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2015年，刘子迪带领盈港资本团队出发，毅然进入股权投资行业。毕业于美国杜克大学，刘子迪先后就职于德意志银行投资银行部并购业务组、PPStreamInc的执行CFO、云锋基金，作为私募股权投资人，刘子迪此前还参与投资并管理了多家知名企业。

如今，刘子迪已建立起一个管理规模超70亿的双币VC/PE基金。作为盈港资本创始合伙人，她给团队定下了“技术赋能民生”的投资底层逻辑，同时定下了在资本市场能够始终“活下去”的目标，并将盈港文化凝练为：探求真知、享受过程、分享成果。

科技赋能民生看上去有些空洞宏大，但也很接地气：通过当下AI技术发展，找到细分行业如医疗、工业软件、国产替代、芯片等领域的机会，抓住数字化升级和关键少数投资机遇，通过资本放大其发展机会赋能民生行业，本身就是一种科技服务。

在盈港资本，没有快速成功的捷径。团队成员通过严谨的逻辑框架和方法论，对大量数据和事实进行深入分析，从简单到复杂，再从复杂中提炼出精华，以此获得对行业和企业的深刻洞察和判断。这样的过程不仅丰富了盈港资本的知识库，也确保了在执行复杂交易时能够理论与实践相结合，实现知行合一。

投资需要将其作为衷爱的事业去追求，享受在过程中对各类商业模式分析理解、积累行业及运营知识、以及与企业家思想碰撞、帮助企业成长的过程，才能在强敌环伺的资本市场站稳脚跟，获得长久通行证。刘子迪认为底气来源于Insightful, Sharp and Glamorous 即具有洞察力、敏锐的、有魅力的团队。

9年过去，盈港资本投资名单中不乏行业领军企业，已然站到了包括链家（贝壳）、腾讯音乐、药明康德、众安保险、JASON WU、博辉瑞进、Qboid、格兰菲、加特兰、安德医智、柏惠维康、黄天鹅、三峡新能源、Urbaser、积木宝贝、蚂蚁金服、苏宁金服等企业身后。

随着互联网科技行业增长渗透率上升越来越快，本身就是技术赋能民生深刻体现，中美博弈和世界环境动荡的这几年，硬科技赋能民生应运而生。“但机构投资时常伴随经济周期和政策变化，行业发展到一定阶段，就需要VC或者PE去整合。”

早期投资首先要确定投资价值，其次考虑要完成价值公司需要具备的能力，有些项目不一定fancy，但足够脚踏实地，从创立第一天就扎扎实实做产品拿订单，这是盈港资本看好的项目。

硬科技赋能民生不但要有底层投资逻辑，同时还要看重落地场景和变现机会，项目本身要具备行业差异化。比如当下火热的AI大模型应用，刘子迪认为，如果只是把ChatGPT那一套代码拿过来加工后做聊天软件，这种差异化就无从体现，从投资角度价值就大打折扣。同时大模型需要具备基础设施（芯片）、代码（模型）、应用（数据）三个组成部分的绝对实力才能在国际市场抗衡。

盈港资本此前投资的AI企业中，更看重项目的底层数据收集和应用能力，如柏慧维康的Remebot手术机器人，可以用于抽吸、损毁、植入等不同的操作，可完成脑出血、脑囊肿、癫痫、帕金森病等十二类神经外科疾病的治疗，在手术机器人定位精准度、操作稳定性有极大提升。

在基础设施环节，盈港资本投资的格兰菲科技，是国内成立较早GPU设计及研发队伍，具有芯片量产的丰富经验研发部门，拥有图形图像以及 AMOLED 显示驱动两大产品的核心技术；在AI应用环节，投资布局了加速进化人形机器人，盈港资本认为这个行业壁垒高、天花板高、产业链长，是未来不可多得的有望超越此前消费电子、苹果产业链、特斯拉电动车产业链的长坡厚雪大赛道。

"人工智能+"今年在国家层面已经完成了顶层设计，核心目标是促进人工智能技术与实体经济的深度融合。在应用层面，人工智能与各行各业深度结合，有望构建起数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，催生新的经济增长点。

盈港资本认为，AI+细分行业的差异化更能凸显其投资价值，同时涉及生产制造行业仍然需要很长时间沉淀，就会导致一些细分赛道和行业的差异化迅速显现，比如AI+物流领域，做3D视觉最厉害的一帮人，都去做自动驾驶，没几个留在物流领域。盈港资本已投资3D视觉+AI 物流行业的Qboid，是行业内唯一一家使用ToF + 结构光的3D视觉技术，硬件方案及软件算法具有较高的技术门槛，解决了ToF和结构光各自使用场景有限的问题。

