编者按：

清流资本在一般人眼中，是一个投得“妖”、“稳”、“准”的基金。这个“妖”的印象大概率来自于清流那些出色的TMT/大消费类portfolio们。但是清流资本还有硬币的另一面——同样出色的大科技类portfolio们。我们特意策划了专栏系列“硬币的另一面”，将通过清流合伙人和CEO对话的形式，讲述清流资本和科技类被投企业发生的那些投资故事。今天，我们对话的主角是宾通智能CEO龚超慧。

本文包含以下内容，阅读需要15分钟。

?工厂的“超级大脑”

? 从科研到创业，从美国到中国

? 科学家创业一定要自己去跑10次销售

? 清流是能和科学家产生共鸣的投资人

? 清流资本投资人讲述BITO的投资逻辑

宾通智能创始人兼CEO龚超慧

宾通智能（以下简称“BITO”）成立于2017年，定位是新一代先进制造工厂的智能大脑，这支由CMU（卡耐基梅隆大学）校友组成的工业领域顶尖团队，已拿下商飞、台积电、施耐德、富士康、米思米、中车、美的、格力等全球顶级制造业客户，用一种野心勃勃的风格叠加脚踏实地的产品定义“智能制造”。自成立至今，BITO凭借卓越的产品创新实力和深厚的商业项目落地经验获得多项行业权威荣誉/奖项：国家高新技术企业，上海最具投资潜力50佳企业，科技创业新锐企业，全球创新项目TOP20，人工智能领域-中国未来独角兽之星等。

创始人龚超慧（以下简称“龚博士”）是卡耐基梅隆大学博士，主导过波音、宝马等智能供应链与智能制造项目，博士后期间担任富士康智能制造项目负责人，龚博士主攻人工智能方向，研究成果是“对复杂系统的多自由度系统的规划与控制理论”，可以广泛应用于各类制造业管理及机器人控制，并在世界各大学术期刊发表论文四十余篇，其中包括世界顶级期刊Science, PNAS等。

工厂的“超级大脑”

“BITO之于工厂，就是PC电脑时代的

Windows系统、智能手机时代的iOS系统。”

清流：请简单说说BITO是什么？谢谢

龚博士：稍微生动一些，我们把一家工厂当成一个机器人，这个机器人会需要一个超级大脑，把它的手、脚、眼睛、身体全部都管理起来，BITO就是做这样一个超级大脑的。用技术化的语言来讲，就是一个操作系统级别的基础软件，能够管理一个系统当中的所有软硬件资源，去实现资源的调度、使用，来支撑和完成各类应用的操作系统。

工厂里面其实有多个部门，它的管理链条非常非常长，并且部门之间是紧密互动、甚至互相约束的。但过去由于没有好的技术手段，要靠非常多的跨部门沟通、开会，形成一些 SOP 和决策机制，才能完成各部门之间的整体配合。此外，每个部门都有自己的应用软件，比如销售用CRM（客户关系管理系统）、供应链部门用SCRM（供应商管理系统）、车间作业管理用 MES （生产执行系统），它们都是碎片化分离在不同部门，各自的软硬件又不统一，其运作逻辑、机理和数据的交换不成体系，导致跨部门配合和整体效率非常低。

BITO做的操作系统，把所有制造业的管理过程和执行过程的数据和运算都放在一个底座上完成，它们全是打通的，然后在上面再去构建一个个数据应用的App ，让它们之间进行数据的交换。

更直观的类比，BITO之于工厂就是PC电脑时代的Windows系统、智能手机时代的iOS系统。

清流：工业领域过去没有这样的操作系统么？它的难点是什么呢？

龚博士：过去没有。我觉得它需要以下方面的能力。

第一，在管理科学层面，要先形成一种抽象化和通用化的管理体系，各类复杂应用场景的管理都做到标准化，这个难度很大。

第二，过去没有像今天这样发达的通讯基础设施和计算基础设施，讲具体点就是 5G 、互联网技术和云。所以过去想要去做这样的系统，它的成本非常高。我们自己得去解决每个工厂里所有设备间的数据连接通讯，要去建自己的服务器集群，再要去部署大规模的算法应用。但今天，这些事情都不用自己做，比如说我们直接用 5G 通讯买一个物联网模块，数据就能接上来。我们直接用阿里云、华为云就能去调用云计算，然后直接用算法的微服务，就能形成弹性部署的大规模算法集群。

