2020年，一切正在重建

顏艷春

企業不僅要選對賽道，更要去研究未來的商業模式。企業家們在埋頭苦干的同時，也要仰望一下浩瀚無垠的星空。

一、消費宇宙膨脹模型：三維價值羅盤

互聯網的光，正在沖淡這個世界的物質，但消費互聯網和產業互聯網不是敵人，他們與人類的物質世界已經達成和解。今天，我們幸運地踩到了新周期的起點，這是百年不遇的大機會。5G+IOT+ABCD+X，多種新技術交織碰撞在一起，即將發生一場大爆炸。

那么，大爆炸之后的世界是什么樣子？

為什么特斯拉的市值超出了世界最大汽車公司豐田1000多億美元？全球最大消費品牌雀巢能從4000多億美元沖破1萬億美元嗎？同樣是搜索起家，百度的市值為什么長期徘徊在500億美元左右？在未來5年，中國什么時候能誕生萬億美元的公司？這家市值萬億美元的公司會是老牌的數字經濟體阿里或騰訊，還是新銳的字節跳動？有的公司做產品，有的公司做品牌，有的公司做基礎設施，有的公司做平臺，為什么差距這么大呢？

今天地球上還沒有出現市值10萬億美元的公司，第一個價值10萬億美元的公司長什么樣？它將誕生在哪里？是美國、歐洲還是中國？是現存的某個公司嗎？創始人是現在的哪位老板，或者說他至今還沒有開始創業？

為了能回答這些問題，我建立了一個消費宇宙的膨脹模型：這是一個三維價值羅盤，中心是人類，實際上，人類的消費宇宙從人類第一個集市誕生那一刻起，就一直沿著時間線、空間線和馬斯洛需求線這三個維度開始膨脹。

一家公司，每突破一層約束，其價值就增長10倍。越不受時間線約束、空間線約束和馬斯洛需求線（下文簡稱“馬線”）約束的公司，才越有希望跨越各種鴻溝與邊界，成為更有價值的公司。

我掃描了各個時期全球市值最高的100家公司的商業模式，正在印證這個“三不約束模型”。

新冠疫情加速了數字經濟的增長，從年初到現在，大部分互聯網公司、AI企業在過去半年業績和市值劇增，ZOOM、特斯拉、奈飛、亞馬遜、拼多多、小米等公司甚至出現了50%以上的增長。

數字經濟體天生就能打破時空的約束，正在快速吞噬世界。

2019年，中國數字經濟體占中國GDP的35%，10年后，這個數字將超過70%。提供數字基礎設施和產業基礎設施的公司，將獲得巨大增長。

未來的數字經濟體，都可以用“三維價值羅盤”來定義，未來可能出現一個無限戰爭，它不受時間線、空間線和馬線的約束。

二、如何擺脫萬有引力，從低價值軌道飛向高價值軌道

新技術大爆炸后的世界，“三維價值羅盤”在隆隆作響，澎湃運轉。越不受時間線約束、空間線約束、馬線約束的物種——如同宇宙仍在持續膨脹一樣——就越容易打破時空和需求的結界，這樣的公司在未來會越來越有價值。

但如何突破這三大約束？新技術大爆炸后的世界，如何突破時間局、空間局和需求局的控制？

想突破，你就需要擺脫在低價值軌道上的萬有引力，你的大腦也許現在想明白了未來，但可能也沒用，因為你還沒有邁開腿，你的身體還陷落在迷霧中，你的一切行動還凝結在習慣的油塊里，你還忙著在舊世界里縫縫補補。

企業家最大的悲哀，莫過于拉了一輩子的車，忘情于戰術的精益求精，以至于忘記抬頭看天，車輪從圓輪變成了方輪子，再也拉不動了，甚至最后遭遇泰坦尼克的冰山，和曾經的榮耀一起沉沒在黑暗的海底。最重要的是，要從“低價值軌道”飛向“高價值軌道”，企業家們需要建立6個新的認知。

