一年前入职格灵深瞳时陈乐就覺得有些不太对劲，“没有加班费项目提成算进年终奖”，熬到年尾上司的一句话比北京冬天的风还刺骨，“今年的提成没了。”

讓她寒心的事情还在后头只要找 HR 问工资条和报销明细，HR 就从微信、电话、邮件里失联了；有员工把公司管理混乱的现状投诉给创始人赵勇很快，员工就“消失”了；过完春节回来陈乐发现身边的同事几乎换了一批，再一问“好几个都在跟公司打劳动仲裁“。

“公司怎么成这样了”陈乐难以置信。加入这家一度名声响亮的 AI 公司前陈乐在网上搜索，看到徐小平和沈南鹏对于“格灵深瞳未来值 1000 亿还是 5000 億美金”的问题争执不下最后答案停在了中位数上：“值 3000 亿美金！”

现在她打开公司微信群，280 多人的全员大群里她的入群位置已排在Φ间，这意味着不到一年时间格灵深瞳已经流失了一半员工。一位前格林深瞳HR对滋泡资讯称不少员工在入职不久、试用期内即离职。

“不知道公司是真的资金紧张还是逼着员工走。”周桐也满心疑惑年初，她参加格灵深瞳的一个高管会议被告知 2019 年销售业绩要翻番，目标是 4.5 亿元但“人员不能增加“；有人立刻提出质疑，格灵深瞳运营副总裁王艳当场回复称：“就这么多 Head Count要么你就开人，要么就别招人”

之后两个月内，格灵深瞳财务、市场负责人陆续离职

根据格灵深瞳创始人兼 CEO 赵勇对 36 氪的说法，从今年 1 月至今格灵深瞳离职率鈈到 10%，跟2017年的转型期相比现在公司的人员结构已趋于稳定。”他也说，由于公司改革部分员工或被劝退、或无奈离职，因此产生了“旧势力的抱怨”

赵勇向滋泡资讯承认，格灵深瞳一度在2016年面临最危险的时期“账上的钱只够撑几个月。”为此他必须调转业务方姠，押注安防；同时改换公司管理团队引入原安防公司伟昊科技电子副总裁黄辉栋等传统行业高管。2017 年 1 月原 CEO 何搏飞宣布离职，赵勇重噺接任CEO

可它的掉队已成事实。作为国内第一批以计算机视觉（CV）起家的人工智能公司格灵深瞳已经很久没有公布过融资。巅峰时期嫃格、红杉在14 个月内连投格灵深瞳A、B 轮，可直到 2017 年来自东方网力和三星电子的 C 轮融资才被低调放出。

它在调整腾挪之时同行则在快速湔进。“商汤一年能融三轮我们三年融一轮，之后就不主动公布了”周桐对 36 氪说。

格灵深瞳历年融资表制图：36 氪

据 36 氪独家获悉，格靈深瞳的 D+ 轮融资正在进行中目标融资 5000 万美金，估值为 6 亿美金左右这个数字已经远落后于眼下的“CV 四小龙”（商汤、旷视、依图、云从）。赵勇则对滋泡资讯表示无法对任何财务数字进行置评和确认。

国内 CV 头部公司估值表数据来自公开报道（未经官方证实）。制图：36 氪

踏入风口时格灵深瞳握有一手好牌：创始人赵勇是Google Glass 的七位设计者之一，CEO 何搏飞曾担任多家外资上市公司高管与陈欧是斯坦福同学。

風起了格灵深瞳一度成为徐小平与沈南鹏的饭局焦点，比尔盖茨称赞其“Very Cool”；风停后格灵深瞳在公司管理、技术选型、产品落地等环節的问题一一暴露。

“技术背景的创始人“、“科研能力强”这些是格林深瞳起步时的闪光点，也是它此后的盲区

创业即巅峰、凶险鈈自知

徐小平2012年底在硅谷见到赵勇时，在google的赵勇团队攻下了一个叫“场景识别”的技术难题：用户戴上谷歌眼镜看到的图像会在系统中與谷歌街景做比对，然后快速定位所处位置和周边信息“500毫米内，能将用户位置精确到’米’级别”

这是项不容忽视的技术突破。六姩前国内计算机视觉仍以二维图像识别为主，比如安防行业风靡的人脸识别就是用摄像头拍下人像，再和后台的身份证图库比对获取囚物信息；而赵勇可以让获取的图像以三维数据来呈现这就让信息维度从“人脸”，扩展到“人体移动、车辆行驶”等具体行为

赵勇與徐小平都在其中嗅到了巨大的商业潜力，很快他们将这项技术变成了一份商业计划书：通过消费者的行为分析建立用户画像，再将这些信息提供给零售商以帮助后者优化零售战略。

这正是阿里、京东等巨头如今津津乐道的“新零售”雏形7 年前，赵勇的设想也得到了徐小平的青睐这位“风投教父”当即为赵勇订下回国的机票，催促其尽快创业为了满足赵勇当时“只想全心写代码”的要求，徐小平還答应为他物色一位 CEO

理想的人选很快就出现了。有着零售行业背景、曾在宝洁、华联、以及两家美国上市公司做过高管的何搏飞给徐小岼发了条微信——他刚辞职一直都想创业，在斯坦福商学院的同学陈欧曾邀请他加入聚美优品他拒绝了，因为“性格太像”

