VC/PE深度聊聊数字经济

2023年10月25日-26日，由重庆市地方金融监督管理局、重庆市科学技术局、西部科学城重庆高新区、清科创业主办，重庆股权投资基金协会为支持单位的“2023重庆创投大会”在重庆举办。

本次大会以“金融赋能产业 ·科技引领发展”为主题，力邀有关部门领导、投资大咖、产业企业、活跃机构走进重庆，共同激活重庆科创氛围，强化金融服务、助力重庆产业发展。

会上，磐霖资本创始主管合伙人李宇辉主持了《数字经济赋能产业升级》为主题的高端对话，对话嘉宾为：

CMC资本管理合伙人 陈弦

元禾厚望合伙人 孙文海

凯旋创投管理合伙人 陶冶

祥峰投资管理合伙人 夏志进

德同资本总经理 辛强

华映资本管理合伙人 章高男

以下为演讲实录，

经投资界（ID:pedaily2012）编辑：

李宇辉：我来自磐霖资本，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术加速迭代，数智经济新浪潮持续发展，已成为助力传统产业转型升级，推进国家经济高质量发展的重要力量。结合重庆来看，数智经济的价值更加凸显。近年来，重庆以数字化智能化变革为赋能引领，以创新技术与传统制造业融合为主线，着力推进“数字智造、数字重庆”建设。数据显示，重庆当地集聚的数智经济企业超2万家，数字经济增加值占GDP比重升45.3%。在这样的背景下，非常高兴能回到重庆，与业内投资人一道就重庆的产业数字化智能化转型升级做相关探讨。首先，请各位嘉宾简单自己做一个自我介绍，从章总开始。

章高男：华映资本成立于2008年，目前人民币和美元基金管理规模为100亿，有两个主要投资方向，一是消费升级，二是科技。我在华映资本主要看科技部分的投资，过去我们主要是在智能制造大赛道做了比较系统的布局，另外在新能源、新材料和工艺升级方面，最近两三年我们也在加强布局。

辛强：德同资本是由邵俊和田立新先生在2006年创办的，最早从做美元基金开始，2009年我们开始正式设立第一期人民币系列基金，目前美元基金和人民币基金累计管理规模超过200亿元人民币。近日，我们正式官宣了最新一期科创基金德同合心二期正式成立，规模15亿元。在重庆创投市场，德同也是很早就开始布局，2009年我们开始专注用人民币基金扎根本土投资后，就在重庆设立了一个子公司，在重庆累计发行了三支产品，投资了30多家企业，其中5家在国内资本市场上市。

夏志进：我来自祥峰投资，我们基金在中国成立之初就把硬科技作为主要投资方向，10多年前就开始投资半导体，半导体现在依然是我们重点布局的领域。我们的投资阶段也是偏早期，在A轮、B轮以及更早的阶段。除了半导体，我们还重点投资机器人、AI等跟产业升级相关的一些领域，还有新能源、新材料，比如锂电池的上下游我们也做了一系列的布局。今天很高兴到重庆参加这个活动。

陶冶：凯旋也是美元起家，08年设立的。我入投资这行快20年了，刚进投资这行是专门干半导体，我就是学微电子的。后来又看双碳，又投了五年的清洁技术。凯旋投资如果用一句话总结，我们从设立第一天起就只投科技，15年基金生涯当中，近百家投资企业，看不到任何一家没有科技属性的企业，这也是我们团队的基因。投资的道路很漫长，我们也是经历了好几个周期，天天都在学新东西，也在看一些周期性的现象，这也是让我每天都积极投入，支持创新企业的动力之一。我也很期待跟在座以及更多同行能够长期支持重庆以及全国的科创企业。

孙文海：元禾厚望是元禾控股旗下专门负责成长期投资的平台，这个平台成立的时间不是特别长，五年多不到六年的时间。现在所管理的规模超过50亿人民币，投的40多家企业中6家已经IPO，还有1家已经过会。我们投资方向包括半导体、新能源、新材料、智能制造方向。我们在重庆这边也有所布局，非常高兴有机会到重庆这边跟大家交流。