清流：5G、云计算这些其实是创业公司大环境上的改变，它带来的是一大波创业公司的机会。那为什么是BITO？

龚博士：算法是我们最核心的能力。BITO最强的优势是整个算法体系和算法模型。应用到场景里面，第一，我们怎么把一个制造业场景给它算法化、模型化，第二是怎么利用先进算法切实有效地去解决管理的痛点。比如计算要实时、计算要足够的全局优化，过去没有那么好的人工智能算法体系去解决这些问题。当然，能够找到合适的应用场景，也是创业中一个很大的挑战。

清流：你觉得BITO的终局是什么？

龚博士：我一开始定的BITO的使命是“科技挖掘人性无限美好”，我觉得科技最终还是为“人”服务。后来大家讨论说这个太远了，于是定了个中短期的是“普及智能制造基础设施”。

“从科研到创业”从美国到中国

“我觉得这是百年一遇的关键机会，可能是第四次工业革命，我一定得抓住这样的一个机会。”

清流：为什么会想要从CMU的科研实验室走出来去创业做这件事情？

龚博士：我觉得这个挺有趣的，我看到了制造业有一个底层模式的、被颠覆的革新机会。过去供给侧推动的以产定销模式正在变成需求驱动的以销定产模式。自工业革命之后的几百年，工业体系都有这样一种底层思维模式，即追求规模化、连续化、流水线化生产，不断地压低成本。但是，今天互联网的发展，让消费侧、需求侧的这些需求和数据有更加便捷的手段直接连到工厂生产，那么就有机会由需求直接驱动、以销定产的方式去改变整个制造业的模式。这是一种体系化的变化，本质是C2M化了。它是要整个社会商业的基础设施发展到一定阶段之后才能做的一个系统性的改变。我（当时）觉得这个时间节点刚好，就是现在。

清流：你是怎么观察到这个变化的？

龚博士：一方面是跟我们的研究背景和做的课题有关。我们当时帮波音做供应链的一些管理算法，过程中我们发现，飞机的生产非常的定制、非常的柔性，它跟需求连接的非常紧密。而飞机的零部件非常多，要靠全球的供应商、全球的物流去完成它的装配和生产，所以它的生产过程是非常动态波动的，既要实时跟供应商的交货时间匹配起来，又要根据客户的需求匹配起来。这个时候就发现它的生产制造模式必须是管理非常的动态、实时，才有可能去完成这样的优化。

第二呢，我在CMU博后跟富士康合作产学研项目时有跟他们讨论，富士康的核心能力是生产资源的快速组织能力和调度能力。生产工人，富士康可以去招、别的代工厂也可以招，包括原材料等也不是他们独有。而富士康能够快速组织这些资源去满足某种生产需求，他们的敏捷性、速度、面向需求不断调整的能力就变成一种全新的竞争力。通过和富士康的合作，也知道了我们可以用算法去让生产速度变得更快、柔性变得更强。

创业之后，这个思考就变得更深了，我们发现，需求导向的行业更需要制造业变得更加敏捷、快速和柔性，这也是为什么我们决定把公司搬回了中国。

清流：你看到了中国的什么信号？

龚博士：我们把制造业分为研发型（例如特斯拉）、工艺型（例如台积电）、服务型，中国的制造业是典型的服务型，它本质卖的是生产能力和组织能力，中国有敏捷的产业集群和柔性的生产组织能力；而中国智能手机的普及率更高，我们能够捕捉到大量需求侧的数据；加上技术的成熟，很多 AI 技术可以大规模应用到制造业场景了。这几个 timing 刚好放在一起，我觉得这是百年一遇的关键机会，可能是第四次工业革命，我一定得抓住这样的一个机会。

清流: 所以团队里面没有经过什么激烈的讨论，大家就非常统一意见的回来了

龚博士：讨论其实是有，但大家的激烈讨论的点并不在于我们是否相信这种产业链模式和 AI 结合的应用场景是在中国，而是有一些早期的合伙人更喜欢相对比较纯粹的科研环境。而我觉得创业本质第一大逻辑一定是商业的底层思考，技术思考是去支撑这个商业的合理性的，不能把技术研究放在商业之上。所以我们还是决定把公司彻底 move back 回到中国。

科学家创业一定要亲自去跑“10次销售”

“如果我们的判断和方式是正确的，那为什么我们自己连跑 10 个客户却一单都没有成交？”

