王维嘉:特斯拉、蔚来、理想都存在估值泡沫

文 / 李思

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全解自动驾驶:今天整个产业界、投资界已经冷静下来,对于基于神经网络的人工智能不再抱什么大希望。

新能源汽车的估值泡沫:新能源车是能够把住江山的一角,还是能平分天下,还是能彻底干死传统车厂,关键就看自动驾驶技术的进展速度。

个人信息的权属与保护:这些问题并不难解决,关键是要树立谁是信息的拥有者的最基本的概念,也即是个人信息是个人的一部分,具有财产及其它属性,其它问题都是技术细节问题,都可以讨论,可以解决。

人与科技:当大家都不知道该怎么解决这个问题时,一定要让各种观点去碰撞,尝试不同的方向,尝试不同的解决方案,可能绝大部分的方案都是错的,也许有的方向就走通了。

全文约8900字,预计阅读时间20分钟

虽然十分看好并持有特斯拉的股票,王维嘉仍然认为,特斯拉的市值一定存在泡沫。

王维嘉是人工智能和移动网络专家,斯坦福大学电气工程系博士,曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗。如今,他在美国和中国从事人工智能及医药领域的风险投资。

早在2019年初,王维嘉出版了《暗知识:机器认知如何颠覆商业和社会》一书,向大众普及人工智能知识。彼时,他说出书的一个目的是给人工智能降温。

同年11月,看了30家中美公司的王维嘉,告诉MIR:无人驾驶不适合目前的人工智能。

对于自动驾驶的未来,王维嘉也在书中做出了明确预测:有限场景的自动驾驶可以实现,并将率先商用;自动驾驶的技术路线将是分步演进,而不是一步到位;新能源实力会迅速攻占汽车市场……如今,他的这些预测正在实现的过程中。

时隔一年,当新能源汽车估值暴涨,特斯拉市值一度突破6000亿之际,围绕自动驾驶技术的进展、新能源车企的市值、大数据时代的个人隐私等话题,“喜欢做不含糊的预测”的王维嘉,再次与MIR对话。

虽然看好新能源汽车的未来,但王维嘉认为,除非这些车企能够取代国内上汽、一汽等传统车厂,否则无法支撑它们目前的市值,包括蔚来汽车、理想汽车、小鹏汽车在内的国内造车新势力的估值都存在泡沫。

受传统车厂供应链形态影响,软件是传统车厂进入新能源汽车领域的重要壁垒。新能源汽车能否取代传统车厂,就取决于自动驾驶技术的发展进程。然而就目前情况来看,以神经网络为基础的AI,并没有能力处理开放道路上全自动驾驶的无穷多场景。

此外,对于频繁出现的侵犯个人隐私事件,王维嘉认为,讨论个人隐私的保护问题要明确两个问题:个人信息是个人财产的一部分,神圣不可侵犯;此外,空间的场合应该由空间的所有者决定空间属于公域还是私域。在此基础上,其它问题都是技术问题。

对话:

全解自动驾驶

MIR:一年前您认为基于神经网络的人工智能有其局限性,因此那时的人工智能并不适合无人驾驶,现在您的观点有发生变化么?

王维嘉:我们先区分一下自动驾驶和无人驾驶。自动驾驶涵盖很广,从辅助驾驶到半自动到全自动,无人驾驶就是全自动驾驶。

从技术上来讲,可以把无人驾驶分成两个问题:一是神经网络是否能够解决无人驾驶。二是无人驾驶能不能做出来,因为无人驾驶还可以依赖于神经网络之外的很多其它技术。

我对第一个问题的预测没有变,基于神经网络的无人驾驶技术发展的情况也没有变。全球所有的自动驾驶公司,一开始都假设基于神经网络的人工智能可以解决无人驾驶问题,现在越来越证明神经网络遇到了困难。

今天整个产业界、投资界已经冷静下来,对于基于神经网络的人工智能不再抱什么大希望。

世界汽车工程师协会(SAE)推出了一套自动驾驶汽车分级标准,其对自动化的描述分为5个等级。但业界对这5级自动驾驶的定义非常不清楚。

我在《暗知识》书中,对5级自动驾驶给出了一个更清晰的定义:

