负责硬科技（半导体/AI算力）及企业服务赛道成长期至Pre-IPO阶段项目全周期投资管理，覆盖项目挖掘、行业研究、财务/技术尽调、估值建模、投决汇报及投后协同，年度目标为完成6-8亿元投资额度，DPI与IRR双指标达标。

• 主导12个硬科技项目初步筛选至立项决策，通过产业链图谱分析（上游材料-中游制造-下游应用）锁定3家国产替代关键环节企业，运用可比公司法（CCA）结合技术壁垒溢价模型完成估值，推动其中2家获机构过会（单项目金额1.2亿/0.8亿），当前估值分别较投资成本增长4.2倍/3.8倍。
• 牵头完成某GPU芯片设计公司B轮尽调，针对其流片良率（82% vs 行业均值85%）及客户集中度（前五大占比75%）风险，设计‘技术迭代里程碑对赌+核心客户续约兜底’条款，联合外部专家搭建FMEA（失效模式与影响分析）模型验证改进方案，最终项目IRR从22%提升至28%，2023年Q4启动科创板辅导。
• 搭建赛道动态跟踪数据库，整合Wind、Bloomberg终端及行业协会数据，覆盖全球AI算力芯片出货量、国内信创采购目录等20+核心指标，开发‘技术代际差-商业化进度’二维评估工具，将项目初筛效率提升40%，近一年经该工具筛选的项目过会率达78%。
• 统筹投后管理协同，针对已投SaaS企业客户续费率下滑问题（从89%降至82%），联动运营专家输出‘客户成功团队激励重构+垂直行业解决方案迭代’方案，6个月内续费率回升至91%，企业2023年营收同比增长55%，触发下一轮融资估值上涨30%。

聚焦企业服务（SaaS/数据中台）赛道A-B轮项目，负责行业趋势研判、项目源拓展、基础尽调及投决支持，年度目标为完成3-5个项目投资，单个项目投资额5000万-1.5亿元。

• 独立挖掘并跟进某垂直行业ERP SaaS企业，通过客户访谈（覆盖20家付费企业）验证其‘低代码配置+行业模板库’模式的客户粘性（NPS达71），运用DCF模型测算其未来5年现金流（假设ARR年复合增长40%），推动项目获投决会通过（投资金额8000万），2022年该企业ARR突破1.2亿元，估值增长2.5倍。
• 针对某数据中台项目技术尽调难点（分布式架构稳定性），协调高校计算机系教授及头部云厂商架构师组成专项组，完成压力测试（支持10万+TPS）及代码扫描（核心模块复用率＜15%），排除技术风险后主导投资6000万元，项目次年获中国信通院‘优秀数据中台解决方案’认证。
• 优化行业研究方法论，建立‘政策驱动-客户付费意愿-竞品差异化’三维分析框架，输出《2020年中国数据中台赛道白皮书》（120页），被公司内部作为投研培训教材，同时吸引3家被投企业主动对接资源。
• 协助完成2起并购退出案例，作为核心成员参与交易结构设计（现金+期权对赌）及估值分歧谈判，最终某CRM SaaS企业以1.8亿元被上市公司收购（对应IRR 25%），另一项目通过老股转让实现部分退出（DPI达0.8）。

负责TMT行业（互联网/消费科技）一级市场研究，支持投资团队完成项目初步筛选、行业图谱绘制及基础尽调，重点关注早期项目（天使-A轮）的成长潜力与风险点。

• 搭建互联网社区赛道数据库，覆盖用户规模（DAU/MAU）、变现模式（广告/会员/电商）及融资历史等50+字段，通过爬虫工具（八爪鱼）抓取竞品数据，输出《Z世代社区产品竞争力分析报告》，识别出3家‘兴趣标签精准度＞85%’的潜力项目，其中1家获公司天使轮投资（500万），2020年被大厂以3亿元收购。
• 参与某社交电商项目A轮尽调，负责用户增长模型验证，通过SQL提取后台数据（裂变率、LTV/CAC）发现其‘邀请返利’机制存在刷量风险（异常用户占比18%），提出‘设备指纹识别+资金流溯源’优化建议，被投资团队采纳后调整投资条款（增加反欺诈保证金），项目后续月活从300万增长至800万。
• 协助完成10+场行业路演及创始人访谈，设计‘团队背景-技术壁垒-商业化节奏’结构化提问清单，输出20份访谈纪要，其中对某AI客服公司‘多轮对话准确率仅78%’的判断，帮助团队规避了一起重技术风险投资。
• 开发‘早期项目死亡预警指标’（现金流覆盖率＜3个月/核心成员离职率＞20%/付费用户留存＜40%），应用于日常项目筛查，当年经该指标拦截的4个项目中，3家在6个月内停止运营，1家因资金链断裂被收购。

