这些年一直在对新人做内部培训，但是太忙没有时间做梳理，最近疫情关着打算写一个系列，由浅入深，方法工具->知识基础->思维模型->决策系统，内容比较多，预估需要超过100篇，哈哈，希望能有机会写完。大家有想法建议欢迎留言交流。
一、“信息大爆炸”下的失能
上一篇提到的是“信息茧房”，很多人面临的还有另外一个问题是“信息大爆炸”下的“失能”，这个失能体现在两个方面：
1.1 一是无法有效过滤干扰和垃圾信息，具体可以参见我几年前写的另一篇文章：事实、观点与论证——信息爆炸时代的如何高效学习；
1.2 二是成为“知道分子”，听说过一堆名词概念，而没有能力去挖掘更深度的有价值的内容和信息，把信息转化成知识。
二、解决信息不对称问题是投资分析工作的前提
后面会分析风险投资超额收益的来源，这是我们公司每一个成员，不管实习生还是全职人员入职必须思考的课题，涉及到信息不对称、认知差、价值要素组合与重构等，后面专门来写。所以信息不对称是在做机会分析判断时要面临的第一个问题，如果这个基础问题都不解决或者弱化，就谈不上通过认知和其它要素获取超额收益。
三、常用的获取信息的基础工具和方法
- 搜索引擎
鉴于百度的企业价值观问题，检索信息的精准度和google差距的确太大。所以有条件的还是推荐用Google，或者百度凑合着用，多翻几页。
1.1专用语言
如果只会输入一个关键字、关键词那就还没有把搜索引擎的价值最大化发挥，需要熟练使用一些基础的专用语言：
例如输入：filetype:pdf 人工智能行业报告 出来的结果如下：
此外还有and， or，+，-，site，link，inurl，allinurl，intitle，allintitle等语法，就不一一介绍了，可以自己查一下其它讲解文章。
1.2关键词关联
从已知的一家企业、一个专业术语或者关键问题出发，可以查找出带有这些关键词的文章，很多会关联提到产业链上下游其它企业、竞争对手、或者关联的问题和要素。
比如：钠电池最近比较火，如果听说过中科海钠和钠创，输入关键词很快就可以关联到相关的企业还有宁德时代、星空钠电、众钠。
又比如钠正极材料技术路线，如果知道层状氧化物和普鲁士蓝，利用联合搜索结果就会出现聚阴离子化合物等其他的材料结构和技术路线。
另外，很多项目或者文章都只会讲好的一面，我们可以针对某个行业或者技术搜索“问题”“瓶颈”
比如，上午开会聊了一个铝空气电池项目，聊的时候顺便查一下技术局限问题向对方请教，得到的反馈是放电速度的确慢，电压滞后问题已经解决。交叉验证，对问题的定位更加精准。
1.3 英文检索
科技研发，需要全球视角，不但要搜中文的，有些前沿技术还需要搜索英文的。下图可以看到，英文检索会出来很多国外专业研究机构对于钠电池技术路线的研究分析文章，专业又详尽。
- 行研报告
除了类似以上通过搜索引擎可以检索到一部分行研报告，在万得等终端上也有很多券商的研报，特别是一些在二级市场也受到很大关注的领域，有比较多的研究报告。另外，第三方咨询机构也有很多不错的报告，比如专门研究氢能源的势银。
券商的研报大部分实际上是卖方视角，我们要充分利用其中对于一些行业背景，产业链情况的基础素材，但是对于分析的结论，甚至具体的数据要谨慎评估，只能作为一种参考视角。
最近发现一个很好用的平台，行查查，可以快速通过关键词查找研报中的图表和关键内容，对于快速了解一个行业，非常高效。大家可以试试。比如最近比较火的元宇宙概念，想对产业链有一个基础的了解，输入“元宇宙产业链”，出来的直接是产业链图表，直观清晰。
再比如，我们谈到数据爆炸，想看看数据爆炸的程度，现在究竟有多少数据，趋势怎么样，输入“ZB”，马上就可以看到相关的数据和预测：
互联网时代下全球数据量呈指数级增长，根据第三方预测机构数据，全球数据产生量从2005的0.1ZB，快速增长到2019年的41ZB（1ZB=1012GB），预计2025年将达到175ZB，至2025年更是将达到2142ZB。
资料来源：IDC（含预测），中信证券研究部
资料来源：中国信通院，红塔证券
- 论文
做投资，特别是硬科技投资，如果论文都没看过，那工作一定是不完整的。正常情况下，我们历史上每做一个硬科技项目投资，都会把相关论文专利查找打印出来全部翻一遍，通常会超过1000页，叠在办公桌上大概相当于几本书厚度。同时，可以*载下**为pdf版本，然后全部合并到一个大pdf文件里面，更利于关键词查找，针对性的翻阅。比如还是上面提到的钠电池，在知网检索如下：
对技术的评估，我们不但要知道项目方阐述的技术优势，还要知道如何评估优势，需要知道标准和核心要素，以及瓶颈和局限；对技术的评估不能只评估技术本身，技术在不断的演进，所以任何一个技术创新隐含的一个巨大风险是技术替代。
3.1 世界是多维的，所以任何技术、事物包括我们自己，都可以找到一个面，一个视角，用某一套标准把自己排成第一。很多技术类的公司会玩这个把戏，在BP里面列一堆看起来很专业很高大上的指标，然后自己的打5颗星，竞争对手的打3颗星、1颗星，最后说明自己No.1，是最好的。如果跟着这个思路走就被绕进去了，所以我们需要退出这个圈子，先找到或者搞清楚评估这个技术或者产品性能的关键标准或者指标是什么。
