寒冬募资35亿元！蓝驰创投高管：要用最少的子弹打中靶

“我年轻时当过兵，那个时候，有的兵种，靶子一出来，一枪就击中了；有的兵种，开5枪才能击中一个靶子。”

曾经的部队经历，让蓝驰创投管理合伙人陈维广在面对早期项目时，依然保持着猎人般的警惕。他说这是给LP（出资人）的承诺，要用最少的子弹，打中一个靶子。

2019年11月29日，这家诞生于硅谷的风险投资机构，宣布今年人民币及美元资金募集情况。本次募集总规模35亿元，是2019年截至目前中国境内最大募集规模的早期基金之一。

蓝驰所管理基金平均存续期为10年，专注Pre-A到A轮的早期阶段。新募集资金计划将投向AIoT、创新医疗服务、消费生活服务、企业服务、自动驾驶（Autonomous Vehicle）、智能制造等领域。

10年的存续期意味着，背后支持蓝驰的钱是比较有耐心的，蓝驰陪伴创业者的钱也是比较有耐心的。蓝驰创投管理合伙人朱天宇告诉猎云网，这是做早期投资，最需要的资金特征。

在朱天宇眼中，VC（早期风险投资）是一个认知套利的事。投资人对这个事情有没有截然不同的看法，有没有能力比别人看到得更早，或者更深入地去洞察风险和机会，决定着能否在企业还处在0到1的摸索过程中就进入，并在长长的雪道里，长出百亿美金企业。

在蓝驰创投将触角伸向不同赛道时，外界对蓝驰的印象似乎还有一些局部，认为蓝驰只是一家投资AI、或者投资企业服务的机构。陈维广说，“不希望蓝驰被标签化，我们的投资方向相对来讲还是比较平衡的。”

蓝驰创投于1998年在美国硅谷设立，2005年进入中国。截至目前，在中国的资产管理规模超过100亿人民币。

基金层面，在中国的平均IRR超过30%；项目层面，近80%被投项目顺利融到下一轮，近20家公司已通过IPO、并购等方式退出，包括：58/赶集、趣店、磨菇街、 Coupa Software、Paypal、Waze，PPTV等。

曾经的辉煌能否在寒冬延续？要知道在新周期下，随着验证创业结果的时间被拉长，创业者要放弃短期博弈，投入更长时间和耐心，对投资人的考验也更大。

陈维广说，无论周期如何变化，蓝驰始终关注需求和场景。

“我们经历了很多轮周期，你会看到，不同周期里，会有这样的技术曲线，先是一个期望高峰、然后平淡地跌入低谷，再慢慢攀升。”陈维广说，攀升的过程，就是大家真正扎在场景当中寻找需求的过程，但蓝驰希望能更早地把注意力放在场景与需求上。

在蓝驰创投宣布今年的资金募集前，在北京华贸蓝驰创投办公室，猎云网与蓝驰创投进行了一次深度对话，以下是对话内容，enjoy：

投资就是“打靶”

“投资就是打靶，要用最少的子弹，打中一个靶子。”部队的经历，让这位从事早期VC超过20年的风险投资人每一次出手，依然保持着军人般的警觉。

我年轻的时候当过兵，那个时候，我们会把兵种分为几个级别。有的兵种，靶子一出来，一枪就击中了；有的兵种，开5枪才能击中一个靶子。当然这是因为他能开5枪，才可以打中更多的靶子。

而我对LP的承诺是，用最少的子弹，打中一个靶子。

有一些规模非常大的基金，可能在A轮没有投出企业，但可以在B轮、C轮、D轮投中。也有可能，他在某个领域打不中，但踩中了另一个领域的一个C轮企业。但最终如果把这个账算出来，回报是不是最高的？不一定。

