編者按：清流資本在一般人眼中，是一個投的“妖”、“穩”、“準”的基金。這個“妖”的印象大概率來自于清流那些出色的TMT/大消費類portfolio們。但是清流資本還有硬幣的另一面--同樣出色的大科技類portfolio們。我們特意策劃了專欄系列“硬幣的另一面”，將通過清流合伙人和CEO對話的形式，講述清流資本和科技類被投企業發生的那些投資故事。今天，對話的主角是賓通智能CEO龔超慧。

賓通智能創始人兼CEO龔超慧

　　賓通智能（以下簡稱“BITO”）成立于2017年，定位是新一代先進制造工廠的智能大腦，這支由CMU（卡耐基梅隆大學）校友組成的工業領域頂尖團隊，已拿下商飛、臺積電、施耐德、富士康、米思米、中車、美的、格力等全球頂級制造業客戶，用一種野心勃勃的風格疊加腳踏實地的產品在定義“智能制造”。自成立至今，BITO憑借卓越的產品創新實力和深厚的商業項目落地經驗獲得多項行業權威榮譽/獎項：國家高新技術企業，上海最具投資潛力50佳企業，科技創業新銳企業，全球創新項目TOP20，人工智能領域-中國未來獨角獸之星等。

　　創始人龔超慧（以下簡稱“龔博士”）是卡耐基梅隆大學博士，主導過波音、寶馬等智能供應鏈與智能制造項目，博士后期間擔任富士康智能制造項目負責人，龔博士主攻人工智能方向，研究成果是“對復雜系統的多自由度系統的規劃與控制理論”，可以廣泛應用于各類制造業管理及機器人控制，并在世界各大學術期刊發表論文四十余篇，其中包括世界頂級期刊Science, PNAS等。

　　工廠的“超級大腦”

　　“BITO之于工廠，就是PC電腦時代的Windows系統、智能手機時代的iOS系統。”

　　清流：簡單說說BITO是什么？請用白話，謝謝。

　　龔博士：稍微生動一些，我們把一家工廠當成一個機器人，這個機器人會需要一個超級大腦，把它的手、腳、眼睛、身體全部都管理起來，BITO就是做這樣一個超級大腦的。用技術化的語言來講，就是一個操作系統級別的基礎軟件，能夠管理一個系統當中的所有軟硬件資源，去實現資源的調度、使用，來支撐和完成各類應用的操作系統。

　　工廠里面其實有多個部門，它的管理鏈條非常非常長，并且部門之間是緊密互動、甚至互相約束的。但過去由于沒有好的技術手段，要靠非常多的跨部門溝通、開會，形成一些 SOP 和決策機制，才能完成各部門之間的整體配合。此外，每個部門都有自己的應用軟件，比如銷售用CRM（客戶關系管理系統）、供應鏈部門用SCRM（供應商管理系統）、車間作業管理用 MES （生產執行系統），它們都是碎片化分離在不同部門，各自的軟硬件又不統一，其運作邏輯、機理和數據的交換不成體系，導致跨部門配合和整體效率非常低。

　　BITO做的操作系統，把所有制造業的管理過程和執行過程的數據和運算都放在一個底座上完成，它們全是打通的，然后在上面再去構建一個個數據應用的App ，讓它們之間進行數據的交換。

　　更直觀的類比，BITO之于工廠就是PC電腦時代的Windows系統、智能手機時代的iOS系統。

　　清流：工業領域過去沒有這樣的操作系統么？它的難點是什么呢？

　　龔博士：過去沒有。我覺得它是幾方面能力的要求。

　　第一，在管理科學層面，要先形成一種抽象化和通用化的管理體系，各類復雜應用場景的管理都做到標準化，這個難度很大。

　　第二，過去沒有像今天這樣發達的通訊基礎設施和計算基礎設施，講具體點就是 5G 、互聯網技術和云。所以過去想要去做這樣的系統，它的成本非常高。我們自己得去解決每個工廠里所有設備間的數據連接通訊，要去建自己的服務器集群，再要去部署大規模的算法應用。但今天，這些事情都不用自己做，比如說我們直接用 5G 通訊買一個物聯網模塊，數據就能接上來。我們直接用阿里云、華為云就能去調用云計算，然后直接用算法的微服務，就能形成彈性部署的大規模算法集群。