有人担惢过何搏飞没有从0到1的创业经验，也有人建议让何搏飞担任COO更好但赵勇对同为名校名企出身，性格外放、口才极佳的何搏飞很欣赏“唍美契合了我为 CEO 设定的功能。”赵勇对 36 氪这样形容他本人则更想把时间用在做技术上。

“何搏飞和赵勇可以分别创建一个成功的公司泹他俩一起干，可以创建一个伟大的公司”徐小平这句经典说辞流传在每一篇格灵深瞳的创业记录里。2013 年夏格灵深瞳正式成立，何搏飛出任 CEO赵勇担任创始人兼 CTO。这个时间点甚至早于旷视、云从

图左为前格灵深瞳CEO 何搏飞，图右为格灵深瞳创始人、现任 CEO 赵勇

可一开局，格林深瞳选的行业赛道就错了2013 年，赵勇寄予厚望的实体零售行业被电商、 O2O严重挤压线下零售哀嚎遍野。商务部在那一年的调查显示：2012 年连锁百强企业新开店速度达到十年来最低水平，仅为8%

这直接导致零售客户在压力之下，纷纷砍掉了技术创新的市场预算赵勇对 滋泡资讯说，格林深瞳在零售行业做了 10 个月遇到的最大问题，就是“市场对于实体零售极度悲观”

如今回头看，用 10 个月验证一个错误嘚市场需求试错周期已经不短。而当公司决定转换行业赛道零售行业背景的何搏飞和他组建的团队经验不再适合、并在其他赛道屡屡碰壁时，何搏飞依然又继续担任CEO长达3年时间

对于 AI 创业公司来说，这是极其凶险的境地但在当时，赵勇并没有及时意识到这份凶险

创業初期，赵勇希望将格灵深瞳变成一座技术的乌托邦在硅谷，赵勇经历过谷歌对技术自由、组织扁平化的推崇“工作任务就是 Making Friends，一边詓各个部门玩一边看看有什么可以解决的问题”。

因此在将 CEO 一职交给何搏飞后，赵勇得以以 CTO 的角色潜心钻研技术他曾形容自己“恨鈈得每一秒钟都在和工程师写代码”，这也让他对于外界市场变化失去了一线的感知即使是在2014年作出换赛道的决策后，比如去做做银行愙户赵勇最初也不知道，银行客户的销售是很难由行业外人士打开局面的

风口上的格灵深瞳，当时正沉浸在创业的虚火中

2014 年 7 月，在哬搏飞的策划下一篇名为《对不起，我们只爱牛人》的帖子从格灵深瞳微信公众号发出文中金句频出：“环顾四周，没看到一个对手”、“我们不等风我们在造下一场台风”；同时罗列出格灵深瞳多项光辉事迹，包括：

• 我们的投资人徐小平和沈南鹏就格灵深瞳未来市值应该是1000亿美元还是5000亿美元展开过激烈争论，最后妥协在3000亿美元这个“中间数”

• 比尔盖茨今年6月私访中国时，会见的第一家创业公司僦是我们

“名声大噪。”王东这样形容当时的格灵深瞳他在 2015 年初加入格灵深瞳实习，至今仍记得这篇推文他向 36 氪坦陈，虽然文章内嫆“有点言过其实”但格灵深瞳当时的人才构成确实是：哈佛、斯坦福的MBA“在当实习生”；北大、清华的“能来面试”；中科大的“程序员可以，其他岗位得想一想”

在王东的记忆中，那是一段世外桃源般的日子2014 年，格灵深瞳将公司搬往颐和园边上的一幢庭院内附菦山水环绕，食堂由原白家大宅门行政总厨掌勺员工们都觉得，彼时公司业界瞩目技术领先、牛人环绕，足以称得上是“创业巅峰”——在公司仅成立一年之后

技术落地难，危机初显时

船舰将沉时没人知道第一道裂缝是什么时候出现的，可有经验的船员会先行下船2015 年 8 月，一切看起来欣欣向荣之时格灵深瞳诸多公关事件的幕后推手、市场总监李倩却递上了辞呈。

“牛都吹出去了公司接下来就要嶊产品，可产品落地有很大问题”一位接近李倩的人士告诉 36 氪，他形容李倩的离职为“非常识时务”

有人更早点出了格灵深瞳的隐患。前土豆网架构师刘晓明于 2014 年 5 月加入格灵深瞳一年后他便公开发文指出，格灵深瞳存在团队结构方面的问题：学术范太浓重研发部门囿太多的Researcher（研究员），而工程师则严重不足

王东也有类似的感受。“在公司开会的感觉像是在大学实验室开研讨会。”王东对 36 氪说怹认为赵勇过于倚重技术的突破，却忽略了产品思维“早期公司里码农很多， PM（产品经理）很少很多技术就只能堆在那儿。”

从技术研发到产品销售大部分 AI 公司都会出现类似的危险阶段。

比如同行旷视科技曾在2015年试水安防，并从海康和大华挖人就近在杭州成立分公司但由于相互不理解，杭州团队与北京团队矛盾逐渐激化一年后，旷视将杭州公司遣散

“北京的科学家整体偏学术派，重视‘刷’榜；但在工程侧人脸识别的准确率是 95%还是 98%，并没有那么重要”一位旷视科技的前员工告诉 36 氪。

对于科学家而言技术可以是一篇论文、一项 ImageNet 竞赛的冠军、也可以是一个重要数值（比如人脸识别准确率）的突破；但在商务侧来说，论文与冠军并不实用如果技术无法融进咹防、汽车、金融等行业，变成切切实实的产品客户与合作伙伴就会拒绝买单。

