11月，围绕着智能电动汽车有两大疑问：

1、华为会不会造车？

2、新造车的股价怎么这么高？

上周五晚上，我做客 36 kr Live ,就华为「造车」如何突围的话题，与36氪出行领域作者王艺瑾、独立ICT评论人，公众号「班门弄斧」主理人孙永杰在线聊了一个多小时。（链接放一个：[https://36kr.com/live/986127395480705]）

当晚的话题集中在几个敏感问题上，譬如:

1、华为为什么要进军汽车领域？

2、汽车业务为什么要被整合进消费者业务？

3、三年不造车，为什么要说三年？

4、华为会不会造车？

5、如果要造车，最大的困难是什么？

当晚，我的基本观点是：数据越来越成为核心资产，华为作为一家具有 ICT （信息通信技术）能力的硬件公司、技术公司，必然要进入汽车领域，否则就会在下一轮的技术竞争中落伍。而华为造车最大的困难，在于数据的掌控、积累和后续开发。

恰好周末，经济学家刘煜辉的演讲被刷屏。虽然是在谈股市，但其中一个核心观点是：数据和场景是新型的生产要素。

这让我有了再写一篇稿子的念头，去谈谈华为为什么要造车，顺便谈谈新造车估值高的原因。

下面开始。

「华为不造车，帮助车企造好车。」这句话，想必很多人都耳熟能详，并将信将疑。

上周，随着华为内部论坛心声社区上出现【2020】007 号华为 EMT 决议，关于华为造车的争议再次被引爆。

先看下这份决议。主要两部分内容。

1、智能汽车业务整体转入消费业务 BG，余承东负责；

2、谁再建言造车，干扰公司，可调离岗位，另外寻找岗位。

当然，还有一行小字，「本文从发文之日起生效，有效期为三年。」

这样的调整和表述说明在华为内部，即使是在这一次调整时，都有过是否造车的重大争议。

而「有效期三年」，则让很多人觉得意味深长。

「华为的人，比很多车企的人都更懂车。」这则决议曝光后，一位车企的中高层在聊天时这样对我说。

他甚至表示，各家车企都会买特斯拉的车来拆，但拆得最积极的是谁？不是车企，是华为！

在他看来，暂且不论华为要不要造车，从能力上来看，华为是有能力造车的。

这样的能力，来自 2013 年以来，华为在整个汽车业务上布局和投入。

先是 HiCar，类似于苹果的 Carplay。根据华为公布的数据，已有超过 150 款车型确认搭载华为 HiCar，预计到 2021年，华为 HiCar 装机量将达到 500 万辆。

接着要说的是 2019 年成立的华为智能汽车解决方案BU。目前这个部门的人数差不多 4000 人。2020 年投入的研发资金高达 5 亿美金。

在 10 月 30 日的年度旗舰智能手机 Mate40 发布会上，华为还首发了智能汽车解决方案品牌 HI ，宣称要把「数字世界带入每一辆车」。

HI 全栈智能汽车解决方案包括 1 个全新的计算与通信架构和 5 大智能系统，智能驾驶，智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云，以及激光雷达、AR-HUD 等全套的智能化部件。

从披露的讯息来看，HI 将能提供强大的算力和操作系统，包括三大计算平台，智能驾驶计算平台、智能座舱计算平台和智能车控计算平台，以及三大操作系统 AOS（智能驾驶操作系统）、HOS（智能座舱操作系统）和 VOS（智能车控操作系统）。

除了大家比较容易理解的智能座舱和智能驾驶，这里在展开说下华为跟车辆相关的硬件布局。从 2016 年开始，华为就开始大力招聘、储备汽车相关人才，专业方向包括但不限于无人驾驶、电池电机电驱、整车设计等等。

譬如，三电。

它包括「全系 800V 高压快充解决方案」，也包括峰值功率 240kw 三合一高性能感应电机，甚至还包括电芯。

早在 2016 年，华为瓦特实验室就曾宣布推出了业界首个高温长寿命石墨烯基锂离子电池。2018 年，中国证券报报道，维科电池正与华为瓦特实验室合作硅负极材料开发项目。

