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2020-07-08 15:02:21

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  现在国内不管是做算法的AI公司,还是做芯片的AI公司,最后的结果都变成了做安防系统集成。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。低速场景变现方面,我们在preA轮投了新石器。

  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。现在国内不管是做算法的AI公司,还是做芯片的AI公司,最后的结果都变成了做安防系统集成。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。

  国内几家同赛道公司已经拿到不错的融资,但我们相信这个团队的背景是最强的,他们都曾在全球领先的Tier1工作过20年以上,目前正在进行新一轮融资交割。火柴Q:您投过一些AI芯片公司。白宗义:是的,但也会面临两大的挑战。

  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。但最后它会发现,要支撑一百亿、两百亿,甚至更高的估值,必须去做安防的系统集成商。在4D毫米波雷达系统和智驾方案领域,耀途资本在天使轮与ARM等产业资本一起投资了几何伙伴,这家公司只用不到两年时间,就成为(,)智能驾驶业务五大核心供应商之一,并且获得了两个主流车型的4D毫米波雷达系统订单。

  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。投资者据此操作,风险请自担。固态激光雷达领域,耀途资本2017年投资了Innoviz,这家公司2018年4月26日成功获得宝马的DesignWin。

  汽车的验证周期很漫长,一旦进去,供应链是比较稳定的,毛利也会比较高。手机有手机的特点,汽车有汽车的特点。汽车是大行业。

  想做好,需要巨额的融资,顶级的团队,和常年的积累。感知部分我们投了三家公司,分别是Innoviz、几何伙伴和Vayyar。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。

  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。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。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。

  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。毫米波雷达领域也会出现大变革,从原来的3D往4D引申。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。

  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。火柴Q:明白,有利有弊。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。

  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。有些领域相对传统,但可能更多依托工艺。的确一些公司讲过很多AI芯片的故事,但最后交付的其实是产品、是设备,甚至是整个集成的方案。

  但是我们作为纯财务投资人,需要从追求财务回报最大化的角度来考虑问题。白宗义:对的,其实每个行业都有。汽车领域完全不一样。

  从历史上来看,这是在一个半导体相对落后的国家慢慢往高端发展的必经道路,还是这个业务的形态其实不太正常?白宗义:我觉得两个因素都有,不能讲这些公司一定就没有市场机会。手机有手机的特点,汽车有汽车的特点。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。

  白宗义:对的,其实每个行业都有。为什么?车规验证、人员匹配、做测试的成本太高了。无线充电可能是一个好卖点。

  想做好,需要巨额的融资,顶级的团队,和常年的积累。这个卖点会不会成为标配还需要验证,但它一旦进入产业链,就意味着品牌厂商认为消费者有可能会为这个功能买单。另外做IDM需要重资产投入。

  但我们不管投手机、汽车还是其他IoT设备,只看前装机会。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。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。

  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。比如我们在2016年、2017年集中布局3Dsensor,在2018年投了无线充电快充芯片供应商伏达微电子。但如果你要投一个二流、三流团队,最后基本上是做不出来的。

  火柴Q:明白,有利有弊。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: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。

  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。这些我们基本上不会看。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。

  能做好的人太少。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。我相信大部分做后装机械式雷达的公司都没有做过类似测试。

  低速场景变现方面,我们在preA轮投了新石器。在车联网中,网络安全是前提。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。

  毫米波雷达领域也会出现大变革,从原来的3D往4D引申。这些我们基本上不会看。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。

  固态激光雷达领域,耀途资本2017年投资了Innoviz,这家公司2018年4月26日成功获得宝马的DesignWin。甲子对话*本次对话环节主持人为甲子光年主编“火柴Q”火柴Q:听您的分享,进口替代有高价值和低价值之分。现在国内不管是做算法的AI公司,还是做芯片的AI公司,最后的结果都变成了做安防系统集成。

  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。对于iNEXT、A8等品牌,它们上一套新系统,对用户而言是一个plus,愿意买单;但对于10万的国产车,加上level3功能会发现根本卖不动。耀途资本在天使轮投了元戎启行,这家公司在level4智能驾驶决策算法拥有明显优势,2019年底获得复星领投的5000万美元新一轮融资,目前正在与曹操专车、(,)等车企进行深度合作。

  第二,新功能带来的对消费者的吸引力在改变。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。火柴Q:顺着刚才那个问题。

  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。决策领域,我们投了Hailo、元戎启行、新石器等优秀公司。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。

  不同的领域,我们投资的策略和方法论也不太一样。火柴Q:这次分享讲到比较多的两个场景,一个是手机,一个是汽车。火柴Q:您投过一些AI芯片公司。

  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。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。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。

  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。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。白宗义:这个问题我很难回答,因为每个行业都很大。

  国内几家同赛道公司已经拿到不错的融资,但我们相信这个团队的背景是最强的,他们都曾在全球领先的Tier1工作过20年以上,目前正在进行新一轮融资交割。白宗义:对的,其实每个行业都有。白宗义:是的,但也会面临两大的挑战。

  因为宝马、、奥迪会在第一波先上新功能,验证成功的情况下,中价或者低价位的车型才会在第二波、第三波上,但这样就变成进口替代。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。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。

  不同的领域,我们投资的策略和方法论也不太一样。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。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。

  做通用的还有机会吗?白宗义:我觉得都有机会。从视觉角度看,全球最强的是Mobileye。火柴Q:OK,我觉得这还是一个挺值得关注的趋势。

  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:您投过一些AI芯片公司。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。

  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。但如果你要投一个二流、三流团队,最后基本上是做不出来的。

  新一轮融资中,它获得了由理想汽车领投的近2亿元A+轮融资。中国市场够大,随便找一个应用场景,都有可能做成一家公司。投资者据此操作,风险请自担。

  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。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。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。

  为什么?车规验证、人员匹配、做测试的成本太高了。手机有手机的特点,汽车有汽车的特点。Fabless模式和国外Skyworks对比,毛利完全没有任何优势。

  白宗义:是的。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。所以我们投了一家全球最顶级的公司,Vayyar。

  文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。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。在原来x轴、y轴和速度信息之外,再加上一个z轴的信息,把未来毫米波雷达的性能不断往激光雷达的方向靠,尽可能形成一个点云。

  这不代表后装起不来。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。这个卖点会不会成为标配还需要验证,但它一旦进入产业链,就意味着品牌厂商认为消费者有可能会为这个功能买单。

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