吴军谈特斯拉股票,吴军：互联网创业到底有多蠢？
吴军谈特斯拉股票,吴军：互联网创业到底有多蠢？
1、目前市盈率接近1400倍， 严重高估；
2、特斯拉市值差不多是目前所有汽车厂商市价的一半，意味着未来它的市占率必然要超过一半，而这时不可能的。
看起来这两点在逻辑上是成立的，但很多事有更早的逻辑源头，就是要想这个逻辑成立，极有可能存在其它的假设，在特斯拉这里的表现是：一你认为特斯拉的盈利不会爆发性指数化增长——不然不会这么在意当下的市盈率；二你认为特斯拉是一家汽车公司——不然不会对标汽车厂商。这两点就成为看多一方的论据了。
1、定位：特斯拉不是一家车企，而是一家新能源公司、一家自动驾驶的科技公司。科技公司的逻辑就看未来、看预期了。
根据这样的定位，就会得出不同的结论：
新能源公司就是半导体了，适应摩尔定律，每18个月性能增加一倍（或者价格下降一半），从特斯拉降价的节奏来看，它就是按照这个逻辑在运作，存量产能都是累赘，接下来的新技术成本更低。
自动驾驶+车联网，就会变成类似于 *** 或互联网产生的网络效应，凯文凯利在《失控》中讲的内容，一旦是网络就会产生指数效应，用户增加和用户关系增加不是一一对应的线性关系，而是指数级的增长，特斯拉更多的“车”上路，就是更多的网络节点，它在打造一个新的网络，如果这么定位，是不是才刚起步不久，正在指数增长中？
除此之外，整车特斯拉也在干，规模效应也会上来，成本会降低。
2、哪些是固定的，哪些是可变的？
汽车的成本结构里可以分为两个部分，一是机械部件，二是智能部件。前者比如车壳、座椅等等；后者比如显示屏、处理器、电池，都和半导体相关了。前者在整个车价里占比会越发低，后者又处于不断降价的过程中。
从这两点来看，是能得出与看空者不同的估值的。同时，这样的观点也是有逻辑起点的：一是特斯拉在构筑一个新的网络，领先且短期内看不到竞争对手；二是摩尔定律在新能源车中起作用。如果这两点中有一个不成立，估值就不成立。
我们在讨论问题时常常忘了逻辑起点。
1、新能源车是什么？吴军在《全球科技通史》里说，几千年来科技发展有两条清晰的脉络，就是能量和信息。特斯拉是不是一直在追求电池续航能力？是不是试图通过更多的车联网来改进无人驾驶的水平？这就是在帮助人们释放注意力、增加时间供给的信息处理技术。
2、全球化是什么？什么在全球化，什么不在全球化；谁支持全球化，谁又在反对全球化？需要从要素的角度来理解，哪些是变的，哪些是不变的。技术、资本一定是支持全球化的，因为它们本身就有扩张基因；国家 *** 、本土化无竞争力的企业，大概率是反对全球化的；在两者这件的大致是人流和物流。如果从这个基本的要素里来分析，会得出一个很分裂的结论：美国和中国这些大国从总体上是支持全球化的，因为技术和资本在手，且有一定话语权，同时内部一定也是对全球化有反对声浪的，因为国家 *** 还有不仅不能从全球化获益甚至有可能被消灭的群体，比如美国的中部铁锈区；对于中小且竞争力弱的国家来讲，反对全球化保护民族工业会是主旋律，但也一定会有一分部分行业希望得到国际资本的青睐，在民国叫“买办资本家”，今天在重新审视一下这个词呢：）
1、虽然他们生产了新能源车，但思维没有转型，希望获得更高的利润。从降价这件事上就可以看出来，特斯拉在压力不大，且领先的情况下主动降价，蔚来、小鹏这些车在追求什么？当下的利润，而不是用摩尔定律来逼自己，这使得他们和特斯拉不在一个层次上。也许华为、小米的入局会有不一样的表现。现有的车企也只是车企，希望不大。
2、国内前几年叫嚷比较凶的“互联网思维”，也许国内新的车企玩家入局会有体现，造车不难，代工很多，车大脑也不难了，毕竟华为、百度已经搞了有些年头了，加上国内市场足够大，新玩家小米或许会是希望——这也是上周五港股小米说要造车一下子大涨的原因，米家生态会更强大，这比特斯拉还有优势，万物互联，不仅仅是车。
OVER，第一天写就收不住，以后得注意。
以下内容来自高山大学2019年经典课程。授课老师：吴军，著名学者，投资人，人工智能、语音识别和互联网搜索专家。丰元创投创始合伙人，前Google智能搜索科学家，前腾讯副总裁。著有《数学之美》《浪潮之巅》《硅谷之谜》《文明之光》《智能时代》等多部畅销图书。
今天主要给大家讲讲硅谷的技术趋势。
为什么硅谷今天的技术是这样的，他有一个很重要的前提叫做： 预先要求 。
比如说我们能在2007年的时候用上智能手机，原因是20年前也就是1987年左右，伯克利发明了双触屏技术。这就是预先要求。
再一个就是要有足够的市场规模。比如互联网市场其实就是一个很小的市场，养不活那么多公司。全世界有上百万家互联网公司，但99.9%是亏钱的。
今天我用一个投资人而不是教授的眼光来看看在硅谷投资，看看硅谷的技术发展趋势 。
大概从2008年开始有两个热门的词，一个是云计算，一个是移动互联网。当时标志性的事件就是亚马逊和Google开始对外提供收费的云计算服务，而不是仅仅是他自己的企业级内部的服务。另外一个就是当时安卓系统出来了。
这两件事的发生带来了企业级的软件和服务的升级。
2010年前后，全世界的企业级软件和服务的市场大概约5000多亿美元。当时美国一个IT企业里平均每个员工IT费用约5000美元左右，即使是一个UPS的投递员，一年所花的企业级软件费用大概也有500美元，到现在这个规模就更大了。所以这个市场很大。这也是为什么微软、IBM这样的公司很成功的主要原因之一。
5000亿美元是什么样一个概念呢？拿互联网行业来比的话，2016年全世界互联网市场是3800亿美元，2018年估计是4500亿美元。互联网市场增长很快，但是依然没有达到企业级软件服务的水平。
然而全世界的互联网公司比软件公司要多得多，所以这也是为什么全世界互联网公司大部分不挣钱。当然，更主要的是，互联网公司和软件公司不一样，Google一家占了全世界1/4的市场，1/3的互联网收入，再加上阿里巴巴、腾讯、Facebook、亚马逊等等，共占到了80%，然后剩下全世界一百多万家互联网公司（其中一大半在中国）去争不到1000亿美元的市场，所以是不可能挣得着钱的。
所以就创业来讲， 互联网创业是很蠢的一个行为 。