陈弦：CMC资本成立于2010年，前身是华人文化产业基金，我们创始人以前是从事文化行业的，之前担任上海文广的董事长。我们投的行业最开始是做文化娱乐行业，之后拓展到互联网平台。从2018年开始随着中国经济增长投了很多消费类企业，最近也在硬科技方面做了布局，以美元为主，投资阶段聚焦成长期企业，过去12年投资了超过70家公司，其中超过20家已上市。

李宇辉：我也简要介绍一下磐霖资本。我们成立于2010年，我自己是工科出身，所以我们自成立起就围绕“科技创新”，专注在医疗与To B及科技两大领域展开布局，我们的slogan是“寻找科学家中的企业家，成就企业家中的创新者”，我们投的很多创始人都是科学家、教授出身。截至目前，我们一共布局了近80家科技企业，也已经投出10来家上市公司，行业龙头/独角兽30+家，并成功引入政府引导基金、上市公司、市场化母基金、金融公司等超30家机构LP。第一个问题，对于数字经济和传统产业的融合，各行业都在呼唤数字化、智能化，对于不同领域，不同行业的发展阶段的差异化很大。比如餐饮行业，零售行业，2C行业的数字化进程，与3C制造，能源化工，农业2B企业之间，都有显著的差异。作为各位投资人，会优先选择具备哪些特征的行业进行投资？为什么？各位嘉宾能否在自己所关注的领域里面分享一下？首先请CMC的陈总。

陈弦：我们比较聚焦，不会投很多企业，数字化我们关注了很多年，同时还关注了企业对内的数字化如何提升生产力，我们的思路还是沿着被投企业做数字化探索。在消费端、线下连锁我们投了很多企业，包括零售、餐饮、咖啡、酒饮品牌等等，很自然的我们想看看连锁业态和零售的数字化如何做？发现这里面有很多机会。这个行业本身是一个快速发展的行业，市场很大，模式有很多创新性，有直营店，有加盟店。我们发现服务于这个生态的数字化基础设施也在逐渐完善。其中有一个机会，即如何用大一统的平台从管理收银，到整个仓储，以及财务控制，如果打通之后，才会从数字化走向智能化，才能实现根据前端销售表现，改变采购策略，配货等等。我们关注整个中国连锁零售数字化大一统的软件系统。

李宇辉：从CMC最专注的领域里面往数字化智能化在进行延伸。

陈弦：没错。

李宇辉：有请孙总。

孙文海：作为一个投资界20年的一个老兵，实际上大家都看到了市场的投资主题在不断变化。从最早PC互联网到移动互联网，再到后来的互联网+，2018年之后整个行业重心开始新偏硬的方向转，也就是自主可控的硬科技。我们是2018年成立的一个新平台，关注的是半导体，新能源、智能制造这一块。中国是世界上最大的制造业大国，这是一个很好的基础。制造业是从手工化阶段，经历机械化、自动化、数字化，最后到达智能化阶段。而中国的制造业是依然处于机械化，自动化和数字化三个阶段。想实现智能制造，就要考虑智能化的基础是什么？智能化有两个基础，一是算力，二是数据。算力比较好理解，靠的是高端芯片和软件。而数据则是智能化的粮食，没有数据谈不上智能。数据的来源就是需要从工业的各个生产环节当中取得最基础的数据，这个数据从哪里来？从传感器收集上来，再送到软件和芯片。所以我们的判断标准是只有当一个行业的数字化达到了20%的水平时，才具备了这个垂直领域实现智能化转换的条件。