1.終局是建立“數字移民共和國”

數字新大陸正在崛起。數字新大陸的世界觀極其宏大，每一個App、每一個小程序，都是一個“數字移民共和國”，都是一個小世界。

無論是實體經濟體還是電商經濟體，未來的終局命運都是數字移民共和國。這個新共和國的GDP=人口×留存率×ARPU（每個用戶平均收入值）。

企業或平臺的創始人，要有總統的思維。數字移民共和國的移民包括人類數字移民和機器人移民；機器人移民越多的公司，價值將越大。

人類消費者身處“SoLoMoMe”四個象限（Social社交，Local本地，Mobile移動，Me個性化），這是一張最難拼的消費者拼圖，地球上還沒有任何一家公司能拼成這張消費者拼圖。

如何收割SoLoMoMe數字移民的人口紅利？它的新世界觀、新經濟制度和新底層邏輯到底是什么？

新零售2.0的本質就是要從1.0時代的“經營貨”到2.0時代的“經營人”。

全渠道是經營貨，只經營了消費者的空間，只有一個維度，每一個渠道，其實處處是敵人；全場景是經營人，經營了消費者三個維度（全天候的時間線、全渠道的空間線和全體驗的馬線），每一個場景和下一個場景連接起來，處處是朋友。

所以，今天我們看可口可樂，作為一家快銷品公司，是以經營貨為主的公司。可口可樂曾有一屆的CEO，他就要求所有的高管，把消費者胃里面的液體消費者占有率計算一下，最后發現他們的可樂品類太低了，所以他們做了很多品類的擴張，ARPU值本身還是沒有得到特別好的一個增長。

數字經濟體的GMV（電商網站成交總額），就是數字共和國的GDP，靠機器賺錢的公司會產生更高的GDP。如果能夠擺脫時空和需求的限制，就可以拓展更寬闊的疆土。

Costco是一家會員制零售企業，也是一個數字移民共和國，ARPU值接近1500美元，GMV接近1500億美元。Costco建立了一個門票型業務，凈利潤=會員費=31億美元。

2.蘋果稅：“共和國商業模式”

巴菲特從來不投資高科技公司，直到2017年。眾所周知，巴菲特在2017年首次公布建倉蘋果公司；2019年，蘋果在巴菲特的整個投資組合里面占到了將近20%，巴菲特當時持倉超過了400億美元，占有接近5.7%的蘋果股權，成為蘋果大股東。

巴菲特為什么會重倉蘋果？在巴菲特他們2000多億美元的資產組合里，可以說有1500多億美元都有不錯的收益，而且未來會做得更好。所以研究巴菲特的投資組合，會發現其具有歷史的一致性，即在不確定性中追求長期的確定性。巴菲特最喜歡“早上醒來太陽一定會升起”這種長期確定性的業務，那些有可重復收入（recurring）的業務線。

無論是可樂還是糖果，無論是鐵路還是蘋果亞馬遜，在我看來，他們都屬于具有長期確定性的“太陽型業務”，屬于“正弦波型”的業務，都是非常具有確定性的一種業務。

有這樣一個故事，講當時巴菲特為什么青睞蘋果公司。據說，有一天，巴菲特好久沒有見到自己的孫女，于是就請孫女一起吃麥當勞。用餐時，巴菲特好想和孫女多聊聊天，但孫女總是有一句沒一句地回應他，巴菲特發現，孫女80%的時間都在手機上敲來敲去，不知道跟誰在軟件上聊天。

看著孫女一會兒把手機拿起，一會兒又放下，巴菲特第一次意識到，年輕人每天可能有好幾個小時都沉浸在手機里面。突然一道光，擊中了巴菲特，他下意識地感覺到，蘋果是一家消費品公司——它最大的消費品就是App，消費者花大量的時間用來消費App。從此，巴菲特不再把蘋果看成是一家硬件和軟件公司。