清流：从做科研到创业这个过程，有没有一些经验可以跟大家分享一下的？

龚博士：我觉得学术界出来的人，尤其是在学术界待得久、做得越成功的，（创业）越要小心一点。为什么呢？因为学术圈追求一种辩证文化，就说无论你的观点对错，都是要努力去捍卫的。甚至做 presentation 的时候最重要的环节就是 debate ，大家一定要全力去debate，因为只有辩证才能讨论什么东西是真理。越好的学术越是这样。但是，做法的对错是技术上的，而客户关心的是他这件事情的商业价值和客户价值，这不是同一个问题。所以不能跟客户去辩论该不该按照你的技术手段去做，而是说我们应该怎么让客户不需要感知到技术的手段，就能解决掉他的应用场景的问题。这种是一种工作模式的变化。

第二我觉得是 perspective（视角）的变化，一定不能只站在技术侧的视角去考虑问题。科学家很容易站在技术视角拿着锤子找钉子。我们需要回归到客户的应用场景里面去，了解这个问题是什么，帮忙定义问题，这是一个“what”。然后，还要进一步去思考为什么会有这样的问题？原因只是出在某个环节、还是可能是更广泛的问题？一定要去直击需求的本质，问“why”的问题。这两者（what和why）一旦能够连接在一起，这种能量是巨大的。这就要求我们更多的站在客户需求的角度、应用场景的角度去考虑问题。直击本质地把一类应用场景中背后共性的问题抽象的定义出来，而刚好手上的那把锤子能够起到作用的时候，就能够非常有效率地去解决一大类的问题。这时候科学家创业就能获得一种其他人创业很难获得的成功。

一开始我们也是很纯粹的科学家视角，认为技术决定一切。到后来发现其实不是的，technology- product- solution - commercialization（技术-产品-解决方案-商业模式）这四个阶段中间有几个巨大的鸿沟，从技术到产品、到解决方案中间就有许多gap，对应的服务、marketing体系、客户的education、training、打包等一系列的东西，然后再到怎么去 commercial，（解决方案）landing了不代表它在商业上效率足够高，培训能不能用更高效的方式去做？是不是应该有分销的渠道、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？跨越这几大鸿沟，我们需要这些方面的人才补充团队短板，并有很好的配合。

清流：那你自己是如何做到切换视角的呢？

龚博士：这个过程是痛苦的，因为要敢于自我否定和换位思考，但这是一定要去打透的。

相对理论化的方式是学习销售的基本理论，我觉得销售最重要的一句话就是“sell what to whom”（你把什么东西卖给了谁）。我们要思考怎么去定义“谁”，它背后有什么样的共性？我们卖的是什么东西？只是卖技术、代码、还是卖解决方案、卖整套的服务？一定要想清楚。这是理论化的，我们一定要用书面化的方式写到纸上、电脑上，放在第三方视角去看这件事情，抛弃掉一部分自我情绪和自我执着，告诉自己我们可以按照一定的科学方法去思考清楚。

另外，还可以用结果归纳的方式。我觉得科学家创业一定要亲自去跑销售。如果我们的判断和方式是正确的，那为什么我们自己连跑 10 个客户却一单都没有成交？跑10个客户不成交这是一种frustration（挫折）。第二种是同一个客户跑了多次，为什么他还没听明白这件事情？第三种是明明我已经说服他了，客户也认可了，但为什么让他签合同、催款这件事情就这么痛苦？

科学家会认为你（客户）提出一个问题，我在技术上证明给你看这就是最佳的解决手段，你就应该被我convince（说服），然而事实上that doesn't work（不行）。如果一个科学家敢于去面对跑客户不成交的frustration，并思考为什么不成交？到底问题出在哪？从而优化你的product market fit、销售话术、营销材料，这就是一种视角的改变——理解客户是怎么想的。

其次，科学家很多时候放不下身段，他们会觉得“我的成本已经发生了，你必须付我这个钱，我还要给大家开工资。我是高高在上的科学家，应该别人 respect 我主动给我付款”。这事在商业里面不可能，因为大家都在优化自己的资金使用。科学家能不能放下面子去做这些事情，也是一种视角的变化。如果自己做不到也没关系，我们可以找合伙人。而这时更容易找到一个合适的合伙人，因为深深地知道自己做不好这件事情，我们必须依靠合伙人。所以这时候跟合伙人的关系和配合才能更好。

清流：你真的去跑了 10 个客户没有成交吗？

龚博士：不止，远远不止啊哈哈哈。

“清流”是能和科学家产生共鸣的投资人

“我们非常需要在早期还没发光的时候，有一种底层的认可和底层认知共识，清流是更能够和我们一起走得更加长远和未来相伴而行的partner。”