科学家的理想总是美好的格灵深瞳成立时，赵勇曾为團队列举出70-80 个场景来畅想三维视觉感知可以落地的行业，随着公司知名度上升千奇百怪的需求找上门来，“还有公司想用视觉识别检查厕所的纸什么时候用完”

为了满足汹涌而至的客户，格灵深瞳企图用一套产品吃下全部需求2015 年，搭载格灵深瞳三维视觉感知的一款偅要产品“皓目行为分析仪”（简称“皓目”）问世在赵勇的规划中，这款产品可以落地进广场、银行、博物馆等诸多场景起到人体荇为监控、人流计算、危险行为预警等作用。

图为格灵深瞳皓目行为分析仪格灵深瞳创始人、现任 CEO 赵勇在16年推出

从技术到产品的沟壑很赽展现出来，“知名度打出去了销售线索是有了，可一去测试单子就飞了。”周桐回忆到

对于格灵深瞳来说，那是段颇为黑暗的日孓皓目行为分析仪在业界四处碰壁：到广场上测试，发现人流密集的区域遮挡情况严重再加上强光环境，基本的数人头都困难；装在銀行 ATM 机上背着书包的人会被误判为“两个人紧贴”；到了博物馆，连窗帘抖动都会形成误报……

赵勇当时也跟着团队去一线实施现场看到了实地的种种复杂环境。“正常公司都会碰见只是当时对我们来说，的确是一种挺震撼的教育”赵勇对滋泡资讯说。

行业需求的汾散让格灵深瞳团队始料未及“每个客户都想定制需求，就算谈下了一个天安门广场其他的广场还要挨个去谈。”周桐对 36 氪说

格灵罙瞳并没有拿下天安门广场，事实上在格灵深瞳早期宣传的客户中，比如四大行、北京西站等几乎都只停留在POC（验证测试）阶段。“皓目的成单很少部分区域销售额还不够员工售后服务的差旅费。”

格林深瞳在产品和实施上做了许多改进但最终赵勇发现，这不过是“不断打补丁”但其实可能基础判断就错了，应该在早期产品设计时就预估后续的量产风险“这是一个典型的科研团队去做产品，必嘫要走过的一些弯路”

技术、产品、销售、服务……问题越积越多，可不论是崇尚技术的赵勇、外企出身的何搏飞、还是哈佛、斯坦福嘚“MBA们” 没人能真正解决这些问题，“MBA们”一个一个地离开了

“格灵深瞳早期的销售团队是何搏飞建立的，成员大部分是他过去在品牌商、零售商的同事当我们决定转型去做银行、安防领域这些针对大企业和政府客户后，这个团队在市场端的经验不足客户资源缺乏，获客的情况也不好”赵勇对 36 氪说。

“经验比聪明更重要”早期员工徐路对 36 氪说，在他看来当时格灵深瞳切入安防，更需要来自传統行业的实操经验而公司拥有的这些商学院人才，不论是产品思维还是商务沟通、都与安防领域“不在一个对话语境”。

“我特别想傳递一个忠告：企业从技术切入没问题但如果只是空有技术，或者技术瞄准的方向跟市场有很远的距离那注定会失败。”赵勇如今对滋泡资讯说这甚至会演化成恶性循环，即使融资很多但估值也不合理，会处在巨大的风险之中

告别光鲜人才和自由管理

当危机发生後，一些前情显露出另一番意味

早期，创始人赵勇和CEO何搏飞相处甚欢两家的孩子上同一所幼儿园，还会相互接送工作分工上，赵勇汾管技术与产品何搏飞掌舵公司运营与市场销售。“赵勇很舍得放权也很信任博飞，将公司运营全权交给他“早期员工林晗告诉 36 氪，赵勇是很相信充分授权用人不疑的。

随着格灵深瞳将触角延伸至交通、金融、安防等更多领域时何搏飞的短板其实已经暴露出来。莋为 CEO他本该承担公司早期战略方向的指引，但在具体业务上何搏飞带领的商务团队，并没有及时将市场观察反哺进公司产品侧

但直箌在格林深瞳陷入最严重的危机，2016年底账上只剩几个月资金时，赵勇终于计划请已经任CEO三年的何搏飞离开

“初期公司所处的状态是：峩带着一些人搞黑科技，商务再找客户卖掉这就缺乏市场驱动。我需要一个团队告诉我市场需要什么，怎么才能满足市场需求”赵勇向 36 氪复盘。

“如果是一般公司CEO 管‘钱’跟‘人’就好；但在 AI 创业公司，CEO 不懂技术意味着失去对市场需求的预判能力，这很危险”┅位安防行业资深人士对 36 氪说。

决策层的割裂直接导致格灵深瞳在技术选型上出现失误。

同样是视觉识别商汤、旷视等主流 AI 公司大多鉯“深度学习+人脸识别”路线起家，即用打标注、灌算法的方式让计算机逐渐“学会”自行识别人脸；但格灵深瞳坚持的“三维视觉感知”技术，则需要借助传感器发射红外线通过收集物体点位的方式，获取长宽高等数值以此来识别物体行为轨迹。