今天，App是占據年輕人時間最多的消費品，喬布斯創造了世界最大的App商店，數百萬程序員免費為這個商店進行開發，免費為喬布斯打工。蘋果共享了這些人的勞動力和智慧，開發了基本覆蓋人類工作和生活的所有場景（如財務、工具、商務、效率、新聞、圖書、美食、音樂、社交、攝影與錄像、娛樂、約會、購物、教育、旅游、游戲等），超過150多萬款App。

2019年，App Store市場總銷售GMV超過542億美元，蘋果作為平臺，從這個市場拿走了30%。這30%就是蘋果稅，給蘋果收入貢獻超過150億美元，邊際成本基本為零。

如果把蘋果看成一個數字移民共和國的話，其人口已經超過8億人；5G時代里，我認為下一個10年這個數字有望突破15億。

在這個App經濟體里面，其ARPU值還不到70美元，仍有很大增長空間。從凈利潤的角度，蘋果在全球手機產業鏈中拿走了90%，秒殺others陣營，特別是Google陣營里面的三星、華為、OPPO、VIVO、傳音、小木。雖然這些對手的總體量足夠大，但是他們還在經營手機，賺得是一次性的交易差價的毛利，尚未拿到經營人的紅利。

2019年4月初，Apple Music的付費訂閱用戶已經超過了5600萬，整個第二季度，Apple Music服務生態的訂閱用戶達到3.9億。那么，服務這樣一個業務就已經成為蘋果的一個新的、長期確定性的、盈利增長的催化劑。

3.共和國的使命：建立國家級別的基礎設施

數字共和國的使命，就是要成為國家的數字基礎設施。

如今，ABCD+X（AI人工智能，Blockchain區塊鏈，CLoud云計算，Data數據）正在加速整個世界的改變，加速每一個產業的迭代，一個月就如同一個季度。

AI是第三次生產力革命的主角，區塊鏈則深入數字新大陸的靈魂。

如果說AI是繼蒸汽機、電氣之后的第三次生產力的革命，那么，區塊鏈帶來的幣權制度將是繼股權、期權后的第三次生產關系革命。

如果說云計算是前面兩場革命的數字基礎設施、新根據地，那么，大數據則是點燃這兩大革命的火把、是繼土地之后的新生產資料、是數字經濟體的新燃料、是新經濟的血液，大數據將成為流動性最強的資產。

云計算是繼傳統“鐵公機”、電網之后的第三次基礎設施的革命，是數字經濟體未來最主要的一個基礎設施。

基礎設施1.0是傳統的鐵公基，2.0是電網，3.0是云基礎設施。當下市場上最有價值的前4家公司（亞馬遜、微軟、蘋果和谷歌）是全球云計算服務的領導者。

微軟因為云，而打了一個大大的翻身仗，在過去3年市值增加兩三倍，坐上全球第二的位置。中國阿里巴巴的云計算也做得很好，是亞洲第一，包括華為云、騰訊云都開始出現非常大的改變。

這是整個世界由“ABCD”帶來的四場最大革命。

中國現在還沒有一家消費品企業超越可口可樂、百事可樂和雀巢，因為可口可樂他們已經建立了全球深度分銷的基礎設施。

美團價值超過1萬億港幣，建立了中心化的本地生活服務電商基礎設施，他們擁有中國最大的即時配送網絡，覆蓋全國2800個城市及4.2億用戶，連接360萬+商家，擁有270萬+騎手，日活躍騎手60萬+。

如果說阿里巴巴、京東、拼多多建立了中心化的電商基礎設施，那么Shopify（成立于加拿大的一站式SaaS模式電商服務平臺）就建立了一個相反的“去中心化”的電商基礎設施，去年的GMV突破了611億美元。