又譬如，跟传感器相关的。

投入「上万人研发」、即将量产的「车规级激光雷达」，以及 5.4 MP 起步的高清摄像头。

而就在这两天，华为更密集释放了有关激光雷达的消息。

华为智能汽车解决方案 BU 总裁王军说：「华为的激光雷达已经成为车企抢购的爆品，并考虑在近期做一个激光雷达产品的整体发布。」

北汽新能源更表示：「他们和华为联合打造了 ARCFOX 极狐最新款产品 HBT。新车搭载 3 颗 96 线激光雷达、6 个毫米波雷达、12 个摄像头、13 个超声波传感器，华为提供的芯片算力达到 352 万亿次每秒。」

再譬如，5G 车载 V2X 方案。

华为早在 2019 年就全球首发了 7 纳米工艺车载 5G 模组——MH5000。它是目前全球已经商用的车载基带芯片里面，功能最完善、工艺最先进的。

MH5000 做到了单芯片兼容 2/3/4/5G 网络制式，也指同时支持 TDD/FDD 通信，还指同时兼容 5G 的 SA/NSA 两种组网方式，以及在 Sub-6GHZ 频段和毫米波频段，均可实现业界最快下行速率，足以应对 V2X 场景下的边缘计算；

还有，类似特斯拉「DOJO」的超级算力和 AI 计算框架。

2019 年 8 月 23 日，华为发布了号称算力最强的 AI 处理器昇腾 910，并推出自有 AI 计算框架 MindSpore（类似谷歌 TensorFlow）。如果要组成特斯拉 DOJO 级别的 1EOPS FP32 精度超级计算机，也只需要 1.6 万枚昇腾 910——这个数字对于超级计算机来说并不高，仅相当于神威太湖之光使用芯片总量的 40%，而神威的算力「仅为」0.1254EOPS。

列举完上面这些，我想说的其实是，华为造车不是能不能，而是要不要的问题。

即使，它一再重申「华为不造整车,而是聚焦 ICT 技术,帮助车企造好车,造好车,成为智能网联汽车的增量部件提供商。」

那华为会不会造整车呢？我们觉得必然会，理由如下。

首先，华为需要开辟新的面向 C 端的核心业务。

2019 年华为全球销售收入 8588 亿元，其中消费者业务板块是 4673 亿元，超过一半。

现在芯片被制裁、荣耀被剥离，只有智能汽车这样一个体量足够大的产业，才能够支撑华为继续快速增长。

智能汽车 BU 进入消费者业务 BG，这是关键的背景。

其次，从 2013 年到现在，华为已经在汽车业务上投入了大量资源，完整掌握了从 5G 、V2X、三电、智能、电子电气架构等在内的整套技术。

天予不取，反受其咎。时至不迎，反受其殃。

华为蓝军在 2018 年就炮轰了任正非的十宗罪。在当下这个关键时节，「造车」，起码成为「增量部件提供商」已经成为华为最大的民意，否则华为将出现军心涣散，人员流失的严重问题。

最后，只做「增量部件提供商」，并不能根本解决华为的问题。

这也是【2020】007 号华为 EMT 决议上才会有「本文从发文之日起生效，有效期为三年。」这么一句的根本原因。

为什么这样说。

第一，中国是全球主要经济体中，」唯一一个把互联网彻底当成基础设施来用的国家。」在这样一个国情下，数据和场景成为了最重要的资源，成为了新型的生产要素，类似于工业经济时代的石油。

第二、从大视野来看，「数据和场景」是货币的背书和支撑，从小的方面来讲，能否持续产生数据、触发场景，成为了一个经济单元在「数字经济时代、信息经济生态」的价值所在。

第三、具体到自动驾驶领域，感知数据已经成为了智能电动汽车产业最关键的话题。

下面展开谈谈第三点

自动驾驶算法的快速迭代关键在于有大量的数据可供训练。

特斯拉 AI 部门高级总监、领导着 Autopilot 项目负责神经网络团队的 Andrej Karpathy 在 twitter 上的签名档就是：「I like to train Deep Neural Nets on large datasets.」（我希望在大型数据集上训练深度神经网络。）

在今年上半年的一次演讲中， Andrej Karpathy 非常直白的说：

「在训练神经网络上，特斯拉更是有得天独厚的优势，因为我们手上的真人驾驶数据集太管用了。事实上，驾驶员们每打一下方向盘，就是为数据加了一次标签，顺便还展示了在特定情况下该怎么开车。」

Andrej Karpathy 所说的数据，其实也包含了场景。譬如一个简单「停止」标示就有很多种场景。红底白字的，白底红字的；刷在墙上，挂在隔离带上、人手持的….