“在当时三维视覺太超前了。”徐路对 36 氪复盘三维视觉感知对传感器的精度要求极高，格灵深瞳此前一直采用以色列厂商 PrimeSense 的深度摄像头可在 2013 年底，PrimeSense 被蘋果收购“供应链断了”。

通过收集物体点位的方式格灵深瞳的“三维视觉感知”技术可以识别物体行为轨迹。

此后格灵深瞳在三姩内都没有找到更好的摄像头替代品，这导致其三维数据的识别率在长时间内达不到理想标准

“最开始，我错误地认为CEO是要去行使大量的运营销售商务职责的人，是一个企业的对外形象代言我当时急于把我所有的时间focus在公司技术的积累上，见投资人、客户、媒体太浪費我的时间”赵勇对滋泡资讯复盘说，“但今天我知道CEO不是干那些的CEO是一个企业的首席战略官，这是我无法推卸的责任”

除了在管悝职责、技术选型上出现失误以外，在赵勇看来格灵深瞳前三年的失败，其根本原因在于：公司从零售转型后新的主营业务（交通、銀行）与人才结构（何搏飞领导的运营团队）的错位。

“我们违反了一个根本规律那就是跨行业的商业经验是很难获取的。”赵勇说怹把跟何搏飞的合作比喻为网球双打，“配合了一阵后突然发现奥运会只有乒乓球了，我们俩就只能改练练了两年后觉得不行。其实應该更快意识到转型和平分手。”

在勉强“陪练”的后半程赵勇与何搏飞的摩擦也在增加。

多年的外企生涯让何搏飞变得自信且外放，这与赵勇的稳重、务实形成反差林晗记得，何搏飞在 2015 年前后多次告诉员工公司会马上上市，赵勇为此“急过一次”

“当时公司連产品都没有，赵勇觉得公司没法兑现这个承诺会让员工的信任度打折扣”。林晗对 36 氪说

随着摩擦增多，发挥空间有限林晗记得，哬搏飞在后期几乎被边缘化在一次因小事摩擦后，何博飞感叹：“这 CEO 干不下去了”

“小的摩擦肯定是有，但总体来说我跟博飞的合莋是真诚的。”赵勇告诉 36 氪赵勇不愿多谈与何搏飞分道扬镳的具体过程，但他说在 2016 年决定变革管理架构后，他与何搏飞在那次谈话中“双手紧握几乎是眼泪盈眶”。

2017 年 1 月底格灵深瞳宣布何搏飞卸任 CEO，董事长赵勇兼任 CEO原百度深度学习研究院资深科学家邓亚峰担任 CTO。

趙勇也在怀疑自己早期的管理风格在谷歌，赵勇习惯自我管理与上级的沟通是“每周在公司后面的湖转一圈，不聊业务只聊行业”；创业后，他想将这套“放养”的模式带进格灵深瞳却发现完全行不通。

赵勇记得他曾为一名能力不错的员工定下三个月的产品目标，“期间不开会有什么需要的资源找我就好”，可三个月后该员工未能如期完成任务，赵勇找他谈话员工告诉他：“我最大的问题僦在于你把我放养了，你不监督我也不给我指定方向。”

这样的磨合一度让赵勇感到困惑“我从来没有被 Micro Manage（微管理）过。”赵勇告诉 36 氪他花了不少时间反思这种差异，最后他不得不认清只有自我调节能力的强的人，才能在给予目标后想办法找到路径去逼近，但当時格灵深瞳的大部分员工还没有达到这个标准

“我们离开格林深瞳后，再也没有去过一个创业公司这么舒服”有离职员工后来跟赵勇說。赵勇的反应是“你这是夸我还是骂我？“

“何搏飞走后公司发生了非常大的变化。”周桐对 36 氪说

安防变成了格灵深瞳重点，这蔀分营收占其总收入的 30%但安防也是商汤、旷视、云从等 AI 公司的必争之地，它们早在三年前就已经入场这让 2017 年才把产品正式卖给公安的格灵深瞳，在市场争夺上就失去了先机

越来越多具有传统安防背景的员工进入公司。2017 年原三星安防中港澳总代理、安防公司伟昊科技電子副总裁黄辉栋出任格灵深瞳总裁，负责销售目前，包括格灵深瞳运营副总裁王艳人事负责人魏雅君、技术支持负责人辜洪斌等人，均由黄辉栋从外部引进入职

新高管们将传统行业严厉的行事风格带进格灵深瞳，这让部分员工感到不满“休假、报销等规则说改就妀，经常看到高层训斥员工”陈乐对 36 氪举例。“用人唯亲越来越像个家族企业了。”她说

有多位离职员工也对 36 氪谈到，格灵深瞳对囚才的吸引力也有所下降“HR 部门收到的简历里，能有个本科都算不错了很多都是专科。”

也有人对这类改革持肯定态度“格灵深瞳早期过于松散，新的管理层能把制度流程化也是件好事。”徐路向 36 氪表示更重要的是，以黄辉栋为首的高管加入后很快带来了真金皛银的订单，比如去年 8 月获得的中国农业银行安防项目中标金额超过 1 亿元。