刘子迪透露，盈港资本投资的项目必须在海外市场具有竞争力，企业不做全球化只有死路一条！当下的世界企业发展语境，是全方位的全球化，现有供应链和生产链条不可能单一国家完成。

盈港资本很早投资的加特兰就是一大例证，加特兰自主研发推出了77GHz、60GHz CMOS毫米波雷达产品，成功打破了国外厂家的垄断。经历了四代的迭代和优化，加特兰毫米波雷达SoC AiP产品在2020年正式量产，据公开资料显示，目前加特兰的客户中，已有有1/3来自海外。

刘子迪也坦言，由于在时间节点的不确定性，盈港资本投资错过了新能源行业的机会。比如电池行业的宁德时代，由于市场需求转化的程度、速度，以及企业技术的稳定性判断不准，导致投资时机的错过，但不一定遗憾。

对于2024年的重点投资规划，盈港资本会继续坚持科技赋能民生的投资逻辑，寻找工业软件、AI结合医疗、芯片、机器人等细分行业的机会。

以下是猎云网对话盈港资本刘子迪实录：

Q：确定专注于技术赋能民生（人工智能、技术赋能民生、半导体）的投资策略，有哪些决策的节点和原因，民生一词很大为何会这么定义投资？看到了哪些机会，做了哪些比较深入的研究和判断？

A：2019年这个投资概念提出，是因为移动互联网的热潮，移动互联网本身也是一种技术。我们通过投资一些移动互联网的项目，如电商、医疗服务，以及这些行业的底层技术。移动互联网和基础医疗服务2013-2019年在中国的渗透率是上升最快的，其实这个逻辑本身就是移动互联网技术和医疗技术在赋能民生。

同时也伴随国家政策，各种消费平台如阿里、腾讯、美团等，这些平台都是赋能民生的平台。后来转变为硬科技赋能民生，更侧重于研发和底层技术。包括AI和医疗行业的结合、移动驾驶领域的芯片半导体、自动驾驶在车端、工业端归根结底也是赋能民生的，因为此前移动互联网的赋能民生浪潮，自然而然地选择了这个投资方向。

目前比较看好的是一些大框架下的细分行业机会。比如工业软件行业，工业制造类企业现在基本上是自动化程度很高。从刚开始工业产品的设计到流程的规划，到生存过程的质量把控，到生产完成之后的质量检测，到上市包装过程效率的提升。工业软件传统来讲是外资企业垄断占比很高，如西门子，但中资企业在过去这么多年有很多积累，这个领域被投资人关注的并不是特别多，中国企业技术积累和行业know how不到一定程度，是做不出来的。

另一方面，AI 的出现也会使这些企业的能力变得更强、效率变得更高、质量变得更加可靠。比如工业设计过程中，有些还是靠一些老师傅，老师傅一旦退休就没了接班人。但AI 模型可以替代掉一大部分，跟这个传统工业软件进行整合，使效能变得更强这是其中一个很好的落地方向。我们此前投过AI与细分行业的结合，更看重项目的底层数据收集和应用能力：

如医疗，结合大模型和传统医疗行业积累的几十年数据去做诊断，我们投资了安德医智，其发布的神经影像人工智能辅助诊断产品BioMind，是真正的全球领先，已拿到包括欧盟CE、新加坡等十几个国家的产品认证，产品销售至德国、波兰、卢森堡、新加坡等多个国家和地区。

如芯片，投资的加特兰自主研发推出了77GHz、60GHz CMOS毫米波雷达产品，成功打破了国外厂家的垄断；“所有项目的第一大风险就是竞争，而加特兰在国内是没有竞争对手的，产品也完全不输博世、英飞凌、NXP这三家全球最大的厂家。”

如GPU， GPU 是一个算力芯片，但在AI 时代下最核心的基础设施其实是数据中心，数据中心里需要的就是GPU，就是芯片，我们布局投资了格兰菲科技，是国内成立较早GPU设计及研发队伍，具有芯片量产的丰富经验研发部门，拥有图形图像以及 AMOLED 显示驱动两大产品的核心技术；

