孫霄漢：下一個5年，科技投資的陷阱和機會
對於中國資本市場來說，剛剛過去的2018年是令人難忘的一年。年底的一些統計資料可以告訴我們，2018年，資本市場有多艱難：
1.無論是公募基金，還是私募基金，年終業績均是一片慘淡。股票型基金沒有一隻取得正收益，286只主動型股票基金平均收益率為-24.48%，業績冠軍為上投摩根醫療健康2018年收益率為-4.45%，排名第5-10的基金虧損均超過10%。
2.全球億萬高淨值人群身家全年合計蒸發了5000億美元，中國億萬高淨值人群的身家在2018年則蒸發近760億美元。
3. 2018年在美國和香港上市的28家中國科技企業，截止2019年1月11日，其收盤總市值比較上市發行的總市值，下降了34.40%，其中20家上市公司的股價跌破發行價。
4. 2018年，P2P平臺消亡1407家，消亡平臺數量是新增平臺的10倍。在暴雷高峰7月，僅半個月就有131家P2P平臺暴雷倒閉。
許多人用“寒冬”來形容最近幾年的經濟和行業環境，然而直至步入2018年，或許才真的感受到“至暗時刻”。 未來幾年中國的經濟發展是開始落入“陷阱”，還是會繼續實現跨越式的增長？隨著網際網路熱潮的逐漸消逝，未來科技企業是否還有新的投資機會，這些新投資機會在哪裡？
1. 羅默的“內生增長論”與中國新經濟
需要回答上述的問題，我們必須要清楚未來5年中國的增長路徑有是什麼？目前大多數人都非常認同周金濤及康德拉季耶夫週期理論，認為“2019年全球經濟將會回落到一個最低點，直到2025年都會是康波經濟蕭條的階段”。實際上“康波”是一個非常有爭議的經濟理論，該觀點被廣泛批評為一種過於雄心勃勃和教條主義的意識形態，大多數經濟學家對長波理論持懷疑態度，許多人認為長波理論不過是一種曲解，一種類似於諾查丹瑪斯的預言，經濟學家更傾向於把衰退看作是“危機”。
長週期最多隻可能在一個比較封閉的經濟中存在，不同國家的長週期的步調並不一致，即使因為全球經濟一體化的加速，使得各個國家的長週期的步調趨向一致，但這一趨向一致的過程也會被下一次技術革命的浪潮打破。
美國紐約大學斯特恩商學院教授保羅·羅默（Paul M. Romer），因把知識和技術創新納入巨集觀經濟分析，而同耶魯大學經濟學系教授威廉·諾德豪斯（William D. Nordhaus）一道，獲得了2018年度諾貝爾經濟學獎。
保羅·羅默的“內生增長論”提出：1. 人口不能衡量市場規模，高人口總量並不足以導致經濟增長，知識和人力資本存量才是決定增長率的關鍵；2. 知識有溢位效應，也可被收買而用於壟斷定價，故在均衡狀態下，投入技術開發的人力資本會因補償不充分有所不足，並且對利率水平比較敏感；3. 政府補貼人力資本生產可以提高效率，而融入世界市場則有利於提高經濟增長率。
羅默的內生增長論強調的是“知識-教育-技術”的三位一體， 目前 中國經濟轉型 是一個從數量到質量的轉型，技術革命正在倒逼經濟整體結構的調整，未來的溢價空間也只能依靠質量。 政府和企業家需要在知識、教育和技術創新領域去不斷完善和突破，才有可能實現內增長的邏輯。
中國的新經濟，主要體現在新的資訊科技、新能源技術、智慧製造、新生物科技、新材料技術等等領域，這些領域的創新與發展都和“知識-教育-技術”這三個因素息息相關。
2. 2019年是科技投資的分水嶺
根據中國資訊通訊研究院釋出《2018年12月國內手機市場執行分析報告》研究報告，2018年12月，國內手機市場總體出貨量3567.4萬部，同比下降16.3%，2018年，國內市場共有764款手機上市，同比下滑27.5%。這些資料，從另外一個側面，讓我們感知和意識到“網際網路和移動網際網路”時代正在終結。
新的科技革命，已經從蓄勢待發狀態發展到群體迸發的關鍵時期，各種顛覆性的技術不斷湧現，主要表現在人工智慧、無人機、飛行汽車、無人駕駛、基因科技、人體晶片、5G通訊、區塊鏈、下一代機器人和新能源電池等等。
