编者按：
清流资本在一般人眼中，是一个投得“妖”、“稳”、“准”的基金。这个“妖”的印象大概率来自于清流那些出色的TMT/大消费类portfolio们。但是清流资本还有硬币的另一面——同样出色的大科技类portfolio们。我们特意策划了专栏系列“硬币的另一面”，将通过清流合伙人和CEO对话的形式，讲述清流资本和科技类被投企业发生的那些投资故事。今天，我们对话的主角是宾通智能CEO龚超慧。
本文包含以下内容，阅读需要15分钟。工厂的“超级大脑”
从科研到创业，从美国到中国
科学家创业一定要自己去跑10次销售
清流是能和科学家产生共鸣的投资人
清流资本投资人讲述BITO的投资逻辑
宾通智能创始人兼CEO龚超慧
宾通智能（以下简称“BITO”）成立于年，定位是新一代先进制造工厂的智能大脑，这支由CMU（卡耐基梅隆大学）校友组成的工业领域顶尖团队，已拿下商飞、台积电、施耐德、富士康、米思米、中车、美的、格力等全球顶级制造业客户，用一种野心勃勃的风格叠加脚踏实地的产品定义“智能制造”。自成立至今，BITO凭借卓越的产品创新实力和深厚的商业项目落地经验获得多项行业权威荣誉/奖项：国家高新技术企业，上海最具投资潜力50佳企业，科技创业新锐企业，全球创新项目TOP20，人工智能领域-中国未来独角兽之星等。
创始人龚超慧（以下简称“龚博士”）是卡耐基梅隆大学博士，主导过波音、宝马等智能供应链与智能制造项目，博士后期间担任富士康智能制造项目负责人，龚博士主攻人工智能方向，研究成果是“对复杂系统的多自由度系统的规划与控制理论”，可以广泛应用于各类制造业管理及机器人控制，并在世界各大学术期刊发表论文四十余篇，其中包括世界顶级期刊Science,PNAS等。
工厂的“超级大脑”
“BITO之于工厂，就是PC电脑时代的
Windows系统、智能手机时代的iOS系统。”
清流：请简单说说BITO是什么？谢谢
龚博士：稍微生动一些，我们把一家工厂当成一个机器人，这个机器人会需要一个超级大脑，把它的手、脚、眼睛、身体全部都管理起来，BITO就是做这样一个超级大脑的。用技术化的语言来讲，就是一个操作系统级别的基础软件，能够管理一个系统当中的所有软硬件资源，去实现资源的调度、使用，来支撑和完成各类应用的操作系统。
工厂里面其实有多个部门，它的管理链条非常非常长，并且部门之间是紧密互动、甚至互相约束的。但过去由于没有好的技术手段，要靠非常多的跨部门沟通、开会，形成一些SOP和决策机制，才能完成各部门之间的整体配合。此外，每个部门都有自己的应用软件，比如销售用CRM（客户关系管理系统）、供应链部门用SCRM（供应商管理系统）、车间作业管理用MES（生产执行系统），它们都是碎片化分离在不同部门，各自的软硬件又不统一，其运作逻辑、机理和数据的交换不成体系，导致跨部门配合和整体效率非常低。
BITO做的操作系统，把所有制造业的管理过程和执行过程的数据和运算都放在一个底座上完成，它们全是打通的，然后在上面再去构建一个个数据应用的App，让它们之间进行数据的交换。
更直观的类比，BITO之于工厂就是PC电脑时代的Windows系统、智能手机时代的iOS系统。
清流：工业领域过去没有这样的操作系统么？它的难点是什么呢？
龚博士：过去没有。我觉得它需要以下方面的能力。第一，在管理科学层面，要先形成一种抽象化和通用化的管理体系，各类复杂应用场景的管理都做到标准化，这个难度很大。
第二，过去没有像今天这样发达的通讯基础设施和计算基础设施，讲具体点就是5G、互联网技术和云。所以过去想要去做这样的系统，它的成本非常高。我们自己得去解决每个工厂里所有设备间的数据连接通讯，要去建自己的服务器集群，再要去部署大规模的算法应用。但今天，这些事情都不用自己做，比如说我们直接用5G通讯买一个物联网模块，数据就能接上来。我们直接用阿里云、华为云就能去调用云计算，然后直接用算法的微服务，就能形成弹性部署的大规模算法集群。
清流：5G、云计算这些其实是创业公司大环境上的改变，它带来的是一大波创业公司的机会。那为什么是BITO？
龚博士：算法是我们最核心的能力。BITO最强的优势是整个算法体系和算法模型。应用到场景里面，第一，我们怎么把一个制造业场景给它算法化、模型化，第二是怎么利用先进算法切实有效地去解决管理的痛点。比如计算要实时、计算要足够的全局优化，过去没有那么好的人工智能算法体系去解决这些问题。当然，能够找到合适的应用场景，也是创业中一个很大的挑战。
清流：你觉得BITO的终局是什么？
龚博士：我一开始定的BITO的使命是“科技挖掘人性无限美好”，我觉得科技最终还是为“人”服务。后来大家讨论说这个太远了，于是定了个中短期的是“普及智能制造基础设施”。
“从科研到创业”从美国到中国
“我觉得这是百年一遇的关键机会，可能是第四次工业革命，我一定得抓住这样的一个机会。”