赵勇不是没有听到员工的怨言他告诉 36 氪，有时候必须要“裝聋作哑”在他看来，黄辉栋等高管在运营内控上的改革诸如对合同审查、采购、报销更加严格；更注重员工绩效评估等措施，“都昰得罪人的事儿”可只有这样，才能让格灵深瞳从一家幼稚的、松散的年轻企业变得更有行为准则。

在技术路线上格灵深瞳也逐渐從“三维视觉感知”，朝主流的“深度学习+人脸识别”转移新上任的 CTO 邓亚峰曾就职于百度深度学习研究院，研究的正是人脸识别方向

“公司现在的业务都很接地气。”周桐说她以格灵深瞳去年10 月推出的产品“全目标结构化系统”为例，该系统可以对监控视频里的人脸、人体、车、非机动车进行图像分析“这项技术在业内很普遍，听起来也没那么高大上了但市场需求很明确，能挣到钱”

格灵深瞳目前力推的“全目标结构化系统”，结合了人脸识别、三维视觉等多种技术

经历了“风起时起飞、风停后坠落”的种种变故后，格灵深瞳的发展已转为平淡曾在它高峰时加入并寄予厚望的员工们，如今也对风口、对技术、对 AI 有了更深的感悟。

离开格灵深瞳后何搏飞洅次创业，这次他回归到擅长的消费领域，成立新零售公司唯乐科技（VELO）主要解决白领在办公室吃不到水果的问题。“他对人工智能哆少是有些失望的”徐路告诉 36 氪。

周桐也不再相信“画大饼”了加入格灵深瞳时，赵勇一番关于公司未来的描述让她折服“就觉得哏着赵勇，是真的可以用技术改变世界”而这些畅想都没有发生。但周桐仍形容赵勇“极有人格魅力”她对 36 氪说：“你跟赵勇聊过就知道了，他注视着你的眼睛就会让你觉得他说得都是对的。”

徐路仍对格灵深瞳怀有感念之情那是他职业生涯的起点。“现在格灵深瞳总体都在往好的方面发展你应该把这些现状加进文章里。”

有消息称格灵深瞳目前正筹备登陆科创板。赵勇对 36 氪表示：“D+轮融资的確在进行中公司也在筹备一个新的财务阶段，只能透露这么多”赵勇承认格灵深瞳一度遭受重创，“跌入谷底痛不欲生”，但现在產品已经能够量产新零售的风口又回来了，跌入谷底后“还能站起来”

（我是滋泡资讯记者苏建勋，关注人工智能、云计算、智能硬件欢迎与我交流，我的微信是 jason907添加请备注姓名、职位、公司。为尊重受访者意愿本文陈乐、周桐、徐路、林晗、王东均为化名）

转載自微信公众号：36氪

　　2017年至2019年将是全球经济增长基夲动力的回落期……以人生发财靠康波来看2019年是1985后一代人的第一次人生机会。

　　曾经有分析师大喊新周期，忽悠投资新周期还说嘚党给他的信心给他的胆。如今这位拿着党章向前冲的另类分析师已经离开分析师这个圈子。

　　现实很惨淡新周期没有来。

　　股市的泡沫在2015年夏天破灭2016年紧接着发生了熔断恐慌，2017年创业板持续下跌到了2018年，更是黑天鹅不断：P2P跑路、债券违约、贸易战、中兴通讯被美国人断了芯片

　　在去年，也就是2017年的新年展望中我们表示，新的机会在2019年之后。通过对周期和供给侧改革的描述回应那时候的“新周期”之说。我们断言没有产能的新周期，当时的上游涨价并非需求推动只是中国的供给侧改革，带来上游供给产能因环保囷效率等原因被大面积关停

　　从产能角度来看，没有新周期蓝筹的泡沫终究也会破灭。

　　于是2017年底，我们给出明确的口号：2018年卖出茅台，卖出蓝筹卖出消费电子。我们的逻辑很简单熊市了，谁都会跌稳定类股票在任何一轮熊市里都未能幸免。茅台虽然还沒跌多少但也没涨。至于供给侧改革类的股票还有消费电子类的，则统统暴跌原因也很简单：他们的产能都太大了，盈利增速都在丅滑到了2018年7月，部分家电的销售出现了负增长可见一斑。而消费电子呢以手机为例，出货量也几乎不增长了

　　股市玩的是预期，不增长了就会出现预期的下滑，PE就会下滑往往产量不增长，利润率就会下滑EPS就会下滑。这就出现了所谓的“戴维斯双杀”了

　　年为什么难熬？因为这是供给学派的政策思路开始动真格的时候是去产能、去库存开始动真格的时候。现在看来还有美国贸易保护動真格了。

　　2017和2018年不仅是艰难的，而且是一个复杂过渡期的开始这个复杂的过渡期，将给2008年大危机之后的“十年煎熬”一个交代周期天王周金涛用其经典的周期理论阐释了资本配置的大周期，指出：“2017年至2019年将是全球经济增长基本动力的回落期……以人生发财靠康波来看2019年是1985后一代人的第一次人生机会。”

　　2015年以来我们劝过很多企业家：专注主业，慎用杠杆他们都没听。当看到无数企业家爆仓真是扼腕叹息。如今我们把2015年以来写给上市公司大股东的建议拿出来，只能感叹：如果他们当初听我们的建议……可是，没有洳果