1级:驾驶辅助,手不能离开方向盘,一些功能可能是自动的,比如自动刹车。2级:部分自动化,人的手可以离开方向盘几分钟,但是眼睛还是得一直盯着路,这和今天的特斯拉一样。3级:有条件自动化,驾驶者明确知道20分钟或半小时内,驾驶者可以彻底不管,眼睛可以不看路,当需要驾驶者接管时,由机器通知驾驶者接管。4级:高度自动化,在绝大多数情况下(95%以上)驾驶者都不需要操作。5级:完全自动化,汽车连方向盘都没有。

基于我对5级自动驾驶的定义,从2级到5级都叫自动驾驶。我所说的基于神经网络的自动驾驶做不出来,是指做不出4级到5级自动驾驶。2级自动驾驶,不用神经网络就可以做出来,比如今天特斯拉的2级自动驾驶,就和神经网络一点关系都没有。

但还有其它方法可以做出4级到5级的自动驾驶,比如车路协同或人工接管。车路协同是指在道路上安装一系列传感器。简单的比喻,是把公路变成铁路或地铁,由系统告知现在开多快,应该开到哪,这种自动驾驶可能做到。车路协同和神经网络一点关系都没有。

今天已经有些企业在尝试人工接管,比如车辆在没有人的地方自动驾驶,当遇到机器无法处理的情况,汽车会停在路边,由后台的人来接管那辆车,车开到汽车可以自动驾驶的简单环境下,再由汽车自动驾驶。

如果用这些方法,4级到5级的所谓的自动驾驶是可以做出来的。

MIR:您还在书中对自动驾驶做了几个预测?

王维嘉:这也是自动驾驶的第二个问题。

第一个预测,有限场景的自动驾驶是可以实现的,而且将率先商用。有限场景是指港口、社区、码头、车站、仓库等非开放道路的环境。今天可以看到,所有做自动驾驶的公司,其商业落地都是首先在有限场景落地,大家都在抢不同的场景。

之所以有限场景的自动驾驶可以实现,是因为出事的概率小,比如在港口、仓库,如果出了事故,最多是撞坏货物。

第二个预测,在3-5年前自动驾驶有2条技术路线。一是以谷歌为代表的一步到位路线,一步做第5级自动驾驶。我坐过谷歌的测试车,没有方向盘。二是以特斯拉为代表的从二级到2.25级,到2.3级,再到2.5级的一点点演进路线。

我的预测是演进必胜,因为一步到位做不出来。今天所有的车厂,不管是新势力造车还是传统车企,都在做演进。因为5级自动驾驶和车企现在的生意没关系,但如果车企做了2级自动驾驶,车就可以多卖5000块钱,多卖1万块钱,车企是有动力的。

第三个预测,新能源势力会迅速攻占汽车市场。

《暗知识》这本书是我在2018年写的,这几个预测在今天全部都在实现。当时我在书中是这样写的:我喜欢做不含糊的预测。做预测时,如果既可以这样又可以那样,等于说了一句废话,对所有人都是浪费时间,是不负责任。

我的原书稿写的是“作出不含糊的预测,坐等现实打脸”。编辑认为不合适非让我改了。

我为什么这么说呢?因为我们看到的大部分预测都是模棱两可,对读者一点启示都没有。如果要做不含糊的预测,自己就有压力要好好研究,彻底想清楚。即使错了,也会引起反思,对自己和读者都是有意义的。

新能源汽车的估值泡沫

MIR:正如您预测的那样,新能源汽车现在成为汽车市场的主要新势力,特斯拉和国内的蔚来汽车、理想汽车、小鹏汽车等,最近一年多时间发生了市值暴涨。怎么看新能源汽车的高市值?

