聚焦硬科技（半导体设备/AI工业软件）领域，负责项目全周期管理，涵盖行业扫描、立项尽调、估值定价、投决支持及投后协同，目标为基金挖掘高成长标的并推动价值兑现。

• 主导8个硬科技项目全流程投资，从行业图谱绘制到交割落地平均周期压缩至4.5个月（行业平均6个月）。运用Wind、IT桔子及Patentics专利数据库构建三维筛选模型，重点关注企业技术壁垒（如半导体设备的晶圆级封装良率提升能力）与商业化落地进度，推动3个项目通过投决会，其中某半导体刻蚀设备企业投后12个月完成B轮融资，估值涨幅达180%。
• 针对AI工业软件赛道技术迭代快、客户付费意愿差异大的痛点，搭建‘技术-场景-财务’三维度评估框架：技术端引入Gartner技术成熟度曲线定位L4级成熟度应用；场景端设计客户付费意愿调研问卷（覆盖100+制造企业）；财务端优化ARR（年度经常性收入）预测模型。基于此框架输出的《离散制造业AI质检软件投资指引》被纳入基金年度策略，支撑后续2个千万级项目落地。
• 优化尽调风险识别机制，针对某半导体材料企业发现隐性关联交易：通过交叉验证银行流水与供应商工商信息，结合物流单据溯源，识别出3家壳公司虚构采购额（占营收8%），最终否决该项目避免潜在损失。该案例推动团队建立‘四流合一’（商流、物流、资金流、信息流）尽调标准，后续项目风险识别准确率提升25%。
• 深度参与投后管理，主导3个已投项目的战略赋能：为某AI工业软件企业对接汽车行业头部客户资源，推动其签订500万+订单；协助某半导体设备企业梳理股权激励方案，核心团队留存率从65%提升至89%。所投项目综合IRR达32%，超基金目标5个百分点。

协助投资总监完成TMT及先进制造领域项目初筛、初步尽调及行业研究，重点支持项目立项与投决材料准备，同步跟踪已投项目关键指标。

• 主导新能源储能赛道深度研究，通过Python爬取国家能源局政策文件、GGII出货量数据及企业招聘信息（重点关注研发人员占比），构建‘政策-市场-技术’三维分析模型，输出《2021年户用储能投资机会报告》。该报告预判磷酸铁锂成本下降将推动户储渗透率提升，支撑团队提前布局2家电芯企业，其中1家18个月内估值翻倍。
• 作为核心成员参与某工业软件企业A轮尽调，负责财务与业务交叉验证：搭建三张报表预测模型（误差率控制在5%以内），发现其按完工百分比确认收入存在跨期调节问题，调整后估值从8亿修正至6.5亿；同步访谈20家下游客户，验证产品复购率达75%（行业平均60%），最终项目以7亿估值过会，IRR达28%。
• 优化投决会支持流程，整理12个可比交易案例（含美股IPO及国内并购），设计‘技术壁垒-商业化能力-估值性价比’敏感性分析表，将项目核心价值点可视化。该工具使投决会讨论效率提升40%，所在团队过会率从62%提升至78%。
• 搭建已投项目动态跟踪看板，设置15项关键指标（如SaaS企业的MRR增长率、研发费用率），通过VBA自动化数据抓取实现周度更新。曾预警某消费电子企业库存周转天数从65天升至92天，推动管理层调整供应链策略，后续库存积压减少30%，项目退出时亏损收窄500万。

