白金分析師趙曉光最新對話：未來科技產業的主線到底是什麼？信息化對應的是多個千億級別的市場

“2020-2021年處在一個非常重要的分界點，這個分界點是處在移動互聯網的浪潮向下一個浪潮承前啓後的一個點。”

“在過去十幾年，智能手機幹一個事情就是把所有的功能整合在一起。但我們認爲“天下大事，合久必分，分久必合”，未來智能產品它又會處於一個“分”的階段。

“對於一個卡車業主來說，他每年車載一個巨大的運輸量，很多都是值錢的貨物，他一年願意爲這樣的服務，提供大概2萬塊錢的服務費。但中國大概有3000萬輛卡車，所以這個行業的信息化，是一個6000億的市場。”

“接下來做投資更值得把握的是，把技術與行業應用結合的領域，主要包括兩類：

第一類，提供行業應用解決方案的，比如提供從物聯網到行業深度結合的方案的。

第二，各個傳統行業中，利用數字化技術不斷鞏固自己的影響力的公司。”

“我覺得在所有的數字化的角度，

第一，攝像頭能夠捕捉到數據肯定是第一位，是信息含量最有價值的。

第二，也是最難的，跟行業差異化結合最緊密的。

舉個例子，“一個人舉着手”這個事情在不同行業中代表不同的意義。可能在治安行業是在阻止打架，在這個交警行業是在指揮交通，在建築行業是在工作，在教育行業是在提問題。一定要把“舉手”這個動作與行業應用結合，然後才能進行更好的反饋處理。”

以上，是新財富白金分析師、天風證券副總裁、研究所所長趙曉光，日前在中信出版集團和清華五道口共同舉辦的“微軟X清華五道口：2021的宏觀形勢和數字化機遇”線上視頻會議中，分享的最新精彩觀點，主持人是清華五道口“數字中國”企業家課程項目主管。

趙曉光詳細分析了移動互聯網時代留下的三大紅利，在他看來，過去十幾年，智能手機把所有的功能整合在一起，而未來智能產品又會處於一個“分”的階段，因此像是耳機、手錶、電視和AR等將引領整個消費電子硬件終端的全面創新和多點開花。

同時，他還談到了未來會進入精準數據時代，即數字化轉型將是各個行業的重點。他以卡車和建築行業爲例，這兩個行業的信息化對應的都將是千億級別的市場空間。但他也指出數字化轉型的痛點，即如何對不同行業進行精準定製。

此外，趙曉光對於數字化的投資機會也給出了明確的分析判斷。

聰明投資者整理了趙曉光的個人主講和對話全文，分享給大家。

2020-2021年

處在移動互聯網的浪潮向下一個浪潮承前啓後的分界點

總的來說，2020年的關鍵詞是：疫情+貨幣化+信息化。

我最大的一個感受就是，以前我們總覺得大企業做大之後成本會越來越高，主要問題就是做大之後，它的管理半徑超出了。

隨着信息化展開之後，這幾年大企業的優勢會越來越明顯，就是因爲信息化降低了溝通成本和管理成本。所以大的宏觀角度，就是這三個關鍵詞。

如果站在整個行業趨勢的角度，2020-2021年處在一個非常重要的分界點，這個分界點是處在移動互聯網的浪潮向下一個浪潮承前啓後的一個點。

所以我們可以看到，在過去十幾年，全球科技行業最大的一個趨勢就是移動互聯網，以蘋果開始，然後發明智能手機，帶動了整個中國的供應鏈崛起，中國供應鏈的崛起又帶動了中國自主品牌手機的崛起。

