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Z Highlights：
尽管前沿科技作为一个类别最近在风险投资中越来越受到关注（以及实际的资金投入），但这并不是一个新概念。作为一种资产类别，风险投资从一开始就支持风险最高的公司。长期以来，投资者一直与解决极其复杂问题的创始人合作。在互联网时代之前，一些最具影响力的投资集中在高度技术领域，如半导体（应用材料公司、飞兆半导体、英特尔）、生物科技（吉利德科学）和网络（思科、瞻博网络）等。

2000年后大量风险投资资金流向软件企业，前沿科技的机会也开始吸引来自企业、风险投资、主权财富基金和私募股权投资者的主流资金。

在过去的十年中，前沿科技公司的风险投资资金份额从约10%增加到20%。与此同时，整体风险投资资金也从每年约1270亿美元增长到约2850亿美元。

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投资者常常担心前沿科技投资的可行性，质疑它们能否在风险投资的时间框架内产生回报并找到合适的退出策略。然而，根据波士顿咨询公司（BCG）的一项研究，这些担忧显著减少。通过企业收购退出的传统和前沿科技风险投资的比例差别很小（分别约为53%和51%），通过IPO退出的比例（分别约为36%和31%）以及私募股权收购退出的比例（分别约为7%和3%）也相差不大。基于内部收益率（IRR）的平均结果也保持在相似范围内。可以说，前沿科技类别已经产生了一些杰出的公司，表明风险投资预期的结果完全有可能实现。

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在Lightspeed，Lightspeed支持了全球范围内的各种公司和创始人，包括在印度解决非常棘手的问题。Lightspeed在前沿科技领域投资了约19亿美元，涵盖了92家公司（其中包括一些知名公司如Anduril、Ultima Genomics、Pixxel Space等）。Lightspeed相信印度也可以成为这些机会的沃土。 本篇博客将阐述Lightspeed对这一领域的看法，以及企业家如何在国防、机器人技术、清洁技术、空间技术和人工智能基础设施等领域挖掘这些巨大的机会。

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国防科技

现状

国防科技类别涵盖通信技术、人工智能/机器学习、计算机视觉系统、网络安全等多个领域。Lightspeed在网络安全公司上进行了重大投资，这些公司预计将在保护国家资产方面发挥关键作用，同时Lightspeed也是全球领先的国防科技初创公司Anduril的投资者。从历史上看，国防行业的创新主要由硬件驱动。然而，Lightspeed相信下一代国防创新将由软件，特别是人工智能所驱动。

Lightspeed观点

印度正在经历一个以a) 现代化、b) 扩展、c) 自力更生为重点的新国防周期。为了实现这一目标，印度政府采取了以下措施：a) 更加注重国内生产，b) 增加国内采购——禁止进口约1000种商品以促进国内制造和采购，c) 减少审批层次以提高采购速度，以及d) 启动紧急采购渠道。Lightspeed看到许多新兴公司正在利用这些有利条件。

Lightspeed相信，专注于自主系统的国防科技公司，这些系统可以增加态势感知并提供实时情报，有可能在印度成为这一类别中的大型公司。Lightspeed认为，这些公司将是综合性的，指挥、控制、通信、计算机和情报系统的重要性可能会增加。Lightspeed还认为，在国防领域内存在邻近的机会，包括计算机视觉和安全通信的应用。诸如如Tonbo Imaging和Optimized Electrotech等公司正在为现有的国防平台开发计算机视觉基础设施，以增强其态势感知能力。

此外，Lightspeed认为，采用多产品战略并与政府和主要国防承包商（如HAL、BEL等）生态系统紧密结合的公司更有可能脱颖而出。多产品战略帮助公司与买家建立更多的联系点，因为对于相同设备或技术的合同重复性并不是必然的。许多目前初见成效的国防科技初创公司（如开始从政府或主要承包商那里获得合同），通常经过漫长的过程才获得第一个合同（有时需要4-5年），并采取多样化的方法，提供多条产品线以增加获得合同的机会。

Lightspeed还开始看到一些早期公司正在为国际市场提供服务。Lightspeed相信，印度在未来五年内成为第三大经济体的进程将为印度的国防科技初创公司提供顺风。多元化的买家基础也有助于国防科技公司产生稳定的收入，这在历史上一直难以实现。稳定的需求还使这些公司能够向客户提供更具竞争力的价格。

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商业无人机

印度的商业无人机领域也在追赶潮流，并获得了相当大的发展势头。尽管无人机公司约80-90%的收入来自国防应用，但商业类别的增长速度更快。这包括企业、物流和农业相关的应用。每个子领域的发展阶段各不相同。例如，在农业中，有商业和测试案例的结合；在石油和天然气行业，实际应用案例更为常见；而在采矿业，则有更多的试验正在进行中。虽然这些领域单独来看还处于早期阶段，但它们显示出巨大的潜力。大多数关注点集中在数据采集、监视和分析方面。