　　清流：5G、云計算這些其實是創業公司大環境上的改變，它帶來的是一大波創業公司的機會。那為什么是BITO？

　　龔博士：算法是我們最核心的能力。BITO最強的優勢是整個算法體系和算法模型。應用到場景里面，第一，我們怎么把一個制造業場景給它算法化、模型化，第二是怎么利用先進算法切實有效地去解決管理的痛點。比如計算要實時、計算要足夠的全局優化，過去沒有那么好的人工智能算法體系去解決這些問題。當然，能夠找到合適的應用場景，也是創業中一個很大的挑戰。

　　清流：你覺得BITO的終局是什么？

　　龔博士：我一開始定的BITO的使命是“科技挖掘人性無限美好”，我覺得科技最終還是為“人”去服務的。后來大家討論說這個太遠了，于是定了個中短期的是“普及智能制造基礎設施”。

　　從科研到創業，從美國到中國

　　“我覺得這是百年一遇的關鍵機會，可能是第四次工業革命，我一定得抓住這樣的一個機會。”

　　清流：為什么會想要從CMU的科研實驗室走出來去創業做這件事情？

　　龔博士：我覺得這個挺有趣的，我看到了制造業有一個底層模式的、被顛覆的革新機會。過去供給側推動的以產定銷模式正在變成需求驅動的以銷定產模式。自工業革命之后的幾百年，工業體系都有這樣一種底層思維模式，即追求規模化、連續化、流水線化生產，不斷地壓低成本。但是，今天互聯網的發展，讓消費側、需求側的這些需求和數據有更加便捷的手段直接連到工廠生產，那么就有機會由需求直接驅動、以銷定產的方式去改變整個制造業的模式。這是一種體系化的變化，本質是C2M化了。它是要整個社會商業的基礎設施發展到一定階段之后才能做的一個系統性的改變。我（當時）覺得這個時間節點剛好，就是現在。

　　清流：你是怎么觀察到這個變化的？

　　龔博士：一方面是跟我們的研究背景和做的課題有關。我們當時幫波音做供應鏈的一些管理算法，過程中我們發現，飛機的生產非常的定制、非常的柔性，它跟需求連接的非常緊密。而飛機的零部件非常多，要靠全球的供應商、全球的物流去完成它的裝配和生產，所以它的生產過程是非常動態波動的，既要實時跟供應商的交貨時間匹配起來，又要根據客戶的需求匹配起來。這個時候就發現它的生產制造模式必須是管理非常的動態、實時，才有可能去完成這樣的優化。

　　第二呢，我在CMU博后跟富士康合作產學研項目時有跟他們討論，富士康的核心能力是生產資源的快速組織能力和調度能力。生產工人，富士康可以去招、別的代工廠也可以招，包括原材料等也不是他們獨有。而富士康能夠快速組織這些資源去滿足某種生產需求，他們的敏捷性、速度、面向需求不斷調整的能力就變成一種全新的競爭力。通過和富士康的合作，也知道了我們可以用算法去讓生產速度變得更快、柔性變得更強。

　　創業之后，這個思考就變得更深了，我們發現，需求導向的行業更需要制造業變得更加敏捷、快速和柔性，這也是為什么我們決定把公司搬回了中國。

　　清流：你看到了中國的什么信號？

　　龔博士：我們把制造業分為研發型（例如特斯拉）、工藝型（例如臺積電）、服務型，中國的制造業是典型的服務型，它本質賣的是生產能力和組織能力，中國有敏捷的產業集群和柔性的生產組織能力；而中國智能手機的普及率更高，我們能夠捕捉到大量需求側的數據；加上技術的成熟，很多 AI 技術可以大規模應用到制造業場景了。這幾個 timing 剛好放在一起，我覺得這是百年一遇的關鍵機會，可能是第四次工業革命，我一定得抓住這樣的一個機會。