负责大消费及新能源领域基础行业研究、项目初步筛选及数据支持，为投资团队提供可验证的行业洞察与标的画像。

• 搭建新能源锂电池行业跟踪体系，每日抓取工信部产量数据、海关出口数据及企业公众号动态，每周输出《锂电池产业链周报》（含碳酸锂价格、隔膜产能利用率等20+核心指标）。提前3个月预警2019年Q3行业产能过剩风险，提示团队减少该领域项目接触，间接规避2个低效标的。
• 协助完成某锂电池正极材料企业初步尽调，通过实地走访3家核心客户（占比营收45%）验证订单真实性，同时对比行业协会产能数据发现其宣称的‘1万吨产能’实际仅投产6000吨，输出尽调备忘录提示估值虚高风险。该项目后续未通过立项，团队尽调严谨性获外部LP肯定。
• 主导搭建公司内部行业数据库，用SQL清洗并结构化10万+条公开数据（含企业财报、专利、招投标信息），设计关键词搜索标签（如‘钙钛矿电池’‘4680电池’），团队检索效率从2小时/次提升至15分钟/次，该数据库沿用至今。
• 高频参与行业峰会（如高工锂电、世界人工智能大会）及专家访谈（累计50+小时），整理《固态电池技术路线分歧》《AI质检客户付费痛点》等15份纪要。其中关于‘半固态电池2022年量产’的判断被纳入2020年投资策略，指导后续项目布局。

高端半导体封装测试企业A轮领投项目

• 半导体行业处于高景气周期，但成长期项目普遍存在估值泡沫化、技术壁垒验证难的问题。项目核心目标是完成对标的企业的全面尽职调查，制定差异化投资方案并推动投决会通过，我个人承担全流程尽调统筹、估值建模及投资条款谈判的主导责任。
• 项目面临两大关键难点：一是标的企业核心的Fan-out WLP（扇出型晶圆级封装）技术良率仅对外披露85%，市场同类项目普遍存在虚标现象；二是前五大客户占比达70%，客户集中度风险突出。针对技术验证，我联合国内头部第三方检测机构设计盲样测试方案，同步访谈标的合作晶圆厂的工艺工程师，交叉验证良率真实性；针对客户风险，我建立了“客户粘性-替代成本-新客户导入进度”三维评估模型，通过深度访谈确认核心客户合作年限均超3年且正在推进第二供应链认证。
• 核心行动上，我搭建了“技术壁垒-商业化能力-估值安全垫”三维度尽调框架：技术端引入晶圆级封装仿真工具Silvaco TCAD验证工艺可行性；估值端采用DCF结合可比交易法，基于标的12个月的技术领先优势（较同行提前量产下一代CoWoS兼容封装），将收入增长率假设从行业平均28%上调至35%，最终给予25倍PE估值（高于市场均值10%）。
• 项目成果显著：主导完成8000万元A轮领投，占股15%；当前项目估值已达12亿元，预计IRR超45%。此外，我将本次尽调中的技术验证方法论沉淀为公司半导体封装测试行业SOP，包含第三方合作清单、客户集中度风险评估模型等工具，使团队后续同类项目尽调效率提升30%。

汽车零部件企业数字化转型困境资产重整项目

• 标的是一家主营汽车精密铸件的传统制造企业，因数字化滞后导致生产成本较同行高15%（毛利率低8pct），叠加疫情冲击陷入流动性危机，原股东拟以1.2亿元转让70%控股权。项目目标是完成重整投资，推动企业降本增效并实现退出，我从协助尽调起步，逐步主导重整方案设计与投后管理。
• 项目挑战集中在两点：一是标的旧ERP系统数据失真，无法准确评估真实成本结构；二是原管理层长期依赖经验决策，对数字化转型存在强烈抵触。针对数据问题，我引入树根互联工业互联网平台，搭建实时生产数据采集系统，发现原材料浪费主要源于生产计划与需求脱节（占比20%）；针对团队阻力，我设计了“业绩对赌+股权激励”机制，将数字化转型进度（如MES系统上线率、库存周转天数）与管理层奖金直接挂钩。
• 核心决策上，我提出“债权兜底+股权绑定”的重整结构：用60%债权资金偿还供应商欠款恢复生产，40%股权资金用于数字化改造并锁定管理团队3年服务期。估值环节，采用资产基础法结合重整后现金流折现，扣除2000万元重组成本后，给予1.2倍PB估值（较净资产溢价10%），核心逻辑是降本带来的利润弹性可覆盖估值溢价。
• 项目成效突出：主导完成1.5亿元重整投资，帮助企业将生产成本降低18%，次年营收增长25%；第三年通过股权转让退出，IRR达32%。更重要的是，我总结了传统企业数字化转型的尽调“三看”原则（看数据真实性、看团队意愿、看场景落地性），成为公司此类项目的标准尽调指引。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。