手機在從硬件到軟件，建立非常好的從硬件基礎到信息化的基礎，包括整個做信息化的方法論，這是一個非常重要的點。

移動互聯網留下的三大紅利

未來應用端會進入一個去品牌化的過程

很多人說移動互聯網的浪潮已經結束了，大家覺得應該直接討論下一步，比如人工智能、物聯網、邊緣計算、網絡切片等各種新技術、新應用。

但如果回到這張圖，我們可以看到，整個移動互聯網的浪潮，還是留給我們三大紅利。這三大紅利在未來比較長的階段，還是有非常好的機會。

剛剛講到移動互聯網的一個特徵，就是打下了非常好的硬件基礎和系統架構的基礎，在應用上打下了非常好的數據基礎和方法論。

同時，帶着中美兩個大國在產業的崛起，重塑了全球製造業科技行業的分工。

移動互聯網給我們留下了三個紅利：

第一個紅利，對中國來說，藉助移動互聯網浪潮崛起，我們可以看到，一個蘋果手機的每一個模組和環節，都是中國企業佔據第一第二這樣的壟斷位置。

在製造業端，模組產業的發展，爲上游材料、設備、芯片產業的發展提供了非常好的基礎。

經過廣泛的調研，我發現在材料、設備這個領域，中國確實開始出現一批優秀的企業，無論它來自於原有產業的孵化，還是科研的轉化，在材料設備領域，我們可以看到中國的崛起。

芯片領域更不用說了，我們知道芯片未來是與行業應用緊密結合的，所以在技術之外，本土化的服務能力也是非常重要的。

在橫向角度，我們可以看到，智能手機的製造能力，開始往汽車行業複製。

這是一個完全可以copy當年智能手機的發展路徑，當年蘋果帶動中國產業鏈，中國產業鏈賦能中國的手機廠商，特斯拉帶動中國的汽車供應鏈，以新能源電池爲代表，包括汽車精密製造，這些又賦能了中國本土的造車新勢力。

在智能手機之後，我們可以看到智能手機實際上幹了什麼事情。智能手機之前，我們有各種不同的電子終端，有 Mp3、 U盤，PSP、照相機，各種的智能終端。

智能手機幹一個事情就是把所有的功能整合在一起；

所以在過去十幾年，我們手頭的設備就只有一個智能手機了。但我們認爲“天下大事，合久必分，分久必合”，未來智能產品它又會處於一個“分”的階段。

智能手機本身有一個非常確定的趨勢，隨着5G的發展，它進入一個雲的方式，包括我們玩遊戲，都會變成雲端化，存儲、計算都在雲端，手機就會變成一個更好的輸入輸出的平臺，就是更好的輸入技術創新。

第二個紅利，在智能手機之外還會有4個趨勢，第一個就是耳機的智能化，第二就是手錶的服務化，第三個就是電視的社交化，第四個就是AR的加速化。這些會引領整個消費電子硬件終端的全面創新和多點開花。

第三個紅利，過去應用端最大的一個浪潮就是電商，

電商主要幹一個事就是去渠道化的過程，那麼我們認爲，未來會進入一個去品牌化的過程，進一步提升用戶的福利。

未來整個科技行業有一個統一框架：用數據思維

未來會進入精準數據時代

那麼未來科技產業的主線到底是什麼？其實這個主線已經在過去的一年悄無聲息的展開了，各行各業都進入這個階段。

比如養豬行業，現在養豬行業已經進入一個非常快速的信息化過程，每隻豬的耳朵上打一個豬釘，通過體溫、運動和豬的叫聲，來測試並精準知道豬的身體狀態，有沒有生病，有沒有得豬瘟，再加上攝像頭進行深入的跟蹤。

所以在這個過程中，我們會聽到各種新的技術名詞，未來到底是什麼？如果講一個詞，未來就是人工智能，人工智能能不能代表未來的統一的框架？

我們認爲，未來無論是在to c還是to b行業，整個科技行業有一個統一框架，就是用數據的思維去看。

所有的信息行業本質上就幹3個事情：獲取數據、處理數據和輸出數據。

如果從這個角度看，我們把數據分爲三個時代：

第一個時代叫泛數據時代，典型代表就是以經驗爲核心。

工程師、醫生、老師、市場人員hr等，都是以有限的經驗爲核心。

隨着移動互聯網浪潮，一些行業開始進入大數據時代；

大數據的特徵是什麼？

不是以某個人的經驗爲主，它有更多的數據樣本，這叫大數據時代。

未來隨着5G的發展，未來整個人類，無論是c端還是b端，進入一個終極時代，就是精準數據時代。

我們認爲，精準數據會重塑產品，從定義、研發、生產、銷售服務的全過程。

以搜索行業爲例子，最早做搜索的人，搜索工程師可能根據自己的經驗，確立一個搜索，應該得出什麼樣的結果，這就是典型的泛數據。

比如都去搜微軟，他覺得應該搞一個什麼樣的算法，來得出相應的數據。

從谷歌開始，就進入一個大數據時代，它一看100萬人搜索微軟，20萬人打開的是這個網頁，這個網頁就應該排在第一個，10萬人打開的這個網頁，這個網頁就應該排在第二個，是這樣的大數據思維。

未來的搜索是什麼？一定是精準數據的思維。

如果是個大學生，要搜微軟，我可能要看一些求職的機會；如果是企業家搜微軟，可能是看一些採購IT服務的機會，每個人根據精準的需求，可以產生精準的結果。

這就是我們講的三個數據時代，從泛數據到大數據到精準數據，我們可以看到，無論在c端，人的主要的需求，衣食住行、喫喝玩樂、教育、健康、社交，還是在b端，各行各業的每一個環節和每個部門，我們認爲都會進入一個精準數據的時代。

