随着大数据、人工智能、物联网等数字技术的发展，生产过程当中的数据被有效提炼出来，形成可以指导经济生活的可用信息，这些信息形成了新的重要的生产要素，帮助我们把生产过程变的更加高效。

  整个数字化对于产业有什么大的作用？从一个非常直观的角度看，可以帮助我们把一些传统的资源做更好的配置，提升经济生活效率降低生产制造成本。

  我们团队通过大量产业历史的回溯和推导，作为产业数字化投资的指导框架，来筛选投资标的，寻找投资拐点。行业拐点有可能会出现在以下几种情况：

  第一，架构升级带来的系统重塑，为整个产业带来变革，为一些产品带来创新。

  第二，技术突破拓展应用边界，基于不断向前发展的科技，把产品成本降下来，能够拓展更大的应用边界。

  第三，数据积累打通业务闭环。上述技术发展基础可以产生更多的场景数据，这些数据积累帮助我们在生产过程当中实现自动化的判断、预测甚至生成，以实现业务闭环。

  基于这些拐点，我们投的项目价值产生在哪里？

  第一，生产力的释放，到底释放了多少之前没有被释放的生产力，最直接的表现就是节省了多少成本。

  第二，生产关系的重构，通过数字化的手段重新梳理人与人、人与物以及与外界的关系。

  所以数字化企业的价值，可以看企业帮助客户释放了多少生产力，帮助产业重构了多少程度的生产关系。

  1►「智能制造方向的数字化」

  自从工业4.0提出来后，大量创业企业参与进来，逐步实现了工业制造领域相对单一环节或者局部过程OT技术驱动的自动化、DT数字驱动的数字化和AT认知驱动的智能化。基于OT技术，帮助人类跳脱繁重、单调的体力劳动；基于DT技术，实现生产过程中的数据采集、分析和反馈，辅助决策；基于AT技术，让机器逐渐具备“思考能力”，替代人类决策。

  基于OT、DT、AT三T融合激发数据流动这样的基础，整个工业数字化需要更向前一步把整个智能化、数字化、自动化打通。工业场景非常注重的是专家的知识，与专家知识融合形成的新知识沉淀到设备以及数字化工具中，加速知识的重用与共享，以此构建新的生产力和生产关系，这是工业数字化比较大的趋势。

  从具体环节来讲，我们按照环节覆盖程度分解为车间/工序级、工厂级、生产全生命周期和全产业链级别，按照功能实现分为数据采集、数据平台和数据流通协同来看，大部分企业集中在车间/工序级和工厂级的数据采集和数据平台，针对单点智能和局部智能两个环节做解决方案和产品。基于这样一个基础，逐渐往全局智能、行业智能方向发展，我们会沿着这样一个思路寻找更多能够实现全局智能、行业智能的标的。

  再从具体应用呈现来拆分，数字化可以在设备工艺、管理流程和生产服务三个维度实现描述、判断、认知和预测的功能。像设备可视化、远程维护、预测性维护、库存优化、CV质检等应用上已经涌现出来很多优秀的创业企业。我们会从最终实现C2M和机器全面替人的路径上倒推寻找合适的标的。