2019年無疑將是一個科技投資的分水嶺，隨著網際網路和移動網際網路企業的大批上市套現，還未上市的企業將隨著監管日趨嚴格、資本入市愈發謹慎、行業洗牌迅速等等因素而逐步消亡。
未來幾年的科技投資，將會快速進入到新的“戰國時代”， 伴隨著5G通訊的全面實施和應用，交通工具、虛擬現實、智慧大資料、人工智慧、區塊鏈技術以及機器人技術等領域將得到飛速發展，人機智慧競爭的場景將全面開啟，新的科技革命將推動新經濟產業空前發展，給現有的產業帶來非常深刻的變革，也會極大地影響全球的消費模式。
3. 科技投資需要跨越的“陷阱”
投資最難的部分就是合規和控制風險，對於個人投資者這點尤為重要。由於他們的投資知識不夠完善，缺少嚴格的風控意識，導致他們很容易被市場所誤導，成為別人口中的“韭菜”。
而科技投資最難的部分同樣是對科技發展路徑、方法及規模效應的風險控制， 這些的風險控制是基於投資機構和投資者對科技發展的脈絡有清晰認識的基礎上的，和其他行業有非常大的區別。我們根據多年的實踐積累，總結了以下5種常見的科技投資陷阱，和大家一起探討。
錨定陷阱： 網際網路和移動網際網路時代，造就了大批的“毒角獸”企業，這些企業通過資本運作取得了非常高的估值，但實際上，它們在技術領域並不具備行業的領先地位和核心能力，以高估值作為錨定物或者作為最初資訊，常會為隨後的思考和判斷設定某種框架, 最終形成導向。這就是錨定效應對投資者的影響，被這種效應影響的投資人很可能會陷入不明所以的大喜大悲中，進而影響到投資者的心態，這對投資是十分不利的。作為投資者，應該秉正自己的心態，儘量避免被錨定效應影響。
路徑陷阱： 科技企業因為處於技術發展的前沿，通常會面臨研發路徑、技術路徑和產品路徑的選擇和決策，特別是研發和技術路徑的選擇是決定未來企業生與死的關鍵。舉例來說，人工智慧（AI）的發展仍然處於早期階段，就像嬰幼兒需要依次及綜合使用口、手和眼等感官來感知這個世界，刺激大腦發育一樣，AI用來感知資訊、實現智慧進化的路徑，也是多種多樣的。目前火爆的深度學習，以及一般的機器學習和基於規則的學習，都是目前AI領域的主流技術路徑。這些技術路徑之間的關係，是彼此競爭或替代的關係，也是基於它們不同特性和適用場景來實現互補的關係。 所以，我們需要非常謹慎地看待，有很多路徑的技術及其存在的陷阱。
偽確定性陷阱： 這裡談到的“偽確定性”指的是當一項技術在現階段的環境中，無實現技術縱向和橫向延伸的研發深度，也是指的其產品或者技術的可持續研發特質不太好，不能持續更新換代。舉例來說，矽谷初創企業Theranos因其一滴血驗血技術，受到市場熱捧，曾一度估值達到90億美元。但2015年其技術造假被曝光後，成為媒體報導和公眾關注的焦點。2018年8月31日，Theranos關閉，目前被聯邦政府以多項電匯欺詐起訴。該專案導致失敗的主要原因是，檢驗儀器Edison的技術嚴重缺乏可持續研發的特質，不能快速迭代。
優勢陷阱： 科技企業在自主創新過程中強調技術本身的優勢無可厚非，但對技術優勢的過分關注會使企業忽略對市場需求的研究和對技術轉化的有效管理，從而陷入“技術優勢”陷阱。這類企業往往將技術優勢視為自主創新成功的唯一影響因素，認為先進的技術必然會帶來大量的客戶和豐厚的利潤回報，於是埋頭於技術研發，忽視對市場需求的調查和技術轉化過程的市場運作，其結果很可能給企業帶來災難。這類的案例非常多，例如雅虎是全球第一家提供因特網導航服務的網站，也是最老的“分類目錄”搜尋資料庫，其資料庫中的註冊網站無論是在形式上還是內容上質量都非常高。但是因為沉迷於資料庫技術，而被Google在雲端計算，人工智慧等領域超越。