精準數據時代由4層樓構建：

5G、物聯網、人工智能、數據和各行業精準結合

精準數據時代的邏輯是什麼？我們認爲邏輯是由一個4層樓的大廈構成的，這個大廈是一環扣着一環。

第一層樓是5G，所謂精準數據，它要求數據在空間上是全面的，在時間上是及時的；

而5G正好提供了這樣一個精準數據的基本要求。就像高速公路，要有一個足夠快的公路，5G的建設從去年到今年，要逐步的開始，今年整個全國要建60萬臺小基站，就代表5G的浪潮開始了。

有了5G之後，我們就進入第一個過程，就是獲取數據，各行各業的物聯網，在c端可能是通過各種終端來獲取數據，在b端，工業領域就叫工業領域的物聯網，交通運輸行業叫物流行業的物聯網，還有農業的物聯網。

爲什麼物聯網講了十幾年，現在纔開始？因爲有了5G，纔能有物聯網；

它必須要及時的數據，醫生做手術，如果數據不及時，它是無效的。

所以物聯網是重中之重，沒有物聯網，沒有拿到各行各業的精準數據，就沒有第三層樓——人工智能。

所以人工智能講了這麼多年，會發現只在人臉識別這些有限的領域應用，因爲物聯網還沒有開始，沒有拿到數據。

有了物聯網之後，第三樓就是人工智能。

我們的觀點就是，以雲計算爲代表性技術的人工智能，未來會在5G時代成爲主流。

無論是互聯網還是人工智能，它一定要與行業應用緊密結合，不同的行業一定是不一樣的。所以未來技術的核心是——能否更快的深入到行業中？

從行業中去到行業中來，這纔是一個最核心的，技術本身可能並不是最重要的，誰能夠以最快的速度瞭解行業、深入行業，讓數據成爲最核心的基礎生產力，誰就會勝出。

有5G、有物聯網獲取數據、有人工智能和雲處理存儲數據，

接下來是什麼？——把得到的數據與各行各業緊密深入的結合。

所以在過去一年，在物流行業、工業物聯網、農業、商業，以及金融行業，各個行業都已經展開了。

這個浪潮隨着5G的開始，就是未來10年最核心的邏輯。

問答環節

數字化轉型主要三大要素：

對應經濟效益、有信息化基礎、有資金投入

問：2021年，在哪些賽道上會有巨大的數字化轉型機遇？

趙曉光：在哪些賽道上，這要有一些要素。

第一， 在數字化轉型上，要立竿見影，要對應經濟效益的。

比如我們前期孵化的一個工業互聯網，在做大塊基礎件的領域，比如飛機、輪船、汽車、高鐵，這些大塊基礎件焊接的。

過去，這些大塊基礎件焊接是靠有經驗的工程師和工人去焊接，這種焊接就很難保證100%沒有問題，所以過去要不斷的測試，反覆的做，做出來的良率可能在60%~70%。

這個公司的團隊在西門子做了10多年的工業互聯網，他們非常瞭解自己能聚焦哪些客戶的痛點，所以他們就聚焦在焊接領域。

第一， 通過視覺的識別加算法，能知道焊接到什麼程度；

第二，逐步的用機器人焊接來替代工人的焊接。

做下來之後就發現，像商飛、中船，都主動積極來找，因爲可以解決他們非常重要的問題，大幅提高產品的良率。因爲良率提升了，成本就下降了，客戶願意付更好的價格。

所以我認爲，第一，在工業領域、金融領域能夠立竿見影，但有些行業的信息化效果一開始不是那麼明顯，那麼這就需要企業家下定決心不斷的投入，花費比較長的週期展開。

所以一定要很快的有經濟效益，因爲企業的核心還是追求經濟效益的。

第二， 這個行業有一定的信息化基礎，有一批懂信息化的人，這個很重要的。

如果這個企業本來沒有信息化基礎，沒有懂信息化的人，你哪怕用微軟最好的團隊來去幫他做，他可能都不會馬上有這麼大效果，因爲他內部接受不了、消化不了、匹配不了。

第三，這個行業確實得有錢去投入。比如傳統的塑料加工行業，這個行業特別細分，每個行業都垂直在盈虧的邊緣，它可能沒有資金投入，這也是不行的。

數字化轉型的最大痛點：

對不同行業進行精準定製

問：具體到這些賽道里，真正去發展數字化轉型，最大的難點和痛點是什麼？

趙曉光：如果要進行深度精準化的數字化轉型，它確實需要比較強的通信基礎、信息基礎、數據基礎，因爲數字化一定要做到全面及時，如果只是拿到一部分的數據，數據不完整，可能對整個生產管理都是一些負面影響。