全球化的下一個新鼓點，是產業共同體。

企業家和政治家們需要并肩站在全球化的高山上，更需要有人類的悲憫之心，眺望未來，超越國界線、超越地緣政治、超越產業鏈超級節點的壟斷，團結一切可以團結的全球力量，重構每一個萬億級別（但今天仍然處于既低效率又碎片化）的市場。

以提供“XaaS”數字基礎設施賦能的“產業路由器平臺型”公司，正在每一個行業里，創造強大的產業共同體生態，類似于“三峽大壩倒灌型”的互聯網效應正在形成壟斷性的財富和黑洞效應。

產業互聯網的春天來到了，“XaaS”的“X”可以是人類經濟的一切活動，無論是提供IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）、FaaS（金融及服務）、LaaS（物流即服務）、BaaS（交易即服務），還是AIaaS（人工智能即服務）等等。

在每一個產業里，“XaaS”就像一個加速器，一個月變成了一個季度。

產業路由器，將成為產業互聯網的新抓手，將產業鏈幾千家上游、幾萬家中游和數百萬家下游團結起來，打破產業邊界，穿破利益分割的重重壁壘。通過產業路由器，加速重構全產業鏈，大大提升全產業鏈的快反能力。

日本公司7-11，通過“利他的產業路由器”，不賺差價、不賺交易傭金、不賺通道費、不賺流量分發的廣告費，打造了一條“沒有收費站的產業高速公路”和“快消品的產業共同體”，創造了最深的價值洼地，團結了2萬個夫妻店、178個工廠和140個物流中心，所有人一起結為利益共同體、命運共同體。

先利他、再利己，2019年，7-11創造了2860億美元的GMV，完成約定的毛利指標后，通過毛利分成，小店拿大頭，平臺最終也獲得了100億美元的凈利潤；8000名員工，人效120萬美元，這個數字甚至超過了阿里巴巴。

4.增長飛輪

在亞馬遜成為在線零售業的霸主之前，貝佐斯意識到了一個問題：更廣泛的產品選擇為顧客提供更好的購物體驗，顧客數量增加吸引了更多的賣家和更多的流量，因此降低了成本，從而能為顧客提供更低的價格。正是這個良性循環幫助亞馬遜獲得成功。

5.三級火箭

亞馬遜是如何從1000億美元邁向1萬億美元的高價值軌道的？

實際上，Prime會員、亞馬遜平臺和AWS云服務，構成了亞馬遜馬力強勁的三級火箭，沖向更遼闊的亞馬遜消費宇宙。

第一，亞馬遜通過Prime會員體系和超級價值洼地，吸引了超預期的口碑和大量忠實的會員。

第二，這些不斷涌入的超價值會員，吸引了大量的第三方商家來亞馬遜平臺開店，他們豐富了亞馬遜網站的在線商品庫，并利用亞馬遜的線下FBA物流履約服務提供Prime服務，這又進一步提高了客戶體驗，吸引更多人成為亞馬遜的Prime會員。

第三，在上述業務不斷增長的過程中，亞馬遜衍生出了世界級的IT服務能力，于是亞馬遜獲得了AWS云計算的新機遇和全新業務增長引擎。

6.最難突破的約束線

在“三維價值羅盤”的三個維度里，“馬線”是最難突破的。突破它需要硅谷模式：開源生態，閉環價值，品牌即應用。

當當為什么退市前只值5.5億美元？1999年11月，當當建立了最早的電商基礎設施，但在馬線的各種探索中，當當始終沒有很好地突破早期的圖書品類，ARPU一直上不去。

小米市值超過3000億港幣，打造了智能生活的數字基礎設施，因為小米不僅制造優秀的產品，還“制造”優秀的創業公司，生態鏈企業更是超過了290家。

2019年收入2058億元，總毛利285億元，凈利潤115億元。IoT及生活消費品收入達到438億元，占總收入的25%，而且連續三年以來，該項數據都保持著80%以上的增速，總營收額僅次于小米手機業務。