在Lightspeed看来，印度的商业无人机市场仍处于早期阶段。尽管印度的商业无人机行业正在扩展，但Lightspeed认为这些公司应该瞄准全球市场以实现实质性的增长。印度公司具备应对先进应用的技术能力。

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机器人技术

现状

先进机器人技术在印度是一个新兴类别。目前大多数现有的仓库自动化或工业自动化解决方案主要集中在移动性方面（如将物体从一个地方转移到另一个地方）或执行更结构化的任务，而仓库或工厂车间的工人主要从事非结构化任务，如拣选和放置操作或组装零件。这是今天机器人技术中的一个主要缺口。例如，具备视觉能力的工业机器人手臂仍依赖预定义的基于规则的引擎来执行许多操作。Lightspeed当然不认为现有仓库自动化解决方案的市场机会会消失，特别是因为全球不到10%的仓库实现了自动化。然而，对于新公司来说，在移动性或结构化自动化类别中与大型公司（如ABB或Grey Orange）竞争将是一个挑战。

人工智能的进步将在加速向更自主系统的转变中发挥关键作用。例如，在GTC 2024大会上，NVIDIA发布了Project GR00T，一个用于人形机器人学习和执行的通用基础模型。GR00T可以连接到第三方的大型语言模型，处理多模态和自然语言指令，如文本、视频和虚拟现实演示，并随后生成机器人要执行的下一个动作。

Lightspeed观点

Lightspeed认为，在机器人技术领域，硬件问题基本上已经解决（如下图所示），新一代解决方案可能会利用智能软件、控制和机器学习来使机器人系统具备类似人类的灵巧性（例如，如何拣选任何物体并进行只有人类才能完成的操作）。端到端人工智能的进步可以显著提升操纵和交互能力，这可能会为机器人执行更多通用任务铺平道路。

Lightspeed预计未来会出现大量机器人的基础模型开发，也称为多模态大型语言模型（MMLs）。目前的机器人MMLs还处于实验室开发的早期阶段。Google的PaLM-E和RT-2模型在基本泛化和解决长周期任务方面取得了一些进展。然而，在自然语言交互、数据收集（对于图像和文本已经有效，但对于声音、触觉或力量则不然）、数据注释和安全性方面仍存在挑战。

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尽管印度可能不是先进机器人技术的领导者，但它确实具备为机器人训练生成大量专有数据的能力。例如，印度的人类可以全天候远程控制美国的机器人手臂，执行训练机器人完成特定任务的手势。因此，印度可以作为机器人强化学习与人类反馈（RLHF）的起点。从应用角度来看，Lightspeed认为仓库自动化和汽车行业将成为这些通用机器人解决方案的早期采用者。在印度，像CynLr和Perceptyne Robots这样的公司正在通过他们基于视觉的解决方案，使工业机器人手臂变得更加自主。他们的视觉技术可以用于现有的机器人手臂，进一步增强其能力。

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清洁科技

现状

在全球污染最严重的50个城市中，印度占据了24个城市，代表性最高。根据空气质量指数（AQI），印度本身被列为全球第五大污染国家。然而，这并不是完全的坏消息。最近的一篇《Nature》论文表明，清洁能源成本的快速下降和气候政策的加强可能会使Lightspeed远离最糟糕的气候未来。截至2022年，大约139个国家已经做出了净零排放承诺，覆盖了全球约83%的排放量。如果这些承诺得以实现，到2100年全球变暖的最佳估计将低于2℃。例如，印度计划到2070年实现净零排放。这些目标随后传导到印度和东南亚的大小公司。

在印度，超过75家主要公司已分享了实现净零碳排放的时间表。例如，Reliance计划在2035年实现，HUL在2039年，HDFC在2032年。此外，可持续发展报告（包括公布公司的碳排放量）已成为每家上市公司（约1000家）的强制要求。对于印度的中小企业，任何向美国/欧洲上市公司供货的印度公司都必须公布其碳排放量。

在东南亚，尽管整个地区的紧迫性和遵守情况有所不同，但新加坡似乎遥遥领先。新加坡交易所（SGX）已经开始强制要求上市公司进行碳核算，并威胁到2024年不遵守规定的公司将被摘牌。