如人形机器人，我们认为这个行业壁垒高，对企业资金、技术、资源整合要求均很高；天花板高，远期看人形机器人是万亿级的市场；产业链长，是未来不可多得的有望超越此前消费电子、苹果产业链、特斯拉电动车产业链的长坡厚雪大赛道。我们投资的加速进化是一个人形机器人代表，将于今年推出商业化产品，我们认为其是国产人形机器人公司中兼具顶尖人形机器人技术及产业化落地经验的稀缺团队。与大部分只聚焦于本体/硬件的公司不同，公司高度重视软件算法层面的价值，远期希望打造人形机器人操作系统。

Q：为何会看好细分行业机会？有哪些投资逻辑和思考观察？

A：细分行业能够使产品更有价值。这些产品不管是工业端还是 To C 端，本质还是一个技术赋能民生的一个底层概念，有落地场景，有变现机会，我们可能不太会投那种没什么差异化的项目。

如当下火热的大模型应用，如果只是把ChatGPT那一套代码拿过来加工后做聊天软件，这种差异化就无从体现，从投资角度价值就大打折扣。同时大模型需要具备基础设施（芯片）、代码（模型）、应用（数据）三个组成部分的绝对实力才能在国际市场抗衡。

一些细分行业本身的生产制造，深入理解需要几十年的沉淀，这不是一朝一夕能做得出来的，所以它壁垒就变得很高。比如视觉领域包括 3D 视觉、结构光、物理等，本身3D 视觉模型的积累就很难，无非现在有了大模型，使得积累出来的数据未来放大的时候变得更有价值，但现在做视觉最厉害的一帮人，都已经跑去做自动驾驶了，没几个留在物流领域，因为大家觉得物流领域很细分、很窄，那就会导致新进入者很少，所以竞争就不会太激烈，也就凸显出了细分行业的差异化机会。

盈港资本已投资3D视觉+AI 物流行业的Qboid，Qboid的全套解决方案包含3D扫描硬件设计和专利建模算法，可快速精确地扫描物体维度、颜色、材质、重量等数据，并基于算法实时计算快递价格，推荐快递打包方案、仓储最佳方案。是行业内唯一一家使用ToF + 结构光的3D视觉技术，硬件方案及软件算法具有较高的技术门槛，解决了ToF和结构光各自使用场景有限的问题，已获得了来自美国、欧洲、亚洲等地全球500强客户的订单。

第二是技术的变现，如果一个产品不用是不行的，那么它的变现能力就很强。

Q：科技与消费的结合会继续看重吗？在链家（贝壳）、众安、黄天鹅等技术和消费融合的项目中，这样的投资方法论起到了什么作用，近2年发生了哪些比较重要的变化？

A：现在每个消费企业都是柔性生产，也就是定制化、个性化更强，全球大的消费型企业已经进入到了这一步，不管是欧美还是日韩，企业都是生产的SKU 变得更多但SKU 的生产量更小，这只有 AI 才能完成。中国现在在这个领域也开始拥抱趋势了，头部企业肯定会用自身大模型赋能，使自身的柔性化生产变得更富有弹性、富有竞争力。

我们目前更看重愿意跟消费品结合的大模型企业，然后这些品牌会利用 AI 作为一个工具，使得产品更有竞争力，但出手较少。因为消费品向来具有机会主义，在这个领域能把品牌、运营、供应链都做到极致，而且能把整个产业链控制很好的企业很少，即使有也大多是特别传统的老品牌，这些品牌没有资本化的想法。在这个行业里，既需要投资人的钱，同时能把全部的流程做的精细化，又懂品牌打造的创业者少之又少。

Q：盈港资本的VC（早期投资）的投资组合中，少数持股和控股居多，为什么选择这种逻辑？如何控制早期投资的风险？

A：这是根据市场周期变化的，资本市场到上市通道不通畅的时候，就会多一些并购和早期投资，资本市场的周期和经济周期一样，现在的阶段往两端走的多一些。

投早期企业首先判断，企业的真正路径是否能够相比清晰一些，要看这家公司5年甚至10年后会变成什么样的公司，完成什么样的使命。比如人形机器人行业到目前不能发挥太大的实际作用，但是5-10年后，可以完成人力的替代，如小孩和老年人的陪伴，这是确定有价值的事情。同时要完成企业的确定价值，本身技术需要达到什么程度，公司本身需要具备什么样的能力，能否把路径走通，这属于比较前瞻性的一类技术。

第二类不是特别fancy，但是足够脚踏实地的项目。从成立第一天就稳扎稳打，签好客户并把账算明白，产品已经很成熟，虽然是一个创业公司，但这团队可能是多次创业，很多东西都已经准备好了，所以成功的概率就会比较大一些。包括后续资本市场退出路径，都了然于胸。

