“未来产业”距离当下还有多远？

“未来产业”，是指引领重大变革的颠覆性技术及其新产品、新业态所形成的产业，具有高成长性、战略性、先导性等显著特征。国家“十四五”规划和远景目标纲要提出，要在量子信息、类脑智能、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能等前沿科技和产业变革领域，组织实施未来产业孵化与加速计划，谋划布局一批未来产业。企业应当如何提前布局，赢得未来？

11月9日，在上海举办的2023年《财富》中国500强峰会上，《财富》中国新媒体执行副主编杨安琪，与联想创投集团董事总经理、联想创投加速器总经理梁颖、未米生物科技有限公司董事长、首席执行官许洁婷，以及梅卡曼德机器人科技有限公司创始人兼首席执行官邵天兰，就相关话题展开了对话。

以下为编辑后的对话实录：

杨安琪：首先请问三位，我们如何定义未来产业？

梁颖：今年基于行业的一些分析，我们关注几个大方向。首先是算力，或者称之为新型计算。人工智能（AI）机器人非常火，所有未来的应用计算都是基于计算平台的，我们坚定地认为，新型计算一定是未来国家竞争战略，和未来所有设施的基础。

基于此，我们关注了很多新型计算，包括类脑计算、光计算、量子计算，还包括可重构等新技术。这一领域是联想创投在未来科技领域最关注的一个赛道，这是我们的主赛道。

看向科技的未来时，我们有一个“投资原始创新”的概念。在这方面，我们目前在关注一些细分赛道，其中一个赛道叫“AI for Science”，AI在科学研究领域的应用。其实AI在很多行业已经得到广泛应用，过去五六年，我们看到了发展的机会。在未来的科研领域，我们可以看到AI重新定义科研新范式。

在过往的科研中，人们经常期待于顶尖科学家的灵光一现，在某一天突然发现一种新材料或新分子。其实AI在背后是可以做计算的，比如机器人自动化设施，可以加快科研速度。过去可能需要10年时间才能研发出一种新材料或新药品，而未来5到6年就可以做到。

我们还关注生命科学赛道，我们认为未来人类疾病的终极解决治疗方案一定是CGT(基因细胞治疗)。所以我们相应布局了一些项目，其中除了新疗法，还有包括基因测序、基因编辑、基因合成等在内的工具设施，和软件基础架构。

从生命科学延伸，我们看到一个新机会，我们称之为“合成生物”，它是用生物的方法做物种的合成，我们认为，这在未来可能会有更大的市场空间。可以想象一下，人类社会中我们能够接触到的各种物质、物种，可能未来70%以上都会由生物来合成。这背后需要基因细胞编辑的新技术和工具作为支撑。

我们可以看到，过往几年，中国科学家在全球首次用二氧化碳合成淀粉，用二氧化碳合成石油。我们认为，合成生物是从最基础的材料层面的彻底变革，当变革发生后，整个世界会发生很大变化。过往困扰人类的粮食问题都能得以解决。

许洁婷：在我的理解中，“未来产业”指的是现在还在孵化阶段、还在探索的、目前规模尚小，但未来可能发展成为国民经济重要支撑和巨大推动力的产业。未来产业，可能现在还是一粒种子，未来会成为一片森林。

我所在的赛道是生物技术。美国白宫政策办公室认为，生物技术是未来产业中的一项。中国国家十四五规划了九大战略新兴产业，生物技术就是其中之一。由此可见，生物技术是比较重要的。

我们在探索如何用生物技术手段，推动种业更快地更新迭代。我们公司名字是“未米”，意思就是未来的米、未来的粮食，我们致力于将生物技术和精准育种技术应用在现代农业上。我们一开始就建立了20种作物的基因技术平台，这一技术能力当时只有像先正达、孟山都这样的跨国企业才具备。他们的技术是封闭的，不对外开放，但我们的技术是对外开放的。我们极大促进了国内科研在基因研究上的进程。

如今近50篇国内发表的SCI论文都标注了未米的工作，这种开放的技术合作机制，相当于我们不是一个人单打独斗，而是一群科学家一起往前走，所以技术相对其他机制会更快、更有创新力。现在我们有大数据种子资源、自主知识产权的基因编辑技术，还有受行业认可的AI算法。

邵天兰：我看到非常清晰的未来，每个行业都会被机器人改造，都会大量使用机器人。比如农业中，现在有无人拖拉机，有机器人进行播种、打农药、收割。第二产业中，比如汽车、家电、锂电、光伏、工程机械、钢铁行业中，那些很肮脏、很危险、很枯燥的工作可以由机器人来完成。在第三产业中，服务业已经开始有机器人的应用。大家有时会看到机器人卖冰淇淋，这是服务业里机器人的初级形态，除此之外还有交通运输领域的应用等。

每个行业都会被智能机器人改造，就如同曾经每个行业都被互联网改造了一样。不管是500强企业，还是小吃店，如今已经完全互联网化了。过几年，大家使用机器人，就像今天使用互联网一样，是非常习惯的事情。使用机器人就与使用互联网一样，是一个基础设施。这件事情在快速发生，我们正在推进。