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Lightspeed观点

在印度和东南亚，大多数清洁科技硬件的创新是由移动性引领的（即电动汽车）。印度的道路运输占印度总碳排放量的20%以上。Lightspeed预计电动汽车（EVs）的即刻采用将主要由商业用途驱动。最初，二轮车和轻型三轮车将占主导地位，随着电池和电机技术的进步和成本竞争力的提高，四轮车将随后跟进。Lightspeed看到了新原始设备制造商（OEM）出现的明确机会，这些制造商提供具有独特设计和服务的市场领先产品。

在充电网络的开发方面，Lightspeed看到了显著进展。电池更换在商业二轮车和三轮车，特别是电动人力车（e-rickshaws）中获得了关注，而快速充电网络继续增长。Lightspeed预计未来大多数充电基础设施将实现互操作性，以提高效率，为充电网络的新商业模式铺平道路。这些模式可能包括聚合、支付功能软件层和身份验证器等。Lightspeed的投资组合公司Exponent Energy就是这一生态系统协调的典范。他们独特的电池管理系统（BMS）增强了电池性能，使其能够通过他们的网络实现15分钟快速充电。通过减少完全充电的时间，车辆制造商可以安装较小的电池组，从而降低前期成本。

Lightspeed还目睹了一些公司在印度和东南亚解决涉及尖端技术的极其困难的问题。例如，Cosmos Innovation正在创建由人工智能主导的晶圆厂，以生产新一代的太阳能电池，这可能显著提高太阳能电池的吸收能力。Amperesand正在构建世界上首个并网固态变压器系统（SSTs）。这些系统可能比传统变压器显著更高效、灵活和坚固。其模块化设计允许针对特定应用的简单扩展，这对于优化可再生能源利用、能源存储和电动汽车快速充电部署的应用至关重要。

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太空科技

现状

印度的太空产业贡献了全球太空经济的约2%-3%，预计到2030年将达到130亿美元。印度的生态系统有利于全栈太空公司的成长，从火箭设计、发射服务到有效载荷制造，涵盖了一切。Lightspeed通过投资组合公司Pixxel Space的经历观察到了这一旅程，该公司最初建造了世界上最先进的高光谱相机，现在已经垂直整合，开始自主制造卫星。这得益于印度高质量的太空人才。

印度顶级太空机构ISRO拥有约2万名员工，全面专注于与太空相关的一切——即发射服务、卫星系统、地球观测、通信等。

通常，有三个子类别的新兴公司：1）卫星业务（如Pixxel、PierSight和SatSure，专注于通信或数据采集/分析）；2）发射载具或服务（如AgniKul）；3）太空服务，如预防太空碎片、加油等（如Digantara）。

Lightspeed观点

卫星数据采集和分析

这一波新的基于太空的数据采集和分析公司由两大因素驱动：1）过去10年将卫星送入低地球轨道的成本从每公斤6万美元以上下降到约5千美元；2）平均卫星的整体有效载荷减少。这两个因素的结合解锁了以前不可能的各种商业和国防应用。例如，Pixxel正在构建一个低地球轨道成像小卫星星座，提供以前不可能获得的全新高分辨率数据集（高光谱）。计划中的卫星星座将提供（a）实时覆盖；（b）更高的分辨率（<10米）；（c）每日数据刷新；（d）更密集的数据信息，例如土壤或作物质量。世界经济论坛最近发表了一篇文章（如下图），讨论了地球观测进步可能颠覆的潜在商业领域。

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同样，合成孔径雷达（SAR）技术的小型化解锁了许多以前不可用的应用。例如，在俄罗斯-乌克兰战争中，SAR一直是提供实时高分辨率关键数据的支柱。像PierSight这样的新兴公司更进一步，解锁了海事领域的商业应用，如检测漏油、海盗活动等。Lightspeed相信，要在这一类别中取得成功，关键在于全栈星座布局——控制卫星、有效载荷和数据。星座布局更具战略意义，因为它们拥有数据，能够随着时间的推移控制下游定价和分析。

卫星通信

由于低地球轨道卫星星座网络的出现，卫星支持的通信（如在偏远地区和海域提供5G网络）变得可行。传统的卫星通信公司通常提供低质量的通信基础设施，因为它们通常依赖数量非常有限（通常是单一）的地球同步卫星。新兴公司的主要价值主张在于其显著改进的通信能力，通常比老牌公司快10倍。像Astrome这样的公司正在推动一些有趣的应用，如：1）为偏远地区的国防部队提供安全和快速的通信能力；2）为企业提供私人网络；3）将互联网扩展到农村地区。