李宇辉：孙总强调了数据的来源，就是现在所在的具体行业，有请陶总。

陶冶：从当年手机的智能化，到现在万物的智能化，数字化，做投资可能大家都会关注两个维度，一是如果就是有独门绝技，特别是数字化已经比较成熟的领域，你的上下游，从生产芯片代工，需求也是很标准化，很容易量化，你的芯片效率就比别人快，那就是替代起来很容易。我们更关注产品和技术指标，是不是比别人高出一头来，甚至高出一个数量级，有这样的能力，打败英伟达，打败英特尔都没有问题。但是非常难，我们的无人驾驶迭代了那么多年，投入那么大，到现在也没有说谁比别人高出一大段，独揽天下。另外一类就是用一个原来没有的方式，一个数字化的方式，更标准化的流程，或者说一个架构来替代原有不是那么先进，不是那么智能，不是那么模块化，甚至产品化的一些组件，或者一些零件。商业化运作的能力，团队的能力，或者进入的角度，甚至去突破行业本身利润的情况就很重要了，很多企业都倒在商业化的前夜，我的东西很好，能高出现有解决方案产品的10%，甚至50%的性能，但是迟迟突破不了核心的客户，这是数字化大潮当中一个比较普遍的问题。

当然没有一个唯一答案，或者绝对的答案，我们也投一些所谓的泛机器人公司，可能在某些领域找到一些刚需导入比较快，我们也做汽车数字化智能化软件工程，也是交了很多学费，人家很成熟的，你怎么突破？怎么找到一个切入点，把客户做透，在一个应用，一个场景当中做下去？慢慢迭代，跟客户一起发展自己的产品，自己的技术。这个能力，这个心态对这个领域的数字化传统行业的领域创业公司尤其重要。我们也希望在接下来的五年、十年，不管是新能源，还是高端制造，还是智能出行领域，希望看到在商业化方面更有突出能力的技术公司。

李宇辉：陶总强调了几层技术对于数字化智能化这件事情本身的基础建设，有请夏总。

夏志进：在数字化赋能产业升级方面，我们重点聚焦如何帮助传统行业降本增效。中国的劳动力成本上升是非常快的，当下在中国传统行业里，比较典型的像制造业，它的低成本优势可以说已经不存在了。如何保证中国庞大的制造业，以及其他传统行业，能够在国内外拥有更强的竞争力，唯一的解决办法就是通过科技手段，数字化、智能化的手段。恰恰过去五到十年里面，很多相关技术都得到了长足的发展，比如5G、机器人、AI等相关技术，都是飞速发展。科技的进步使得很多行业得以利用科技手段解决它们成本上升、招不到人的问题。所以说，这个需求是存在的，而且技术发展也到了广泛应用的时间点。

关于投资人如何选择重点关注的领域，重点强调一点，不管是投资人还是创业者，要站在客户的角度，看投资的回报率。因为每一个目标客户都是非常现实的，他买你的设备也好，用你的方案也好，最终是要给他带来实实在在的收益，只是不同的领域里面，对于回报的看法不一样。3C行业里面可能对回报周期的要求非常高，一两年就要回本。所以要综合考虑客户的需求以及现有技术是不是能满足他们这样的要求，是不是到了这样的时间点。我相信每一个行业都需要产业升级，但是产业升级的节奏跟时间点可能不一样，这是我们投资人和创业者都需要强调的。

李宇辉：确实行业的需求是数字化智能化最大的动力所在，有请辛总。

辛强：德同资本发展了20多年，这中间经历了多个技术周期、产业周期和经济周期，从20多年投资的项目可以看出，各大产业领域的前沿赛道一直在发生变化。结合咱们的题目，我们可以用数字化转型来作为一条主线，贯穿德同20多年的投资过程。这个恰恰是李总提的问题，最终企业一定是要全面进行数字化转型，但是各个行业由于自身的商业模式，技术的难度，数字化转型的条件不一样，有些行业数字化转型门槛比较低，就可以先转，有些要想全面转型，是需要更先进的技术来支撑。