規模陷阱： 新技術的出現，需要有個完整的市場吸收和轉化的過程，當該項技術有一定的消費者並趨於成熟時，就會使這項技術形成系統化和規模化。同時在科技企業和市場需求的驅動下，形成更深層次的市場消費群體。但是如果該項技術沒有辦法系統化和規模化，它就不能夠實現產品規格的統一和標準化，也不能夠通過大量購入原材料，而使單位採購成本下降，技術和管理人員專業化和精簡等等。舉例來說，由於網路頻寬及使用者體驗等等原因，VR和AR的技術，一直沒有辦法形成系統化和規模化的銷售，導致該項技術的創新和發展也是止步不前。相信隨著5G的大規模的應用，該項技術將會快速迭代，出現非常有競爭力的產品。
4. 下個5年，科技投資的ABCD
在上週剛剛結束的2018世界移動大會MWCS上，移動、聯通、電信三大運營商都對5G做了全新部署計劃，明確在2020年實現5G正式商用。 據高通預計，到2030年，5G全球經濟產出將達12.3萬億美元，逾80萬億人民幣。 5G的大量應用，將徹底革新無人駕駛、數字醫療、VR/AR、智慧城市，智慧家居等眾多物聯網垂直行業，引爆全新的應用場景和商業模式。
A: 人工智慧（Artificial Intelligence）
當5G網路把終端裝置發展到海量之後，用人工智慧實現控制和管理會成為必須。AI賦予了這張連線一切的網路和被連線的萬物新的智慧，更將使得智慧化的生產和生活無處不在。
人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧機器人、自動程式設計等方面。人工智慧具有廣闊的前景，日前“AI+”已經成為公式，AI與5G技術深度結合，在未來5年，甚至更長遠的時間，作為一種基礎設施能力，對人類的生活將帶來更加長遠的變化。
B：區塊鏈（Blockchain）
區塊鏈的技術融合分散式架構、塊鏈式資料驗證與儲存、點對點網路協議、加密演算法、共識演算法、身份認證、智慧合約、雲端計算等多類技術，與人工智慧的技術是有多重交叉結合的空間。特別是區塊鏈技術的智慧合約機制，人工智慧中很多演算法是完全可以融合到智慧合約的應用中。
多種技術之間的相互融合是未來區塊鏈發展的大趨勢，類似區塊鏈+雲端計算、區塊鏈+大資料、區塊鏈+人工智慧、區塊鏈+物聯網等等應用場景都會大幅度的出現，甚至於覆蓋多種技術的融合的解決方案也佔有一定的市場地位。
C：物聯網智慧晶片（Chip of AIOT）
物聯網終端和網路連線起來，5G的高頻寬、低時延和大連線能力，使得萬物互聯成為了現實，物聯網對整個產業和使用者產生的價值，也會隨著時間推移，物聯網終端裝置的進化，使得智慧終端裝置變得越來越聰明。
隨著物聯網智慧需求的不斷增長，晶片製造商們開始積極開發低功耗、低成本的物聯網晶片，幫助物聯網企業實現最優的無線連線解決方案。未來幾年，物聯網智慧晶片的市場將會有一番全新的景象，我們可能會看到各種各樣的邊緣裝置，包括工業閘道器、路由器和感測器等更多具有智慧和連通性的產品，這無疑是一個巨大的市場機遇和投資機會。
D：智慧大資料（Big Data）
人工智慧的發展是建立在海量的大資料、以幾何級數增長的計算能力和機器學習演算法的突破的基礎上，我們也可以簡單地理解為深度學習加上大資料等於人工智慧。
大資料為人工智慧發展提供了基礎資源，人工智慧技術的核心就在於通過計算找尋大資料中的規律，對具體場景問題進行預測和判斷。想要訓練出成功的人工智慧演算法，需要運算力和大量的資料，其中最重要的就是資料量要足夠大。除了資料量足夠大，大資料還需要通過採集、清洗、標註等處理工作後才能夠作為人工智慧演算法模型訓練的輸入，大資料的未來會與人工智慧技術進行完美結合，共同驅動數字經濟發展，資料智慧或將成為新的熱點和大趨勢。
5. 結語
未來5年中國的新經濟增長，主要依賴與新的資訊科技、新能源技術、智慧製造、新生物科技、新材料技術等等領域的創新與發展，作為投資機構和投資人需要清晰地認識到這些領域的投資陷阱，同時抓住全新的投資機會，實現財富的增長。
未來5年中國經濟需要完成自我的重生，不斷地去創新、去突破、去重塑價值，只有全身心投入，才可以在增長的道路上再次出發。