作者 | 高貴萍
編輯 | 及軼嶸
題圖 | 受訪者
半年前，線性資本董事總經理黃松延去了次建築工地。當約見的蔚建科技CTO向他走來時，他愣了幾秒鐘，差點沒認出來。
曾經儒雅帥氣的文藝小青年，渾身都是泥巴，也胖了，完全是一副包工頭形象。黃松延有點心疼。
一個科學家出身的投資人，和一個海外留學回來的企業高管，在擺滿了腳手架和各種建築裝置的工地上見面。這個場景有些戲劇性。
不過，如果梳理黃松延近年來的行動軌跡，這一幕倒也不算奇怪。
黃松延是浙江大學機器學習方向博士、曾任華為資料科學家，如今線上性資本負責Deep Tech領域的投資，在過去幾年間，他用了大量時間和不同產業的人交流，“上山下鄉”成為常事，身影出現在養豬場、玉米地、熱電站、水泥廠、攪拌站、製鞋廠等各種地方。
線性資本成立於2014年，聚焦於資料智慧和前沿科技。從當初的冷門賽道，到如今“無人不投科技”的熱潮，線性資本走過了8個春秋。
目前線性資本共管理九支基金，總規模約20億美元，以天使至A輪領投為主。在他們的投資名單上，有地平線、神策、特贊、酷家樂、Rokid、思靈機器人等多個行業頭部企業。
不盲從，“權威”之外保持獨立思考“打死都不投機器人了。”2017年左右，有投資人在公開場合表示。
彼時，一些機器人公司購買伺服電機、減速器、控制器等核心零件，將其組裝成機器人。投到沒有核心技術的公司，讓不少投資人叫苦不迭。隨著同質化日益嚴重，和一些機器人公司騙補事件的暴露，市場急速冷卻。
這一年，也是黃松延加入線性資本的第一年。
從“科學家”到投資人，身份的轉化並沒有改變黃松延“獨立思考，不盲從權威”的精神核心。前者讓他在浩瀚的學術中有足夠的深度思考空間，後者因為是早期投資，沒有足夠的資料和維度可供參考，跨越漫長週期篤定的是“對市場的判斷、對產品技術深入的研究”。
在做案頭研究、深入產業拜訪，做了幾個月的深度調研後，黃松延認為力控智慧機器人是一個可能帶來大變革的科技創新方向。
當大部分投資人紛紛“逃離”機器人領域時，這個預判在當時看起來“特立獨行”。
黃松延認為，在工業機器人領域，初創企業要想衝出瑞士ABB、德國庫卡、日本發那科和安川電機這四大家族的重圍，創始團隊除了要對行業的垂直場景有足夠認知外，還要在機器人領域具備足夠強的技術能力。
在接觸到思靈機器人後，黃松延更加堅持了自己的判斷。
思靈機器人的力控技術世界領先，創始人兼CEO 陳兆芃曾在德國宇航局讀博和工作了十年，並參與研發了力控機器人。在思靈600 多名員工中，有超10%的人曾就職於德宇航。在控制器的技術水平，以及量產能力上，思靈均處在行業領先地位。
在簽訂投資協議之前，線性瞭解到思靈機器人在慕尼黑還有個十幾個人的團隊，團隊成員多為原德宇航技術人員，黃松延等人毫不猶豫地飛去了慕尼黑。
雙方談投資時，就產品、技術、團隊、市場、運營等方面聊得非常細。休息時，喝啤酒吃美食打成一片。當線性團隊回到中國後，思靈慕尼黑團隊也和創始人陳兆芃進行了反饋，“這就是我們想要的投資人”。
線性資本以“不把自己當甲方”的真誠態度，以及“工程師更懂工程師”的優勢，在2018年，成為思靈的種子輪投資人。
2019年，思靈機器人完成了天使輪和Pre-A輪，線性持續領投，紅杉、高瓴跟投；2020年和2021年，思靈完成A、B、C三輪融資。除了線性、高瓴、紅杉持續下注外，C資本、新希望集團、小米、軟銀願景基金等相繼加入進來。C輪融資完成後，思靈估值突破10億美元。
對思靈機器人的投資，有著明顯的“線性”投資特點：一群技術出身的投資人不追風口，對投資有深度思考和獨立判斷；科技聚焦下擅長在早期發現行業、企業的獨特優勢。
用一句話總結線性的打法：先深入瞭解產業，再找到具備技術能力，可解決產業上的問題的團隊。也就是說，線性不押賽道，更看重企業解決行業痛點的能力。
“先找對事情，再找對團隊，然後給錢”投資蔚建科技，也是如此。
多年來，建築行業市場一直不被主流投資人，尤其是科技投資人所關注。