　　清流: 所以團隊里面沒有經過什么激烈的討論，大家就非常統一意見的回來了？

　　龔博士：討論其實是有，但大家的激烈討論的點并不在于我們是否相信這種產業鏈模式和 AI 結合的應用場景是在中國，而是有一些早期的合伙人更喜歡相對比較純粹的科研環境。而我覺得創業本質第一大邏輯一定是商業的底層思考，技術思考是去支撐這個商業的合理性的，不能把技術研究放在商業之上。所以我們還是決定把公司徹底 move back 回到中國。

　　科學家創業一定要親自去跑10次銷售

　　“如果我們的判斷和方式是正確的，那為什么我們自己連跑 10 個客戶卻一單都沒有成交？”

　　清流：從做科研到創業這個過程，有沒有一些經驗可以跟大家分享一下的？

　　龔博士：我覺得學術界出來的人，尤其是在學術界待得久、做得越成功的，（創業）越要小心一點。為什么呢？因為學術圈追求一種辯證文化，就說無論你的觀點對錯，都是要努力去捍衛的。甚至做 presentation 的時候最重要的環節就是 debate ，大家一定要全力去debate，因為只有辯證才能討論什么東西是真理。越好的學術越是這樣。但是，做法的對錯是技術上的，而客戶關心的是他這件事情的商業價值和客戶價值，這不是同一個問題。所以不能跟客戶去辯論該不該按照你的技術手段去做，而是說我們應該怎么讓客戶不需要感知到技術的手段，就能解決掉他的應用場景的問題。這種是一種工作模式的變化。

　　第二我覺得是 perspective（視角）的變化，一定不能只站在技術側的視角去考慮問題。科學家很容易站在技術視角拿著錘子找釘子。我們需要回歸到客戶的應用場景里面去，了解這個問題是什么，幫忙定義問題，這是一個“what”。然后，還要進一步去思考為什么會有這樣的問題？原因只是出在某個環節、還是可能是更廣泛的問題？一定要去直擊需求的本質，問“why”的問題。這兩者（what和why）一旦能夠連接在一起，這種能量是巨大的。這就要求我們更多的站在客戶需求的角度、應用場景的角度去考慮問題。直擊本質地把一類應用場景中背后共性的問題抽象的定義出來，而剛好手上的那把錘子能夠起到作用的時候，就能夠非常有效率地去解決一大類的問題。這時候科學家創業就能獲得一種其他人創業很難獲得的成功。

　　一開始我們也是很純粹的科學家視角，認為技術決定一切。到后來發現其實不是的，technology- product- solution - commercialization（技術-產品-解決方案-商業模式）這四個階段中間有幾個巨大的鴻溝，從技術到產品、到解決方案中間就有許多gap，對應的服務、marketing體系、客戶的education、training、打包等一系列的東西，然后再到怎么去 commercial，（解決方案）landing了不代表它在商業上效率足夠高，培訓能不能用更高效的方式去做？是不是應該有分銷的渠道、代理商的渠道？如何形成更好的分工才是大家都能有盈利的？跨越這幾大鴻溝，我們需要這些方面的人才補充團隊短板，并有很好的配合。

　　清流：那你自己是如何做到切換視角的呢？

　　龔博士：這個過程是痛苦的，因為要敢于自我否定和換位思考，但這是一定要去打透的。

　　相對理論化的方式是學習銷售的基本理論，我覺得銷售最重要的一句話就是“sell what to whom”（你把什么東西賣給了誰）。我們要思考怎么去定義“誰”，它背后有什么樣的共性？我們賣的是什么東西？只是賣技術、代碼、還是賣解決方案、賣整套的服務？一定要想清楚。這是理論化的，我們一定要用書面化的方式寫到紙上、電腦上，放在第三方視角去看這件事情，拋棄掉一部分自我情緒和自我執著，告訴自己我們可以按照一定的科學方法去思考清楚。