企业级软件和服务这个市场在中国大家并不熟悉，因为中国大部分都是不付软件费，付也付得很少 。所以这种环境就生生把一个本来可以很做的很大市场给做没了。今天中国做企业级软件的公司像东软、金山、用友等上市公司市值全部加起来，都不到Adobe的一半，而Adobe还只是一个中型的软件公司。
中国出了一个新概念，其实就是这件事的一个翻版。叫工业互联网或者企业互联网。
那么话说回来，为什么从2008年到2016年大概8年时间里，美国要通过这两件事把企业级的软件做转型升级呢？
因为如果用亚马逊的云服务或者Google微软的云服务，加上原来的企业级的软件服务这种解决方案。相比过去买IBM的计算机和Oracle的计算机服务器，再用他们数据库，成本要低70%左右。所以大家都觉得这是一个趋势。
今天大家都在说，为什么微软好像又重新起步了，市值超过1万亿美元。但是仔细去读微软财报，就会发现它利润其实并没有增长。
它的市值涨了一倍多，原因在于它的估值PE涨了一倍多。为什么PE涨？原因很简单。微软原来卖软件，现在变成了在云计算上卖服务，大家觉得这是未来的发展方向，所以它估值又高了。
中国过去在企业及软件和服务这件事上收不来钱，但今天有可能收得来钱 ，为什么？因为现在不卖软件，而是把软件放在云端卖服务了。这已经慢慢的形成一个趋势了。
趋势能够形成，就在于它的预先条件成熟了。
有了云计算，有了移动互联网，有了传感器技术，就带来了大数据。很多数据原来不是没有，而是有但我们无法收集。 过去3年里，我们收集的数据是人类有史以来到3年前所有数据的总和 。
有了云计算和大数据，机器智能或者说人工智能就产生了。
今天之所以有人工智能，有三个重要原因。
一是处理器的处理速度非常快 。
处理器进步的速度有多快，你们可能想不到。举例来说，就是如果我们用1946年的计算机技术来实现2016年Google AlphaGo赢李世石的那台计算机，用电量要多少？
要用掉几百万个三峡的发电量。
这就是一个基本技术进步。正是因为有这样快的技术进步，今天的计算机才变得如此聪明。
第二个是数学模型比较好 ，能把我们现实生活中很多看上去不是数学问题的问题变成数学问题，然后用计算器计算。
第三个就是大数据 。
面对大量的数据，如果用的还是用我们传统的 *** 先建数学模型再去琢磨，那是不行的。用到大数据，就需要机器智能。有了机器智能，有了移动互联网，有了传感器，自然而然就到了今天很热门的一个概念：万物互联IoT。
IoT这个市场有多大呢？
当我们周围全部是智能设备的时候，智能 汽车 、智能家居等等，都能够直接上网，这里不是说通过你手机或者通过Wifi上网，而是每个智能设备都会有一个类似于我们手机SIM卡，通过这个卡来上网。这个时候我们现在的4G就不够用了。因为不可能并发处理这么多信息，那么就需要5G，所以这两个是关联的。
IoT和5G的结合，最保守的估计，到2030年，可以把这目前这两个市场的总和翻一番 。每年增长6%不算太快，跟中国的GDP比的话。
但是在世界整个IT行业的增长来讲，这是一个很令人振奋的信息。为什么呢？
刚才我提到全世界互联网市场大概4000多亿美元，那电信市场有多大呢？大10倍，将近4万亿。
电信市场是个十倍大的市场，而且从业的公司没有那么多。到2030年，这个市场大概能扩大到8万多亿美元。差4万亿。4万亿什么概念呢？今天日本的GDP就是4万多亿，德国是3.8万亿。80多年前，日本人说大东亚共荣根本不可能实现，但现在， 中国要是真在IoT+5G时代占了一个主要的大的市场份额，创造出相当于日本现在的GDP的市场，其实也就是相当于实现了大工业大东亚共荣。
通过技术的方式，能做到这一点，这是一个未来大的市场。
从投资角度来讲，为什么有些技术我们投有些不投呢？
原因在于，首先这些预先的技术你是否满足了。
第二个就是市场规模的前景要很大。我一直觉得大家来高山大学学习特别好，就在于高山大学教大家科学，学习科学你就会算这笔账。很多 科技 媒体报道，甚至有一些大学商学院讲他们不会教你科学的底层逻辑，糊里糊涂告诉你一个趋势，这个趋势没有科学基础是不行的。
再接下来就是大数据。机器智能和生物医疗技术结合起来，就形成一个大产业，就是IT+医疗，这也是一个非常大的市场。
我们现在检查身体的很多设备其实都很老，听诊器大概用了几百年了，心电图也有上百年的 历史 了，CT和MRI都现在也有40多年了，但这些都被认为是目前比较先进的诊疗手段。仔细想想，我们的手机是什么样的，更新迭代的速度有多块，如果我们用的一个IT产品还是40年前的，你肯定会觉得这东西基本上没法用了，但是我们的医疗设备就是这样的。
此外，我们做的检查也很老套，比如你心脏不舒服了，去医院医生会让你测一下心电图，但如果检测的时候心脏正好正常的话，那就测不出来任何问题。我们希望有什么样的检查 *** 呢？那就是最好有一些设备，能够随时监控跟踪我们整个人的新陈代谢，细到我们身体出了任何问题它都会马上知道。
特斯拉 汽车 与宝马或者奔驰车相比，最大的区别就在于，一旦车出了什么问题，给他们一个 *** ，他们能立刻预约维修。因为特斯拉对自己的车有监控，能够随时进行分析。但是奔驰宝马不一样，他们有记录，但没有互联网监控，一旦车出了什么问题，就会要比较长的维修时间。
今天很多工业设备是有监控的，比如说像商用的喷气式飞机的发动机，上面有一千多个传感器，每天运行一下，能够收集大概超过1G的原始数据，就是它里头温度、燃烧、湿度等等各方面都记录得很好。
再比如说机场维修发动机也是很快的一件事情，因为他们也有非常好的记录和监控。但是我们身体没有一个传感器。所以说智能与医疗结合会产生一个大的市场。
那么这个市场到底有多大呢？
美国2018年GDP为20万亿美元，医疗方面费用约占18%的GDP，也就是3.6万亿美元。中国市场多大？如果除掉其他杂费，只按照医院的收费，这个市场非常小，占GDP的不到5%。如果把买保健品等各种医药杂费都算上，占比就很大，但是这个没法估算。
上海交大商学院有一个大概估计，约占GDP 13%到14%，跟美国也差不多。所以这两个国家AI+医疗的市场就差不多6万亿。所以这是一个很大的市场。我讲这些东西就是要告诉大家 眼界要开阔一些，不要老想着技术，或者老想着互联网上我能琢磨点什么东西，市场太小，格局太低。
