记者 蒋汉昆 摄像 曹志军 李梓晗
11:53梁颖 联想创投集团 董事总经理联想创投加速器 总经理中科院电子学硕士，中欧国际工商学院EMBA在联想集团从事研究开发和管理工作二十多年创立联想创投加速器共投资了50余家公司涉及智慧医疗，智慧工业，原始创新等多个领域包括固高科技、小熊U租、长木谷、强联智创、图灵量子等
(资料图)
硬科技日渐成为创新主流
第一财经：你好梁总，感谢接受我们的专访。关注硬科技投资意味着现在有越来越多细分领域要深入挖掘，才能了解它的应用前景等一系列问题，您怎么做这个功课？
联想创投 梁颖：我觉得投硬科技不太容易，需要你有很强的学习能力。大概每两三年就会发现一个新技术出来，我们就会去跟教授请教，然后自己去看材料，看发展，也跟行业里面做一些访谈，去了解这个技术落地行业。我们会去思考，它的商业化路径到底是什么，在商业化、产业化的过程中，有没有不可逾越的门槛。有些技术可能永远是科研，不可能成为商业化的产品。其实我们研究院过往做了20多年，积累了很多这样的经验，让我们在做投资的时候，能以技术转化的角度去看这些很前沿的硬科技，所以有这方面的经验可能会稍微好一些。
多维度考虑技术转化前景
第一财经：所以对硬科技在应用方面的转化过程理解的更深刻。
联想创投 梁颖：因为我们在研究院用过一套方法论，就是我看硬科技的时候，我会考虑几个维度。这个技术在什么样的时间节点，在什么样的行业应用场景下，会发挥它最大的价值。其实看不同的行业，有时候我们会考虑你的用户价值，是不是真能够解决他的痛点。很多时候我们发现技术是锦上添花，而不是雪中送炭的。所以真正能解决刚需性的问题，这是第一个维度。
第二个维度是这个技术必须能够产业化。产业化的判断是它能批量生产，同时有真正的成本优势，良率等各方面都能达标。不能只在科研实验室里做出来几个样本，是要能大批量出货的东西。
每年花三个月时间做行研
第一财经：听说联想创投这边每年会有三个月的时间，是什么项目都不看，专心做研究。今年这个阶段是否已经过去？有没有发现一些有亮点的项目？
联想创投 梁颖：我们每年12月开始到第二年的2月底，用三个月的时间来做行研。今年刚准备进入行研阶段。去年其实我们有些认知。
第一，我们认为算力是国家的基础设施，这块我们是非常关注的。这也跟联想业务的协同性比较强，我们认为在这个领域是有很多新技术，出现很多新机会的。所以算力是我们最重要的一个赛道，可能是布置最多的。
第二个是人工智能。因为人工智能经过了高潮、泡沫，我觉得现在进入理性期。我们认为人工智能必须进入行业主赛道，我们希望去寻求那些真正能够进到行业里面作为行业变革者的。现在人工智能器行业有两类，一方面是行业变革者，另一类则是赋能者。过往赋能者居多，而且结合不够紧密，永远浮在上面，它想做平台但不能解决问题。所以我们觉得这两个认知，不论是数据智能还是机器，你要进入行业做赋能者，这个赋能者一定要跟行业紧密结合。如果是做人工智能行业的颠覆者，这是我们最看好的赛道。这里面比较典型的像今日头条，新能源汽车，我进入这个行业，我就是这个行业的弄潮儿，这一类的方向是我们希望去找寻的。还有像AR是下一代计算平台，像企业服务，我们认为要看中国的机会，过往中国在企业服务这方面，其实投资并不是特别的热。
另外一块就是我们一直强调的偏浪漫的原始创新投资，就是投更前沿的科技。我们在看一些非常未来的，可能大部分人看起来不太靠谱的东西。比如说量子计算、合成生物学等，其实也是周期比较长的。还有像上天入地、太空资源探索，核聚变，下一代新能源的一些东西。
传统计算架构将达到极限 新一代计算体系仍在摸索阶段
第一财经：刚才您也提到了量子计算，而光量子计算正好是您关注的方向。什么是光量子计算？它从应用到真正实现产业化可能有多长的周期？前景如何？