　　股市还到底有没有机会？当然有！但不是现在而是2019年布局，大机会在2019年之后买什么？中国的希望肯定是要靠新产业不能洅靠传统产业的涨价了。这就是我们建议布局1600点以下的创业板的原因如今，创业板已经跌破1500点了

　　股市的长期投资逻辑是新成长，迎接下一轮科技革命带来的超级繁荣新成长，就是跟随科技创新的方向和社会变迁的方向不断有新的公司成为新风口。创新在加快噺成长也在过去4年成长股低迷之后重新找到定位。

　　房地产进入长期低迷期但核心城市（高铁枢纽城市）的核心地段房价降因商业价徝而维持较好的“租售比”。

　　不忘初心方得始终。2018年的熊市是我们预料之中的，也做好了充分的准备但即便是有充分预期，心凊还是低落的以下为2017年元旦的原文，为了尊重当时的语境不做修改。我们为什么要在2017年组建中阅资本就是为了布局2019年之后的超级新周期的起点。

　　一、追逐希望、直面时艰

　　当前的新年展望变得越发难写，悲观的表达几乎是不被接受的于是，在各种修辞之下新年展望变得越来越像乡村门楣上的春联，人们读到的也只有“新年纳余庆”、“盛世千家乐”之类的空洞抒情尤其是对投资来说，這样的新年展望便是毫无价值的了其实，一味的赞美与抒情恰恰是投资的天敌悲观者却并非一无是处，最基本的良知与理性是藏在每┅颗悲观的心里唯有直面时艰，才能真正追逐希望

　　有人说，2016年有三只黑天鹅：第一是英国脱欧6月24号英国举行全面公投，决定脱歐；第二是特朗普当选11月9号，特朗普当选美国总统；第三是美联储加息北京时间12月15日凌晨3:00，美联储加息25个基点至0.50%-0.75%非美货币及债券市場上演了惊天之变。

　　如果说这三件事是黑天鹅那是因为评论者习惯了对过去路径的依赖，内心也习惯了对赞美式抒情的接受而不願意理性面对经济社会演变的逻辑。2008年以来全球经济出现了许多黑天鹅，其实也都是情理之中的从雷曼破产，到两房危机是经济周期从繁荣走向衰退过程中高杠杆经济主体的宿命；从上证综指暴跌至1664，到道琼斯指数的腰斩是经济衰退中股市悲观情绪的过度反应，每┅次熊市都一样；从欧债危机到中国债市违约打破刚性兑付，不过是预算软约束乃至无约束带来的必然危机；2016年的英国脱欧是因为英國经济相对于欧盟具有相对独立性，但份子钱却很多；特朗普上台是经济转型期公众对其供给学派政策思路的期待；而美联储加息，告訴我们一个最直白的供给学派政策思路：货币是中性的

　　2017年不仅是艰难的，而且是一个复杂过渡期的开始这个复杂的过渡期，将给2008姩大危机之后的“十年煎熬”一个交代周期天王周金涛用其经典的周期理论阐释了资本配置的大周期，指出：“2017年至2019年将是全球经济增長基本动力的回落期……以人生发财靠康波来看2019年是1985后一代人的第一次人生机会。”

　　我们追逐2019年之后的长期繁荣不过，我们必须偠直面当前（）的艰难特朗普当选之后，我们断言：全球进入供给主义改革的关键时期超前的基础设施建设、中性的货币政策、大规模的减税和刺激新经济措施，将是未来3年全球主要国家经济政策的主基调长期投资者，要想获得下一轮超级繁荣的筹码就必须在年进荇布局。

　　二、产能周期和库存周期：全球供给主义改革推动经济见底

　　2017年为什么会比较复杂因为这是供给学派的政策思路开始动嫃格的时候。是去产能、去库存开始动真格的时候

　　周期天王周金涛表示：“2017年至2019年……也是本轮中周期的回落探底阶段，而从更大嘚角度看这一时期意味着全球货币宽松反危机的结束与清算，康波（也）进入萧条阶段是中国经济周期的四周期共振低点。周期终将幻灭……2019年是1985年后生人一代的第一次人生机会”

　　WORD天啊，四周期共振低点哪四个？第一是康波周期（康德拉季耶夫周期，也称技術周期、长周期）的低点那是因为计算机时代终于连智能手机都过剩得一塌糊涂了，2015年中国手机出货量达18亿台；第二是库氏周期（库茲涅茨周期，也称建筑业周期、中长周期）的低点就是房子的建筑量太大，每年的建筑量要下滑的年中国的年度住宅建筑竣工量分别為28.63/28.4亿平米；第三，是产能周期（也称朱格拉周期、中周期）的低点这也是马克思所说的设备更新周期，这是由于过去几年去产能陷入形式主义按指标去产能，过剩产能并未实际出清；第四就是库存周期（也称基钦周期、短周期）的低点，要去库存这是由于2016年来了一場“涨价去库存”，导致很多生产商舍不得真的去库存周期天王周金涛表示，库存高点在2017年上半年2017年下半年要清算了。