杨安琪：梅卡曼德在做“AI+3D”，机器人为什么需要3D视觉系统？AI如何加上3D？

邵天兰：3D视觉是最自然的，自然界几乎所有生物都具备，比如人类是一个被动双目的视觉系统。空间中一个刚性物体有六个自由度，比如说一架飞机有经度、纬度、高度，加上俯仰、滚转和偏航角，天然就需要六个自由度，在三维的空间里来做这件事情。所以只有一个2D视觉的话，我需要加上三个额外的约束，再解额外三个约束才能做到。

三维视觉是最自然的一个解决方案，以前没有用到，无外乎因为它的性能、成本以及部署有门槛。三维视觉和AI，是生物界所有的智能体，比如从猩猩到人，给我们的一个最基础的答案。无论从数学原理，还是从生物学的参考来看。如果我有其他答案，反而需要去论证，这件事情在我看来是最简单的。

杨安琪：机器人肯定会越来越像人，加上AI后，它会有自己的思考系统吗？

邵天兰：智能大概有几个层次。最底层的层次是识别事物；再往上一层，它可以进行一些规划，比如怎么运动，怎么抓取；再往上一层，它可以理解复杂的任务，比如，我拿着说明书或图纸，就知道如何完成任务；再往上一层，它能理解更抽象的任务，比如如何为公司产生效益，如何把环境布置。如此层层往下，每一层都有很多智能。

大模型，特别是多模态大模型，让我们有机会往上面第一层、第二层去看了。我们已经在下面两层半做了大量工作，多语言大模型、多模态大模型有非常好的进展。所以我对机器人的未来，甚至比对人类的未来还要乐观。

杨安琪：现在有种说法，种子就是农业领域的芯片。许总，我们该如何理解这句话？

许洁婷：确实是这样，这是袁隆平院士提出来的。种子是农业的芯片，种子非常重要，它是农业生产的根基。从历史上看，比如清朝时，人口从7000万暴增到4个亿，其中一个重要原因就是引进了土豆、番薯、玉米这样高产的作物，能养活更多的人。

另外，从产业上看，中国是大豆的故乡，我们有5000年的栽培历史，基本上其他国家的大豆都是从中国引过去的。从18世纪开始，美国从中国收集了很多大豆品种，但因为美国的育种技术比中国更先进，所以美国和巴西现在的大豆产量比中国要高一倍。这就打击到了中国的大豆产业。所以中国的大豆现在90%都是依赖于进口。一粒种子能改变一个世界，所以说种子是非常重要的。

我们每个人都要吃饭，饭碗要牢牢端在自己手里，所以对生物育种这方面，国家也是非常重视的。

杨安琪：一谈到芯片，大家就会联想到很高的科技含量。我们如今的育种工作应用了哪些高科技技术？

许洁婷：AI有用到。我们在研发过程中，很多技术都被逐渐地结合进去，传统的育种大概需要8年，而在先进的基因编辑技术、分子辅助技术、高通量的测序技术等加持下，我们可能可以将育种进程缩短到2年左右。

育种说起来其实很简单，从一个非常大的群体中海选，从中选到一个最好的。在这一过程中，像智能装备、机器学习、3D识别等技术，也可以应用到育种中去，减少育种工作量，加速进程。

杨安琪：梁总，您之前有一个观点叫“硬核科技的浪漫投资”，什么是浪漫投资？联想创投都投了哪些浪漫的事业？

梁颖：联想创投团队来自联想研究院，从研究院转来做投资时，我们坚定投资早期的原始创新。内部叫投资的“二八原则”，我们每年会把20%的精力放在原始创新的赛道。

投资科技的风险极高，周期非常长，而要投原始创新的周期和风险更高。我们叫高风险、高回报的投资。不能按照传统VC的思考模式来评判早期原始创新，所以我们内部构建了一套关于原始创新的方法论，可以与大家分享。

第一，原始创新的赛道选择，上天入海、可控核聚变都是我们在看的方向。我们认为，原始创新来自于顶尖高校，所以我们与很多顶尖高校建立了长期战略合作，很多院士专家是公务委员会的成员，每年我们会与他们做很深的研讨，然后去分析和判断未来产业，以技术、产业，和政策为变量，判断科技成果转化的时间节点与商业落地路径。

第二，我们每年大概花3个月时间，不投任何项目，只做行业。这个过程中我们会与教授专家和行业交流，去分析思考，并建立自己对行业技术的判断，形成思想灯塔，指导未来1年的投资。

通过这些，我们会理清新技术商业化的时间节点，和商业化落地时应选择的赛道。

杨安琪：如何平衡回报周期长和投资创新技术的关系？

梁颖：我们不是百分之百全投原始创新。我们对原始创新有一定包容度，接受它的长周期和风险。我觉得这是很多机构做不到的，但我们是可以做到的。

我们做了20多年的研究院工作，涉及很多成果转化，有成功有失败，投资时可用同样的方法论去做。早期原始创新的项目，我们叫联创Model，Co-found Model，会与科学家们一起探讨，原始创新科技如何落地，帮他们搭建团队，帮他们解决商业化过程中的问题。