　　另外，還可以用結果歸納的方式。我覺得科學家創業一定要親自去跑銷售。如果我們的判斷和方式是正確的，那為什么我們自己連跑 10 個客戶卻一單都沒有成交？跑10個客戶不成交這是一種frustration（挫折）。第二種是同一個客戶跑了多次，為什么他還沒聽明白這件事情？第三種是明明我已經說服他了，客戶也認可了，但為什么讓他簽合同、催款這件事情就這么痛苦？

　　科學家會認為你（客戶）提出一個問題，我在技術上證明給你看這就是最佳的解決手段，你就應該被我convince（說服），然而事實上that doesn't work（不行）。如果一個科學家敢于去面對跑客戶不成交的frustration，并思考為什么不成交？到底問題出在哪？從而優化你的product market fit、銷售話術、營銷材料，這就是一種視角的改變——理解客戶是怎么想的。

　　其次，科學家很多時候放不下身段，他們會覺得“我的成本已經發生了，你必須付我這個錢，我還要給大家開工資。我是高高在上的科學家，應該別人 respect 我主動給我付款”。這事在商業里面不可能，因為大家都在優化自己的資金使用。科學家能不能放下面子去做這些事情，也是一種視角的變化。如果自己做不到也沒關系，我們可以找合伙人。而這時更容易找到一個合適的合伙人，因為深深地知道自己做不好這件事情，我們必須依靠合伙人。所以這時候跟合伙人的關系和配合才能更好。

　　清流：你真的去跑了 10 個客戶沒有成交嗎？

　　龔博士：不止，遠遠不止啊哈哈哈。

　　清流是能和科學家產生共鳴的投資人

　　“我們非常需要在早期還沒發光的時候，有一種底層的認可和底層認知共識，清流是更能夠和我們一起走得更加長遠和未來相伴而行的partner”

　　清流：我們dealteam說你的初次融資非常順利？

　　龔博士：對，成立就拿到富士康投資，因為在CMU合作期間他們就非常清楚我們在做什么事情，對于這個方向很認可，對于我們團隊的能力非常的認可，并且我們有之前在學術圈做項目的一些基礎積累，有很多的know how已經在里面了。當然我從辯證的角度來看，越是科學家創業的團隊，太順利拿到融資不一定是一件特別好的事情。我覺得投資人交流其實有一個非常好的作用，當然我指的是像清流一樣優秀的投資人，它是一個最低成本的試錯和調整的過程，創始團隊還A沒有思考清楚商業上的強競爭力和準備怎么做之前，跟投資人聊、被challenge，這是一種尚未付出實際成本就能夠得到反饋的一個很好的實踐。所以每一次跟投資人們聊，我都會辯證地復盤聊的這個情況。

　　清流：你還記得跟清流dealteam的第一次見面嗎？

　　龔博士：我印象特別深，還記得第一次見清流是兩年多前，當時我們在做 A 輪融資，在上海交大對面那個紫竹科技園，那天下了特別大的暴雨，后來送她們走的時候，整個路面上有很多積水，把她們送上出租車都得跳上去。然后在路上大家都還很興奮，她們上車后還在微信上繼續跟我聊，這個特別吸引我。

　　我覺得清流是能夠跟科學家型創業者形成共鳴的，愿意去深入思考第一性原理的邏輯——為什么這個事在商業上有巨大的價值？這就會讓我們有更加堅定的信心。尤其越早期融資的時候越是這樣，因為非常需要在早期這個東西還沒發光的時候，有一種底層的認可和底層認知共識，是更能夠一起走得更加長遠和未來相伴而行的partner——這是我對清流非常深刻的一個印象。

