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智能电动车的本质特征在于可进化

传统汽车一旦生产出来，在他的生命周期内只有不断的磨损，折旧，而智能汽车最本质的特征就是持续迭代、不断进化。诚然，严格来讲，传统汽车也存在进化，不过是在换代的时候实现的代际进化，进化的周期大约是5年；而智能汽车除了缓慢的代际进化，在车型的生命周期内，可以实现年度、月度甚至更高频度的进化。

以特斯拉为例。

智能电动车相比传统汽车的优点很多，比如加速性能好、噪音控制好，那么，我们为什么认为可进化是智能电动车的最本质特征呢？

从消费者需求来讲，智能化定义了全新的汽车评价标准。智能进化不断给消费者带来惊喜，不断的扩展适用场景的边界，为消费者节省时间和精力，能够更好的满足消费者的需求。从生物学的角度来类比，一个物种的进化速度越快，他对环境的适应度就越高，最终就会占据主导地位。比如人类的免疫系统，就是靠免疫细胞比较高的突变率，实现快速进化，从而可以应对几乎无穷无尽的外界蛋白入侵。又比如人类，相比于其他动物，人类除了能够进行长周期的代际进化，还具备高度柔性的大脑，通过语言、文字、文化的传承，每一个人类个体都可以站在前面无数代的经验基础上持续进步。智能汽车进化速度更快，在满足消费者需求上面具备更高的适应度，因此，智能汽车对传统汽车的替代将会是不可逆的。

从供给端来讲，智能电动车对于目前的行业格局是一种颠覆性的力量。

首先，从整车层面，智能化改变了新旧造车势力之间的优劣平衡，为新造车势力的崛起打开了机遇期。其次，从零部件层面，智能电动车新增大量零部件，现有的供应链格局有望被打破、重构。再次，从国家汽车产业竞争力的角度，中国汽车产业有望在本轮智能电动革命中实现追赶甚至超越。最后，智能化改变了汽车产业的长期盈利模式和产业链利润分配，汽车公司周期性将会大大弱化，行业的盈利稳定性和估值模式都会重构。

总而言之，智能电动的本质是进化，智能电动车革命是一种颠覆现有行业格局的力量。汽车行业正在迎来百年未有之大变局。

进化的前提是E/E架构的重构和打通数据闭环

智能车实现持续进化的首要前提就是软硬件解耦的E/E（电子电器架构）架构。传统汽车是分布式架构，软件算法嵌入在ECU里面，一旦嵌入很难更改，如果要新增功能，就要新增ECU。在分布式架构下，一旦设计定型，后续功能是很难增加的。集中式的电子电器架构则不同。通过面向服务的架构设计，将硬件功能抽象为服务，不同的服务可被上层应用按照一定的规则调用。这样软件和硬件实现解耦，可以在硬件不发生变动的情况下实现软件功能的进化。分布式架构就相当于低等生物的神经系统，出生之后就编码了为数不多的几个简单行为模式，在个体生命周期内不再变化。而集中式架构相当于汽车有了一个柔性化的大脑，神经元之间的连接方式和强度在出生后会有很大的范围可以变化。在智能手机上其实早就实现了软硬件的解耦。

有了E/E架构还不够，还要搭建可以持续进化的数据闭环。以特斯拉为例，每个在路上跑的特斯拉汽车都是数据的来源。特斯拉通过“影子模式”持续比较驾驶模型做出的驾驶决策和人类驾驶员的驾驶决策，当出现不一致的时候，记录当时的环境信息，并上传到云端，这种数据称为“corner case”。 以“corner case”为基础，对云端模型进行训练，使云端模型更加具备适用性。训练好的模型通过FOTA（固件在线远程升级）的模式推送给每一辆车，从而每辆车的功能实现进化。

进化的后果是行业格局的重构

数据闭环的打通开启了保有量和智能驾驶性能之间的正反馈。保有量越大，能采集的“corner case”就越多，自动驾驶模型就更加完善，车辆的智能驾驶功能就越强大，在消费者心中就越具备吸引力，从而销量就会越大，保有量就会更大。这类似于单边网络效应：一个产品的价值取决于使用这个产品的用户数量，用户数量越多，这个产品的价值越大。这是汽车行业首次置于互联网定律的支配之下。在此之前，支配汽车行业的核心定律是规模经济效应（随着规模的增加，企业会因为采用更细致的分工以及更有效率的生产方式而持续降低成本）。

正反馈的出现意味着什么？

第一、在实现闭环的企业和未实现闭环的企业之间，智能化差距会越拉越大。

第二、当这种差距超过了消费者能容忍的最大限度，未实现闭环的企业会永久性的失去机会，新进入者面临的壁垒也将会大大提升，也就是说智能电动革命存在一定的窗口期，错过这个窗口期，后面胜出的机会就非常渺茫了。这个窗口期取决于闭环企业的进化速度、传统企业建立闭环的速度、以及消费者能容忍的最大智能化差距。

