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新基建，何乐而不为

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 ， 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 。
新基建，何乐而不为
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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 ， 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 。 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 ， 另一个是加强国家资本投资 ， 向消费渗透 。
【新基建，何乐而不为】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 。 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 ， 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；另一个是增加价值 。 现在尚未触摸到人均收入天花板 ， 反而先触碰到城市资源的上线 ， 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”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SnapdragonRide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 。 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”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 。
新基建，何乐而不为
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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 。
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 。
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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