王维嘉:我非常看好两家公司,一个是特斯拉,一个是英伟达。

当时深入研究了他们以后,我买了很多他们的股票。现在证明我当时的看法是非常对的。但即使如此看好,我也没有估计到特斯拉的股票会涨到今天这个高度,更没有估计到蔚来、理想、小鹏的股票会到今天的高度。

我认为,毫无疑问现在这些公司的估值一定有泡沫,原因有几点。

第一,特斯拉现在市值6000亿美元左右,丰田的市值不到2000亿美元。丰田的营业额是特斯拉的十几倍,即使特斯拉能达到丰田的销量,这个账还是算不过来。

特斯拉的市值只有一种解释,就是特斯拉将成为全球汽车行业的苹果。今天的苹果是手机行业的老大,市值2万亿美元左右,如果十年后特斯拉在汽车行业能够做到今天苹果在手机行业的位置,在全球汽车市场一统天下,绝对的统治地位,特斯拉才有可能做到2万亿美元的市值。

但手机和汽车的区别在于,手机最主要的功能是信息和内容,所以今天苹果的市值不只来自它的硬件和利润,而且来自它的内容和软件。

汽车未来在多大程度上能够变成信息为主的、内容为主的终端,是值得被质疑的。因为手机24小时在身边,而汽车即使不用驾驶,有大屏幕电视,普通人每天在汽车里的时间也只有1小时。

如果汽车没有成为信息和内容终端的潜力,我认为特斯拉未来可能连苹果现在的市值都不应该有。特斯拉现在的毛利大概不到30%,苹果的毛利估计在50%以上,而一辆汽车的毛利不可能做到这么高。

MIR:新能源和传统车厂将到底鹿死谁手?

王维嘉:如果说所有的传统车厂都是当年的诺基亚,那么特斯拉的高估值有可能是合理的。同理,如果中国的北汽、上汽未来都消失,只剩下蔚来、小鹏、理想,他们今天的市值也是说得过去的。

但这是一个非常极端的假设。诺基亚衰落的原因是苹果发明了触屏和它的操作系统,把手机变成一部电脑,而诺基亚不是一个开放的操作系统,这两点使得在短时间内所有的传统手机都死了,都变成了智能手机。

但汽车不是这样,特斯拉不是一个开放操作系统,没有别人可以加进来。

传统车厂如果要进入新能源汽车市场,电池和电机不是进入的障碍。任何能做汽油机的传统车厂,一定能做电动汽车。因为电机、电池都不是车厂自己生产。

对传统车厂来讲,进入新能源汽车市场唯一的壁垒是软件,软件是传统车企最大的软肋,没有之一。这是由传统车厂的供应链形态决定的。

传统车企一个零件都不生产,所有东西都是买的,向一级供应商买发动机、控制系统、传动系统、信息系统、轮胎、外壳等。可每一个系统都有自己的信息系统,都有自己的软件,这些软件互相之间不能沟通,车企只有软件的接口。

所以你会发现,特斯拉的车每个月都会做一次软件更新,传统的车企到现在连这点都做不了。因为传统车企所有的软件都是别人做的,都是写死在里面的,更新非常困难。

特斯拉能做,是因为它和做电脑一样,从底层每一行的软件都是自己写的,所以它对软件的把控能力,更新能力,改造能力都非常强。

传统车企现在已经意识到这个问题,它们希望供应商能把软件写成两部分,核心的控制部分交给车企,放进中央处理器,供应商在子系统里只有那些能控制硬件部分,但这并不能从根本上解决传统车厂的软肋。

传统车厂也有很多优势。第一个优势是他对供应链的管理。比如现在除了特斯拉,国内的新势力造车都是赔钱的。这里的赔钱不是指损益表的净亏损,而是负毛利,也就意味着每卖一辆车会多亏损一部分钱。原因是这些车企的产量小,于是成本高,所以卖车是亏钱的,这是不可能持续的。