我举几个案例。德同资本早期关注消费科技领域投资，投过一个很小的公司，叫乐摇摇，就是用物联网技术来控制线下娃娃机终端，效果非常好。我们还投了李佳琦的美腕科技，开创了直播电商的浪潮。后来，我们又关注企业服务，投了奇点云，帮助企业建立数据中台，提升管理能效。数据中台需要很多技术的积累，才能逐步建成。近年来，我们在投工业数字化，比如传感器。我们投的拜安科技，生产风力发电机的传感器，帮助能源数字化；投的全球激光雷达龙头禾赛科技，是未来智能驾驶数字化的必要技术。因此，数字化转型是一个逐步深化的过程。随着技术进步，我们投向一定会不断迭代。

李宇辉：德同是一家老牌机构，现在柔进了数字化智能化的属性，不停的在进行演进，有请章总。

章高男：华映资本天生就有很强的数字基因，从成立的第一天起，华映就聚焦于数字化对C端和B端的赋能。我在华映工作十年，从加入第一天起，就是围绕着数字化和信息化如何帮助企业赋能来布局，这是我过去十年投资的主线。我们在七年以前就开始智能制造生态全网布局，核心就是如何利用信息化技术帮助制造业升级。我们做了很多布局，从最底层的通信技术和算力提升，到物联网、边缘计算、AI大平台、3D自动化检测、AI缺陷监测，还有对制造业各种专业人员效率的提升，包括CAD、ACE，数字孪生支持等相关技术，我们都做了大量布局。在业务层我们围绕着制造业布局了供应链采购，包括接下来我们会继续关注智能化排产，产品生命周期管理。这些是我们现在已有的生态。未来我们会直接进入制造业本身而不仅是数字赋能，我们把这个方向抽象为工艺生态，我们关注的重点是生产加工基础工艺创新、高效清洁能源、半导体设备和新材料。

李宇辉：谢谢各位，2018年前后，我们就基于对C端个性化需求以及产业端降本生效需求的认知，公开提出“消费供给端的数字化智能化改造”这一投资思路。基于这个思路主题，磐霖陆续投资一些软件服务、产业聚合平台等To B企业，同时也投资一些数据智能装备。这几年，在国民经济发展安全、国家高精尖技术自主可控等大战略背景下，“关键技术自主可控”则是我们在工业端、产业端数字化智能化改造的布局的出发点，我们陆续布局了关键零部件、装备类相关企业。这里面，有的是数据智能相关技术对传统产业实现数字化、智能化改造,帮助其降本生效并沉淀相关数据。比如，产业聚合平台的产品、服务通过商务开拓能在行业内广泛应用并沉淀海量行业数据，公司发展空间及估值空间被大幅打开。

第二个问题，关于创始人的议题，实现产业升级需要除新技术的应用外，更需要企业家的涌现。在数智经济领域的企业，有几种典型创始人：教授型、技术专家型（往往精通信息技术，而对产业经验相对薄弱）、产业型（产业经验丰富）。请问各位更看好哪种类型的创始人，对于不同背景的创始人各位有什么好建议？

夏志进：我们可以明显观察到，过去几年内创业的创始人，跟上一个时代的创始人完全不一样。我们总结有两种类型的科技创始人。

第一类是产业型创始人，这类创始人是比较让人放心的，产业创始人自己有多年的从业经验，创始人对整个市场的判断，对业务的判断都非常靠谱。不过产业创始人也有短板，那就是创新的程度没有那么高，很多是在重复做自己以前做过的事情，或者在这个基础之上稍微做一些延展，很难突破已有的框架。

另外一类创始人是学者型创始人，这些人有很多新的思路，很多创新的点子，这是他们的优势。但他们在刚刚创办公司的时候，通常也有让大家不放心的地方，主要体现在整个公司的管理和商务方面。尤其做早期投资，很难判断学者型或者教授型的创始人，到底能不能引导一个公司从0到1，从几个人到十几个人，甚至到上千人，作为早期投资人要尽可能多地花工夫去了解创始人的想法。最好的创始人是他有主动的意愿，去学习他本职研究以外的一些东西，特别是商业运营方面的东西。一部分创始人对自我提升有信心，通常会非常主动地迈出这一步，他们的学习能力是很强的；一部分创始人意识到自己能力的局限，愿意把很多权利给到联合创始人或者其他团队成员，来补足短板。我们有看到这样的案例，企业刚开始创业的阶段聚焦产品和技术研发，创始人的经验和此前的积累帮助很大，到了公司业务扩展的时候，他主动把CEO让给有丰富管理经验的职业经理人。相较于投资人强行推动搭班子，这种主动顺应发展的意识，更让人放心一些。