另外，当我们有了人工智能，有了IoT、有了区块链，整个世界就会形成一个超级智能。单个蜜蜂的智能水平非常差，但是一旦形成了一个群体的智能的时候，就会很强。相比于人而言的个体决策，人工智能收集了很多数据，最终形成综合的决策，所以这在未来会是一个很大的市场。
丰元创投吴军：人们为什么反对2%的人？
一、未来，是2%人的世界
1)未来是2%人的世界
未来社会是值得期待的，但也存在问题。每一次技术革命都创造很多财富，但是创造这么多财富，是否会使我们生活变得更好?今天美国家庭的年收入中指(注：年收入的中间值，中间值与平均值分歧的是，中间值表示一半人的收入在此数值之上，一半的人收入在此数值之下，不是平均值)比2000年下降了4000美元。然而平均收入上升了，总体财富上升了，个人财富是上升的，公司的盈利也是上升的，包括股票都达到了顶点。
但是中值财富下降了，为什么这个这么重要?一个比方，100个人，每个人平均资产一百万，待会儿马云进来了，他现在是2000亿，我们人均财富变成了100亿，平均值没有意义。美国大学生的入职年薪也是在往下降的，美国的幸福指数也没有上升。
也就是说在过去的十几年里，美国是科技发展非常快的国家，很多新的技术都是从这儿诞生的，但整个美国社会其实本身没有什么改进，因为只有2%的人获得了好处。
当时我在华尔街住过，看到街上有一群无所事事的人，他们是不会饿死的。但是这些人之所以上街占领华尔街，是因为没有前途，看不到前景，也不知道问题出在哪儿。
奥克兰有很多码头工人上街 *** ，然后我问他们反对谁?他说反对这2%的人，但是在街上也看不出来谁是2%的人，因为在硅谷，有钱人和穷人都是穿得乱七八糟的。但是我们说美国1%的人交了税，这些人是交税养着大家的，如果把他们赶到国外去，美国人可能连希腊都不如。问题是如果技术革命来了，受益的这群人在一开始真的非常非常少，以后会怎么样?那还没有发生，但以前怎么样，这我们是知道的。
2)三次工业革命
第一次工业革命：
1776年，瓦特发明了蒸汽机，首先受益的人有三个人：瓦特、博尔顿、韦奇伍德，他们在月亮圆的时候聚在一起，起名叫“月光社”。除了他们三个，还有发现氧气能助燃的科瑞斯林以及老达尔文。韦奇伍德利用蒸汽机造瓷器，但是之后瓷器变得供大于求，商业模式发生改变，商业模式变了，发财的人变了，产业就从旧产业变成了新产业。
第二次工业革命：
人类历史上所有的富豪加起来最多的是出在这十年，都出生美国。原因很简单，就是第二次工业革命创造了巨大的财富，核心技术就是电，全美国只有两家公司发电，一个是爱迪生的，一个是特斯拉的。在这以前，在有电报以前就开始有通讯产业，当时在欧洲有路透社，他们养了一群信鸽，用鸽子传递情报。但是有了电之后就不一样了。经过了50年，1920年前后美国非常繁荣，大家都过得很好。
3)第三次工业革命，技术革命的范式：现有产业+摩尔定律=新产业
就是我们所熟悉的IT革命。
在过去的50年里，所有的社会进步来源于一个唯一的原因，所有的东西加上摩尔定律(摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍)。百姓网要是没有计算机和互联网，卖二手货只能放在店里做。英特尔这家芯片公司就是因为有摩尔定律，但不是所有人去造芯片，只要能使用芯片，原有产品加上摩尔定律就可以形成新产业了。
再讲一个跟政治有关的问题，为什么苏联会解体呢，当然有各种政治原因，但是为什么它完蛋了?很重要的原因，因为你想象不出有哪个跟计算机相关的技术是前苏联发明的。
4)计算机会不会控制人?
最后一个问题，在这个时代，你觉得计算机会不会控制人?
答案是不会的，但是生产智能机器的人可能实际上在控制。
比如生活习惯，每天早上起来看微信，晚上睡觉前也看微信。在没有智能手机的时候流行一句话：有了智能手机你就可以利用你的碎片时间。现在你所有的时间都变成了碎片时间，所以从某种程度上来讲，你已经被腾讯控制了，这是一个机会和危机并存的时代，同时又可能是最坏的时代，就看你做什么样的选择。
二、智能，从阿尔法狗说起
今年一月份，人工智能之父、麻省理工学院的马文·明斯基教授去世了，60年前他和另外9位当时非常年轻的学者在达特茅斯学院提出了人工智能的概念。
在他去世后仅仅一个多月发生了另外一件事，Google的阿尔法狗战胜了人类的围棋冠军李世石。这个事件引起了许多人对人工智能的担忧，是不是人工智能将来会威胁人类?20年前，“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫，当时虽然很轰动，但大家的担忧没有这么大。这是为什么呢?
A、围棋的难度要比国际象棋难很多;
B、围棋的下法穷举出来有10的160次方这么多。
这个数字可以这么理解，如果我们把宇宙中的每一个原子看做一个新的宇宙，那所有这些原子加起来，就是10的160次方，因为围棋的复杂度很大，所以计算机走出来的一些棋确实是人类的智力和悟性走不出来的。
三、机器产生智能的方式
与人类的区别
显然，计算机获得智能的方式和人是不一样的。早先的十位学者在想人工智能这件事的时候，首先想到的是计算机模拟人。
人是怎么获得知识的?人为什么聪明?在中学的时候学过三段论：一个大前提，一个小前提，然后得到结果。
例如：大前提是“今天上海在下雨”，小前提是“交大在上海”，得出“交大正在下雨”。
这就是我们人的推理方式。计算机不是这么做的，虽然人类最早也想这么做计算机算法，但是人们发现这样做不出来。2000多年前，人类想要飞行，在胳膊上栓着用布做的翅膀，但是从树上往下一跳就摔死了。等真正到怀特兄弟发明飞机的时候，他们造出来的飞机翅膀不像鸟似的有震动，而是固定的。
为什么能飞?因为掌握了空气动力学的原理。
所以科学家从70年代以后就开始想，能不能利用别的方式解决这个问题。计算机从在特殊的应用下识别人的语音，到后来能完成英语到中文的翻译，再到后来写一些简单的句子、识别医学的影像、看病等等。能这样一步一步地做起来，最重要的原因是什么呢?
