隨著大數據、人工智能、物聯網等數字技術的發展，生產過程當中的數據被有效提煉出來，形成可以指導經濟生活的可用信息，這些信息形成了新的重要的生產要素，幫助我們把生產過程變的更加高效。

  整個數字化對于產業有什么大的作用？從一個非常直觀的角度看，可以幫助我們把一些傳統的資源做更好的配置，提升經濟生活效率降低生產制造成本。

  我們團隊通過大量產業歷史的回溯和推導，作為產業數字化投資的指導框架，來篩選投資標的，尋找投資拐點。行業拐點有可能會出現在以下幾種情況：

  第一，架構升級帶來的系統重塑，為整個產業帶來變革，為一些產品帶來創新。

  第二，技術突破拓展應用邊界，基于不斷向前發展的科技，把產品成本降下來，能夠拓展更大的應用邊界。

  第三，數據積累打通業務閉環。上述技術發展基礎可以產生更多的場景數據，這些數據積累幫助我們在生產過程當中實現自動化的判斷、預測甚至生成，以實現業務閉環。

  基于這些拐點，我們投的項目價值產生在哪里？

  第一，生產力的釋放，到底釋放了多少之前沒有被釋放的生產力，最直接的表現就是節省了多少成本。

  第二，生產關系的重構，通過數字化的手段重新梳理人與人、人與物以及與外界的關系。

  所以數字化企業的價值，可以看企業幫助客戶釋放了多少生產力，幫助產業重構了多少程度的生產關系。

  1►「智能制造方向的數字化」

  自從工業4.0提出來后，大量創業企業參與進來，逐步實現了工業制造領域相對單一環節或者局部過程OT技術驅動的自動化、DT數字驅動的數字化和AT認知驅動的智能化。基于OT技術，幫助人類跳脫繁重、單調的體力勞動；基于DT技術，實現生產過程中的數據采集、分析和反饋，輔助決策；基于AT技術，讓機器逐漸具備“思考能力”，替代人類決策。

  基于OT、DT、AT三T融合激發數據流動這樣的基礎，整個工業數字化需要更向前一步把整個智能化、數字化、自動化打通。工業場景非常注重的是專家的知識，與專家知識融合形成的新知識沉淀到設備以及數字化工具中，加速知識的重用與共享，以此構建新的生產力和生產關系，這是工業數字化比較大的趨勢。

  從具體環節來講，我們按照環節覆蓋程度分解為車間/工序級、工廠級、生產全生命周期和全產業鏈級別，按照功能實現分為數據采集、數據平臺和數據流通協同來看，大部分企業集中在車間/工序級和工廠級的數據采集和數據平臺，針對單點智能和局部智能兩個環節做解決方案和產品。基于這樣一個基礎，逐漸往全局智能、行業智能方向發展，我們會沿著這樣一個思路尋找更多能夠實現全局智能、行業智能的標的。

  再從具體應用呈現來拆分，數字化可以在設備工藝、管理流程和生產服務三個維度實現描述、判斷、認知和預測的功能。像設備可視化、遠程維護、預測性維護、庫存優化、CV質檢等應用上已經涌現出來很多優秀的創業企業。我們會從最終實現C2M和機器全面替人的路徑上倒推尋找合適的標的。