所以企業如何深度擁抱數字化，能夠有決心，有比較好的數字化轉型提供者，針對這個行業的特點，提供定製化服務。

我們知道每個行業是不一樣的，比如機器人領域，哪怕在b端，面向各個行業，它要根據這個行業的應用特點、管理流程、業務模式，對他進行定製化的數字化方案。

所以在這個過程中，一方面，要有數字化的服務提供方，不要拿一個普適技術，比如一個芯片加一個服務器就拿去用，我覺得這是完全不可能的。

我們過去在做管理行業機器人的業務孵化，它主要是聚焦於做監獄管理人員、看守所管理人員，你會發現，哪怕在監獄也是不一樣的，怎麼讓這個領域走向科學化、透明化？一定要非常瞭解業務流程、行業特點，在各個行業都是不一樣的。

比如我做製造業的工業物聯網方案，這些行業跟化工行業、電子行業，一定是千差萬別的。

所以在這個過程中，服務的提供方要有針對不同行業深度定製的能力，服務的接收方也要敞開他的企業，如果別人給你提供服務了，你藏着掖着，還不想讓自己所有東西都敞開，那這個事就沒法展開了。

所以這個領域中，最大的一個難點就是行業的特點不同，一定要根據不同的特點，深度定製。

信息化對應的是多個千億級別的市場

問：剛纔講到了數字化轉型當中遇到的一些難點和坑，我們有哪些經常會碰到的一些值得借鑑的經驗，可以跟大家去分享。無論是大型企業還是中小型企業，有哪些需要讓大家去學習和深入瞭解的內容？

趙曉光：我就說一個案例來說，中國有卡車行業。卡車業主最care的不是車，而是貨物，

所以卡車業主過去有很多痛點：

第一個痛點，駕駛員有沒有酒駕、不當駕駛、疲勞駕駛；

第二，貨物有沒有丟失、有沒有被調包。

現在就有一個創業企業跟一個龍頭上市公司合作，在駕駛室和車廂裏各裝一個攝像頭和傳感器，通過人工智能的視頻分析和其他數據的提取，可以及時的去監控駕駛員，

他如果老眨眼，有睏意了，就會強制要求你去休息，或者有酒精的味道，就不允許你駕駛。包括一些錯誤的操作，結合起來進行分析。

第二，對車廂的貨物進行物聯網的跟蹤。

對於一個卡車業主來說，他每年車載一個巨大的運輸量，很多都是值錢的貨物，他一年願意爲這樣的服務，提供大概2萬塊錢的服務費。但中國大概有3000萬輛卡車，所以這個行業的信息化，是一個6000億的市場。

所以我覺得這個行業其實應該遠遠比大家想的要大，而且實實在在解決了問題。

第二個再和大家說說建築行業，

中國建築一年大概1萬億的收入，他有上萬個工地，每天在同步展開，過去他對人員、施工質量的管理，靠現場的管理，比如不戴安全帽、違規操作、偷懶等、建築的品質有沒有出現問題等等。

現在建築行業也開始信息化的投資，中國建築規定一年在這方面的投資，每年不超過收入的兩個點，每年大概有200-300億的投資，這只是一個龍頭的投入。

第一，它通過視頻方式，對工人的行爲進行監控，再加上一些硬件的手段，比如光伏識別器，就可以知道技術質量，再進行監控。不會像過去，一萬多個工地，也沒法進行監控。

過去我們的信息化只是佈局了一個信息化的網絡，但是很多處理的環節還是靠人工的。在以前的交通領域，信息化的處理還得靠人去盯着。

現在整個建築行業的信息化也在發展。我們粗粗算下來，

建築行業信息化一是來自於建築公司，

第二是各市各地的住建局也要對工地、房屋進行遠程的可視化的檢測。

比如去年中國南方不少地區發生水災，出現了很多危房倒塌事故、橋路斷裂的事故，就要對這些建築進行延伸的檢測。

這樣算下來，這個市場應該是在2000億的級別。大家可以看到，傳統的卡車運輸行業、傳統的建築行業都已經開始擁抱信息化的浪潮。

我舉兩個例子是想說明:

第一，很多行業的信息化的空間比大家想象的要大很多，並不是大家想的幾十億、一兩百億的市場。

第二，我覺得每一位企業家都要有危機感，要加強信息化的投入，以及對應的人員建設。

你去看互聯網企業，它們不僅僅是在用一種信息化的方式和思維在管理，它們的核心還是運營能力、員工與信息化的緊密結合的能力，這是完全不一樣的。所以我主要想以這兩個案例來說明這幾個問題。