1)摩尔定律;
在过去的51年里，计算机处理器的性能，无论是速度还是存储量，18个月就会翻一番，51年中间正好翻了34倍，这个速度非常快，哪怕是从70年代初开始到今天，计算机处理器的速度也增加了10亿倍，这是非常快的。
2)数据;
这个基本上是从2000年以后开始的，2000年以前也有数据，但是数据量有限，只能解决特定的事情，不像现在各行各业都可以用计算机解决。尤其是到移动互联网时代以后，不但是计算机本身的数据，人类其它的一些都可以在计算机上得到，这些数据的使用也使我们变得很聪明。
3)数学模型。
深度学习(笔记侠注：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本)实际上是机器学习，深度学习使得计算机可以很好地利用数据，产生一些想象不到的结果。Google推出的人工神经网络是怎么做的呢?它的机器翻译已经做了很多年了，现在换成深度学习的模型。
深度学习有什么好处呢?
以前用单台计算机处理一件事的时候，不一定能接近人，但你用很多台的时候就可以超越人。
四、机器智能发展水平的4个阶段
第一层：弱人工智能(部分能力明显比人强)
女生用手机拍完照以后把自己眼睛放大，抹掉脸上的褶子，这件事情过去能不能做?也能做。有PS就能自己做，但是过程很麻烦。现在计算机能给你做得很好，计算机怎么做的?无非是换了一张更漂亮的脸，脸上没有这些东西，稍微学习一下PS，就做得好一点。
最漂亮的女生是什么样的女生?如果把每个人的五官尺寸和器官的比例、位置做一个平均的话，人为画出的这张脸就是最漂亮的。
一般人希望人工智能可以做一些过去只有我们人类能够做的一些事情，比如能不能听懂我说的话，能不能回答问题，天为什么会下雨，为什么是蓝色的等等。
第二层：强人工智能(接近人的水平或超过人)
计算机今天不但能做这个，还可以做翻译。今天你带一个手机用Google翻译，你到巴黎基本上可以跟当地人直接地交流。计算机可以写作，在《华尔街日报》和《 *** 》一些财经的文章，其中大量关于事例的写作工作是由计算机完成的。
第三层：超人工智能
大家都很关心最终计算机能不能超过人，这是我们共同关注的一件事情。
第四层：智能社会
未来社会是一个什么样的社会，今天我们讲人工智能或者机器智能，一定会想到某台特别具体的计算机，无人驾驶的计算机本身是一个机器。其实真正的未来社会，整个大城市或者一个国家甚至整个社会，你也可以认为是一个超级机器，由很多的小计算机构成并且互相连在一起，共同构成了智能社会。
▲智能交通和无人驾驶
在美国100万人口以上的城市，上下班的时间平均要花70分钟，这很痛苦。如果汽车都是智能汽车，只要装一个手机APP，这个APP就会告诉你哪条路段堵。现在用导航也有这个功能，但是导航常常不大灵，有一些延迟、滞后。
再往后就是无人驾驶。虽然许多报道说特斯拉又出了一次事故，但总体来讲比人开车要安全。美国每年交通事故的死亡人数到七十年代达到了高峰，后来禁止酒驾，到今天为止也还有3万人。中国按人口比例来算低一些，但是死亡量更高，去年死了10万人。未来我们可能由机器来开车，采用无人驾驶汽车以后，好多生活习惯就会改变，比如马路上可能就不需要红绿灯。
▲社会和家庭安全
智能化的社会和城市，不仅仅是交通，比如现在大家非常关心安全。有一个办法说可以用很多无人机来代替警察巡逻，现在的无人机无非拍一些航拍照片，而将来，它的视觉芯片能够是别人或者其他目标，甚至是危险品。
现在摄像头照了图像或者是视频上传到云计算中心，直接识别出来。假设遇到危险分子，觉得这个人很危险，然后做一个标识跟踪他，看这个人往西边走，就告诉西边的无人机开始跟踪识别，这些就会保护我们的安全。
甚至你在离家时，家里也可以有无人机帮忙巡视，这个机器已经 *** 出来了，几乎没有噪音且全自动化，24小时不需要管控。它可以自动绕过障碍物飞行，自动充电，还可以做更多事情，比如帮助老人关火等。
五、未来产业离不开机器智能
未来跟科技无关的产业，都可以用到人工智能。
1)金州勇士队的奇迹
金州勇士队在六年前表现得跟中国足球队一样，当时是NBA的倒数第二。后来他们发现有一套能够让球队更好的方式，通过背后的一个工程师团队做智能化的训练，利用数据统计了球员双方传球的准确率。
按照这一套完整的模型训练，打造了一支球队，直到去年他们得了总冠军。今年3：1的领先情况下把总冠军又输掉了，但是创造了常规赛82场比赛73胜的记录，所以中国足球要翻身也应该动这个脑子，不是身体不够强壮，而是脑子太笨了。
2)治愈癌症和个性化制药
2013年，Google成立了一家医疗公司Calico。因为在过去的20多年里，一般的医学研究的性能越变越慢，以至于很多疾病发现了很多年，但是治不好。60年代美国努力试图提高人们的寿命，花了10年工夫提高了0.7岁。70年代的 *** 不太一样，不是让大家看病，而是少吃肥肉多运动。
亚瑟·莱文森
但是总体来说医学本身没有什么进步，治疗癌症这件事为什么这么难?生物专家亚瑟·莱文森内部有一个讲话，分析了关于癌症难以治愈的原因：
不同人得癌的原因不一样，不同的人基因突变也不一样，所以基因泰克研制的抗癌药，有的吃了好了，有的不管用;
即便是原来管用的药，这个人得某种癌吃了以后管用，十年都没有问题，突然之间又复发了，复发以后什么药也不管用，这是因为癌细胞变了。
要解决这两个问题，通过传统的医学 *** 是不行的，只能针对特定的人群或者某个人，有专门的团队研制抗癌药，根据他的基因特点研制专门属于他的药。
哪一天病变再研制新的药，只要研制的速度跟得上病情变化的速度，这场和癌症打的仗就赢了。这个是从根本上解决抗癌的思路。这件事虽然管用，但是成本太高，每个人需要10亿美元，乔布斯才能用得起。