清流：为什么会想要从CMU的科研实验室走出来去创业做这件事情？
龚博士：我觉得这个挺有趣的，我看到了制造业有一个底层模式的、被颠覆的革新机会。过去供给侧推动的以产定销模式正在变成需求驱动的以销定产模式。自工业革命之后的几百年，工业体系都有这样一种底层思维模式，即追求规模化、连续化、流水线化生产，不断地压低成本。但是，今天互联网的发展，让消费侧、需求侧的这些需求和数据有更加便捷的手段直接连到工厂生产，那么就有机会由需求直接驱动、以销定产的方式去改变整个制造业的模式。这是一种体系化的变化，本质是C2M化了。它是要整个社会商业的基础设施发展到一定阶段之后才能做的一个系统性的改变。我（当时）觉得这个时间节点刚好，就是现在。
清流：你是怎么观察到这个变化的？
龚博士：一方面是跟我们的研究背景和做的课题有关。我们当时帮波音做供应链的一些管理算法，过程中我们发现，飞机的生产非常的定制、非常的柔性，它跟需求连接的非常紧密。而飞机的零部件非常多，要靠全球的供应商、全球的物流去完成它的装配和生产，所以它的生产过程是非常动态波动的，既要实时跟供应商的交货时间匹配起来，又要根据客户的需求匹配起来。这个时候就发现它的生产制造模式必须是管理非常的动态、实时，才有可能去完成这样的优化。
第二呢，我在CMU博后跟富士康合作产学研项目时有跟他们讨论，富士康的核心能力是生产资源的快速组织能力和调度能力。生产工人，富士康可以去招、别的代工厂也可以招，包括原材料等也不是他们独有。而富士康能够快速组织这些资源去满足某种生产需求，他们的敏捷性、速度、面向需求不断调整的能力就变成一种全新的竞争力。通过和富士康的合作，也知道了我们可以用算法去让生产速度变得更快、柔性变得更强。
创业之后，这个思考就变得更深了，我们发现，需求导向的行业更需要制造业变得更加敏捷、快速和柔性，这也是为什么我们决定把公司搬回了中国。
清流：你看到了中国的什么信号？
龚博士：我们把制造业分为研发型（例如特斯拉）、工艺型（例如台积电）、服务型，中国的制造业是典型的服务型，它本质卖的是生产能力和组织能力，中国有敏捷的产业集群和柔性的生产组织能力；而中国智能手机的普及率更高，我们能够捕捉到大量需求侧的数据；加上技术的成熟，很多AI技术可以大规模应用到制造业场景了。这几个timing刚好放在一起，我觉得这是百年一遇的关键机会，可能是第四次工业革命，我一定得抓住这样的一个机会。
清流:所以团队里面没有经过什么激烈的讨论，大家就非常统一意见的回来了
龚博士：讨论其实是有，但大家的激烈讨论的点并不在于我们是否相信这种产业链模式和AI结合的应用场景是在中国，而是有一些早期的合伙人更喜欢相对比较纯粹的科研环境。而我觉得创业本质第一大逻辑一定是商业的底层思考，技术思考是去支撑这个商业的合理性的，不能把技术研究放在商业之上。所以我们还是决定把公司彻底moveback回到中国。
科学家创业一定要亲自去跑“10次销售”
“如果我们的判断和方式是正确的，那为什么我们自己连跑10个客户却一单都没有成交？”
清流：从做科研到创业这个过程，有没有一些经验可以跟大家分享一下的？
龚博士：我觉得学术界出来的人，尤其是在学术界待得久、做得越成功的，（创业）越要小心一点。为什么呢？因为学术圈追求一种辩证文化，就说无论你的观点对错，都是要努力去捍卫的。甚至做presentation的时候最重要的环节就是debate，大家一定要全力去debate，因为只有辩证才能讨论什么东西是真理。越好的学术越是这样。但是，做法的对错是技术上的，而客户关心的是他这件事情的商业价值和客户价值，这不是同一个问题。所以不能跟客户去辩论该不该按照你的技术手段去做，而是说我们应该怎么让客户不需要感知到技术的手段，就能解决掉他的应用场景的问题。这种是一种工作模式的变化。
第二我觉得是perspective（视角）的变化，一定不能只站在技术侧的视角去考虑问题。科学家很容易站在技术视角拿着锤子找钉子。我们需要回归到客户的应用场景里面去，了解这个问题是什么，帮忙定义问题，这是一个“what”。然后，还要进一步去思考为什么会有这样的问题？原因只是出在某个环节、还是可能是更广泛的问题？一定要去直击需求的本质，问“why”的问题。这两者（what和why）一旦能够连接在一起，这种能量是巨大的。这就要求我们更多的站在客户需求的角度、应用场景的角度去考虑问题。直击本质地把一类应用场景中背后共性的问题抽象的定义出来，而刚好手上的那把锤子能够起到作用的时候，就能够非常有效率地去解决一大类的问题。这时候科学家创业就能获得一种其他人创业很难获得的成功。
一开始我们也是很纯粹的科学家视角，认为技术决定一切。到后来发现其实不是的，technology-product-solution-
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