問：你剛纔講到這兩個案例有一個共同的特點：都是在大市場當中的大需求場景，做大的投入。所以，對於中小型的企業來講，他們去做數字化轉型應該是什麼樣一個路徑？有什麼可以值得借鑑的經驗嗎？

趙曉光：對創新企業來說，我覺得核心就是企業主要面臨的幾個問題：第一是產品定義，第二是產品的研發，第三是產品的生產製造，第四是產品的銷售，第五是產品的服務。

企業的管理無非就是圍繞這幾個環節，形成一個流程的運營體系。對中小企業來說，應該還是回到問題的本質。

數字化轉型方向的投資應關注兩類：

提供行業應用解決方案的公司

利用數字化技術不斷鞏固自己的傳統公司

問：很多人說2021年應該是數字化轉型的一個元年，從投資的角度來看，你認爲應該關注哪些行業、哪些賽道、哪些技術？

趙曉光：第一，從分工環節的角度來看的話，我認爲可以分兩種：

一種是做核心技術的，

一種是做核心技術與行業應用結合的。

核心技術這個領域有幾個特點，第一個特點就是高度集中。

一些核心的硬件技術也好，軟件技術也好，它一個很大的特點就是不斷增強規模壁壘。而且隨着規模做大之後，它的數據越多，用的人越多，技術的優勢會越來越明顯。

所以在這個領域中，我覺得基本上盯龍頭企業就夠了，不太會有很小的企業再出來的機會。因爲它的研發壁壘不斷增強，有數據形成的規模優勢。

第二個特點是，技術是不可預測的，技術的趨勢會不斷變化。

所以我個人認爲，接下來做投資可能更值得把握的是這些把技術與行業應用結合的領域。它主要包括兩類：

第一類就是提供行業應用解決方案的，比如提供從物聯網到行業深度結合的方案的。

第二是各個傳統行業中，利用數字化技術不斷鞏固自己的影響力的公司。

這一點也是非常重要的。過去很多中小金融公司可能有渠道的優勢，有本地化的優勢，但以後沒有這種技術能力就沒法比，因爲靠人管理是肯定不如靠機器管理的。

所以我比較看好的這兩類機會，

第一類，利用核心技術做二次的行業應用、提供信息化解決方案的公司；

第二類就是去積極擁抱這些領域的公司。

具體到行業的話，其實前面都已經我們都探討過了，比如說剛剛講到的金融、醫藥、教育這些行業。其實我覺得信息化應該是一個各個行業都在同步推動的過程。

數字化轉型在各賽道中的應用經驗：

捕捉數據&和行業差異化最緊密結合

問：你剛纔也講到各個傳統行業會找到比較好的機會點。其實現在看到，數字化轉型在各個行業的賽道當中的應用，能體現出特別好收效的，目前還不是特別多。你有哪些成功的案例經驗可以給大家分享？你覺得在這些領域賽道中，如何能快速做好？

趙曉光：我覺得工業領域比較典型。第一，工業領域比較迫切地需要數字化轉型，而且展開的過程是比較快的，很多製造業競爭比較激烈，新技術帶來的效果會更加明顯。

第二，一些電子製造業本身也有 IT的基礎，有團隊可以更好地去對接這種技術，包括製造業的各個環節的管理、檢測、研發以及人員的管理，我覺得這部分應該也是比較快的。

另外，在商業領域我們也看到了一些公司，利用視頻技術、攝像頭對整個商場進行大數據的分析，幫助商場更好地做好店鋪的管理、客戶的導流，這也是比較典型的。

總的來說，我個人覺得在所有的數字化這個角度，

第一，攝像頭能夠捕捉到數據肯定是第一位，是信息含量最有價值的。

第二，也是最難的，跟行業差異化結合最緊密的。舉個例子，“一個人舉着手”這個事情在不同行業中代表不同的意義。可能在治安行業是在阻止打架，在這個交警行業是在指揮交通，在建築行業是在工作，在教育行業是在提問題。

一定要把“舉手”這個動作與行業應用結合，然後才能進行更好的反饋處理。

問：農業領域的數字化有什麼難點和機遇嗎？

趙曉光：農業領域其實很簡單。過去它特別分散，而且整體生產力是比較落後的。

但是現在的農業領域，我們看得到積極的現象，比如養豬行業經過這幾年洗牌，已經高度集中了。

過去中小養殖場越來越多地被這些幾個大的巨頭給壟斷了，壟斷之後他們就有足夠的這種動機和足夠的實力，在信息化上投入。