顶级的团队,未来可能会做出非常成功的爆款项目。它新一轮融了1.09亿美金,在技术方面领先TI非常多,在智能座舱监控领域已经获得法雷奥、博泽、佛吉亚等多家汽车制造商Tier1(一级供应商)的认证。

  第二,新功能带来的对消费者的吸引力在改变。我们特别看重技术的成熟度和商业化拐点,我们花了很多精力去判断拐点。白宗义:对,每个领域都有风险,关键还是看投资机构把握项目的能力。

  虽然我们在往相对早期的轮次走,但是我们更希望在技术和商业化中取得平衡。去年9月底,我和合伙人杨光去以色列拜访InnovizCEOOmer时,对方非常紧张,因为第二天宝马要做一个drop测试——把激光雷达扔在20米的空中,测试坠落过程中能否正常工作。国内大部分的激光雷达,目前应该都没有真正做前装,基本上都是偏机械式或混合机械式的技术路线,在Robotaxi、DemoCar有一定后装的量,或者在国内V2X车路协同概念提出后,应用在道路侧。

  火柴Q:OK,我觉得这还是一个挺值得关注的趋势。不同的领域,我们投资的策略和方法论也不太一样。这其实是一样的道理。

  过去两年基本上都在配合宝马做车规级验证。不同的领域,我们投资的策略和方法论也不太一样。我不会在特别早期为了一些概念来去投资,因为我们团队特别看中单个项目的成功概率。

  有些领域相对传统,但可能更多依托工艺。近几年有人觉得AI芯片估值非常高,但落地上不如大家的预期。手机有手机的特点,汽车有汽车的特点。

  今天大家更多强调单车智能,但未来可能会是车与车联网V2X做协同,这其中会有很不错的变革机会,不过目前主要是示范项目与系统集成的机会。过去两年基本上都在配合宝马做车规级验证。你们看的一些相对在中高端新领域的企业,进供应链的门槛会更低吗?您所了解的现在中国的真实情况是怎么样的?白宗义:如果你和手机品牌做深入交流,会发现在手机领域替代一个滤波器、替代一个PA,厂商动力并不强。

  对于传感器、半导体芯片等新的硬科技,你觉得哪个场景会更好?或者可以说说它的异同。国内有很多做安防芯片的公司希望在安防摄像头方面实现端侧的智能,但如果只做AI芯片,意味着如果搞不定海康、大华,就没有想象空间。国内有很多做安防芯片的公司希望在安防摄像头方面实现端侧的智能,但如果只做AI芯片,意味着如果搞不定海康、大华,就没有想象空间。

  白宗义:对,每个领域都有风险,关键还是看投资机构把握项目的能力。今天大家更多强调单车智能,但未来可能会是车与车联网V2X做协同,这其中会有很不错的变革机会,不过目前主要是示范项目与系统集成的机会。火柴Q:现在国内的很多AI芯片公司,从主营业务架构上看,不像一个典型的芯片公司。

  感知部分我们投了三家公司,分别是Innoviz、几何伙伴和Vayyar。白宗义:是的。Fabless模式和国外Skyworks对比,毛利完全没有任何优势。

  而且新功能或者更高级别的自动驾驶,往往会先上高端品牌车。这其实是一样的道理。原本汽车跟外界是不互联的,现在不管是V2X、V2V,还是V2I,黑客攻击的点都越来越多,未来车联网的安全会变成一个很大的热点。

  但如果要成为一家有非常大市场空间的公司,进入前装非常重要的。而流程上,汽车前装导入验证周期非常长,一旦一个车型还在卖,它就很难更换供应商。我们2011年投了一家做交换机芯片的厂商,公司技术还不错,也通过了多家主要交换机厂商的技术验证,但当时没有很强的进口替代和自主可控需求,所以芯片出来后没有很大的客户基础,只能去卖一些白牌的交换机。

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