2019年12月4-6日，清科集團、投資界在北京舉辦第十九屆中國股權投資年度論壇。作為行業年度最受矚目的盛會，本屆年會將攜手行業知名學者與重磅嘉賓，解析政策趨勢、聚焦投資策略、探索價值發現、前瞻市場未來。中國頂級創投力量匯聚一堂，圍爐共話，迎戰2020！
會上，李開復做了《中國迎來產業後端創新浪潮》的主題演講，以下內容由投資界根據現場速記整理：
過去10年是VC黃金十年，GDP增長，有更多實際流通的錢在行業裡，推動著VC行業，打造了互聯網和移動互聯網平臺，創造了非常多的數千億級別的超級獨角獸，這是非常自豪的。
這幾點還會繼續成長嗎？GDP增速放緩，移動互聯網紅利已經吃完，融資也面臨了各種挑戰，接下來的機會在哪裡？
下一個機會是來自於技術驅動，後端創新
其實，數字經濟的成長已經在放緩。雖然我們誕生了美團、滴滴、拼多多等各種很棒的頂級產品，取得了世界級別的成績，但是增長已經放緩，所以我們需要去找下一個增長點。
過去的增長，來自於重構用戶體驗，無論買東西、做社交、O2O等，中國已經領跑世界，有很多偉大的數字公司產生，它們重構了一個交易界面，重構了一個用戶界面，也創造了巨大的價值。另外就是累積了巨大的數據。
有人說互聯網進入了下半場，事實是它最大的紅利期已經結束。我們不會再期待未來還像過去五年十年一樣，有這麼多超級獨角獸的產生，相反，這一類平臺級別的移動互聯網的獨角獸，未來會大大遞減。
創新工場認為下一個機會是來自於技術驅動，後端創新。什麼叫後端創新？如果前端創新所顛覆的是社交、媒體、支付、O2O，後端是相對傳統的行業，比如說物流、企業服務、工廠供應鏈、零售教育、醫療。在這些領域會帶來30%-50%價值創造的成長，增長的主要原因是目前後端還非常低效。
中國物流行業是分散的，不像美國有這麼多的巨頭。拼多多背後有上千萬級別的小工廠，用非常低效的方法在生產；三四線城市的零售行業中，消費者買到的東西是多層不合理的利潤分配。所以現在非常低效的效率，就是我們創造效率的巨大機會。
四個方向的升級
我們可以拆分出四種問題，分別是線下後端效率低下，線下業態落後，快速增加的運營成本，最後是後發行業低效。
第一，線下後端低效。比如拼多多、淘寶、美團，已經是世界級別的線上應用，這些偉大應用的後臺效率還是低下的，美團背後有300萬外賣的小哥，阿里雙十一產生的包裹可能都是夫妻店包裝起來的。面對後臺效率的低下我們可以有機會去尋找投資。
在快遞方面，中國行業集中率遠遠不如美國，在美國有UPS等行業的龍頭，中國還是非常零散。物流的集中會給線上帶來更大的價值，靠前端來推動後端的改革，這依然會產生很多投資機會。
第二，線下業態落後。我們的一二線城市其實跟發達國家接近，甚至生活還比他們更方便。如果我們考慮到線下，在三四五線的城市差距還是非常巨大的。
從商店來說，連鎖化並沒有發生，在美國100多年的發展中，行業整合是必然發生的，所以形成了沃爾瑪這種偉大的公司，它們用巨大的效率打敗了夫妻老婆店，成為最棒的連鎖。在中國，市場經濟發展幾十年，線上越來越方便，很多投資人不關注線下了。其實線下的機會還是巨大的，今天這些夫妻店在中國還有700多萬家，有很大的整合機會。
還有酒店連鎖，在一線城市已經是60%，但是到了三四線城市只有10%，這也是一個整合的機會。
還有很多零售在三四五線城市非常低效，當商店進貨時，尾貨分銷體系是多層的，三四五線城市的顧客消費意識已經同步提升，但供給沒跟上，所以零售的低效和背後的渠道體系都有很大的提升空間。
有個誤區是凡是線下的就是低效的，但事實並非如此。連鎖化經過大的整合，可以跟線上一樣高效，只是過去三四五線城市並沒有這樣的壓力讓它們做改革。如今，因為新流量入口，讓信息扁平化了，這是一個巨大的機會。
第三，運營成本快速增長。中國人力成本在過去五年增加了50%，在美國只增加了9%，人力成本增加意味著電商獲客的成本快速增加，這導致很多中小公司面臨著很大的挑戰。
中國中小企業關閉的數量每年都在增加，這本身不代表經濟有問題，只代表著低效的小店必須要靠整合來產生規模效應，等待著用資本來幫助帶來效率和整合。整合是要靠資本的，效率是要靠技術的。
第四，後發行業低效。醫改推動了醫療行業的快速增長。但目前，仍有很多國內醫藥公司不像歐美企業花了很多時間和錢在研發，更多的錢是在做銷售，而藥的品質、醫療體驗都有很大的整改空間，這兩點也會帶來很多機會。
中國商業保險的比例是遠低於其他國家，商業保險和醫療大數據結合，能做到更高效的成果。這些都可以用資本做整合，提升效率。
用資本推動技術應用和行業整合
資本怎麼整合？例如，在一個分散的行業，用10%的投資份額讓它得到更高規模的效應，或者可以去收購其他更小的公司、更高效來運營業務，靠市場和銷售，來佔有更大份額。
我們要用資本來推動行業的整合，用資本來推動應用的技術，技術該怎麼用？
以AI為例，實際上，技術不只有AI，AI不是唯一的技術，AI要有數據，有數據要有IT，做了AI，代表了你的數據有IT化、雲端化，第一個例子就是降低成本，AI最短期的獲利方法就是取代重複性的勞動，事實就是如此。
世界上最火的AI叫RPA，做的就是直接用AI來取代重複性的工作，UiPath等有140億美金的估值。創新工場旗下的創新奇智，有一個落地場景在製造業質檢。以前靠人力，我們用AI來替代。AI可以提高檢測效率，還可用在3C裝配上面：無論是手機屏幕有沒有被劃到，或者IC板有沒有錯誤，不需要用人工來檢查。
另外一個簡單的例子也是單一環節的優化，教育有學習、練習、測評，可以有雙師課堂、AI可以糾正發音，孩子學數學，可以改考卷、改功課，都是讓老師花更少的時間在這些重複性的工作上，讓孩子更短的時間提高他們的分數。
第三個是零售的例子，可以建立整個零售行業的賦能，零售就是人、貨、場這三個，用坪效來提升人的效率，更快速提供貨品來解決物和貨的效率，然後再用數字賦能去解決場的效率，如果我們能知道每個人在線上線下的購買習慣，我們就可以推測他在每一個商店可能買多少東西，就可以做一個銷售預測，就可以帶來更好的存貨管理，帶來更好的物流供給，整個環節就被提升了。
最後一個例子是醫療行業，大數據快速佈局到農村，同時快速覆蓋1.5億人，在美國，大數據很難彙集這樣的數字。一方面，藥品可以更有效，提供信息化產品，醫療人員也可以幫他們賦能，做更好的醫療。第二，用AI來重新做一次藥物研發，還可以提升各種治療的可能性，包括癌症，腦神經，這些都是可以賦能帶來更大的價值。
創新工場作為一家投資公司，投資之外，還和子公司創新奇智賦能傳統行業。下一代的獨角獸公司會來自於後端的創新，我們一方面來提供資本幫助他們來做整合，另外一方面我們要幫助他們擁抱技術來得到更高的效率。
閱讀更多 投資界 的文章