第二个优势是传统车厂的设计能力,设计方面传统车厂还是非常懂用户的。比如到今天为止,特斯拉的内饰还被诟病,那么贵一辆车和同价位的奔驰宝马这些豪华车比差很多。

第三个优势是传统车厂的金融的能力,比如说贷款,像福特、通用、丰田都是有自己贷款系统,这对于新车厂来讲是很不容易的。

第四个优势是传统车厂的销售系统。

传统车厂的这些优势是新势力造车的弱点,但这些都是可以慢慢被克服的。特斯拉今天基本上克服了所有的这些问题,所以特斯拉的股价一飞冲天,我觉得有一定道理。

我认为,国内应该也能有一两家公司冲出来,一家公司至少要砸上几百亿才能克服这些和规模有关的障碍。但现在这么多公司都这么高的估值,最终肯定有人要亏钱,不可能这么多公司都有这么高的估值。

今天做到2级自动驾驶和人工智能没有关系,纯粹是传统的电子控制。如果新势力造车企业走到2级自动驾驶后再走不上去了,这样的话对传统车厂的威胁就没那么大。

因为新势力造车能做的传统车厂都能做。比如特斯拉初期的半自动驾驶使用的是以色列公司Mobileye的产品。上汽、一汽也可以从Mobileye买。

特斯拉今天这么高的市值,很大一部分在自动驾驶上。所以,如果自动驾驶进展很慢,或者暂时做不出来,包括特斯拉在内的新势力造车公司的估值就会跌得比较快,对传统车厂的威胁就没有那么大。

反过来,如果自动驾驶突破得非常快,到了3级,甚至能到3级半或4级,传统车厂受到的威胁就会比较大。

因为自动驾驶主要是软件,而软件是传统车厂的软肋。特斯拉不仅自己做软件,连芯片都自己做。传统车厂,即使是丰田,做自己的芯片都太难了,因为它没有这样的文化。

今后鹿死谁手,新能源车是能够把住江山的一角,还是能平分天下,还是能彻底干死传统车厂,关键就看自动驾驶技术的进展速度。

总体来讲,未来新能源车肯定是会攻城略地,拿下很大的一块市场。特别是当国家的政策要支持环保、支持新能源,更是这样。但整体来讲,新能源车企现在的估值肯定是有泡沫的。

个人信息的权属与保护

MIR:新冠疫情以来,图像识别,尤其是人脸识别技术有了更多的应用场景。您之前说过,人脸识别的问题不在技术,而在于个人隐私,能否具体解释一下?

王维嘉:这个问题与技术和人工智能基本上没有关系,即使没有人工智能,收集人脸等数据本身就有很大问题。

首先,这个问题要从一个更大角度来看,人的基本权利都有哪些。

联合国基本法之一的《世界人权宣言》里面规定的人的基本权利最主要是生命权、财产权等等,过去没有涉及到个人信息的权利。

实际上,个人信息是个人财产的一部分,可以视为个人财产权的一种延伸。比如我这张脸或者指纹完全属于自己,不属于其他任何人。

在这个基础上才能讨论,别人能不能使用我这个东西。比如我有一个房子出租,别人当然可以使用,但是我可以在合同的范围内随时收回这个房子,因为这是我的财产,我应该有100%的处置权。

所以,在讨论隐私问题之前,一定要把隐私问题最本质的问题想清楚,信息是属于谁的。

想清楚这个问题,如果信息属于我,比如欧洲现在已经出台了《通用数据保护条例》(GDPR),GDPR在全世界率先提出“被遗忘权”,我有权知道商家有我多少信息,也有权要求商家把我的信息全部删除。

在明确个人信息属于个人的基础上,我们可以谈什么是公域和私域。

比如摄像头,有些区域很清楚。天安门广场是公域,我的卧室是私域。对于个人来讲,如果我不希望我的脸被天安门广场的摄像头收集到,我可以绕着走,我有选择。我家里我是肯定不可以让政府进来安装摄像头的。

但有些区域是不清楚的。比如前一阵一位清华的教授,提出小区装摄像头的问题。对于小区这样一个模糊的区域,其属性应该由小区的所有者来决定,获得的数据应该归业主所有。是否安摄像头,安多少,获得数据的使用,应该由业主委员会来决定。而不是由物业来决定,更不是由区政府来决定。