以后是什么做法呢?现在已发现了大概有将近两百种癌，五千种可能导致癌的基因突变，组合起来大概差不多有百万种。基因泰克为了研制乳腺癌的抗癌药，他们手工分析了一千位患者，这能解决多少人的问题?只能解决20%的人，花了很大的成本。通过计算，如果要把所有的乳腺癌问题解决，差不多要看100万人。这种事是如果是计算机做起来，很方便，即利用机器的智能来把所有的组合解决掉。
美国还有一家公司叫人类长寿，它的创始人是人类基因组计划最早的科学家，他们认为，根据不同的人，给不同的药，这就是医疗的未来。
3)手术机器人
两个月前IBM发布了一条消息，它们的沃森机器人看病的系统，在诊断疑难病症的时候已经超过了人类。总体上来讲，在去年的时候，它已经达到了人类医生的平均水平，这在偏远地区医生较少的地方是比较管用的。
更重要的是机器智能的进步速度要比人智能进步速度要快得多。未来的医生你要给他三个东西：病历、病情描述、化验结果，给他这三个就可以看病。
达芬奇的机器人
今年暑假看到了达芬奇的机器人，全世界已经装了3000台，它有三个机械手臂，中间一个摄像头，相当于他的眼睛，另外两个手臂左右进去，给他动手术。做得最多的是妇女的子宫肌瘤的手术，它先将二维图像还原到三维图像，也可以做心脏搭桥，然后进去安静地切掉。
有什么好处呢?安全性和稳定性非常好，手术精度很高。在学校的时候教授给我看了一个录像，人做手术是怎么运用工具的，手是会细微抖动的，人拿针在布上缝几针，每一针的宽度一毫米，如果精度在0.1毫米以内就做得很好了。医生做手术也是同样的，有一些手术不是一刀切完就完了，可能切50刀，每一刀的精度0.1毫米，这对计算机来讲是非常容易的，它的精度是0.02毫米，比医生的水平高很多。
作者：张假假
出品：远川研究所制造组
支持：天风 汽车 团队邓学、娄周鑫
仔细研究中国新能源车行业，会发现一个有趣的现象： “四小天王”每家背后都站着一家互联网巨头： 蔚来身后是腾讯、小鹏身后是阿里、理想身后是美团、威马身后是百度。这些互联网New money就像暴发户一样，出手阔绰。
比如蔚来 汽车 的李斌创业时，雷军爽快地说道[19]， “你扣动扳机时，直接找我就行。” 而去找刘强东时就更痛快了，奶茶妹妹后来传神地还原了整个过程：“当时李斌花了15分钟说了蔚来 汽车 的构想，我老公用了10秒钟就说：YES。”
虽然新能源车企们拿钱不少，但2019年初，由于量产等问题，行业还是遭遇寒冬，大批公司现金流紧张，而成立最晚的理想 汽车 ，融资也最晚，压力之下颇为被动。甚至一些投资圈大佬放下狠话， “新势力没有一家值得投资” 。
但New money不信邪，转身就砸钱给了新势力。2019年8月开始，美团王兴陆续投资了10亿美金给理想 汽车 ，将其推到了热乎乎的纳斯达克。而王兴的持股比例也达到了23%，成为了理想 汽车 最大股东。他还频繁在饭否上为理想宣传，被评为“2020年最佳车评员”。
汽车 被称为工业之王，重资金、重技术、重人才，造车成功概率极低，过去100年全球鲜有成功的创业公司。然而，在塑料姐妹横行霸道的今天， 为什么互联网大佬们看到造车兄弟落难，还真的就敢上？
其实，这并不是纯洁的友谊，而是纯粹的商业逻辑： 这批New money们都是享受过“诺基亚时刻”红利的人。
2009年，诺基亚以39%的市场份额稳居世界第一，享受着行业最高的利润和溢价，苹果最大的竞争对手还是黑莓。一年后，智能机伴随iPhone4的出现迎来爆发，“诺基亚时刻”悄然来临。
2011年，从微软空降到诺基亚的新任CEO史蒂芬·埃洛普(Stephen Elop)豪言，通过与微软的合作，诺基亚将 “与iOS和Android三足鼎立” 。仅仅一年过去，埃洛普的论调就成了 “三星苹果双寡头格局将被打破” 。
埃洛普的预言对了一半，双寡头格局确实被打破了，但打破它的并非诺基亚。2014年，小米模式引发行业大讨论的同时，诺基亚也坐稳了“others”的位置。从全球霸主到故纸堆，诺基亚只用了5年。
曾经的行业霸主遇到高维度崛起的新规，便会形成一个“诺基亚时刻”。 而显然，无论雷军的小米、腾讯的微信、刘强东的京东电商、王兴的美团，这些互联网新贵们都是诺基亚时刻红利的享受者、甚至制造者。
最近几年，新能源 汽车 在渗透率上开始向智能机当年的颠覆路径看齐。2010年开始电动车在 汽车 行业中的渗透率逐年上升，全球渗透率2019年突破2.3%，中国乘用车市场达到4.9%。
4.9%固然不多，但要知道，2010年国内智能手机渗透率也只有8%。仅仅两年过去，就蹿到了36%，此后更是连年飙升。随着特斯拉股价水涨船高，新一轮产业政策呼之欲出，留给新能源车的问题也就只剩下了一个： “诺基亚时刻”到底来了没有？
而形成"诺基亚时刻"的公式和关键要素，才是雷军等互联网新贵们的决策支撑。本文将通过以下四个方面进行 探索 论述：
1. 赛道：从线性到非线性
2. 龙头：必须要超级能打
3. 生态：形成新利益群体
4. 等待：决战三道护城河
赛道：从线性到非线性
一个新产业要从“星星之火”快速形成“可以燎原”的趋势，关键要选对赛道，找到一个可以实现 “非线性、甚至接近指数增长” 的赛道。有一类行业正好完美符合这个要求： 泛摩尔定律行业 。
摩尔定律产生于半导体领域，是指集成电路上晶体管的数量每隔18个月就会翻倍，性能也会跟着提升一倍。形成的原因是原子级别的工艺，会带来效率大幅提升。功能改进、体积缩小，而过去50年摩尔定律的直观感受就是，手机代表一切。
而充分发挥摩尔定律，就能以更佳的性能，实现后进者的超越 。比如智能机取代功能机。
功能机时代，手游缺乏大作，用户需求难以满足；而在智能机时代，手游已经是用户最爱。这背后正是芯片在作祟。功能机芯片大多在出厂前已经写死了特定功能，即使算力提升，也没法执行更多更复杂的任务。但智能机时代，通用的CPU可以随着摩尔定律的增长不断拓展功能边界，软件开发者因此可以开发出不同的软件生态。