清流：我们dealteam说你的初次融资非常顺利

龚博士：对，成立就拿到富士康投资，因为在CMU合作期间他们就非常清楚我们在做什么事情，对于这个方向很认可，对于我们团队的能力非常的认可，并且我们有之前在学术圈做项目的一些基础积累，有很多的know how已经在里面了。当然我从辩证的角度来看，越是科学家创业的团队，太顺利拿到融资不一定是一件特别好的事情。我觉得投资人交流其实有一个非常好的作用，当然我指的是像清流一样优秀的投资人，它是一个最低成本的试错和调整的过程，创始团队还没有思考清楚商业上的强竞争力和准备怎么做之前，跟投资人聊、被challenge，这是一种尚未付出实际成本就能够得到反馈的一个很好的实践。所以每一次跟投资人们聊，我都会辩证地复盘聊的这个情况。

清流：你还记得跟清流dealteam的第一次见面吗？

龚博士：我印象特别深，还记得第一次见清流是两年多前，当时我们在做 A 轮融资，在上海交大对面那个紫竹科技园，那天下了特别大的暴雨，后来送她们走的时候，整个路面上有很多积水，把她们送上出租车都得跳上去。然后在路上大家都还很兴奋，她们上车后还在微信上继续跟我聊，这个特别吸引我。

我觉得清流是能够跟科学家型创业者形成共鸣的，愿意去深入思考第一性原理的逻辑——为什么这个事在商业上有巨大的价值？这就会让我们有更加坚定的信心。尤其越早期融资的时候越是这样，因为非常需要在早期这个东西还没发光的时候，有一种底层的认可和底层认知共识，是更能够一起走得更加长远和未来相伴而行的partner——这是我对清流非常深刻的一个印象。

我后来才知道原来梦秋以前也是带了几千人的研发团队，是非常了解技术的，考虑问题非常 sharp，当然后来接触多了才发现其实她是非常nice且直接沟通的一个人。然后我就理解了原来很多的投资机构，它的文化、考虑问题的方式和它运作的mechanism（机制），其实也是跟它的创始人和核心管理人员是非常相关的，可能只是我们的业务形态不一样，但任何一个organization（组织）它的这种文化的底层逻辑都是一样的。

清流：是什么让你决定要拿清流的钱？

龚博士：还是（清流）对我们这件事情的内部逻辑的认同，真的能够理解为什么我们这样去做，我觉得这个挺重要的。我们也聊了一些其他的机构，有一些投资人会简单地把一些现象性的东西和我们做类比，例如认为我们只是做移动机器人或 MES 系统等等。功能上是有重叠，但其实本质都不一样，就好比拿 iOS系统去跟一个 MP3 去对比，那价值肯定就被低估了。

我当时在思考选投资人其实就是要选 partner ，只是有些合伙人他贡献的是时间和他的青春，有的合伙人他贡献的是资金和他的认可。但不管怎么样，核心大家是不是真的在合伙一起做这件事情，才是选择一个投资人的底层逻辑。

我觉得能理解就是能理解，认知这件事情不是靠沟通一两次就能够构建起来的，形成共识的认知后，我们的行为表现和沟通的效率都是不一样的。

清流：嘿嘿，你怎么知道清流get到你了呢？

龚博士：第一次见面跟清流的团队沟通的时候，我们都是在聊非常深入的底层问题——这个业务场景为什么可被一个相对通用的算法去做标准化？而这个问题可以被持续挖深，我就知道她们是能理解并且听懂了这个事情的。

这种认知的理解在去年我们的一次沟通中也体现得淋漓尽致！当时我们决定要进一步去放大在标准化这块的投入，但就必须放弃掉一些短期增加营收的项目。一开始我还在思考怎么去和清流沟通这件事情，后来发现比我预想的顺利得多，跟清流的投资人一说这个想法我就得到了非常强烈的支持，她们也觉得只有这样才能跑得更快、形成更长期的一个增长，并且讨论应该怎么样去把这种标准化系统和底层系统做好，以支撑更多产品的应用。所以我们的讨论没有在 battle 该不该做这件事情上，而是在 battle 怎么沿着这个路径做得更好上。对我来说，这种鼓舞和支持的力量是非常非常大的。