这些模糊的区域应该是这样的解决方案,只要这块空间是有主人的,就应该由它的主人来决定。

在美国,很多城市不允许安装摄像头。美国每个城市都是自治的,只要城市的议会投票表决不要装摄像头,城市的公共区域就不会装。现在整个旧金山的马路上都不可以装摄像头,因为旧金山的议会做了这样的决议。我认为这个原则,除非在一些特殊的情况下,同样适合中国。

如果有了这样两个原则,个人的信息属于个人所有,空间的场合应该由空间的所有者决定是公域还是私域,模糊化的空间就会大大减少。

商家使用个人信息的原则是,第一次使用淘宝或腾讯等平台时,都会有一个人隐私信息使用说明,你只要点同意,就同意平台可以收集你的数据。
这是一个契约,等于作为我免费使用平台的对价条件,我同意平台使用我的信息。当然平台对于信息的使用是有限制条件的,比如,不能把收集到的个人信息卖给别人等。

现在对社交媒体是公域还是私域存在争议。清楚的领域是,比如微博是典型的公域,个人点对点的微信是私域。

现在比较模糊的是微信群。比如家庭群,很明显是私域。那一般的朋友群算公域还是私域?

对于普通的微信群属性的界定有两种办法,一种是,每个群有一个群主,他设立了这个群,有权力邀请和踢出任何人,这也就意味着这个群实际上是属于这个群主的,这个群的属性应该由群主决定。

比如群主说了这个群是公域,就意味着群里的发言可以被随便转发,这样群员在发言时会考虑这个因素,或者可以退群。

另一种,如果群主自己不认定群属性,可以让群成员来投票决定这个微信群属于公域还是私域。这个原则仍然是这个群的所有者来界定群的属性。

现在中国比较难解决的一个问题是个人信息和政府之间的关系,政府能不能随便使用个人信息。

我认为这个问题上,和商家使用个人信息的原则是一样的,政府也不能随便使用个人信息。政府部门之间要有防火墙,不可以跨界,也不可以滥用公民的信息。

这些问题并不难解决,关键是要树立谁是信息的拥有者的最基本的概念,也即是个人信息是个人的一部分,具有财产及其它属性,其它问题都是技术细节问题,都可以讨论,可以解决。

MIR:从中国市场的实际环境出发,个人隐私的保护可能存在一些很现实的问题。在中国的市场环境下,个人信息保护可以怎样实现?

王维嘉:个人隐私也好,个人财产权的保护也好,我认为没有救世主,只能靠自己。因为所有国家包括美国老百姓的权利,也是几百年的过程中一点点争取出来的。

中国个人隐私之所以保护比较弱,一个原因是传统、历史和文化,另一个原因是当个人本身不在乎,别人就会更不在乎。比如,老一代的人中,甚至可能并不知道隐私是什么。

现在随着年轻人逐渐成为社会的主流,他们非常注重隐私。随着个人对自身隐私权的重视,国家就会开始重视。国家的存在是为老百姓谋福利,如果老百姓都说要保护隐私,国家就会保护隐私,所以就看大家隐私意识的觉醒和对隐私要求的强烈程度。

中国发展市场经济以来,消费者权益的维护进步了非常多,现在消费者强势很多。就是因为消费者自己维护自己的权益,通过一个个案例、一个个诉讼、一个个新闻报道、一个个热点事件,逐渐发展到今天。

所以我坚信,如果中国越来越富裕,老百姓生活越来越好,隐私权的保护一定会越来越好。除非国家一下子变得很穷,大家都吃不饱,那也就不在乎隐私权了。我相信隐私权一定会像消费者权益一样,在10年到20年的时间里越来越完善。

关于防疫过程中的个人信息保护,比如之前上海浦东密切接触者个人信息的泄露和这次成都的小姑娘个人信息的泄露等,有观点认为,为了大众的利益,这些人的隐私是可以牺牲的。

这种观点是非常荒谬的,这就像如果大众觉得把马云的财产分了对大家有好处就可以分一样荒谬。这种观点的错误之处在于,有些个人权力,比如生命权、财产权,之所以是神圣的,因为它们是绝对性的。