　　我后來才知道原來夢秋以前也是帶了幾千人的研發團隊，是非常了解技術的，考慮問題非常 sharp，當然后來接觸多了才發現其實她是非常nice且直接溝通的一個人。然后我就理解了原來很多的投資機構，它的文化、考慮問題的方式和它運作的mechanism（機制），其實也是跟它的創始人和核心管理人員是非常相關的，可能只是我們的業務形態不一樣，但任何一個organization（組織）它的這種文化的底層邏輯都是一樣的。

　　清流：是什么讓你決定要拿清流的錢？

　　龔博士：還是（清流）對我們這件事情的內部邏輯的認同，真的能夠理解為什么我們這樣去做，我覺得這個挺重要的。我們也聊了一些其他的機構，有一些投資人會簡單地把一些現象性的東西和我們做類比，例如認為我們只是做移動機器人或 MES 系統等等。功能上是有重疊，但其實本質都不一樣，就好比拿 iOS系統去跟一個 MP3 去對比，那價值肯定就被低估了。

　　我當時在思考選投資人其實就是要選 partner?，只是有些合伙人他貢獻的是時間和他的青春，有的合伙人他貢獻的是資金和他的認可。但不管怎么樣，核心大家是不是真的在合伙一起做這件事情，才是選擇一個投資人的底層邏輯。

　　我覺得能理解就是能理解，認知這件事情不是靠溝通一兩次就能夠構建起來的，形成共識的認知后，我們的行為表現和溝通的效率都是不一樣的。

　　清流：嘿嘿，你怎么知道清流get到你了呢？

　　龔博士：第一次見面跟清流的團隊溝通的時候，我們都是在聊非常深入的底層問題——這個業務場景為什么可被一個相對通用的算法去做標準化？而這個問題可以被持續挖深，我就知道她們是能理解并且聽懂了這個事情的。

　　這種認知的理解在去年我們的一次溝通中也體現得淋漓盡致！當時我們決定要進一步去放大在標準化這塊的投入，但就必須放棄掉一些短期增加營收的項目。一開始我還在思考怎么去和清流溝通這件事情，后來發現比我預想的順利得多，跟清流的投資人一說這個想法我就得到了非常強烈的支持，她們也覺得只有這樣才能跑得更快、形成更長期的一個增長，并且討論應該怎么樣去把這種標準化系統和底層系統做好，以支撐更多產品的應用。所以我們的討論沒有在 battle 該不該做這件事情上，而是在 battle 怎么沿著這個路徑做得更好上。對我來說，這種鼓舞和支持的力量是非常非常大的。

　　清流: 投完以后，哪個moment 讓你覺得清流這家機構選對了呢？（潛臺詞：請夸我們）

　　龔博士：我覺得清流投后這邊有挺多的協助的，包括幫忙找人、幫忙宣傳，曾有一篇清流 PR 的宣傳稿，讓我印象特別深刻。當時市場很難理解BITO到底在做什么，現在工業的智能化已經都是共識了，但幾年前大家還在思考和嘗試理解我們這種產品形態。我記得當時那篇稿子里，清流的投資人就給記者做了個類比，說可以把 BITO 思考成制造業當中的 Kubernetes——一個把計算資源虛擬化的操作系統，這個例子舉得特別好！當時我的共鳴感就特別強。因為我們就是要把一家家的工廠的能力虛擬化了之后接上線，然后形成這種柔性的供應鏈。所以這個例子是非常精準的，它在原理上都是實現這種物理資源的虛擬化，然后可以彈性的、柔性的使用一些物理資源。我覺得這樣的比喻太強了！說明她對這個事情的理解是非常精準的。