3.2 任何技术都不是完美的，有其优势的地方，必然也有局限和瓶颈或者相对更适用场景的边界。我们需要知道这个局限性和边界在哪里，才能知道这个技术可能存在的风险，真正的市场潜力。比如无线传输、语音交互等技术，从技术性能上可以实现信息的传递和交互控制，但是信息传递和交互控制可以有很多替代方案，人与人面对面直接对话，物理按键就是现成的方案，在有些场景，比如智慧家庭，很多创业项目完全陷入单线思维，用技术能解决的问题替代了技术最适合解决的问题，出现很多基础定位问题，把机会押注在所谓的“伪需求”，注定失败。
3.3 技术替代风险。没有一统天下的技术，更没有长期一统天下的技术。所以任何一个新技术，我们除了知道它自身的优势、问题和瓶颈，还需要知道是否存在其它替代性的技术或者方案，这些技术或者方案的优势、问题和瓶颈、研发的进展。一种情形是成熟技术的迭代，一种情形是更新一代技术的研发进度，另外还需要了解形成替代的内外部基础环境的临界点。
比如，早在2007年出现过一波薄膜太阳能电池投资热潮，碲化镉CdTe、铜铟镓硒CIGS、非晶硅等技术路线，首先薄膜电池主打的优势是成本低，但是问题是转化效率太低，占用面积大，所以出现几个问题：第一、适用场景受限，并不能完全替代多晶硅和单晶硅；第二、成本优势有限定条件，大的背景是当时多晶硅进口为主，处于历史最高位置，大概400-500美元/kg（后面协鑫把成本降到20美元/kg以下）；第三、单晶硅、多晶硅转化效率也在不断提升，从7%-10%，提升到现在16%-20%；第四、新的电池结构和技术的演进 ，比如n型TOPCon、p型TOPCon和n型HJT电池等。
4.专利
做技术驱动项目的投资分析，没有看过专利文献那更是不完整的。专利申请文件的权利要求书和说明书有大量对于工艺流程，技术路线和具体问题的分析描述可以作为更为专业的基础研究素材。以前面提到的钠电池领域，中科院申请被驳回的一个普鲁士蓝路线正极材料专利为例，申请书里面除了讲自己创新点，在背景技术部分还给出了层状氧化物的组合，隧道结构路线，以及锰铁基普鲁士蓝的缺点。
有好几个可以检索和*载下**专利申请文件的网站，可以自己查询解决。
5.专业书籍
专业的书籍，相较于文章和研报的特点是更加系统和完整，如果想要系统性的研究一个方向，专业书籍的阅读必不可少。当然，不需要像专业课程那样去从头到尾学习，而是找到自己最关心、最想要了解的部分快速阅读提取，比如原理概念、技术演进背景、工艺流程、技术特点等。
记得16年前入行，参与的第一个投资项目是LED大功率芯片，作为非理工科毕业生，看了平生第一本专业技术教材《发光二极管原理》，从P-N节基础概念开始学，带着教科书去现场做访谈，有点像下图的状态。虽然想起来有点搞笑，但是还是感谢公司的信任，给了我直接锻炼的机会，学习与实践同步结合，记忆深刻。
6.其它渠道-专业网站、招股说明书……
有上市参考对标的，招股说明书中的行业和技术部分也是很好的数据来源，但是有些写的也是很烂很敷衍，可以作为一个渠道选项。
专业网站比如知乎，虽然软文很多，也可以作为一些问题或者知识点的参考源。
不同行业都有专业的网站和媒体，可以作为数据储备来源。
7.访谈和历史纪要
最后一个环节其实是最重要的一个环节，对一个领域或者技术的了解，最高效的方式是做专家访谈，脱离一线的研究都不是投资分析所要的最终研究。
7.1 访谈对象
专家既包括项目的创始人和核心人员，也包括业内的研究专家，还有领域的资深从业者。
我们能访谈到的第一类就是项目方。企业家在一线，与项目方直接的沟通是获取一手、专业、及时信息的最有效手段。
其次我们在做深入调研时还需要请教业内的科研专家，比如专家教授，另外有些机构会购买GLG、凯盛之类的专家咨询机构的服务，通过对接业内资深的研究专家和企业高管进行咨询获得一手信息。
7.2 资料查询与访谈的关系与顺序
访谈与前面的独立查找并不冲突，可以任何一个先进行，也可以同步进行，是一个相互正反馈的过程。我要求我们团队成员的目标是要做到最极端情况下，在与项目交流的1.5-2个小时内，完成从0基础小白到可以深入分析甚至Challenge项目方的转变，而这个就要求以上所有事项，是在对项目方访谈的同时进行并完成的。
7.3 电子留档
最后，访谈的纪要最好是电子留档，这样在后面遇到同类型项目或者需要关键信息时通过关键词查找随时随地都可以调用。对于评估和判断同类型项目，可以很快切入关键问题进行分析判断。多端同步的笔记工具很多，有道、印象、语雀等，各有特点。
总结下来，以上都是基础方法和工具，随着技术的发展，可能还会出现更高效的方法和工具，比如我们去年投的一个项目，目前在开发的一款产品即是通过人工智能技术高效抓取全网数据，提取基于行业和企业的关键技术、产业链、行业规模、营收利润数据、竞争对手这些信息，大大节省一二级市场分析师基础数据收集时间。
每个人需要根据个人积累、关注的领域不同，进行优化和调整信息获取的渠道和工具。比如信息技术软件类的项目，很多是软著，就不涉及专利问题。这是一个持续迭代的工作，正所谓“工欲善其事，必先利其器”，之为投资分析基础。