联想创投 梁颖：因为联想是做计算的，所以我们会关注量子计算。一个是量子计算，一个是光量子计算。我们认为现在传统的冯·诺依曼（计算架构）其实到了瓶颈期，包括摩尔定律也失效了。现在制成三纳米之后，包括大家看到ASML（全球最大的半导体设备制造商之一）那边也在说三纳米之后的光刻机能不能做出来？不知道。可能这就是最后一代了。所以这个行业是需要架构变革的，这个架构就会有一些新的机会出现。比如我们看到的量子计算是一类，类脑（神经形态计算）是一类，还有比如光量子计算也是一类。所以会有很多新的架构出现，这种架构不是基于传统硅基的体系。比如刚才提到的量子计算，量子计算里面又有很多技术路线。我认为量子计算是偏浪漫的，周期很长的，但资本已经很热了，我觉得这种现象有好有坏。因为量子计算距离它真正成为通用计算，可能是10年、20年以上的时间，在未来5—10年里，可能都还是当前通用计算的一个补充。它会跟当前的硅基形成融合的解决方案。所以在这里面你会看到，量子计算里面有超导、离子阱、量子拓扑，包括光量子，一堆的技术路线，从专家角度来说都没有达成共识。谁也确定不了未来。所以大家觉得，一方面技术路线本身是非常创新、探索性的，在学术研究领域还是很理论性的东西，有很多东西可能是走不通的，它有天然的短板，但是它各个技术路线又有它的优势。在这里面我个人比较看好光量子，因为我觉得光量子可能是在所有技术路线里面最容易商业化的。
光量子计算或更容易实现商业化
第一财经：您认为光量子计算更容易实现商业化，是为什么？
联想创投 梁颖：是因为其它的，比如超导，离子阱，它的技术太挑战了，要不就体积特别大，要不就对环境温度要求特别高，你的生产制程会非常复杂。但光量子其实跟光计算的相关性比较强，像硅光这一块，硅光现在已经相对比较成熟了，所以它（光量子计算）用了很多硅光的技术、工艺。它不是一个全新的，它的量产性不会有太大挑战。只要原理性能走通，它的量产性不是问题。
加大在原始创新领域投资
关注超前方向 做长周期投资布局
第一财经：今年以来，您这边有看到哪些项目比较印象深刻的吗？
联想创投 梁颖：今年来说，我们更多的是希望朝前看，加大在原创新领域的投资。所以刚才提到的比如说新的计算，我们有投一些这样的项目。另外一类像合成生物学，我觉得合成生物学其实是一个非常跨界的基础研究，它更加类似于材料，它在任何一个领域、行业的突破，都是颠覆性的，就是全替代。
未来我们现在能接触到的，60%-70%以上的物质都可能用生物来合成。我们从过往基于石油基的社会，未来变成一个生物基的社会，所以这是颠覆性的。它的周期虽然会很长，但是它应用的空间非常大，这是我们比较关注的。
另外像一些新的能源方式，比如大家现在比较关注的固态电池，钙钛矿等一些演进性的，包括核聚变，可能比量子计算的周期还长，还在理论阶段。还有一些像太空资源探索，上天入地，这样一些看起来很超前、很浪漫的方向。
人工智能+自动化系统助力基础研究
第一财经：您觉得当前我们在科研方面，基础研究方面，存在哪些问题？
联想创投 梁颖：中国人强在应用这个领域，包括平台这些都挺好的。但偏基础类的，说白了就是“专精特新”的，是我们比较难的，尤其是材料研究，我觉得非常难，因为这个是需要积累的。包括生物医药领域的一些创新，生物药的研发也需要很多年的积累，要有大量的用户数据，临床的数据，还需要科学家有时候的灵光一现，所以我觉得这方面中国是有短板的。但是现在我们为什么看好？因为我们发现在所有技术研究领域里面，它会有新的变量，人工智能去改变它，机器人去改变它，自动化去改变它。
前年我们内部就在提，叫做人工智能在科学研究领域的突破。比如说材料研究，过去大量做实验，要试错的。但现在我可以对这些结构等很多东西去做人工智能，去做仿真，去做预测，提升我的准确率。我不用去筛选1万种，我只要最后人工筛选50种，做实验不需要做1万种而是50种，降本增效非常典型。
比如在材料的合成过程中，很多都是自动化的系统，我可以去调节它配方的各方面，也让合成过程变得很快。所以这两个助力，我觉得会让中国在某些细分领域里面，会有一些赶超的机会。
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