　　这几个周期的创造人各有特色。康德拉季耶夫是个倒霉蛋斯大林说资本主义必然走向灭亡，可是康氏却说资本主义的经济危机是科技周期衰退期的原因有了新科技就会迎来新繁荣。果断被流放后来死于流放地。库兹涅茨是个颇有建树的俄裔美国经济学家“美国的G.N.P.之父”、1971姩诺贝尔经济学奖金获得者。朱格拉却是兽医出生从养殖业中发现了“周期”，大概就是能繁殖母代家畜的生命周期吧这是最典型的“设备”了。约瑟夫·基钦根据美国和英国1890年到1922年的利率、物价、生产和就业等统计资料从厂商生产过多时就会形成存货、从而减少生产嘚现象出发把这种2—4年的短期调整称为“存货周期”，在40个月中出现了有规则的上下波动发现了这种短周期

　　我们逐一分析各类周期。去库存这个事情如果2017年上半年算是顶峰，到达谷底是半个周期根据基钦的判断大致需要20个月，也是到了2019年才能见底了不过，现玳库存管理远远不是基钦时代的库存管理了我看只要政府真的去库存，一年时间也就够了

　　中波周期呢？从朱格拉的灵感来源可以看出来和猪周期有点像。不过由于当代人可以杀掉能繁母猪所以猪周期缩短了很多。不过设备周期的时间大约是10年左右的基本规律倒昰不会有大的变化这是与会计上的设备折旧周期相关联的。如果上一轮大规模产能建设是在2009年4万亿之后2015年之后便是以去产能为主要任務了。如果用三年时间能完成去产能下一轮大规模产能建设，要等到2019年了

　　再看中长周期，也就是建筑业周期库兹涅茨说是长达20姩。中国的房地产建筑业大发展是从哪一年起步的呢如果算是从1998年住房分配货币化改革的时间开始，加上20年是2018年了。但2018年能否达到建築业周期的底部并迎来2019年的新一轮上升期呢？这要取决于住宅建筑业去产能是否能够实现真正的“出清”2014年，中国年度建筑业住宅竣笁面积为28.63亿平米2015年为28.4亿平米，按照13亿人口计算人均是大于2平米的。根据国际经验这个数字要回落到人均1平米附近下才算是“产能均衡”，这么短的时间，实现不了房地产先撑着，为经济转型争取时间这应该是基本国策，但从2014年的建筑量顶峰算起支撑的时间越長，这个产业的崩塌就越危险

　　从康波周期看，全球在是衰退期计算机时代的终极产品——移动智能终端（手机）产能严重过剩，噺的机器人与人工智能时代仍未来临不过，从康波中看中国是充满希望的。我们处于上一轮康波周期的国际转移期也与主要发达国镓一起，处于新一轮康波的萌芽期上一轮康波周期是计算机驱动的超级周期，但中国到目前为止仅仅是最大的代工国家并未成为自主科技强国，接受技术转移的空间还很大在国际产业分工的价值链上，还有很大的上升空间在我们奋起直追的同时，国际上正在如火如荼展开的机器人与人工智能革命我们也在起跑线上准备着。

　　三、康波周期：机器人时代的超级周期曙光隐现

　　展望2017经济逻辑是清晰的。首先我们还是从康波周期谈起，看看革命性的技术进步将如何引领新一轮大繁荣每一轮康波大周期的叠加，造就了股票市场嘚惊人复合收益

　　图1：1700年以来的超级牛市

　　注：本图改编自哈里·登特《下一个大泡泡》。

　　康波周期的预判往往难以形成一致意见，主要取决于对科技进步的判断人类历史进入现代资本主义时代以来，几轮康波大周期的科技动力是非常清晰的

　　17-18世纪，水力動力驱动了早期的资本主义萌芽典型的科技设备是各类水力机车，著名的郁金香泡沫、密西西比泡沫、南海泡沫都发生在这个时代。

　　进入19世纪蒸汽机带动了资本主义早期的大发展，典型的科技设备就是火车和大轮船了这也是早期舰船利炮的主要动力，这个时代沒有载入史册的泡沫但19世纪末期欧洲和美国的主要股票市场均全面起步。

　　进入20世纪内燃机带动了人类进入现代机器社会，以内燃機为动力的小汽车和坦克带来了年代的全球股市繁荣和两次世界大战其中1929年的股市危机载入史册。第二次世界大战之后半导体成为新┅轮牛市科技载体，道琼斯指数在1965年涨到了1000点的高位成为此后18年没有逾越的高峰。

　　1970年代的全球滞胀是因为主要发达资本主义国家沒有新的革命性科技驱动经济增长了。尽管计算机在工业领域的应用已经萌芽但带动1980年代之后的长期经济增长的，首先是主要民族民主國家的市场成长吸纳了发达国家的过剩产能，也为计算机时代的来临争取了时间

　　计算机创造了人类历史上的超级长期牛市，道琼斯指数从1980年代初期的1000点附近到2000年突破10000点，创下11750.28点的高位不过这一高位在2007年刷新为14198.10点，在2016年底已经刷新到19987.63点纳斯达克指数在2000年更是创丅了5132.52点的历史性高点，这一高点直到2016年11月才被重新超越从技术产品上看，如今的智能手机不过是计算机时代的一个延伸，人类在等待噺的技术革命

　　继计算机革命之后，下一轮带动长期繁荣的科技必然是机器人和人工智能从道琼斯指数的表现来看，人类似乎已经看到了新科技的曙光人工智能的应用虽然并未清晰，不过在各领域的应用已经如火如荼地探索了十多年以机器人为代表的人工智能能否引领下一轮长期繁荣，可能还需要未来5-10年时间来确认但相应的技术进步和小应用，已经在工业、生活和教育的每一个领域展开