我们最早做了比较深入的工作，现在已经形成了新的科学家，加联想的产业资源，加上政府网状的孵化Model，这种Model下，在关注的赛道中，我们会选择顶尖的科学家，他们一方面具备领先技术，另一方面也有很好的商业化思维。

杨安琪：许总，融资历程难不难？原始创新的挑战有多大？

许洁婷：现在的融资环境比较有挑战。但我们所处的行业是未来产业，大家比较重视。上一轮融资还比较快，因为投资方是我们一个项目下游的产业方，他们非常认可我们的逻辑，对他们的业务也有协同作用，所以一拍即合。随着今年生物技术政策利好加持之下，这个行业还挺火的。只是现在融资环境确实没有那么好，但是我们生物产业实际上是在爆发前期，未来的增长是可见的。

杨安琪：邵总，您说您公司的增长很多是在海外，请讲一下出海计划。

邵天兰：我们今年超过40%的收入来自海外，去年是20%，前年是7%，可以看到海外业务占比是快速提升的，整个公司的盘子也在快速提升，绝对值增长比例更快。

现在中国的科技公司出海竞争力非常强，因为我们有非常大的市场环境去练手，有好的工程师队伍，并覆盖了整个产业链。无论是镜头、电路板，或是芯片等，很多事情我们都可以快速地，且以合理成本去做。比如，大疆在无人机市场，360公司与GoPro这样的公司竞争。

我认为，中国科技公司走出去是很有竞争力的，而且也必须要走出去。中国14亿人，当然在80亿人的总人口面前只是一部分，但咱们有更好的供给。

出海有三个较大的难点：

首先，产品要非常好，因为出去之后，没有办法靠公司本地的服务来弥补。

第二，一定要具备全球管理的能力。比如像我们中国公司、日本公司、美国公司、欧洲公司，看起来会非常本地化，我们的日本公司看起来更加像日本公司。这对跨国公司来讲，尚且是一个难题，对我们这样小型跨国公司，“纳米版”跨国公司而言，是一个更大的挑战。

第三，要找到合适的商业模式，尽量借力于现存的东西，不要尝试以小体量的一己之力搭建整个管道。这方面在各个市场是不一样的。日本有很好的商社体系，但美国就没有。我们要在每个地方建立合适的体系，而不是一味按照自己的想法从头搭建，这几个难点还是需要去学习和探索的。

观众：想问一下梁总，您能举一个联想投资原始创新的成功例子吗？另外，原始创新占整体投资的比例有多少？又有多少在行业技术方面？

梁颖：这个问题蛮挑战的。原始创新的周期会比较长，现阶段要说成功与否，很难判断。

联想2011年开始做AI、计算机视觉，这个时间点我们投资了旷视。背后的原因很简单，那年研究院在做机器人，发现机器人对世界的感知来自于视觉和语音，当时联想建立了自己的计算机视觉和云的Lab。我们也投资了一些相关的项目。这是可能是我们投得最早的AI项目，AI领域，大概全球三分之一以上的华人科学家我们都投了。

现在要讨论AI的成功其实很难。随着技术不断演进，包括现在大模型的出现，我觉得技术还在不断螺旋上升，产业落地也在不断探索，原始创新不要指望5年或10年内就能成功。

我们投了一些很早期的项目。寒武纪是做AI芯片的，我们投资的背后逻辑是，未来中国一定要有自主可控的AI芯片，所以我们在很早期就投了寒武纪，连投了四轮。

我们在基因编辑、基因育种赛道布局了一些早期项目。很多还是院校出来的，比如，用生物合成的方式做人参、做玉米、做代糖，我们还投资了一家做种猪的企业。

为什么要说“浪漫投资”，浪漫在于坚定看好它的未来。这个过程也许要5年，也许要10年，但是我们还是会坚定地投资。我们希望与优秀的技术和优秀的企业家一起成长。

杨安琪：请两位创业者展望一下，未来10年，公司大概会发展成什么样？

许洁婷：未来10年的未米生物，在我心中，就是从育种技术到种植，到加工生产，到消费端的一家全产业链布局发展的企业。我们发展育种技术，颠覆传统加工，绿色节碳，给世界带来改变。

包括合成生物学，我觉得以后的产业可能分为两种，二元发展。一种是大多数，可以通过工厂工业生产，还有一种是一些工业生产的物质，包括酶制剂之类的，我们可以放在种子这个芯片里面，在地里面就能长出来。

邵天兰：10年之远我看不到，因为我们现在的增长速度大概在5年的尺度上，就是两个数量级的增长。如果要预测四个数量级的增长，我的大脑大概无法支持这个事情。

我们已经进入很多行业，机器人会在很多应用领域变成一个标准。这个事情的后续发展再能如何，我现在看不到，我只能说我们会在5年左右的时间内，让机器人的应用上升两个数量级，公司也会完成包括上市在内的一系列动作。

到时候机器人不再是那么高不可攀的东西了。如果在5年前让大家想象ChatGPT今天的样子，其实大家也很难想到。我们现在也面临同样的情况，因为泛计算机行业发展太快了。（财富中文网）

编辑：徐晓彤