高性能磷酸锰铁锂正极材料企业Pre-IPO轮领投项目

• 新能源储能与动力电池赛道高速增长背景下，公司需强化上游关键材料布局，项目目标为筛选具备技术壁垒与量产能力的标的并完成领投。我作为项目总负责人，统筹赛道研究、标的尽调、估值谈判及投后协同全流程，对项目成败负直接责任。
• 标的公司虽拥有锰铁锂合成核心技术，但存在两大核心挑战：一是产能爬坡进度受上游锂源供应波动影响，下游客户对其交付能力存疑；二是对方坚持基于当前收入规模的PS估值（18倍），而我司基于风险调整需将估值压至12倍。我联动外部产业资源（走访宁德时代、亿纬锂能供应链负责人）验证其2024年Q3满产的订单确定性，并引入蒙特卡洛模拟工具，对产能利用率（70%-95%）、锂价波动（±15%）进行概率分布测算，重构DCF估值模型，量化展示不同情景下的回报区间。
• 主导15次现场尽调，覆盖生产车间（核查设备自动化率与良品率）、供应链（确认锂源长协合同履约率）、财务（穿透核查研发费用资本化合理性）；邀请中国电池工业协会专家参与技术评审，出具《锰铁锂材料技术壁垒评估报告》；设计“产能落地+业绩承诺”双对赌条款，将未达产能目标对应的股权回购比例从10%提升至15%，强化风险约束。
• 项目成功落地1.5亿元领投，占股8%；标的公司于2024年6月IPO过会，预计我司退出时IRR达38%；基于项目经验，我牵头搭建了《新能源材料企业尽调SOP》，包含“技术-产能-客户”三维验证框架，被公司纳入新能源赛道投资标准流程；个人获当年公司“年度最佳项目投资负责人”。

传统制造业数字化转型专项基金设立与首期投资

• 传统制造企业面临“不会转、不敢转”的痛点，公司拟布局数字化转型赛道但缺乏标的筛选工具，项目目标为建立转型企业评估体系、完成2亿元专项基金募资并落地首批投资。我担任专项基金投资经理，负责体系搭建、基金募资及早期项目挖掘。
• 核心难点在于传统企业数字化程度无统一量化标准，LP对“转型能否带来实际价值”存疑。我借鉴平衡计分卡逻辑，改编出“数字化成熟度评估模型”，包含“技术投入（IoT设备覆盖率、数据中台建设）、流程优化（生产环节数字化率、库存周转提升）、绩效转化（人均产值增长率、能耗下降率）”三大维度12项指标；同时联动树根互联（工业互联网平台）获取企业设备联网数据，解决“数据真实性”验证问题。
• 调研40家传统制造企业（涵盖机械、家电、汽车零部件），提炼出“轻量化改造（如MES系统植入）”“全链路数字化（从研发到售后）”两类转型路径；设计基金收益结构——70%来自企业估值提升，30%来自转型咨询服务的超额收益分成；通过试点案例（某液压机械企业数字化后产能提升28%、能耗下降15%）向LP证明模型有效性，说服3家产业资本（如徐工集团产业基金）成为LP。
• 成功完成2亿元基金募资，首期投资3家企业（覆盖机械、家电领域），目前2家企业已完成下一轮融资，估值平均提升45%；评估模型被公司用作传统制造赛道通用工具，纳入《先进制造投资方法论手册》；我个人主导的“数字化转型企业评估体系”获行业协会“年度最佳投资工具创新奖”。

• 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。