受疫情影响，2020Q1的TMT板块出现了收入和业绩的负增长，但在线办公、游戏、IDC、PCB、半导体等细分领域在Q1仍然实现了较高的增长。可以说，未来TMT行业发展仍存在较大的不确定性。在如今并不稳定的经济形势下，如何把握机遇获得新的增长动力就成了一个十分重要的课题。

近日，国科嘉和基金合伙人陆佳清接受了贝塔的专访，从一家专注TMT领域硬科技基金的视角向我们分享了他对于TMT行业未来发展的思考。虽然是与陆佳清先生的第一次交流，这场采访却非常轻松与愉快。作为一名理工科背景的基金合伙人，陆先生带给我们的第一感受是平易近人，几番交流中丝毫没有距离感。在这场交流中，他向我们展现的不仅是深厚的知识储备，更有不凡经历中积淀的豁达与通透。

国科嘉和基金合伙人陆佳清

贝塔：我们了解到您之前在中国电信内工作，18年左右离开了体制内，后面又加入了国科嘉和。首先想向您了解一下国科嘉和的基本情况？

陆佳清：国科嘉和属于中科院下属的市场化基金，覆盖天使轮、VC、PE以及偏向中早期的美元基金，目前在管股权投资基金有八支，两支通道基金，三个主要的投委，国科控股是人民币基石投资人。LP主要包括险资如中国人寿、泰康等，房地产如世纪金源、碧桂园，上市公司如科陆电子等，母基金如苏州元禾等，都市场化募集的。资本总量上累计规模达到了上百亿。目前基金关注的轮次覆盖全阶段，但总体重点在中后期。从基金的存续性来看，目前VC主要是4+3模式，而PE则为3+3模式。

贝塔：作为一个在体制内工作了相当长的一段时间的人，在如今选择了“下海”，可以说是一段很特别的经历。那么您如何看待自己过去的工作经历呢？

陆佳清：我离开体制大概两年多，感觉已经是很久远的事情了。我自己适应的还是比较快的，最开始两三个月的时间在机构中就逐步适应了这种市场化的投资逻辑。我之前在中国电信天翼创投工作，属于央企直投部门，没有LP，和现在华为旗下的哈勃比较像。但他们还是有一些区别，首先就是原先是国资，从性质上有所不同，其次是运营商的产业链位置。运营商这个产业链上直接供货的只剩下关联方以及上市或集团型大公司。在经过运营商几十年的大发展后基本上都上市了。后面就离开体制内，18年4月来到了国科嘉和。

贝塔：在TMT领域，从大的逻辑可以分为商业模式创新和科技创新两大类。在此前的一些采访中，您曾经提到国科嘉和只投TMT的硬科技，所以从投资角度来说您是否不看好商业模式的创新？

陆佳清：首先国科嘉和管理层的基因就偏向于硬科技，再加上我个人背景就是偏硬科技的领域，所以偏互联网的领域接触相对较少。但是我并不认为商业模式创新这个方法论不好，因为能够真正带来爆发性的增长，短期产生货币化的也大多是这类模式。但从职业专业度的角度来看，投资的思路还是尽量赚看的懂的钱，减少不确定性。

其次在于科技和商业模式这两个方向的模型是不一样的。To C的发展曲线很陡，但往往也伴随着更高的死亡率，在经过刚开始的市场占领后很容易就被淘汰掉了，但如果做起来就是爆发式的增长；而To B的方向更稳，只要能看懂背后的技术，商业模型能跑通的话死亡率就很低，但问题可能是不能快速起量，经过三年五年后可能发展还是很缓慢。

贝塔：在如今的很多投资案例中我们看到一些技术能力非常强的公司，他们有些很难实现商业化落地，因此目前还没能形成一定规模。您如何看待这类案例？

陆佳清：我个人认为不能投那种看起来完全没有市场能力的公司，除非是想要短期套利，卖给下一轮的。从技术能力和市场能力两个方面来看：技术非常好但市场能力弱的公司，往往只能被并购，基本上是难以做到上市的。这类公司往往拖累不懂技术的投资人，非常具备欺骗性，因为往往投资人投进去就四、五年后都不能产业化，损失就会比较厉害；如果技术非常好并且市场化能力强，那这种公司基本上就不会去融资，也大多能发展的好。技术差一等但是市场化做的好的公司，往往短期内能做得起来，只是跑不远。就好比早期很多电脑公司，不一定都有核心技术，往往只是一些简单的组装。

在天使等非常早期的时候，技术往往更加重要。这个阶段投资成本往往比较低，技术还在产品转化阶段，虽然不会订单但是还有提升的可能性。但已经成长阶段的公司，这时的投资成本就很高了。如果这个时候市场能力还很弱，对投资人来说就很不划算了。

贝塔：近几年来，美国有很多因技术创新而兴起的企业，但中国却往往是商业模式创新而做大做强的企业，很少有技术性的企业能走出来，那么中国对标美国是否公平？

陆佳清：从融资环境来看，中国目前重点战略布局科创板、创业板注册制，最终的目的是为了逐渐形成类似美国的融资形态。对于上市公司，有上市就应该有退市，例如纳斯达克，历史上应该上市了三万五千家公司，但如今看他们的上市公司数量只有五六千个，累计上市的企业中七分之六的企业如今基本上都退市了。

美元基金的主战场是美国市场和港股市场，该类市场相对较成熟，同时基金的要求回报也相较稳当，和人民币基金相比形成很大的差异。中国和美国的经济发展背景不同，两级市场传导过来就决定了不同的生存环境，形成了两类基金的特点。人民币主流的PE是做IPO的，这些都是市场决定的，要结合自身资本市场特点来看待。当前两国资本市场的发展是逐渐趋同的，大家也会逐步适应这个过程，因此并没有一个是否公平的问题。

