人有千面，基金也是如此。一千家基金，便有一千种打法。打法上的差异，源于基金管理者的履历、理念、策略乃至资源上的千差万别。

健一会（ID：jianyihui2011）第12期人物专访，健一君请来创势资本合伙人焦伟，请他聊聊他的投资秘笈。

口述：焦 伟

采访：阮聿泓

我投项目主要看三个维度：高成长性、高技术门槛和高营收。

高成长性意味着项目爆发力强，投这类项目代表投资人进取的一面；高技术门槛意味着项目存在一定技术壁垒或技术垄断，投这类项目代表投资人激进的一面；高营收意味着项目变现能力强，投这类项目代表投资人稳健的一面。

这三个维度很难交叉。一般来说，同时具备高技术门槛和高营收的项目很少，高技术门槛意味着别人很难进入，但也经常处于比较早期的研发阶段，烧钱烧得厉害，营收必然上不去。同时具有高成长性和高技术门槛的倒是有可能，比如技术较快实现商用，成长性就会比较好。

创势资本不追风口，但更看重赛道耕耘和投后服务。风口上的项目不但贵，滥竽充数的也很多。

创势资本的赛道主要分布在人工智能、大数据、消费升级和文体娱乐等几块。

人工智能大数据五大领域变现情况喜人

大数据可归入上述维度里的高技术门槛一类。这个赛道很多人不愿意投，不但估值虚高，而且变现比较难。

的确，人工智能和大数据的市场爆发远未到时点，但在某些细分领域已开始商业化应用，营收情况也很喜人。

第一个领域是语音识别，科大讯飞、出门问问等企业是其中的佼佼者。

第二个领域是无人驾驶。已经有不少车企对无人驾驶的一些边缘应用进行商用。

第三个领域是机器视觉。在安防领域，海康威视给交管局提供车辆识别系统，给公安部门提供疑犯追踪系统。人脸识别也运用到了对于支付安全要求特别高的金融领域，招商银行在单笔超过20万元转账时会启动人脸识别。在社交传播领域，faceu、美图相机等产品里有些萌化应用的底层技术就是机器视觉。

第四个领域是机器人，工业机器人、消费机器人、服务机器人题材在二级市场已经被反复爆炒，随着工业4.0时代的到来，机器人领域的商用前景比较广阔。

第五个领域是物联网。物联网是个比较宽泛的概念，国际上物联网做的比较大的都是单品，以智能硬件作为入口，抢占市场。智能硬件的发展眼下已经进入相对的低潮期，但它们所代表的入口背后的人工智能与大数据值得我们关注。

我们从2015年开始投大数据领域垂直项目。在诸多垂直项目中，普适性工具和具体产品形态涉猎较少，主要集中在行业垂直。

当然，我也错失过一些大数据项目。亚马逊有两个小伙子归国创业，做大数据的实时清洗和分析，这种可实现实时性的技术对于电商来说意义重大。我们关注这个项目的时间过晚，错过了最佳投资时机。

所以说，大数据和人工智能应用确实变现难，但不是说不能变现。如果基金在早期不做配置，到了后期再介入，成本会比较高，这种打法不太符合我们的投资阶段与投资体量。

消费者崇尚体验，O2O市场教育功不可没

人工智能眼下很热，但我反而更看好消费升级和文化娱乐领域投资机会，因为经过O2O的市场教育，中产阶级消费意识开始觉醒。

2015年，大数据不是真正意义上的风口。当时的风口是O2O，但我没投。虽然很多O2O模式创业项目后来都宣告失败，但人们在体验O2O项目后发现，在价格与服务质量之间，他们宁愿选择多花点钱，也不用牺牲服务质量。

从2017年年末到2018年年初，消费升级会迎来一个巨大的风口。

我投过一个叫飞屋环游的项目，它就是一款典型的消费升级的产品。

投后服务跟不上，项目再好也不投

除了高技术门槛、高成长性和高营收三个维度之外，我还有一个投资策略：如果有某个项目，我无法为其提供行之有效的投后服务，即便再看好也不投。

所谓“投后管理”，在我看来，可以分为“管”和“理”两块。

我在“管”这方面定的原则是抓大放小，只抓趋势和大的指标，细节与策略性的方案交由项目方自行决断。

我比较重视“理”，也就是我们投资人所能提供的资源性的东西。

我们之前投过一个企业服务项目，该项目眼下很受基金追捧，而在年初，它还在面临团队信心不足等问题。当时我召集该团队所有中高层员工开了个会，帮他们把所有产品线梳理了一遍，分析其中最具优势的地方。

该项目当时有四到五条产品线，经过梳理，只留下定制化HR管理系统和视频领域招聘SaaS系统两条产品线，其余全部砍掉。

有个做软件开发的上市公司正好缺乏定制化HR管理系统，我便帮助双方做了对接。这家上市公司对该产品线如获至宝，以最快速度签署了合作协议。对项目方来说，有了这么大体量的上市公司作为合作伙伴，可以省去很多渠道拓展的成本和压力。

事实证明，我们这两年的运气确实不错，一期基金从2015年到现在，投了15个项目，账面浮盈为343%；二期基金从2016年到现在，投了14个项目，账面浮盈为183%；项目进入下一轮的比例为88%。

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