一个是摩尔定律应用上的瘸腿，一个是把摩尔定律榨干 ，这就是智能机崛起的产业密码： 用更快的指数增长速度跑赢传统巨头。
传统巨头技术、资金、人才雄厚，但面对创新时，新的技术，新的市场会跟原先固有的组织结构、管理模式，产品营销思维等形成内部冲突，而新技术和新市场留出的时间窗口又很有限，内外条件的夹击下，很容易陷入无法革自己命的窘境。
诺基亚就是一个反面教材。苹果刚刚面世时，诺基亚不缺钱不缺人。拥有最庞大的研发资源，2010年研发费用是苹果的4倍以上。技术上也不落后，但面对苹果和谷歌的冲击，内部革新动作缓慢，最终从行业霸主变成了青春回忆。
比尔·盖茨曾和通用 汽车 的老板打趣，如果 汽车 工业能像计算机领域一样发展，那么今天，买一辆 汽车 只需要25美元，一升汽油就能跑400公里。
这个略带讽刺的玩笑，却指出了燃油车的典型特征： 稳如狗。
燃油 汽车 行业有 三大特征 ：核心技术渐进式创新为主、高度依赖基础科研、供应链高度固化。 这也为传统车企构建了一个极高的行业壁垒。过去100年，这个行业几乎没有什么新公司出现。
然而，电动车的出现，正让“车”这个昔日最稳定的行业，逐渐向泛摩尔定律靠拢，而一个重要推动力就是： 电动车独特的成本结构。
一台纯电动 汽车 ，动力系统（电池+电控，40%）+ 汽车 电子（22%）占比超过6成，而这两者具有极强的泛摩尔定律特性：动力系统的核心是电池， 电池的性价比可以通过新材料的发现、新工艺的应用得到快速改善 。比如宁德时代的产品，价格从2015年的2.3元/Wh降到2018年的1.2元/Wh，跌幅达到50%。
而成本占比第二大的 汽车 电子，则包括LED、IGBT等，这些电子元器件本身就遵循了摩尔定律发展。因此，在电动车成本方面，就形成了一个有趣的 “孪生成本曲线” ： 整车成本曲线和电池降本曲线几近相同，也可以实现非线性降低。
传统的车企的性价比提升，主要来自于效率转换，遵循的是能量转换定律，哪怕提升1%都非常缓慢。然而，电动车却不一样了： 通过新的成本结构、能量来源，电动车不仅切换了赛道，而且是用非线性的快，去挑战传统赛道线性发展的慢。
这也正是马斯克创业选择赛道时的最大机遇，也是他遭遇困难时坚持的信心。而马斯克旗下的另一家光伏公司SolarCity也同样符合这个规律，其拳头产品BIPV靠着骤降40%的成本，现在已是全美最大的太阳能发电公司。
新能源电动车目前虽然整车成本高，但使用成本低，所谓买着贵用着便宜。而在指数发展趋势下，根据产业预测，整车售价有望在2023年左右，与传统燃油车打平。那时就是，用着便宜、买着也便宜，真香到底。
因此，要挑战传统巨头，第一要务就是， 制造出一个可以非线性发展的赛道。 有困难要上，没困难制造困难也要上。
龙头：必须要超级能打
每个老巨头的倒下，都是因为一个非常能打的新巨头崛起。比如取代诺基亚时的苹果，正值乔布斯的巅峰时刻，乔布斯对产品的挑剔与精细，无可复制。而组织安卓阵营的谷歌，也是有钱有技术有雄心。
因此，必须要有一个龙头企业，成为诺基亚时刻背后的推手。
而平价走量的Model3问世后，围绕特斯拉逐渐形成了一个共识，通过软硬件的闭环商业生态打造， 特斯拉正在成为“车轮上的iPhone” 。
燃油车企成功的秘密在于把发动机、传动系统等机械子系统打磨成精密的工艺品，建立起足够高的技术壁垒。但电机驱动之于燃油发动机，却是实打实的降维打击，特斯拉ModelS性能版本百公里加速可到2.3秒，这个水平，已经持平甚至超过了布加迪Chiron、法拉利F12tdf，兰博基尼Aventador等顶级豪车。
更何况电动车结构简单，制造难度远低于燃油车，打个形象比喻，燃油车就像我们骑的变速自行车，起步低速时用很大的齿轮，到达一定速度之后就需要再换小一点的齿轮。一来一去需要换挡时间，但电动车就相当于一个齿轮恒定的自行车，想加速就蹬快点，无需换挡[13]。
另一方面，iPhone的成功有技术的创新，有设计的颠覆，但最重要的是生态的构建——苹果一年光从应用商店中就能抽走100多亿美元，相当于小米6年的利润。
特斯拉的软件收入由3块业务产生，分别是车联网功能、在线系统升级（OTA）和全自动驾驶（FSD）。以OTA为例，Model3 车主只要付费3000美元，即可将 汽车 的百公里加速性能从4.6s提升到4.1s。只要钱交够，速度随便秀。
特斯拉的 汽车 制造业务净利润常年只有2%，软件显然会是未来规模效应之下的主要收入来源。但既然软件这么重要，燃油车就做不了吗？
答案是能做，但不擅长。
事实上，软件一直是传统 汽车 厂的软肋。 燃油车时代，车厂不需要自己开发软件，只需把各个供应商的产品像拼图一样拼到一起就可以。但这会带来两个潜在问题，一是软件模块不兼容导致的程序漏洞，协同成本高；二是软件更新速度缓慢。
一辆车从设计定型到最终出厂需要三年左右的时间[11]，期间所有的零部件都不允许改变设计，便是出于安全和协同的考虑。
燃油车霸主大众就吃过软件的亏：其电动化平台MEB一度被视为抛向特斯拉的杀手锏，但首款车型ID.3却恰好因为软件问题迟迟不能进入交付。最终，交付时间一拖再拖，从2019年底推迟到2020年9月，延迟将近一年。
同样不能忽视的是业务转型对于公司内部管理的冲击，燃油车企往往都有几十上百年的 历史 ，内部盘根错节，与供应商之间也有深刻的利益绑定，某一个生产研发环节的改变，很可能意味着利益链条的重新分配，难度可想而知。
带领诺基亚走向巅峰的前CEO约玛·奥利拉（JormaOllila）曾在自传中回忆过iPhone问世时的情景：他召集12名高管谈话，问他们对iPhone的看法。 其中2人认为iPhone不构成严重威胁，另外10人都觉得不能低估iPhone。