黃松延透過調研發現，建築行業作業方式比較傳統且效率低下，技術正逐漸成為該行業發展的核心驅動力之一；建築工人平均年齡超過50歲，且極度短缺；建築機器人領域有著2萬億的市場規模，但落地面臨極大挑戰。
成立於2020 年6 月份的蔚建科技，於2021年5月，獲得了線性獨家投資的天使輪。同年9月和11月，紅杉中國、保利資本、險峰K2VC等加入到股東隊伍中。
目前，蔚建是行業內唯一一家利用智慧機器人實施施工場地抹灰作業的公司。不為人知的是，抹灰機器人的成功經歷了一番考驗。
建築工地相對髒亂的半開放工作環境，對機器人的技術要求極高。機器人在自動移動的過程中，本身是有誤差的。在建造過程中，牆的厚度也有變化。“抹灰如果有2毫米的誤差，整面牆就廢了。”黃松延稱。
抹灰機器人前期的硬體測試與軟體打磨時間比其他型別的機器人更長。蔚建當時面臨的最大困難是能否把機器做出來，因為世界上還沒有團隊成功過。
線性投資蔚建時，蔚建連機器人圖紙都沒有。機器人研發不出來，投資就會面臨失敗。當明顯的風險點擺在那裡時，黃松延的心裡也承受著不小的壓力。
但壓力不代表焦慮。黃松延當時的判斷是：這是行業中亟需解決的一個痛點，而且市場巨大；抹灰機器人要麼是蔚建團隊做出來，要麼在5到10年之內都不會有人做出來。
蔚建的團隊背景和原生驅動力，給了黃松延下注的底氣。
蔚建科技創始人梁衍學曾先後在發那科、博智林智慧技術研究總院任職，創始團隊成員有在相關領域等大企業工作經驗。在技術端和產業端的雙重沉澱，使得蔚建比同行更具優勢。
再就是，蔚建CTO “沉迷”工地，從高顏值海龜秒變包工頭。這種團隊成員的原生驅動力給黃松延留下深刻的印象。他願意為這樣的團隊下注，“如果我不投，會後悔的。”
投資一年後，蔚建抹灰機器人研發成功。又過了半年，機器人效能穩定，投入到工地中使用。面對地面和牆面的複雜狀況，蔚建科技利用感測器自動感知機器人姿態、設計自動調平機構、3D 視覺技術加強布料機構自適應調整能力等，予以解決。
經過相關部門檢測，機器人比人工效率高5倍，且牆體空鼓率幾乎接近0。據黃松延介紹，首款機器人投入市場就得到了來自多家頭部客戶的訂單。目前在實地工地中已完成2萬平米的作業。
“從商業程序看，協作機械臂處於持續快速的增長階段，如果抹灰機器人的市佔率達到20%～30%，公司估值漲到50～100億美金不是一個特別大的挑戰。”黃松延稱，更重要的是，“抹灰機器人帶來的效率提升是數量級的”。
據黃松延介紹，由於技術是通用的，蔚建用研發抹灰機器人沉澱下來的技術做噴塗、檢測等機器人，“每個細分領域都是每年幾百億的市場”。
用技術解決產業中的痛點儘管黃松延等人有心理準備，但當他們站在新疆的玉米田地頭兒時，還是忍不住對眼前的情景發出感嘆。他們面前的兩塊地，用了愛科農產品的玉米茁壯而整齊，另一塊則好像散兵遊勇，高的高，矮的矮。
愛科農成立於2016 年，是線性投資的“AI+農業”的第一個專案。愛科農的底層技術支撐由數字化模型軟體系統組成，結合氣象資料、土壤環境資料等，為種植戶提供精確到天的耕種操作建議，比如把控種地，播種、澆肥、打農藥的時間點等。
從團隊背景看，愛科農創始人兼CEO 郭建明曾任中種國際副總裁、孟山都中國區技術開發總監；CTO 張旭博是位植物學家，曾在中國科學院工作。研發團隊由擁有中美英三國科研經驗的博士、科學家組成，
但優秀的團隊，高大上的科技，能不能落地？農民接受度有多少？
抱著這種懷疑的態度，線性和愛科農團隊進行了多次深入溝通，並於2020 年上半年到愛科農位於河北、新疆等地的實驗田進行調研。“用愛科農產品的莊稼長勢肉眼可見得好。”黃松延稱。
效果是可量化的。愛科農主要面向超級種子大戶和經銷商，至今共服務了逾1000萬畝的田地。據相關檢測，平均每畝玉米產量提升了將近300斤，同時成本降至100元以下。目前，公司與拜耳集團、浙江物產等多家知名企業達成合作。