不能为了大家的利益,就分马云的财产,这是在任何情况下都绝对不可以的。在中国的权利观念中,没有绝对性的观念。所以一定要树立起这种个人隐私,不论在任何情况下都不应该向大众公布的意识。

人与科技

MIR:现在大部分的To C平台都是个性化算法推荐,比如新闻资讯和购物等。对此大家也有很多讨论,似乎不能简单的归类为科技带来的进步,同时也会出现信息茧房。您觉得科技是给人更多的自由还是让人失去了相对来说的自由?

王维嘉:任何科技都可以增进自由或是削减自由。比如手机,很显然手机总体来讲增进了你的自由,让你得到的信息更多。

但手机应用的个人算法推送,限制了你的信息范围,限制了你的认知。所以它本身也有陷阱的作用,让你永远听到你想听的,看到你想看的,让你和观点相同的一群人在交流。这也是造成今天民粹主义、极端主义的一个重要原因。

过去因为大家都看同一份报纸,报纸在报道的时候也有一定的立场和观点,所以得到信息类似,观点也类似,所以大家相对来说认知还是比较相同的。

现在大家对一件事的认知的偏差越来越大,甚至无法知道什么是真相。因为每个人看到的都是一个东西的不同侧面,所以大家就会为一件事争论不休。

我认为整体来讲,这是一个不可逆转的现实,问题只不过是人类的社会、人类的组织形态、人类的社会制度,怎样适应这种新的现实。

现在大家已经开始看到这个问题,也看到了它的危害,每个人都在想,但是还没有什么解决方案。

在我看来最重要的一点是,关于问题的解决方案一定要有一个开放、包容、自由的讨论环境。

大家都不知道该怎么解决这个问题,一定要让各种观点去碰撞,尝试不同的方向,尝试不同的解决方案,可能绝大部分的方案都是错的,也许有的方向就走通了。

MIR:今天大企业有大量的资源和技术能力,收集大量普通人的数据,来研究普通人。我们作为一个个人,面对大型科技企业时是相对弱势的。对此您的看法是什么?

王维嘉:社会的权力在转移。每一个技术对权力分配的偏好或偏重是不一样的。比如个人电脑和手机,它们把权力给了个人,让个人有更多的权利。

但人工智能、大数据和云计算,它们更多把权力给了大企业和政府。所以这些技术它是不一样的技术。

通过收集数据,企业甚至比你自己都更了解你,这都是有可能的。这些技术让大企业和政府变得更加强大。

总体来讲,我觉得不是好事。从社会结构上来讲,我们中国人说的中庸之道,意味着权力一定要处在一个比较平衡的状态,社会才是一个好的运行状态。

任何一个单个的组织,权力太大都是非常危险的。因为任何一个机构都很难自己约束自己作恶的冲动。即使谷歌的口号是不作恶,但是当它的权力大到一定程度,靠它内心的自律来约束是非常不可靠的。

但也许过两年又有一种新技术出现,再次能让个体拥有更大权利。比如今天的人工智能,也许过两年会出现一些新的算法,让一个17岁的很聪明的年轻人,就能破解掉大企业的权力。

黑客就是一个有意思的现象,很多黑客在作恶,但也有一些是在反抗。斯诺登就是一个很典型的例子,他只有一个人。当然对于他做的是好事还是坏事,在美国和中国都有很大争议。

所以,技术也会给个人赋能,让个人能够破解大企业或政府的权力。技术变化是非常快的,谁知道过两天会出现什么新的技术。

如果每个人都有强大的权力,也是存在危险的。但个人有强大的权力比权力集中在少数几个组织中的危险要小。比如一亿人都有很大的权力,这一亿人之间不可能是一模一样的想法,权力在人群中自行消解掉,平衡掉了。

这是为什么我认为权力更多偏向个体,整个社会会更安全,更长治久安,更不容易出大问题。

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