专访GGV李宏玮：活下来就有希望，不胜不归

如果有一份风险测评表，GGV纪源资本应该是属于稳健型投资者。在风投的世界里，这类性格的投资者是少数派。他们对于风口并不排斥，但又很少投资于你所看见的风口。他们经常游走于中美之间，对于很多看上去很美的技术保持极大的冷静。

GGV有6位管理合伙人。李宏玮是其中的一位，但凡有关于全球投资人的排名，她几乎都会是女性投资人的前几名。

在风险投资领域里从业女性人数要远比男性少，2005年，李宏玮加入GGV，在中国做了12年投资。她阐述自己的投资心得是“不胜不归”。

刚刚宣布融资的美国自动驾驶初创公司drive.ai，GGV参与了本轮投资，这是李宏玮主导的一个项目，对此她做了六个月尽职调查。在此之前，她看完了美国几乎所有的无人驾驶初创团队。她看到国内一些投资人去美国寻找投资时，经常是在西岸看看就投了，“投到真正好的跨境项目需要时间”，“很多年后，你会发现不是进入的时点重要，而是剩者为王。”

近日，李宏玮接受了第一财经记者的专访，她非常坦诚地回答了热点问题，并且首次系统阐述了GGV的投资风格。

“L4级别的自动驾驶技术都会往深度学习走”

第一财经：GGV在前沿科技领域的整体布局思路是?

李宏玮：我们在三大板块进行。第一个板块是跟智能出行相关的，这里面有几个布局：首先是电动化，我们投了小牛电动，immotor，围绕出行半径在看，不同的半径会有不同的投资布局。第二是智能驾驶，我们会看基础设施的东西，比如底层的传感器未来的发展方向是什么。还有无人机，这些领域，我们希望能够对出行进行颠覆。

第二个板块是机器人，包括家用、服务以及工业机器人，在未来五年，中国将会是工业机器人的第一大采购国。

第三个板块是AI的产品化，采集行业数据，用更多的深度学习解决方案，使得流程更加智能化，取代人工流程。

第一财经：智能出行方面，你们刚刚投资了美国的drive.ai，这是第一次投资无人车项目吗?投资过程是怎么样的?

李宏玮：无人驾驶领域我们已经关注了两三年，去年年初通用收购了Cruise(一家自动驾驶初创公司)，两年半前我们就和Cruise谈过，当时他们本来想做融资的，谁知道后来通用开出了10亿美元的价格，把它收购了。那时候，我们的出发点是Cruise能否取代Uber，Uber的商业模式并不是颠覆性的，只是在做信息匹配，而Cruise的技术理念是连人工都不需要。这个点给了我们启发。

从那以后，我们就开始关注无人驾驶领域，在美国几乎见过所有的无人驾驶相关的企业，在中国也见过很多。这个板块的投资难度是很大的，在年初和drive见过面后，各方面的尽职调查做了6个月时间，我们需要时间去理解整条生态链。最后看下来，还是觉得drive.ai的机会最大，就决定投资它。

第一财经：跟中国的同行相比，它最大的不同是什么?

李宏玮：是技术路线。drive.ai主要的技术路线是用深度学习的方式，降低对于高精地图的依赖。无论是谷歌还是百度的方案都是取决于传感器的配套，所以它们的造价很高。

用深度学习的方式来做这件事情就是，比如一条没有走过的路线，就不用去采集很多年的路况数据，让机器学习了这个场景的规则后，就知道该怎么走了。我觉得以后L4级别的自动驾驶技术都会往深度学习去走，这样做效率是最高的。

第一财经：吴恩达从百度离职后创立的deeplearning项目就是做深度学习，GGV为什么没有投?

李宏玮：drive团队里很多人是吴恩达的学生，名师固然重要，但对于投资来说，更重要的是看它的商业模式和技术成熟度等等。吴恩达的项目暂时还没有商业化的考虑，更多的是一个研发路径。

第一财经：如何评价中美在无人驾驶上的技术水平差异?

李宏玮：中美差距不大，中国在场景化、市场化方面做得更好，美国偏向于轻硬件、重软件算法的技术路线。

第一财经：但是你们并没有在中国投相关的项目。

李宏玮：我们在跟进，我们希望找到的团队综合能力是比较强的，需要有场景化的能力，也需要有软件的能力、算法的能力。

“不害怕巨头”

第一财经：在类似无人驾驶这种深度技术的投资中，当初创公司跟巨头有碰撞的时候，你们还会选择这个初创公司吗?

李宏玮：很多巨头自己去研发的一些事情，成功率其实是不高的。因为大公司有自己固有的基因，新的商业模式是跨基因的，各方面都要作出调整。比如Facebook从PC端转到移动端，用了至少五六年时间。

作为风投，我们不害怕巨头要做的事情。巨头经常是在培育一堆牛人，交一堆学费。学费交完了之后能不能出成果，取决于是否能留住这些人才。Google做自动驾驶9年之后，把这块业务独立出去了，回头去看，如果这个业务还留在Google的体系里，很多人可能都会离开去创业了，大家需要看到切实的收益。

碰到巨头之后，我们会小心翼翼，看看哪些商业模式是开放的，哪些商业模式是封闭式的。

第一财经：中国巨头的能量是不是更大一些?百度此前公布了AI的开发计划，也宣布了和众多汽车厂商的合作。

李宏玮：中国很多车厂是比较传统的，主要的核心能力还是在生产汽车，很多合资厂商的技术研发中心也不在国内，所以他们很难跟一个开放平台去合作。如果他们选择用百度的开放系统，就需要一个整合方，不仅仅是软件的整合，还有硬件方案，这些不是车厂的优势。采集的数据怎么分析，怎么用，这又涉及运营的问题，车厂到今天为止还不是互联网化的，很难去做这个运营。

除非中国的车厂到了比较成熟的阶段，它的互联网部门都可以做后续的研发、整合、分析，不然只有开放的系统是不足够的。

从百度方面看，系统也需要在不同的场景里面去训练数据，厂商会把这些场景开放给百度去学习吗?