发射载具和其他服务

根据多项估计，目前有大约4,000颗在轨运行的卫星。到2030年，这一数字可能达到65,000到100,000颗。其中大多数预计是50-200公斤级的微型卫星，并且可能是私有的。这也突显了将卫星送入相关轨道所需的发射服务的需求。这些新兴公司专注于两个关键价值主张：1）降低有效载荷成本；2）将有效载荷定位在精确轨道（而不是像SpaceX那样将卫星放置在最优化的轨道）。Lightspeed认为，要在这一类别中真正脱颖而出，优化有效载荷成本比到达精确轨道更为重要。值得注意的是，高价、可重复使用的火箭的有效载荷成本低于廉价、一次性使用火箭（如3D打印火箭）。因此，该类别中的公司更容易受到SpaceX、ISRO等公司的竞争，并且需要保持财务纪律，考虑到其显著的烧钱特性。

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AI基础设施与工具

Lightspeed观点

Lightspeed很早就关注到印度生成式AI的趋势，分别在2018年投资了Yellow AI（AI对话领域）、2019年投资了Rephrase AI（AI视频领域）以及2020年投资了Pepper Content（企业营销领域）。AI基础设施堆栈由三个关键元素组成：1）算力和基础模型；2）数据转换和管道；3）中间件和工具（如编排和可观察性）。Lightspeed在所有这三个元素上都保持了专注，无论是区域性还是全球性。Lightspeed还认为，印度需要针对其市场的AI基础设施。印度拥有约14亿人口和22种官方语言，是一个复杂多样的市场。为了让印度公司能够在如此大规模上服务这些消费者，它们需要低成本、高效的模型和围绕印度的基础设施，特别是为印度市场设计的。

算力和基础模型： 算力和基础模型层涉及基础模型和用于模型训练和部署的基础设施。由于复杂性和冷启动问题，该地区在这方面的进展较少。Lightspeed相信，追求这些领域的团队确实需要是“顶尖的”，这是Lightspeed与Sarvam合作的主要动机。在这个堆栈中的大多数公司都专注于使企业能够部署AI应用。例如，GigaML为开发者提供微调服务，而SimpliSmart和Inferless则支持全企业部署，显著关注推理优化。AI基础设施堆栈，像其他企业堆栈一样，最终将向无服务器方向发展。然而，数据隐私问题可能会延迟这一转变。Lightspeed相信，基础设施抽象带来的好处包括减少操作复杂性、实现更快的迭代和高效的资源优化。

数据转换和管道： 数据层，包括ETL（提取、转换和加载）、数据管道和数据库，将LLMs（大型语言模型）与企业数据系统连接起来。随着RAG（检索增强生成）成为创建企业AI应用的主要方法，其重要性增加，通过直接与该层交互来提高输出质量（与其他技术如微调不同）。Lightspeed还预计，随着Lightspeed向语义搜索迈进，“信息密集”搜索的质量将显著提高，即算法能够理解用户查询的上下文，而不管媒介（文本、语音、图像）。Lightspeed对Marqo的投资是基于现有语义搜索产品缺陷的识别，这些产品功能有限。Marqo提供了一个全面的解决方案，包括矢量数据库、编排层和模型微调服务。

工具层：这一层包括：1）部署工具，专注于管理和编排AI应用——提示管理、模型路由和编排；2）可观察性工具，旨在监控运行时LLM行为并防范威胁。在这两个类别中，Lightspeed都看到了大量公司的涌现。像Ragas这样的公司专注于输出评估，而DynamoFL则致力于通过在AI堆栈中嵌入安全性、安全性和可审核性，使应用程序符合合规要求。随着越来越多的企业开发生产就绪的LLM应用，Lightspeed预计工具层将会增长。

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文末寄语

Lightspeed还在积极探索该地区其他新兴领域，特别是AR/VR应用、量子计算和半导体机会。未来Lightspeed将分享更多深入的分析。

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请注意，这份名单并不详尽。Lightspeed尝试包括一系列实现显著增长和/或获得外部资本的公司。如果Lightspeed遗漏了任何企业，Lightspeed深表歉意。如果您希望您的公司被考虑加入这个不断更新的市场地图，请联系Lightspeed。

Lightspeed India 的前沿科技团队汇集了在创业、商业和产品建设以及在印度和美国市场投资方面的数十年经验。 Lightspeed 为全球公司（包括 Google 、 Flipkart 、 AMD 、 Stripe 等）构建了硬件和软件产品，涵盖应用和基础设施 SaaS 以及开发者工具，并投资了诸如 Darwinbox 、 Hubilo 、 Acceldata 、 Yellow.ai 、 Innovaccer 、 Pixxel 、 Rattle 、 Supabase 、 Sarvam.ai 、 Portkey 、 Marqo 等公司。

原文章：https://lsvp.com/stories/lightspeed-india-sea-frontier-tech-market-map/
LIGHTSPEED INDIA & SEA FRONTIER TECH MARKET MAP

编译：Ryan Du 杜竑喆

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