我觉得不管是哪种类型，我们都希望看到有主动意识的创始人，意识到自己能力的边界，要么自己主动学习，要么主动引入更有能力的合作伙伴。

李宇辉：创始人的成长至关重要。

孙文海：让我想起了我母校清华经管学院一个很著名的问题，清华经管学院的目标是培养Global Leader。我们就会问自己一个问题，Leadership是能够从商学院培养出来的，还是天然形成的？我们的结论是需要强大的学习能力，不断促进自己成长。

我们投资人也一样，经常会反省自问这样的问题，在选择投资不同类型创业者的时候往往会选择学习能力特别强的创业者。一般来说在企业发展的不同的阶段，我们需要不同的人才来领导队伍。比如初创科技类的企业，技术专家就极为重要，能够帮助企业找到正确的技术路线；到企业发展到一定阶段的时候，就需要产业方面的资源不断加入进来，这个时候是产业型人才更好。但假设一个创始人有足够的学习能力，他能够做到从技术专家到管理高手的转身。比如百度CEO李彦宏是一个理工男，原来就只是一个纯技术人才。但随着企业的成长和管理的需求，他通过学习，从一个技术专家变成了一个优秀的CEO。

在市场上成功的企业家当中，既有技术专家，甚至是教授创业的，比如商汤科技的汤晓鸥教授、新能源行业里的欧阳院士等等，也有更多是从产业，特别是制造业出身的创业者。

李宇辉：数字化智能化转型过程里面，对产业的理解和对技术的专业落地非常关键，两者缺一不可。对创始人的选择各家机构都有不同的看法，作为磐霖，我们则会对他的产业背景和技术能力以及商业潜能等都会做重点关注，并对其是否能成功从科学家向企业家完成转型，即成长性做重点判断。

第三个问题，关于AI大模型对行业的影响，对新技术在产业应用有两种观点，一是技术不能脱离产业，需要有深厚的产业经验的人指导才能更好落地。二是随着AI应用，用大数据大算力大模型能够超越产业经验，甚至比专业人做得更好。不需要有丰富产业经验人的指导，所以也不需要有太支撑的产业专家。更多资源要导向AI的技术型人才，请问一下华映资本的张总和凯旋的陶总，两位如何看待AI大模型对未来人才结构的影响？如何看待大模型在工业领域的机会。

章高男：现在业界对大模型定义有一个相对比较清晰的共识，就是基于深度学习和Transformer框架的语言模型叫大模型。大模型是AI，但AI不局限于大模型还有大量其他机器学习方法。大模型证明了在自然语言处理的某些方面，特别是在语意理解方面AI大模型有惊人的能力，但是大模型更多是在语言类应用和相关内容生成领域被广泛应用，在非语言领域的泛化很多人在尝试，但大多处于早期探索阶段。在工业里面，或者企业里面，根据解决的问题和目标不同，通常需要多种技术的有效结合，单纯用通用大模型简单套用到行业里面任何一个场景，都是不完备的，实际的解决需要多种技术的组合而且相互关联和依赖，这对CTO和系统架构师都是巨大技术挑战。单纯大模型还没有证明它有真正推理能力，离人的认知能力还差很远，至少现在的大模型的技术架构解决不了这个问题。对于行业专家，如果专家的知识只是具备对行业经验数据的抽象和理解，或者逻辑相对比较简单清晰，这种人才的能力随着时间推演可以逐步被AI取代。但如果专家的知识需要非常复杂的逻辑综合系统判断，对几乎AI都有巨大的挑战，我不认为短期内AI可以替代这些专家，通过大模型简单替代更是不可能。相反，如果这些专业人才可以更好的利用AI和自己的综合判断力，有可能迸发惊人的效率。另外大模型也不一定是整个行业里面解决问题唯一的方法和最好的方法，而是要根据你解决的问题是什么，针对性设计算法，我们更多应该把大模型看作成一个技术的基座或者支撑技术之一，而不是解决万能的灵丹妙药。