第三、当窗口期结束，决定行业最终格局的是智能汽车进化曲线的形状。比较可喜的是，随着保有量的增加，新增保有量遇到的“corner case”是边际递减的，所以智能汽车进化速度是递减的，这样就很难出现互联网领域赢家通吃的情况。但同时需要注意到，“corner case”应该具备幂律分布的长尾特征，因此在很大的保有量范围内，智能驾驶能力都会缓慢上升，因此领先企业可能会占据一个比较高的份额。

整车厂的生死时速

能否在转型窗口期内实现数据闭环是整车厂生存的关键。而这一转型对于传统汽车企业而言是相当不容易的。这一转型意味着企业需要建立软件算法、芯片等方面的核心能力，而这一能力在之前的供应链体系中往往掌握在供应商的手中，企业需要从头开始，独立开发。此外，在欧洲、美国等汽车工会势力强大地方，这种转型意味着汽车企业要招纳大量高工资的软件人员，因此可能会得到工会势力的阻挠。最后，汽车工业100多年来建立的严谨细致的文化和软件企业开放自由的文化面临冲突。种种迹象表明，只有少数具备坚强求生意志并且具备强大执行力的企业才能获得通向未来的门票。

零部件：寻找新的Tier 1

随着智能电动化的深入，智能电动相关增量零部件占整车价值的比重将会达到50%以上。一辆车均价12万，其中电池3-4万，控制器1万，传感器0.5-1万。巨大的增量市场为新进入者提供了吸引力。在传统的供应链关系中，软件和控制开发集中在传统Tier 1手中，整车厂只负责系统集成。然而，新的智能汽车时代，整车厂需要将软件开发能力需要掌握在自己手中，因此会和传统Tier 1陷入博弈。这种可能的博弈关系也会为新进入者提供机会。

电动相关产业链来看，国内产业链经过10多年的补贴式发展，各个环节都已经具备了全球竞争力。比如电池，宁德时代几乎占据全球第一大份额，在产业链中的地位也已经大大提高。其他如正极、负极、隔膜、电解液等中国厂商也都占据了全球50%以上的市场份额。乃至上游的钴、锂资源，中国企业也通过资本合作，和全球产地建立了稳定的供应关系。智能化并不意味着必然电动化，但在电动平台上有反馈快的优势，因此电动化将会伴随着智能化的深化而深化。已经取得全球竞争优势的电动产业链将会受益于全球电动化的深入。

智能相关产业链还处于成长初期。成熟的供应链体系还没有形成。我们已经看到华为已经深度布局智能汽车产业链。从毫米波雷达、激光雷达、Tbox到中央控制器、云服务，华为已经全面布局。我们认为，凭借华为目前的体量以及投入的力度，智能时代的新的Tier 1已经呼之欲出了。

中国汽车工业的崛起

自从1883年奔驰发明汽车以来，全球汽车工业的重心发生了两次转移。第一次是从欧洲到美国。福特改变了手工生产方式，通过公差方法，让汽车以流水线方式进行生产，大大降低了汽车生产成本，同时通过最低5美元日薪，让大量的汽车工人成为消费者。福特的创新使得美国从1908年开始成为全球汽车工业的中心。第二次是从美国到日本。日本资源稀缺的特点让日本民族千方百计的减少浪费，追求效率。这种追求以丰田生产方式为集大成者，造就了日本汽车工业效率高，成本低的特征。到了20世纪70年代，石油危机的出现让日本小型车开始风靡世界，从此，日本成为全球汽车工业的中心。上述两次产业转移的本质，是通过生产方式的革新，整体的改善了成本-多样性曲线。这种革新缓慢而持续，虽然造成了汽车工业重心的转移，但并未出现主流汽车的破产以及新进入企业的崛起。

反观本次变革，要比过去两次更加快速和剧烈，新的势力已经崛起，百年老店是否因此而倒掉尚存疑问。我们不禁想问：这次剧烈的变革，对中国汽车工业意味着什么？是否意味着全球汽车工业会向中国转移？答案大概是肯定的。在本轮智能电动变革浪潮中，中国汽车工业有如下几个优势。

中国具备全球最大的市场和最能接受新生事物的消费者。

中国有全球领先的电动车产业链、有生机勃勃的智能车产业链、有快速反应的传统零部件产业链。

中国有巨量的硬件工程师和软件工程师，以及智能车时代最核心的资源：数据。

中国有最多的造车新势力，有众多转型负担相对较轻的自主品牌，有全球最激烈的竞争环境。