清流: 投完以后，哪个moment 让你觉得清流这家机构选对了呢？（潜台词：请夸我们）

龚博士：我觉得清流投后这边有挺多的协助的，包括帮忙找人、帮忙宣传，曾有一篇清流 PR 的宣传稿，让我印象特别深刻。当时市场很难理解BITO到底在做什么，现在工业的智能化已经都是共识了，但几年前大家还在思考和尝试理解我们这种产品形态。我记得当时那篇稿子里，清流的投资人就给记者做了个类比，说可以把 BITO 思考成制造业当中的 Kubernetes——一个把计算资源虚拟化的操作系统，这个例子举得特别好！当时我的共鸣感就特别强。因为我们就是要把一家家的工厂的能力虚拟化了之后接上线，然后形成这种柔性的供应链。所以这个例子是非常精准的，它在原理上都是实现这种物理资源的虚拟化，然后可以弹性的、柔性的使用一些物理资源。我觉得这样的比喻太强了！说明她对这个事情的理解是非常精准的。

清流“投资人说”

中国作为世界工厂，工业制造一直是清流资本重点关注的投资方向。近些年随着人口红利逐渐消失，人力成本提高，很多企业面临招工难；另一方面，随着数字化、精细化运营成为品牌标配，前端的需求到后端的反馈更细分和快速。产品的迭代加快给后端供给提出更高的挑战，简单扩产能已经不能适应市场的需求。打通需求侧和供给侧，更灵活和柔性的响应诉求推动着产业链相关企业开始转型。

在这个过程中，清流资本一直在寻找什么样的企业会更快面临这样的转型需求? 什么样的技术和服务会为企业转型的产生真正助力？在寻找过程中，我们把注意力逐渐集中到具备这样特性的行业：客户所在的行业的市场化程度高、竞争激烈、对精益运营有更高的需求，且更容易被数字化优先改造的行业。这样的行业往往数字化需求最强，客户痛点最深，对效率最敏感，也更愿意为效果买单。

离散制造就是这样一个行业。随着物联网的快速渗入，我们也看到工厂的很多环节数字化和联网已经相对容易和低成本，数据打通、串联生产成为可能。加之其生产步骤一般较多，数字化和智能化更能帮助提高规划调度和协同效率，所以我们判断，离散制造对快速柔性响应有着更迫切的需求，市场体量也足够大。所以当看到BITO的时候，我们也快速理解了他们的产品和服务正是我们在寻找的模式。

BITO创立之初就希望帮助离散制造业企业实现柔性生产，形成智能决策能力。通过智能排产优化“人，机，料，法，环”间的协同关系，并通过对厂内物流环节实现数据采集和精确控制，打通离散生产场景的各个环节，提高整厂生产的联动性，实现高效率智能化的生产。基于此，BITO构建了实时排产产品、多机调度产品、单机控制产品，勾勒了从决策层到执行层的完整产品体系来服务客户。建立工厂的数字孪生，以数据来驱动更高效的生产制造。

同时，BITO的产品基于对工业制造柔性需求的深刻理解，以数字机理模型为底层逻辑来构建工业智能操作系统，在底层的算法系统具备通用性，不同的工艺流程都可以标准化建模；产品和设备内的工艺环节解耦，只做工序间的链接和协同关系的建模。这个特性使之容易形成标准化的工具产品，为规模化服务跨行业客户奠定基础。

团队对于工业领域有坚定的信念，创始团队海归名校背景，完全有机会去做当时很热门的一些创业方向，却坚持选择投入工业这样的传统行业，并且十分了解行业痛点和需求，也非常希望通过自己的努力提升行业效率，打造中国的智能制造。CEO不仅在产品和技术有深厚积累，同时在产品落地、上下游产业链和商业化途径上均有深刻理解，并展现出很好的格局和规划能力，现在回头去看，BITO的发展基本在沿着之前的规划路径以终为始在一步步推进。

清流团队多年的产业内产品研发经验让我们认识到，企业服务的早期阶段，发展的质量比速度更重要，否则非常容易陷入早期快但很快进入增长天花板的黑洞，这个观点上我们和BITO CEO龚博士一直有着相同的共识，投资BITO以来，很高兴看到BITO以终为始地推进产品和业务不断发展。尤其今年以来，虽然受到疫情影响，公司业务的一些现场类工作难以开展，但另一方面却看到，订单不减反增，疫情下客户急需自动化智能化的解决方案，没有比这个更能体现BITO产品在客户端的价值认同。

我们和CEO一样，相信中国工业体系有自身的独特优势，蕴藏着巨大的发展和变革潜力。企业通过提升数字化能力，有更强、更灵活的产能和需求的匹配能力，就可以摆脱地理的边界承接全国乃至全球的订单。而BITO将致力于用软件定义智能柔性生产，为企业数字化赋能，推进C2M制造新模式，这可能成为中国近几百年来第一次引领世界标准和世界工业的重要机遇，相信下一个工业时代属于中国！