陶冶：我补充一点，AI一出来之后，去年引起了全球的大讨论，AI到底能干什么？以我自己的认知来感觉，AI要真正成为人类的威胁，可能还早得很，虽然我是很支持IT颠覆生产和生活。咱们讲自动驾驶，辅助驾驶已经十多年了，到现在大家还得自己开车，有很多事落到实施程度当中，其实没有那么快。产业升级从当年的马车到蒸汽车再到现在的汽油车、电动车，每一代都有人类对自己定位的变化，或者说升级。用一个简单的比喻，机器通过他的算力提升，各种性能的提升，导致了效率在以指数级的数字提升，以前286那时候连下棋都没法下，后来有了核心的推理计算之后，大家看到了可以下棋，用机器来穷举，真的能做到穷举的时候，把人类之前的经验没有想到的情节状况和关联发现了，做出了一些看起来像是自己在创新的一些事，其实是客观存在的，只是关联没有被人类发现或者利用起来。这是为什么大家日常都会讲到，我们用各种大模型，还是会发现机器一本正经在胡说八道，是不符合客观情况的。我认为不断的升级是必然的，人类在这个当中重新的定位和自己相应的升级，以及跟机器相互关系的重新定位，也是必然的，也要重新调整，不等于人类一无是处，还有很多机器短期内无法替代的东西。

从另一个维度，这个过程既然很长，过程当中还是有很多钱可以赚，机器没有彻底实现无人化，比如提示词的工程师，如何输入做得好？产生的输出就会有巨大差别。就是你的经验，更有针对性的输出，更有效的输出，产生更有价值的输出，这也是利用机器一个渐渐式的，实现不了无人驾驶，实现辅助驾驶已经有很多商业化价值可以体现。整体我还是比较乐观，不管是短期还是长期。

李宇辉：非常同意两位的观点，AI大模型在工业端落地相较于消费端有较大的差异。AI大模型在工业界的落地还需要技术上的突破。

第四个问题，不可否认，随着数字基建的完善，各行各业都在数智化浪潮下奔腾前进。但在传统行业数智化转型过程中，往往也面临一些切实难题：建设周期长、成本高、见效慢、难度大。使得很多企业喊出“转型是找死、不转是等死”。在叠加经济环境的影响下，企业在数智化上投入缺乏信心。请结合投资实践，请CMC陈总以及德同辛总谈一下，最近几年做得好的2B企业有什么特点？

陈弦：我们在重庆投了一家企业，叫洪九果品，是一家做高端进口水果和高品质国产水果的全产业链运营的企业。其产品从种植到销售，中间没有加工环节，是一个很传统的行业。这家企业的模式叫端到端多品类，在上游直接跟果农打交道，直接承包果园采购，下游做零售，不同的形态销售的水果等级不同。中间所有的环节都做，涉及到上游的进货工厂的清洗、分拣、称重、包装，再运到全国各地，是一个很长的链条。

另外企业是做多品类的，有十几个品类，都有这样一整个链条。水果是一个大宗的商品，年份有大小年，每年产量和需求都不一样，根据季节性和天气价格也会有波动，是一个很精贵的品类，也是一个很复杂的体系。我当年投这家企业的时候，他们的数字化就是使用微信和表格，产地端的情况通过语言文字拍照，同步到销售端，销售端的需求再传到上游，是一个非常复杂的体系。今天这个公司的产值已经突破200亿，想做成一个产业互联网，发现同行不愿意做，他只能自己开始做，投入了四五年时间，前后投了一个亿。出厂的设备每一车都有标准，每一个环节清关入关都有记录，很多环节都已经数字化了，并要求供应商主动录入数据，今天他已经做成为了中国第一的系统，接下来他们把这个数字系统开放给全行业，服务全行业。