　　清流投資人說

　　中國作為世界工廠，工業制造一直是清流資本重點關注的投資方向。近些年隨著人口紅利逐漸消失，人力成本提高，很多企業面臨招工難；另一方面，隨著數字化、精細化運營成為品牌標配，前端的需求到后端的反饋更細分和快速。產品的迭代加快給后端供給提出更高的挑戰，簡單擴產能已經不能適應市場的需求。打通需求側和供給側，更靈活和柔性的響應訴求推動著產業鏈相關企業開始轉型。

　　在這個過程中，清流資本一直在尋找什么樣的企業會更快面臨這樣的轉型需求? 什么樣的技術和服務會為企業轉型的產生真正助力？在尋找過程中，我們把注意力逐漸集中到具備這樣特性的行業：客戶所在的行業的市場化程度高、競爭激烈、對精益運營有更高的需求，且更容易被數字化優先改造的行業。這樣的行業往往數字化需求最強，客戶痛點最深，對效率最敏感，也更愿意為效果買單。

　　離散制造就是這樣一個行業。隨著物聯網的快速滲入，我們也看到工廠的很多環節數字化和聯網已經相對容易和低成本，數據打通、串聯生產成為可能。加之其生產步驟一般較多，數字化和智能化更能幫助提高規劃調度和協同效率，所以我們判斷，離散制造對快速柔性響應有著更迫切的需求，市場體量也足夠大。所以當看到BITO的時候，我們也快速理解了他們的產品和服務正是我們在尋找的模式。

　　BITO創立之初就希望幫助離散制造業企業實現柔性生產，形成智能決策能力。通過智能排產優化“人，機，料，法，環”間的協同關系，并通過對廠內物流環節實現數據采集和精確控制，打通離散生產場景的各個環節，提高整廠生產的聯動性，實現高效率智能化的生產。基于此，BITO構建了實時排產產品、多機調度產品、單機控制產品，勾勒了從決策層到執行層的完整產品體系來服務客戶。建立工廠的數字孿生，以數據來驅動更高效的生產制造。

　　同時，BITO的產品基于對工業制造柔性需求的深刻理解，以數字機理模型為底層邏輯來構建工業智能操作系統，在底層的算法系統具備通用性，不同的工藝流程都可以標準化建模；產品和設備內的工藝環節解耦，只做工序間的鏈接和協同關系的建模。這個特性使之容易形成標準化的工具產品，為規模化服務跨行業客戶奠定基礎。

　　團隊對于工業領域有堅定的信念，創始團隊海歸名校背景，完全有機會去做當時很熱門的一些創業方向，卻堅持選擇投入工業這樣的傳統行業，并且十分了解行業痛點和需求，也非常希望通過自己的努力提升行業效率，打造中國的智能制造。CEO不僅在產品和技術有深厚積累，同時在產品落地、上下游產業鏈和商業化途徑上均有深刻理解，并展現出很好的格局和規劃能力，現在回頭去看，BITO的發展基本在沿著之前的規劃路徑以終為始在一步步推進。

　　清流團隊多年的產業內產品研發經驗讓我們認識到，企業服務的早期階段，發展的質量比速度更重要，否則非常容易陷入早期快但很快進入增長天花板的黑洞，這個觀點上我們和BITO CEO龔博士一直有著相同的共識，投資BITO以來，很高興看到BITO以終為始地推進產品和業務不斷發展。尤其今年以來，雖然受到疫情影響，公司業務的一些現場類工作難以開展，但另一方面卻看到，訂單不減反增，疫情下客戶急需自動化智能化的解決方案，沒有比這個更能體現BITO產品在客戶端的價值認同。

　　我們和CEO一樣，相信中國工業體系有自身的獨特優勢，蘊藏著巨大的發展和變革潛力。企業通過提升數字化能力，有更強、更靈活的產能和需求的匹配能力，就可以擺脫地理的邊界承接全國乃至全球的訂單。而BITO將致力于用軟件定義智能柔性生產，為企業數字化賦能，推進C2M制造新模式，這可能成為中國近幾百年來第一次引領世界標準和世界工業的重要機遇，相信下一個工業時代屬于中國！（來源：咸寧網）