第一财经：如果你口袋里有足够多的钱，会投资乐视汽车吗?

李宏玮：我没有办法回答，因为我没有见过贾跃亭，也没有听过他对乐视汽车的计划。在中国做电动整车，我觉得是有市场的，但是不是乐视汽车，我没有办法判断。

第一财经：如果在中国你要选择投资一家电动整车，你会着重看哪些方面?

李宏玮：现在电动整车不是技术难点，我会考虑这几个问题，第一是车的定位;第二是用户的定位;第三，怎么说服消费者你是安全的;第四，买完之后如何维护的问题。电动整车的复杂点在后面，并不是技术。

第一财经：新能源汽车、无人车，真会颠覆现在的汽车产业链吗?

李宏玮：它的颠覆会从小场景开始。要有大的颠覆，难点是法律法规，道路可能也要改造，感性的人和理性的无人车怎么兼容，这些问题。

第一财经：如果出现颠覆的话，是京东这种很有场景化的公司比较有机会，还是Uber这种公司，还有传统汽车厂商?

李宏玮：我觉得是京东这种有场景的公司。对于车厂来说，可能还需要时间等待，要建立和用户之间的信任。

“共享单车，阿里和腾讯不会只站一队”

第一财经：GGV在中国投资十多年，一些风口你们跟了，比如社交、视频直播、垂直电商，一些风口没有跟，比如充电宝，判断的依据是什么?

李宏玮：我们在意的是用户和行业趋势性的变化和方向，2C我们希望投到用户衣食住行在新互联网生活里的需求和变化，2B我们关注的是新产品、服务、技术能给企业带来的效率提升和流程变化。对于变革性技术，我们希望能有前瞻性的见解，扶持新产品和新体验。

17年下来，我们认为中国最大的风口是：制造转IT、IT互联网化、互联网进化行业、移动内容、服务互联网化，下一站是数据行业智能化、自动化。

第一财经：您本人如何看待风口型投资?

李宏玮：投资是个长线活，重点在于抓住大风口/趋势，小风口只是投机行为。在风口上的企业众目睽睽，对创业者挑战极大。创业容易，守业难，很多年后，创业者会发现不是进入的时点重要而是剩者为王，走到最后才是赢者。Google、腾讯、阿里，这些公司都不是因为踩到了风口才成长起来的。

第一财经：共享单车GGV也投了，现在阿里和腾讯分别站队，对于其他单车的投资人来说，这是否不是一个好消息?

李宏玮：可以想象，阿里和腾讯不会只站一队。

第一财经：GGV是否愿意成为BAT任何一家的同盟军?

李宏玮：我们这17年里跟很多基金合作过，超过200家吧。我们还是更在意案子的质量，投资组合固然重要，但这还是其次。

“要清楚你现在正在承担什么风险”

第一财经：GGV在跨境投资上有哪些经验可以分享?

李宏玮：跨境投资很难，GGV已经做了17年。投到真正好的跨境项目需要时间，我们要用同样标杆比较中国、美国的企业。我们对中美项目的评估标准是一致的，尤其在前沿科技这个板块里面。

很多做跨境投资的基金，是美国团队看美国案子，中国团队看中国案子，分享是不够的。我们不一样，我们是同样的人看两边。资本的国际化已经开始了，从融资到后续的收购兼并，能促成交易的投资者，就可以站在这个风口。这也是GGV常做的事情，经常在两边找融资。

第一财经：有哪些坑?

李宏玮：很多投资人90%的时间是在中国，然后就是偶尔在美国西部看了一个项目，就去投资了，我觉得要看全局，要看竞争状况。我基本上一年出差美国有10次以上，每次去美国都待一两周甚至更长，都是在看项目。

第一财经：GGV平均尽职调查的时间有多长?

李宏玮：各个阶段的基金不一样，早期基金主要是投人，两到三周就可以完成尽职调查。成长期的项目，我们需要看更长时间，如果它的技术不成熟，我们可能会等下一轮。我之前有一个案子在美国，投之前接触了三年，是一家做冷链技术的公司。他们的研发路径很长，花了大概6年的时间。

第一财经：三年之后会不会发现它的估值非常高了?

李宏玮：三年前投跟今天投，其实今天投的性价比会更好，因为三年前它在研发阶段，而今天才能看到市场。

第一财经：所以商业化不是特别明朗的时候，你们会多看一段时间?

李宏玮：在投资的时候，我们要很清楚承担的风险是什么。这个项目在三年前，我不希望去承担它的研发、技术风险。而现在投进去，我承担的只是市场的风险，它已经过了技术风险，也过了产品化的风险，市场风险是我们可以承担的。当然，有一些技术，比如AI，我们会愿意承担一部分技术风险。

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