辛强：企业首先要盈利，特别是当下的环境下，企业不可能为了数字化转型做数字化，必须要不断看到数字化的效益效果，来刺激他持续的进行数字化转型。

举两个例子，有家企业在最传统的农产品分选设备上，都有一百年历史了，很成熟。它用了很多传感器上去，加上了人工智能的模块来提升农业的数字化水平。可以检测果子的甜度，不光是大小，甜度不一样，里面的好坏都可以拣出来，拣出来之后就可以直接提升农产品的经济效益。还有一个做营销科技的企业，很多客户都沉淀了，80%客户都是沉默的，他在80%里面再激活客户，就帮助企业持续的进行数字化转型。

李宇辉：两个案例都是农业领域，工业领域也有很好案例，由于时间关系，不能展开了。

第五个问题，重庆有着强大的制造业基础，集聚了一批行业领军企业，比如依托于原有基础，重庆的工业产线，车间实现智能化改造大有可为，对重庆数字经济产业发展，各位有什么样的建议？投资机构又做哪方面支持？

章高男：投资机构有一个好处，可以利用投资进行生态布局，我们可以把生态的项目有效组织在一起跟当地企业做深入交流，这种交流不是一个单点帮你解决问题，而是可以帮企业打开思路，从不同维度给企业启发，这种交流是非常有效的，我们过去做过类似尝试有很好的效果。

辛强：德同会继续深耕重庆，并且把我们在长三角大湾区在数字化方面比较领先的技术和重庆强大的制造业基础结合起来。我们目前已经在落地推进了，取得了非常好的效果。

夏志进：重庆的工业门类非常齐全，特别是制造业基础非常强，我的建议是不用着急补短板，而是把强的地方做得更强，打出产业升级、智能制造方面的城市名片。智能网联汽车这块是我们比较看好的发力点，也希望将来能够在这个领域里面找到更多与重庆的合作机会。

陶冶：在开会的同时就已经有在北京的企业准备落地重庆研发中心，在智能汽车领域，重庆的长安爆款深蓝汽车，所有的软件系统，数字座舱都是我们投资的企业给他提供的。只是一个起点，我们也希望能够在北京、上海、深圳这些城市做的一些高科技企业越来越积极，更强的来给重庆本地企业，尤其是大交通，大能源行业进行赋能，进行互补性的支持。重庆在经济发展和产业发展已经有累累战功，我相信在数字化浪潮当中，已经大有可为。

孙文海：重庆是我个人投资的福地，我在这里投了两家企业，大全新能源，国内太阳能多晶硅的绝对龙头企业。另一家企业超力高科是汽车热管理系统的龙头企业，这是非常成功的两个投资。我一直对重庆抱有很深的感情和感激之情。

对于重庆未来的工业和智能产业的一些发展，我非常同意刚才夏总说的，不要过分追求均衡，应该追求长板更长。重庆的工业基础门类齐全，在中国西部省市首屈一指，这一点是绝对的长板。这一长项应该坚持做到更长。再通过加深成、渝两个城市的互动，我相信软件智能这块今后也会得到很好的补充。利用西部的区位优势，随着国家战略的发展，重庆一定会有更加美好的未来。

陈弦：刚才讲了很多消费，在科技领域我们也投了很多企业，为了进一步加强重庆地区的长板，在车的领域我们投过两家无人驾驶公司，一家是智能制造上端、工厂设计端制作软件的公司，另一家是智能制造环节的一家企业，期待未来跟重庆产生更好的互动和连结。

李宇辉：磐霖在成都有基金，我们也持续在西部做科技创新布局，为整个科创事业做好自己的事情。我本人也是重庆的女婿，如果能在重庆做一些科技创新投资的事情，也是一件很有意义的事情。由于时间关系，今天的分享就到这里。