但诺基亚以业绩为中心的管理体制限制了这艘大船的掉头，比起外部环境的变化，高管更担心不能实现自己的季度目标，这种心态又传导到中层，使得奖金与销售数据挂钩，进一步阻碍了公司的转型。
生态：形成新利益群体
2005年谷歌进军手机操作系统时，一个重要措施就是：开源，吸纳更多力量。而差不多时间，中国移动开发了自己的操作系统，但却因为集成了139邮箱等移动特色产品，遭到了其他运营商的冷落。而闭环的苹果，之所以能快速普及，也离不开其背后丰富的中国电子供应链、全球应用开发者。
取代诺基亚的是苹果、安卓，但踩在诺基亚尸体上的，却是一批批产业链企业。而燃油车和手机，在供应链上也有极其相似的一点： 高度分工专业体系下的封闭模式。
在 汽车 工业体系中，主机厂更多扮演得是“系统集成商”的角色，下面有一二级供应商严格按照按照分工专业化模式展开，比如 汽车 电子领域，博世、德尔福、大陆这几家瓜分完毕。 汽车 的研发、生产过程中，大部分增值活动发生在一级和下级供应商处， 汽车 成本的70%左右来自供应商[5]。
这种多级严格分层的供应链体系下，零部件产业链极长，对库存、物流、经销商管理来说挑战较大[6]。由此带来的结果是：
1. 汽车 上游的超额利润被系统分包商获取。
2. 供应链价格体系稳定，各占山头，各自为王，新来者很难获得进入的机会[4]。
功能机时代，手机产业的供应链格局大抵如此。苹果的出现带给行业最深远的意义则在于依靠 “自主设计+垂直采购体系”，重塑供应链。
除了iOS系统以及芯片，iPhone的其他零部件均采用全球采购的模式，把整个生产全部外包之后，拆分出更多的零件，让几百家供应商直接进入苹果的采购体系中。
苹果的直采，打破了手机行业封闭采购时代中国电子厂商难以进入苹果体系的困局，给了中国制造重要的机会。自2012年以来，苹果的中国供应商增加了1倍多，立讯精密、德赛电池、安洁 科技 等多个十年十倍股。
说特斯拉是“车轮上的iPhone”，也在于特斯拉对供应链的重塑：
1. 产品SKU少。 特斯拉目前只有四款量产车型（Model X, Model S, Model 3, Model Y），这使得公司能够 力出一孔 ，更加聚焦研发资源打造产品。
2. 直销模式。 摈除了传统的4S店渠道商，牢牢把消费者掌控在自己手中的同时，也 腾出了更多的利润空间给到新供应链厂商 。
3. 供应链垂直采购。 电动车零部件数与燃油车比减少了三分之一，破除了传统 汽车 多层级供应商配套的模式[6]， 把话语权拿回自己手中 。
特斯拉的三板斧使得其整个供应链体系能够绕开燃油车，另起炉灶。目前，特斯拉国产化进度已经达到70%-80%。在产业链上，也已经涌现出像宁德时代、三花智控、拓普集团等一大批优秀的供应链公司。
有了中国朋友圈的神助攻，产能提得快，产品迭代得快。量质双管齐下，市场自然抢得更快。2020年1到7月，特斯拉全球销量21.2万辆，其中量产不满一年的中国区贡献占比就高达30%。难怪有人说，是中国一批批企业、一群群消费者、一条条政策助威了特斯拉。
当然马斯克也非常给面子，在一次采访中他称赞中国人是“聪明(smart) ”和 “勤奋的人”(hard-working)。这话很实在，要不是大洋彼岸的这些打工人，马斯克那会有接近千亿美金的身家呢？
等待：决战三道护城河
2018年6月，特斯拉实现了一周7000辆车的产能，马斯克喜不自胜，第一时间发推炫耀。福特欧洲及中东区董事长史蒂文•阿姆斯特拉（StevenArmstong）旋即转发并公开嘲讽“7000辆车，大约4小时——福特。”
一个尴尬的现实是： 传统车企根本瞧不上特斯拉的产能水平。
相较于手机， 汽车 5-8年的换车周期更长，而且行业天然带着三大行业护城河： 制造慢慢上量、产品慢慢迭代、市场慢慢渗透。 这三大护城河给了传统燃油车厂比手机要更长的时间来应对这场电动化战争。
第一，制造慢慢上量。
2020年，作为电动车领头羊，特斯拉累计销量刚过百万，这个数字，约是丰田一年销量的10%，谁是大腿，谁是腿毛，一目了然。
再说质量， 汽车 的质量管控难度比手机更高。比如手机很少有机械活动部件，所有零件装上去就不能动了。但 汽车 不同，大量活动部件存在，一个螺丝钉出问题，都有可能引起连锁反应，所以任何一个顶级的主机厂，独家的know-how积累都是踩了无数坑积累下来的，绝不外传[16]。
跟质量管控密切相关的还有复杂的供应链—— 业内有个笑话，说买回一辆雷克萨斯，掀开车盖一看，发现里面装着个凯美瑞。
这是在笑话丰田。但也从一个侧面反映了丰田供应链管理的标准化水平之高。不但在同一车型推广，而且已经跨越不同车型，比如雷克萨斯和凯美瑞，虽然分别是高端、中端车型的代表，但很多零部件都是通用的。本田 汽车 也是类似，比如思域和CRV是两款完全不同的车型，但用的底盘却是同一个[5]。
一辆燃油车大概有3万个零部件，供应链之复杂，超出想象。管理不好，还会带来库存风险。所以会发现一个规律，人类 历史 上所有的生产管理方式革命，都从 汽车 制造业开始，比如福特流水线和丰田的精益生产。
相比之下，电动车所需零件数量约是传统 汽车 的2/3，数量大大简化但依然脱离不了 汽车 供应链的特性：复杂、精密、并且需要专业的管理技能。产业链的管理和变革，非一朝一夕能改变。
2018年，崇尚机器人革命的马斯克，笑话丰田的精益生产管理比“使用助行架的老奶奶”还要慢，并试图在生产流水线上实现***机器生产，结果一番折腾后产能不增反减，错误频发，搞得马斯克罕见的公开道歉。
第二，产品慢慢迭代
互联网创新和生产制造创新是两回事。
汽车 是一个典型的 “天才设计，傻瓜使用” 的产品，消费者熟练掌握的简单操作诸如启动、加速、刹车等，每个动作背后都是一个个复杂精密的技术黑箱。而且这些技术黑箱里的诸多技能是连环扣，一环扣一环，一招不慎，很容易满盘皆输。
