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新基建 何乐而不为

http://flbsbkh.psb848.com/auto 2020年04月07日 10:18 新浪汽车  字号:    

  在45天之前,中国疫情还在胶着的时候,IMF就试图评估可能造成的经济影响,提出尽早给出对世界经济的评估报告。但疫情在全球200多个国家蔓延,波及几乎所有国家(只有几个太平洋岛国和经济不发达的国家暂时幸免),这份报告成了无法完成的任务。2020年全球经济衰退板上钉钉,是否会导致大萧条,则有争议(大概率不会)。

  目前中国已经夺取了控制疫情的伟大胜利,实现了所有地区的复工复产,但中国与全球经济联系是如此的密切,以至于无法独善其身。一季度工业生产估计-6%左右,而二季度可能实现正增长,但上半年的正增长则有难度。

  如果外贸继续倚重的话,重启内需成了唯一选择。这是国家层面必须关注的内容。3月4日,中共中央政治局常委会会议提出基于科技的基础设施建设,即“新基建”。包括5G基建、特高压、城际轨道、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大板块。

  “新基建”不是新概念,2018年就已提出。但今年则以完全不同的力度进入实施阶段。25个省市项目计划加起来,可能有34-40万亿元之巨。但这是多年投资的总和,而且不是都由政府出资。众多产业都希望从新基建中分一杯羹。

  汽车产业更是迫切。经历了连续两年的负增长后,汽车市场今年负增长几成定局。在急于参与“新基建”之前,不妨思考几个问题。

  直接补贴消费端,不是好办法

  首先是消费冷启动的问题。汽车产业的本质是终端消费,这一点上和快消品、服装鞋帽、食品没有任何区别。新基建启动的是内需,传导到消费端,时间比较长,汽车行业如何获益?

  上一轮经济周期,以2008年美国金融危机为标签。美国持续5年的QE和中国的4万亿基建,固然拯救了流动性(并有通胀和过度投机),但扩张周期持续太短,表明大规模扩表的边际效应急剧缩短。

  这一次,美国使出老法宝,且变本加厉。不但利率降为零,而且QE无限量(虽然更多是姿态)。这表明货币政策已经走向终结。2万亿的中小企业救助和消费者保障计划,无法解决疫情导致的消费停滞问题。

  中国的情况稍好。政府有两个选择,一个是直接介入消费(减税、发放消费券、低保救助),另一个是加强国家资本投资,向消费渗透。

  对于汽车来说,3月31日的政策就属于典型的消费介入政策。新能源减免购置税和补贴延长两年、奖励淘汰国三柴油货车、将二手车增值税降至0.5%。

  虽然此举打乱了新能源政策逐步退出的节奏,但从中央到地方都很清楚,越是直接的政策,越是效果不彰。原因很简单,中国市场太大,财政负担牵制的央补,难以对消费决策构成决定性影响力。

  这种“撒胡椒面”试图直接启动消费的手段,被证明越来越低效。特别是汽车这种耐用品消费,靠一点利益“诱”,或者靠政策“挤”,手段都已穷尽,玩不出新花样。除非靠汽车产业本身创造出新价值。这就要落在新基建上。

  虽然学术界对新基建颇有微词,诸如“画饼充饥”、“不如把钱直接发给老百姓”、“短期看不见效益”等等不一而足。

  似乎有点道理。但是,始终要明白一点,我们不是美国,没办法仅有金融手段就撬动经济重启(美国的产业空心化也让他不能选择大建设)。至于给老百姓直接发钱,理想很美好,现实很骨感。我们人口14亿,发少了,隔靴搔痒;发多了,财政受不了。

  不管新基建、老基建,只要建了,就能成为存量资产。这是多年来过穷日子攒下的经验。如今庞大的工业基础,如果当年吃干花净(譬如印度消费占据GDP70%),哪里来的起家本钱?而且,劳动力价格日益走高,越晚建越建不起。老基建如此,新基建也如是。

  至于“短期不见效”,这是显然的。5G并未挖掘出适当的价值。但如果不启动基础设施,就永远等不到5G达到价值期待的那一天。

  “新基建”提升汽车附加值

  其次是“新基建”的关键节点,汽车行业到底能否抓住新机会?