而特斯拉目前积累的相关数据有多少？

「自诞生以来，Autopilot 装车量已经突破 100 万台，累积里程更是达到 30 亿英里。准确来说，特斯拉电动车并不仅仅是车，它们还是计算机，是互联网接口。借助完善的 OTA 功能，我们让用户帮忙采集数据的同时，也能将最新功能推送给用户。」——Andrej Karpathy 。

Andrej Karpathy 的以上表态，换成经济学家刘煜辉的话来说，就是「数据和场景是新型的生产要素。」

特斯拉路上百万台装载了 Autopilot 的车不断产生数据，触发场景，并成为了特斯拉研发自动驾驶、迭代神经网络算法的「生产要素」。

它不是附属品，是类似石油这样的核心资源。

在我看来，华为将智能汽车 bu 整合如消费者业务 BG，就是通过掌握汽车终端——整车，进而掌握数据。

否则，即使华为有能力建设一条「自动驾驶高速公路」，但没有数据就相当于没有车流，不经济，也不存在演进迭代的可能。

在 36Kr live 上，我就说华为和整车企业的合作，最关键的条款应该是数据使用权的划分。

供应链企业在数据上卡得很严。譬如， Mobileye 就不会提供原始数据给车企。

版本迭代的主动权掌握在 Mobileye 手上。但它的迭代会比掌握了数据的整车厂慢很多。大致会是一个月和半年的区别。

华为有可能会放开数据的口子，赌很多整车厂并没有数据处理能力，进而「成为智能网联汽车的增量部件提供商。」

至于为何要约定「三年内」？因为华为目前只有架构，没有数据。

通过跟车企的合作，华为能够迅速积累「数据、场景」，并以此为生产要素，为今后制造整车做好准备。

但风险也恰恰就在这里。虽然说好技术不担心没人用。但整车厂出于安全、冗余考虑，不会只使用华为一家的产品。华为的「增量部件」会大量上车，但中间的变数和不稳定性太多。

而三年后，正是李斌、何小鹏等新造车势力认为的大战开启之年，也是业内认为苹果要发车的一年，更是BBA等传统大厂转身后放出关键车型的一年。

这样看，华为造车，不是太快，而是太慢了。

最后，聊一聊新造车为何股价这么高！

老虎证券上周排名第一的热文是「击落电动三傻的会是什么？」热度是 29 w。

作者在文章中写到，「今年环球资本市场最闪亮的星，无疑是蔚来汽车为代表的中国电动车新势力。蔚来用 1 年 30 倍的涨幅宣告，中国永远不缺商业神话，李斌这个 2019 年最惨的人也可以翻身。」

但是，他对比了单车销售市值后，认为这个神话很快就会破灭。因为蔚来、小鹏理想的单车销售市值是大众汽车的180~400 倍，是特斯拉的 2.5~5 倍！

在他的推演下，蔚来、小鹏、理想这样的新造车势力目前的市值非常不合理，且预计从明年一季度开始，三大变化会击落他们的股价，包括：

1.新的电动车品牌不断推出，用户注意力被分流；

2.特斯拉 Model Y 量产，价格屠夫给予同行降价压力；

3.电动三傻的月度销量无法维持之前环比两位数的增长。

这样的推演，在传统的框架内是有道理的。当前三家新造车飙升的股价也让我始料不及。

但是，如果我们将框架扩大到数字经济生态，引入「数据和场景是新型生产要素」这一变量，上述推演就会出现 BUG。

这个 BUG 就是并不是每一辆电动汽车都能产生「数据和场景」。而即使通过供应链企业，他们能获得这样的能力，相较于做「全栈自研」、自己掌握数据的新势力，其迭代的速度也会相较而言非常缓慢。

这样缓慢，不仅会体现在自动驾驶能力的提升上，同样也会体现在「全场景语音车载系统」、体现在「智能座舱」、中控屏的快速进化和个性化上。

在国产 Model 3 并没有成为新造车「价格屠夫」的当下，其第二点不成立。

而从「数据、场景是新型生产要素」这一关键变量出发，现在新造车已经或正努力掌握「全栈自研」、掌握数据和场景。

时间越长，优势会越大。