按照互联网思维，任何一个产品都可以小步迭代，快速试错，先做一个60分的产品，然后再逐步迭代到80分、90分。用这种思维造车轻则影响口碑、品牌，重则会引发大规模召回危机，影响企业存活。
造车不是开发App，用户安全更不是儿戏，手机死机可以关机重启， 汽车 失灵往往车毁人亡。
既然造车这么难，能不能直接外包给代工厂？
一个尴尬的现实是：手机有代工之王富士康，但全球却没有一家成熟的大规模专业 汽车 代工厂。即便蔚来找了江淮，小鹏由海马代工，但这些都是整车厂，并非专业代工机构。
这背后又牵涉了一层产业规律： 汽车 和手机不同，组装能力影响性能，最终决定 汽车 质量，这是一个车企最重要的核心能力之一。
2017年，特斯拉陷入“产能地狱”，马斯克愁得直接睡在了工地帐篷里，连华尔街日报都喊话“找人代工生产 汽车 不丢人”，但马斯克愣是不听，他的坚持并非偏执，而是通盘考虑后的最优选择。蔚来、小鹏的代工也更多为了解决生产资质问题，后期还是会自建工厂。
手机行业会诞生富士康，但 汽车 行业很难 。
第三，市场慢慢渗透。
汽车 不是一个赢家通吃的行业。买奔驰是为了身份，买丰田是为了品质，买宝马是为了性能，几大 汽车 集团旗下也是产品线无数，就是为了应对纷繁复杂的用户需求，比如同为豪车，法拉利和玛莎拉蒂也有不同的细分客群。2019年丰田一共在全球卖出了1074万辆，即便是最畅销的卡罗拉全球市占率也没超过2%。
无法赢者通吃，市场慢慢渗透的一个鲜活案例就是特斯拉入华后的降价成瘾。
自2019年国产版问世以来，Model3累计降价5次，降幅高达10万元。 “一年前买的宝马5系，一年后成了本田雅阁”。 对于特斯拉车主来说，永远不知道明天和降价哪个先来。甚至最佳的买车策略已经变成了犹豫，因为犹豫就会降价，一时犹豫一时爽，一直犹豫一直爽。
特斯拉降价成瘾是真，急红了眼也是真。今年10月，马斯克发推特“特斯拉被挑战了”。钢铁侠亚历山大的同时，中国选手们正在利用差异化产品瓜分市场。比如比亚迪今年大热的电动轿车汉，小鹏的P7等，都通过细分产品力的打造取得不俗的成绩。
相比之下，国产特斯拉的产品力并没有艳压群芳的实力。换句话说， 现在的特斯拉，更像2007年的初代iPhone，而不是2010年的iPhone4。
当下的特斯拉，学会了用软硬件结合，但还没学会如何做好产品。比如塑料感内饰、幽灵刹车、噪音难忍、导航乱导、雨刷瞎刷、功能升级望眼欲穿，OTA 游戏 推送倒是很积极。
2020年2月28日，特斯拉遭遇国产车主集体 *** ，本来应该标配自动驾驶3.0的芯片给减配成了2.5版本，这就是特斯拉有名的“造假门”。虽然特斯拉官方事后回应是疫情期间供应链出现状况所致，但配置上的“虚情假意”却实锤无疑了。
特斯拉的表现虽如此，但也几乎上行业三好生了。在“制造商量、产品迭代、市场渗透”三大护城河的拦阻下，传统车企的诺基亚时刻并不会如诺基亚那般，快速到来。新势力们在加速推着，而传统车企也在努力顶着。对战已经开始，却也不会匆忙结束。
尾声：中国巨头在何方？
过去40多年，虽然中国车市场发展迅速，拥堵成为城市特色。但在合资政策、技术换市场等要素的影响下，我国车企仍未突破燃油车的核心三大件（发动机、变速箱、底盘），距离欧美企业依然相去甚远，难言超越之日。以至于王兴在饭否表示：
平心而论，在传统燃油车时代，中国企业没有理由赢。
历史 没有假设，也无从穿越。但新能源车则让中国重新看到了希望：行业处于早期，格局不稳，泛摩尔定律让赶超者具备翻盘机会；我国坐拥世界上最大的 汽车 消费市场，最完善的产业链配套，强力的产业政策，仍丰厚的工程师红利，而且还请来了世界上最优秀的选手可以“抄作业”。
因此王兴的第二句话是： 在正在到来的智能电动车时代，中国企业没有理由输。
中国 汽车 行业已经走过了一条被亿万人围观指责的弯路，这次的时代进程如果再抓不住，就没有第二次机会了。
全文完。感谢您的耐心阅读。
参考资料：
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[2] 无声的较量：特斯拉入华背后的四次握手
[3] 刘菁，俞能飞，田仁秀，华西证券， 《非标公司的核心竞争力到底是什么？》
[4] 赵晓光，《破浪者：白金分析师眼中的电子行业十年》
[5] 刘宝红，采购与供应链管理：一个实践者的角度
[6] 邓学，天风证券，《Model 3标志特斯拉(TSLA.US)进入 “iPhone 4”阶段》
[7] 吴晓飞、石金漫、徐伟东，国泰君安证券，《新能源车的自主需求正在加速形成》
[8] 第一电动网，德国 汽车 行业10%的人将下岗？罪魁是电动车
[9] 42号车库，特斯拉打出王炸，33.9 万元 668公里续航，为什么还要买 BBA？
[10] 熊莉，国信证券，软件定义 汽车 迎来大时代，网安及金融 科技 维持高景气
[11] 王维嘉《暗知识：机器认知如何颠覆商业和 社会 》
[12] 吴军，浪潮之巅
[13] 陈晶；一电百科 | 电动车为什么起步快？
[14] 曾朵红，东吴证券，新造车势力分析，大浪淘沙沉者为金，风卷残云胜者为王。
[15] 中银证券，晨会聚焦-20200727
[16] 史蒂芬的专栏，为什么 汽车 行业没有富士康这样的代工厂？
[17] 智能制造ISTEC项目中心：各国制造大对比：德国靠装备，日本靠人，美国靠数据
[18] 光伏：泛摩尔定律的演绎
[19] 张珩，国际金融报，李斌和他的蔚来
[20] 崔琰，华西证券，《立足产业变革，迎接黄金时代》
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