“中國的農業集約化是有一個過程的，這是由行業本身特性所決定的，科技產品在全市場的普及時間會長些。”黃松延表示，儘管整體來看，“AI+農業”還處於發展初期，但線性有耐心陪伴優秀企業一起成長。
透過思靈機器人、蔚建科技、愛科農等投資案例，會發現線性的被投企業創始人往往具有“技術+產業”雙重背景。“我們想尋找的創始人不僅僅是做國產替代這麼簡單，也希望他們能和國際上的公司媲美、競爭。”黃松延告訴創業邦。而從結果來看，通常這樣的團隊都有良好的教育背景、並且在相關領域有非常深厚的積累。
在投資專案團隊的選擇標準上，線性的準則為：3p+3c+T。3P指Passionate（具有原始驅動力的）、Professional（專業性）、Persistent（持續深耕）;3C即Consistent（知行合一）、“Cruel”（決斷力）、Credible（可信賴的）;T即Transformation（具變革性）。
如果說最重要的原則，就是看這家公司是否為使用者提供價值，是否用技術解決了產業中的關鍵問題，是否在積極推動著人類社會的發展。
以信任為底，打造資料智慧賦能產業的閉環“強調tech-problem fit，而非product-market fit，是我們與市場上其他投科技的機構的一個根本性差異。”黃松延稱。
線性投資團隊成員均有技術背景。這種流淌在血液中的技術基因，使線性對於技術驅動產業變革的察覺格外敏銳，並能夠判斷從技術到產品的核心風險。
“在市場熱點出來之前，問題就已經出現了。我們透過上山下鄉加深對行業的認知，能夠提前發現這些問題。”黃松延稱。這也是線效能夠且敢於在市場熱點形成前提前埋伏的原因。
黃松延將線性在Deep tech的投資分為四個方向：資料獲取，智慧計算，智慧決策，資料執行。
資料獲取，即從感知層面，透過對資料的洞察，供給服務於需求端。代表性投資案例為棒糖科技；在智慧計算上，線性投資了地平線等企業。
在黃松延看來，智慧決策是繼機械化、自動化、資訊化之後的第四次工業革命，“把人工經驗行業know-how模型化，基於反饋訊號持續最佳化模型，持續提升系統效率”。代表性投資案例有全應科技、愛科農等；在智慧執行上的投資案例為思靈機器人，蔚建機器人、捷象等。
“這四個方向形成一個典型的資料智慧賦能產業的閉環。”黃松延告訴創業邦。目前，在專案投資金額佔比中，智慧決策佔比最大，超過總投資的50%以上。其次為智慧執行，然後是智慧感知和智慧計算。
談到投後管理，黃松延認為有兩點非常重要：在投資節點和創始人建立強信任關係；投後能夠給對方賦能。
“如果說基金本身的品牌背書是硬實力，那和創始人建立信任關係就是機構的軟實力”，在整個採訪過程中，黃松延不止一次提到，在和創業者接觸的過程中，線性絕對不允許投資團隊的成員把自己擺在甲方位置。“大家是平等的夥伴關係。”
在投後賦能方面，線性幫助被投企業對接頭部機構是一大特色。
線性資本的投資風格是“從早期切入，全階段覆蓋”。這使得線性往往能在早期捕捉到初創公司。若被投企業可以持續證明成長潛力，線性會在後續輪持續加註，並且樂於擔任“免費FA”的角色，幫助被投企業對接其他優秀的投資機構。
在思靈科技、蔚建科技、愛科農的後續輪融資中，除了線性資本連續加註外，高瓴和紅杉等市場一線機構也進行了多輪加碼。
談到與市場上的頭部投資機構的合作，黃松延認為，這是基於彼此之間的信任，之前合作的專案都表現較好，這就形成了一個正向的反饋迴圈。
除了幫助企業後續融資外，線性還為被投公司提供招聘、對接資源等細顆粒度服務。
比如為地平線介紹了CTO，幫助一些企業和華為雲、阿里雲、騰訊雲、歐萊雅、星巴克等做對接。“我們和很多頭部企業的高層有著強連結關係。我們也希望把這種信任關係轉移到被投公司身上。”黃松延表示。
作為投資人，黃松延稱最能給他帶來成就感的，不是被投企業一定要變成獨角獸，也不是融很多錢和上市，而是技術能經得住市場考驗，最核心的坎兒能過去——從技術到產品，再到商品。
這也驗證了線性資本的價值觀——“如駱駝一樣，成為創業者穿越沙漠時最信得過的夥伴。”