Q：基金成立时设定的目标有哪些，达成情况如何，要解决哪些关键问题？

A：能够在中国的VC/PE行业始终不被淘汰，这是我们的目标。中国处于高速发展期，所以可能有些基金在某一个投资环节，某一个行业投得比较好，但继续向前发展，就不能够始终保持同频，就不能调整和适应，就会被淘汰。所以我们的思想就是希望能够不断地学习新的东西，始终存在于这个行业之中，能抓住不同发展节点上的投资机遇，不要产生太多的后悔。

另一方面，不管是LP还是被投资企业，都能够认为我们是比较专业精英的，而不是业余的机构。

链家地产是我们此前引以为傲的投资战绩。链家最开始是非常传统的线下房产中介，做到一定体量之后面临怎样以一个整体的方式去解决真房源的问题，于是自己建立楼盘字典，随后还开辟VR看房功能，并通过贝壳做成了开源性的平台；2016年，盈港资本仅创立一年，我也刚过了独自拎包看项目的阶段，彼时链家正处于最低谷的时期，但我们基于链家的商业模式，再结合严谨的数学分析，判断链家今后必有大发展，因此果断出手独家投资链家的B+轮融资，此后链家转型贝壳后，2020年在美股上市，盈港资本也获得了丰厚的回报。

Q：2015年至今沉淀了哪些投资优势和核心竞争力，投资底气来源于哪里？

A：首先来源于团队本身。我们存活的这些些年，会对于投资过的行业、发生过的事、投资的好坏与否、会有一个知识库和资料库沉淀。用于给不断加入的新人或往前发展，作为一个宝贵的资源，就不管是知识、经验、教训等，都可以分享给被投企业和团队。我们认为投资没有捷径，只有通过高度逻辑化的方法论框架，对大量数据和事实进行由简至繁、由繁至经的推演提炼，取得对行业及企业的洞见、判断，不断积累盈港的知识库，在执行复杂交易的过程中做到知行合一。

同时，我们对于团队的分享和激励是比较充裕的，强调项目利润与团队的分享，且项目收益越高、回报越高、分成比例越高。强调对成果的共享，而绝非剥夺团队的努力付出的成果。

虽然市场在不断变化，盈港资本“科技赋能民生”的投资底层逻辑却更加坚定，底气来自于，一方面虽然中国经济不再有动辄10%以上的经济增速，但仍然是世界上增速最快、增量最大的经济体；另一方面，伴随着经济由高速发展转向高质量发展的过程中，一定会诞生出新的需求和伟大公司。

不过，如何在其中甄别出能真正对民生产生价值的创业企业，是盈港资本乃至所有投资机构的真正难题。以时下火爆的AI辅助诊断赛道为例，市面上公司和产品都不少，但大多都是针对单一病种的简单模型，即使诊断准确率达到100%，依然实用性有限——总不能指望医生换着机器试患者究竟是什么病吧？

我们筛选了市面上的不少同类公司，最终选择在A+2轮投资安德医智，“按照以前做一个脑肿瘤的诊断，要医生开会讨论；脑出血，可能在中国一些地方的小医院不一定有诊断结果，还得送到省医院，人可能就没了。但是用了BioMind之后，1分钟之内就可以给你诊断结果”

去年8月，盈港资本投资了安德医智的A+2轮融资，安德医智一家AI辅助诊断公司，不过与上述单一模型的产品不同，安德医智针对临床诊断的痛点，发布了全球首款神经影像人工智能辅助诊断产品——BioMind。

Q：全球化的投资协同机会是如何运营和投资的？有哪些投资逻辑？

A：首先我们投过的企业，必须在海外市场有竞争力。我们也会帮助它们出海，我们投资所有企业几乎都在出口。

然后企业的供应链必须是全球的，比如科研来源于美国、设计来源于欧洲、生产制造来源于中国，但市场是全球化的。

全球化是全方位的全球化，现在供应链和整个生产链条不可能由单一国家完成。比如做一款药，多个国家都需要临床和数据。全球化已经是中国所有企业在走的一条路，如果不全球化只有死路一条。

盈港资本很早投资的加特兰就是一大例证，加特兰自主研发推出了77GHz、60GHz CMOS毫米波雷达产品，成功打破了国外厂家的垄断。经历了四代的迭代和优化，加特兰毫米波雷达SoC AiP产品在2020年正式量产，据公开资料显示，目前加特兰的客户中，已有有1/3来自海外。