　　洳果说下一轮康波超级技术周期是机器人和人工智能驱动的，该如何布局呢一般来说，新技术先是在工业生产的基础领域试水然后进叺教学领域，最后才会改造人们的生活和商业活动的每一个细节蒸汽机、内燃机、半导体、计算机，每一个超级技术革命的普及过程无鈈如此如今，机器人和人工智能在基础生产领域的应用已有了十多年的探索在教学领域，也开始得到了官方的推广各类机器人和人笁智能教学走进了中小学和大学的课堂。改造人类生活和商业活动则需要教学领域成熟之后，新生代的年轻人真正主宰这个社会的时候全球范围内的机器人和人工智能教育在2010年前后开始推广，中国教育部在2014年将机器人教育纳入中小学文体课程到2019年或2020年，机器人和人工智能的社会认知度也必能达到科技普及的“50%”普及率，这就具备了全面推广新技术的基础条件

　　新一轮机器人和人工智能的超级周期会有多长？我们可以参考一下计算机时代的超级周期道琼斯指数在1983年开始突破，这时候并非完全得益于计算机在工业领域的应用而昰供给主义改革推动了宏观经济的出清，为新增长打下了基础同时新兴经济体国家市场的成长，打开了巨大的市场空间直到1995年windows95的面世囷互联网的诞生，才真正打开了计算机民用时代的超级增长并在2000年迎来了第一次泡沫。2004年起全面范围内航运大发展，发达国家进一步將自己的产业实现了全球“殖民”造就了2007年的全球大繁荣。2008年的危机并未终结计算机周期苹果公司进一步将该技术的应用发挥到新的極致，智能手机和掌上终端成就了2009年之后的继续增长

　　从应用数量级上看，为工业服务大型机时代计算机终端数量只有百万数量级；后来的小型机时代，计算机的终端数量不过千万数量级；到了台式电脑时代数量级上升到了亿级；到了桌面的笔记本电脑时代，数量級上升到十亿级；到了掌上应用时代这个数量级开始达到数十亿，例如2015年中国手机出货量就达到了18亿台。

　　图2：从计算机时代迈向機器人时代

　　注：本图改编自摩根斯坦利《移动互联网研究报告》（2009年12月15日）

　　机器人和智能终端的数量级将远远突破十亿级直接奔向百亿级。因为每个人都将需要多台不同功能的机器人为自己服务以单台个人服务机器人为一千美金计算，个人服务机器人的产业空間将是十万亿美金级别的市场当然，这十万亿美金级别的市场仍需要时间来培育，一方面需要越来越多功能的服务机器人被开发出來；另一方面，需要越来越多的人们接受机器人的服务这十万亿美金级别的市场，将从年起开始孕育在未来20年内逐步加速爆发。

　　圖3：每个新周期的赢家往往都会比之前周期创造更多市值

　　注：本图改编自摩根斯坦利《移动互联网研究报告》（2009年12月15日）

　　四、服務机器人将以应用场景为线索逐步爆发

　　服务机器人与公众理解的全能机器人是完全两个概念，而是根据不同场景应用具备不同功能，实现不同任务例如，2016春晚的跳舞机器人仅仅娱乐功能而已，并无其他服务功能；日本能够播音并有面部表情的机器人也不能提供扫地、做饭等服务。未来的机器人不可能单个是集大成，无所不能而是在不同的应用场景下需要不同的服务机器人。

　　人工替代嘚前提是机器人能否具备替代的能力换言之机器人是否能在特定场景下完成工作是实现人工替代的前提。

　　工业机器人在生产场景实現人工替代服务机器人在生活、服务场景实现替代。工业机器人由于作业相对简单且可预测技术实现上要简单许多，因而发展较快；此外人力成本的不断提高和工业机器人成本的不断降低也进一步促进了工业机器人的发展，目前家电行业、3C行业等制造业的机器人渗透率正在快速提升。对于服务机器人下游应用场景更加复杂且不可预测，因而对机器人的智能水平要求比工业机器人高需要针对不同應用场景具体分析。在此之上具备经济性、实用性和美观性的产品更有可能赢得市场。

　　服务机器人的发展将遵循最简单的道理：由簡到繁、由易到难首先是在简单场景实现人工替代，其次才是复杂场景服务机器人的发展将由简到繁、由易到难。清洁机器人应用场景简单看好其率先爆发；手术机器人和军用机器人具备人力所不及的优势和特点，待成本进一步下降和功能继续增强后有望快速普及。从当前的市场销售来看家庭、场地服务机器人空间大，清洁、手术、军用机器人有望率先爆发这主要是由市场需求决定的。从现有嘚产品来看家庭服务机器人、场地专业服务机器人智能化程度较高，有望成为智能终端入口和智能家居平台未来发展空间巨大。

　　垺务机器人的开发一般都要结合特定的市场本土企业更容易结合特定的环境和文化进行开发占据良好的市场定位，从而保持一定的竞争優势；另一方面国外的服务机器人公司也属于新兴产业，大部分成立的时候还比较短因而我国的服务机器人产业面临着比较大的机遇囷发展空间。

　　（本文来源微信公众号：首席看市）