作为一个精品型基金，蓝驰创投对赛道的关注和分布也是比较均衡的。不过，一个基金不可能把所有的钱都挣了，你必须把自己最擅长的地方发挥好。

因为说到底，VC是一个认知套利的事。你对这个事情有没有截然不同的看法，有没有能力比别人看到得更早，或者更深入地去洞察风险和机会，才有可能赚比别人更多的钱。

我们更关注的是，你“知其然”，是不是还“知其所以然”，甚至“知其所以然背后的所以然”，甚至是“再往深一层的所以然”。

要达到这样的层次，对你的思考深度、逻辑框架的建构能力，去第一手、去一线搜集高质量信息的能力，要求都非常高。

真正优秀的、能够做早期投资的人，其实是稀有人才。

我们认为，“deep thinkingasahabit”，即你的深入思考，是你的一种习惯。这确实不容易，因为保持这样一种思考的习惯，有时候是比较折磨，甚至听起来是比较变态的。

蓝驰反而能为这样有这样思考习惯的人提供一个环境，因为大家都是类似的人，每天都有机会接受智力挑战。我觉得他会更享受，也能够在认知上跟大家互相砥砺成长，并最终转化成早期投资标的命中，增加职业成就感。

其实我很荣幸，有这样的行业口碑。俗话说，“物以类聚、人以群分”，我也希望有更多这样的人加入我们。

在寒冬里发现最长的雪道

“人生就像滚雪球，最重要的是发现湿雪和长长的山坡。”巴菲特老爷子的财富箴言放在风险投资上再合适不过。投资早期阶段的蓝驰创投坚信，要耐心去熬一个行业，最终总能在这一个很长的雪道里，从几亿美金滚到上百亿美金。

蓝驰的LP包括国际知名保险公司、主权财富基金、养老金、国家级引导基金、知名母基金、实体企业、家族办公室等，而且在管的基金量都非常大。这是我们20年的品牌积累结果，蓝驰与LP的双向选择过程。

投资就是分散风险，要分散风险就要跨越周期。

举个例子，最近一年，包括Zoom在内的很多美国企业服务公司上市了，大家都说企业服务的风口来了。但大家忘记了，这些是十几年前被风投投资过的企业。

2012年，蓝驰在国内看云计算的时候，很多人都不看好，说已经有阿里云了，投云计算赚不到钱，但我们当时还是在第一轮投资了青云QingCloud。再往前看，2006年，蓝驰在美国投资了采购数字化平台巨头Coupa，这家企业直到2016年才上市，上市的时候市值只有十几亿美金，现在市值已经接近一百亿美金了。

企业服务是需要用耐心去熬的行业，到底这个需求怎么洞察，到底在怎样的市场里，它能够像一个很长的雪道，从几亿美金滚到上百亿美金？都需要时间来证明。

ToC的商业模型也是一样的，把时间拉长，其实早在10年前，2009年和2010年的时候，整个行业也面临同样的困惑。当时大家觉得PC互联网没什么可投的了，但几年之后，轰轰烈烈的移动互联网出来了。

对于我们来讲，现在这个时间点恰恰是更好的时间点，有机会去寻找下一个10年大周期里高成长的机会在什么地方。

蓝驰未来会聚焦在三个层面，一是基于效率提升和主创新的企业服务和硬科技机会；二是聚焦基于支付方创新和医疗服务创新的机会；三是聚焦基于新人群、新场景、新品类的消费机会。

新基金的投资方向基于哪些趋势判断：

陈维广、朱天宇：首先，中国经济正面临从数量增长向质量增长的演进。一方面，低端人口红利消失，用工成本增加。另一方面，受高等教育人口比例持续增长，研发人口红利释放，工程师数量迅速增加。人口供给升级将有效推进中国的传统产业数字化转型和核心技术的自主创新

其次，过去40年我国中小城镇发展迅猛，基础设施建设不断完善、公共服务不断提升、商业环境持续优化。伴随3-5线城市消费升级，将产生全新的连接方式，重构人与人、人与商品，人与服务的供应链。