  5G、大数据、人工智能、工业互联网有个共同“抓手”,就是建设“信息高速公路”基础设施。让数据畅行无阻跑起来,再想办法增加数据的附加值。这是新基建的“关窍”。汽车必能从中受益。

  汽车产业要发达,有两条路。一个是增加销量(包含服务);另一个是增加价值(也包含服务)。现在尚未触摸到人均收入天花板,反而先触碰到城市资源(空间、环保、能源)的上线,增加销量难以为继。所以,增加价值,是唯一选择。

  “新四化”的核心就是让汽车“数字化”。让数据为汽车增值。除了代步,100多年来,人类第一次想出给汽车附加其他价值的点子,目前我们正站在“新价值”的门口。

  数字增值的逻辑是清楚的。5G基础建设给第一次数据提供了“G级”带宽。使得对数据实时性要求最高的自动驾驶和“强AI”,也第一次有机会将算力部署在“云端”。

  众所周知,在脱离报告中连续领先的谷歌旗下Waymo,和通用旗下Cruise,都采用“本地算力”,这是没办法的事,因为数据传输“卡脖子”。云端算力显然更强大,我们已经进入“10P算力”(1P=1024Tops )时代。自动驾驶领域最先进的本地算力,当属高通刚刚推出的Snapdragon Ride平台,宣称在130W功耗下达到700Tops算力。

  不过后者尚未来得及被任何厂商采用(哪怕是做试验)。即便如此,和云端算力比起来,也有两个数量级的差异,而当前AI核心其实就是算力。经过精心编排,16Tops算力的芯片,可以同时识别200个不同物体,1秒内处理上千张图片。但是因算力限制,“深度学习”只能根据有限的、事先设定的模型来处理当前实景。如果算力上限提高到10P以上,完全可以实现“暴力计算”,无须依赖事先建模。

  只有5G投入实际的“无缝”(结合边缘云)部署,云端算力才能充当自动驾驶的决策核心。处于自动驾驶中的汽车,不会因为数据丢包而酿成大错。

  所以,5G、自动驾驶和AI,三者其实同处于一个链条。高等级自动驾驶实现后,整个社会的物流成本,将从当前人类GDP10%降至2%,实现价值的巨大跃升。而不仅是你周末郊外游玩,开车省力那么简单。

  长远利益与即时报偿

  5年内,5G网络投资直接投资1-1.5万亿元。而企业内部的网络化信息化改造,另须5000亿元。这将创造几十万工作岗位,而且是升级过的、属于工程师而非农民工的中高级岗位。符合我国产业升级方向,也符合劳动者增加收入、增加消费能力的要求。

  5G、自动驾驶虽然多年后才能看到实效,但投资驱动效应和相关劳动者收入提高,是即时性的。所以,通过“新基建”实现投资和消费“双启动”,是说得通的。这笔钱,不会大规模流入房地产和传统基础建设上。支出消费乘数将达到10以上。这是鼓吹“直接发钱”的经济学家们看不到的。

  而且,新基建不同于上一轮老基建,其投资者只有部分是国企背后的国家行为,而是相当一部分由私人企业承担。后者将从数字新价值中获得投资回报。这样不会大规模增加政府债务(这是老基建被诟病最多之处)。

  同时,老基建对GDP的直接拉动效应为1:1.5,那么将产业数字增值算进去,拉动作用将达到1:5以上,后者效率更高。

  现在中国的消费动能不足,是显而易见的。互联网渗透率与发达国家有差距,我们可以通过“数字中国”建设去弥补这个差距,同时挖掘出领先于发达国家的新价值(数字大带宽本身就能带来新价值)。

  当这几项新基建部署到位时,汽车生态将以不同于现在的面目出现。可能和我们预想的方向有出入,但数字附加的新价值,不论出现在能源端,还是在更深层次的综合消费端,都不妨碍达成目标。何况,我们在这一进程中,能够完整地享受到不同阶段的收益,何乐而不为。

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