贝塔：受到宏观经济的影响，从18年开始国内的一级市场开始遇冷，好的项目变得稀缺。但我们看到国科嘉和每年都投资了约二十多个项目。根据国科嘉和19年披露的数据，历史投资的120多个项目里面有1/3是中科院知识产权转化的，那么国科嘉和是如何做到这样的成绩的？

陆佳清：中科院的技术产出是非常多的，每年知识产权的产出占全国总量的20%，科技创业也是未来发展的大趋势，因此中科院也是发展自主可控技术的主力军，站在风口上。对于我们来说，首先是要锚定知名科学家团队，与大的科学家有深度的互动；其次要提升科学转化的能力。投资机构需要对项目的商业化落地进行一定的判断。许多技术是很难做到商业化落地的，这时就需要我们进行非常清晰的思路和市场理解。我们预计未来要我们的投资组合里来自于科学院的比例会从三分之一提升到二分之一。最后是中科院背景下的项目我们具备更强的议价能力。

贝塔：当前世界的政治环境变化也不容忽视，我们看到随着中美贸易战的发展，这一轮新基建的声音也越来越响？您觉得这里有什么赛道或具体的标的能直接受益？

陆佳清：相比于老基建，这次新基建属于不一样味道、不一样的配方，但同样的气息。因为本质还是投资拉动，与原先是一致的。但这次就不再往公路、房产等方向进行投资，而是在5G、充电桩等方向发展。目前宏观来看，消费、出口都乏力，还是需要投资来拉动经济。我们判断，此轮会受益的赛道就会包括智能制造、5G等方向，从投资的角度来看我们主要抓5G、自主可控替代等方向。

贝塔：一些资料说您看好智能物流方面的核心装备投入，一些观点说您主要是看好“不用承受应收款”这一点，能否解释一下?

陆佳清：我认为这种说法是不正确的，从我们所看到的真实来讲，这是一个悖论。如果单独做装备，大的逻辑是不可能做大的，营收是上不去的。目前市场上营收比较高的，必然是带着做大集成的，往往连铁架子都卖(意指一站式服务)。前面一种企业应收款小，毛利很高，但营收规模很难做大，想做大就要把铁架子做进去。这样就导致毛利率下降，应收款占比很高。这个商业逻辑是可以的，但考验企业家个人能力和和企业的运作能力。例如德马科技的智能仓库，头部企业了，应收款占收比还那么高。如果只做机器人，虽然利润表好看，但营收就会很小。

对于这两类企业，我们都投，但侧重点不一样。后者体量要足够大，判断其估值、现金流等；而前者就要投早一些，后面投资成本会很高。

贝塔：目前许多科技领域的投资并不像我们一开始想象的那样美好，技术距离商业化的落地还是有很大一段距离的。那么您如何看待当前AI领域“四小龙”的商业化进程？

陆佳清：四小龙目前还是存在时间窗口的，而且还蛮紧张的。AI就如我们早前猜测的那样，在许多公司迅速地普及化。19年年中的峰会上我曾经说过，AI已经进入下半场了，事实证明趋势已经确定。基本上，AI的下半场就是寻找商业化落地场景，也就是说营收要跟上估值，否则后面就难以跟上资本的预期和竞争的来临。很多AI公司原先泡沫太大，目前营收跟不上，就会带来很大的压力。并不是说这些公司商业场景不领先，而是整体时间窗口变小。当技术门槛变低，大家都能做的时候，许多有传统行业资源的都会进入。例如SaaS、RPA，许多软件外包的公司都能做。目前这个行业的技术壁垒厚度不够，要先跑出来，达到一定规模，能撑得住自己的估值，否则大家都做起来后商业压力就会变大。

贝塔：作为一名经验丰富的投资人，您在投资上肯定有许多自己独到的见解，能否分享一些自己投资时具体的方法论？

陆佳清：我们的方法论可以用十二个字总结：事为先、人为重；时机对、价格优。当然这些都做到是不可能的，关键在于这几个的平衡。一般来说我们会研究赛道，看时机对不对。从大的逻辑来看，我们的重要性按照递次关系，权重可以理解为按照这个顺序。

贝塔：我们看到国科嘉和近几年投了许多的好项目，这里面是否有一些您印象深刻的？能否做一些典型的投资案例分享？

陆佳清：在硬件的领域，去年年初的我投资了南芯半导体，主要做模拟芯片的国产替代，今年刚完成了OPPO，intel新一轮的领投，估值也涨的比较好，营收涨了三倍。这个属于典型的国产替代逻辑，其实非常简单，例如中国半导体行业五千亿的规模，然后去推算国产替代率，之后倒推就可以。另外一个案例是我今年年初投的昆山的一个希盟自动化，这个逻辑也非常简单，就是做点胶机等智能制造核心装备，属于液晶面板行业规模性替代韩国人的，也是智能制造2025的一个典型应用。作为人民币PE，现在去追AI估值会比较高，这类智能制造的估值就会比较好。而且现在智能制造泡沫会好一点，像半导体后期项目就很难投了。

在软件的领域，我去年投资了一个AI+教育的智位机器人DFRobot，主要是做开源硬件、AI教育教具和课程。这个属于AI在细分领域的营收。去年它已经做到上千万净利润，一个多亿规模。并且是双轮驱动，国内外都有一定营收，今年筹备上市。 这家公司的合伙人前身是四大的，虽然不属于大赛道，但许多落地的内容都非常规范。