第三，中国的人口结构正在面临老龄化压力，亚健康问题和慢病发病率持续上升。伴随人均GDP的增长和医疗支出的增加，医疗服务、药品流通、医疗支付体系也将出现全新的变革。

在过去1、2年，尤其在过去的6-12个月里，中国的医疗改革政策密集出台。在这一波监管中，对整个医疗行业的数字化要求、信息化要求是非常高的。

这会催生两类机会：一类是支付方创新，支付方主要是指商业保险。因为目前社保主要承担着中国医疗的担子，但这已经是不可承受之重。有一个词叫“因病返贫”，在很多家庭，只要有一个人生大病，如果没有保险覆盖到，一家人近半辈子的积累就拿掉了。

另一类是服务供给方，也就是创新医疗服务。因为有了成熟的支付方，就可以有大量的服务提供方，给你提供健康管理、药品服务管理等，目前中国在这一方面是缺失的。

一个典型的案例是水滴互助，我们在A轮投资的时候，整个市场对互助保险是非常有争议的。而且在监管上，大家也觉得看不太清楚。但我们认为，水滴互助作为网络互助险，很可能是一种创新的支付方，未来不光可以通过它去卖保险产品，有可能还会反向去整合、定义保险产品，这是支付方可以起到的作用。

关注场景需求，而非具体技术

蓝驰投了很多技术色彩很浓的企业，但蓝驰不希望被标签化，不希望被当作是一家投资AI的机构。在蓝驰创投看来，投资不谈商业落地的科技企业是不负责的。

并不矛盾。这恰恰是说，早期投资必须有一定的认知体系，才能发掘好的项目。

蓝驰做早期投资非常看重这个创始人是从需求侧出发，还是从供给侧出发。从供给侧出发意味着，创始人是把基础工具做出来之后，再去想需求。

从需求侧出发意味着，这个创始人理解这个场景有什么问题，他可以组装哪些工具过来。他可能不需要一个特别棒的牛刀，一个剪刀、一个小锉子就能把问题解决了，如果再加一点AI，效率就能提升20%，而且立刻就可以拿到订单。

AI这些都是标签，蓝驰不希望被标签化，不希望被当作一家投资AI的机构。我们目的是根据需求、根据场景判断企业，就像云圣智能无人机，我们不把它看成是AI公司，而是看作下一代巡检的服务提供方。

我们关注场景，不关注具体技术。无论是AI，还是RPA，关键是要解决客户的需求和体验。

我们投了南燕保险（猎云网注：第三方保险电子商务综合服务平台，以SaaS+MGA的模式起家），它主要满足两端需求，一端是保险公司、另一端是保险中介。通过满足双方的需求，可以创造很好的收入。所以它的底层是不是用AI，不是很重要。

AI有很多细分领域，比如视觉、深度学习等。但就像我们刚刚所说的，你需要解决的一个问题是，它不光需要你的眼睛，还需要你的耳朵、大脑一起配合。

比如我们投的理想汽车，它有大量的技术储备和应用场景；我们投的云圣智能无人机，它可以24小时全天候飞行，自己就能飞到机库里，把电池换了，机械臂把电池换了，把摄像头换成不同场景所需要的摄像头，再“啪！”地张开翅膀飞出去了，不需要任何飞手干预。

这里面有很多的AI技术，比如视觉，因为它要自己导航，要识别电线上有缝或者污损检测。所以我们不认为这是一个AI或者机器视觉项目，而是看它可以解决什么问题。

我们在投资的时候，就设置这样的标准——它能够解决场景与需求的问题。因为解决需求才有人愿意买单，而不是拿着锤子找钉子，不知道需求是什么，反正我有这个工具、我有这个供给。

不同周期里，确实会有这样的技术曲线，先是一个期望高峰、然后平淡地跌入低谷，再慢慢攀升。其实攀升的过程，就是大家真正扎在场景当中寻找需求的过程，但我们希望能跳过低谷的曲线，更早地把注意力放在场景与需求上。

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