小米2019年互聯網服務收入198億元，互聯網業務毛利128億元，占比45%。小米硬件綜合毛利率只有不到1%，但互聯網業務毛利率高達64.7%。但在馬線還是不夠開源，很多生態鏈的核心品類企業，在資本上接受了雷軍組建的順為基金的資本支持。

掃地機器人來源于石頭科技，凈水器來源于智米，小米手環來源于華米，這些企業共同組成了小米生態鏈的龐大家族。

小米生態鏈建立了一個智能生活產業共同體，小米圍繞手機的核心用戶群，打造了一個數字移民共和國，人類數字移民月活用戶超過3億，馬線涵蓋的產品線從手機開始到電腦、數碼周邊到美妝個護等，應有盡有，甚至可以在小米有品App上買到牙刷和床墊。

不過，小米曾幫助這些生態鏈企業快速建立市場規模和競爭壁壘，現在卻又可能在自己的消費宇宙里困住他們。很多小米生態鏈企業，如華米、石頭科技、萬魔聲學等紛紛打造獨立品牌。

石頭科技在2018年時，自有品牌收入14.8億元，米家品牌收入14.4億元，自有品牌營收第一次超過50%。

為什么雀巢市值4000億美元，但是要做到1萬億美元卻很難呢？因為品牌沒有開源，產供銷一體化。去年App Store創造了542億美元的GMV（別忘了，類似于GDP），蘋果收了30%的稅。

三、市值10萬億美元的公司長什么樣子

中國未來5年，面向“七大新基建項目”總投資將接近50萬億元。其中，5G、工業互聯網、人工智能和大數據中心將是重中之重。

“新基建+X”將加速中國各個行業的全產業鏈數字化，為中國企業修建更便宜的數字基礎設施。

隨著AI的大規模滲透，機器人將無處不在，10億“智工”將接管廚師、司機、白領、藍領工人、教師、醫生等各行各業的很多工種，人類的工作時間也許將縮短為3天。

1.猜想

最大膽地猜想是，如果馬斯克先生能夠穿越宇宙蟲洞，提供火星移民服務，即使地球上只有1000萬人愿意參加這個計劃，每年僅需支付10萬美元會員費，GMV也肯定會超過1萬億美元，公司價值可能超過10萬億美元。

最美好地猜想是，如果哪家生物經濟公司的健康俱樂部能夠幫助人類延長10年壽命，估計地球上至少有10億人愿意參加這個俱樂部，每年僅需支付1萬美元會員費即可，GMV肯定超過10萬億美元，公司價值可能超過100萬億美元。

最接地氣的猜想是，如果哪家機器人公司，能夠提供和藹可親的兒童陪伴和家庭保姆服務（RaaS，Robot as a Service機器人即服務），即使只為地球上1億家庭提供服務，每年收費5000美金，GMV也肯定超過5000億，公司價值可能超過1千億美元。

最有可能地猜想是，下一個10年的某一天，當特斯拉無人駕駛汽車大規模上路以后，Uber1.0時代或將壽終正寢，因為影響Uber和滴滴長期不能盈利的問題就是司機的費用——一個嶄新的機器人即服務的時代即將到來，即使每天只為地球上1億人提供服務，每公里1元人民幣，每年只跑7萬公里，一臺智能汽車一年收入差不多1萬美元，GMV也肯定超過1萬億美元，公司價值可能超過10萬億美元。

2.RaaS，“機器移民賺錢”的時代正在到來

特斯拉到底是一家汽車公司，還是一家超越Uber共享出行2.0版的公司？

滴滴Uber估值走不上去，就是因為75%的錢都要分給司機。從人海到機海驅動，越是靠機器賺錢的公司，將來在資本上的價值越高，最終會形成一個產業共同體，而不再是傳統電商形式。

有一個指標——凈收入留存率（NDR，Net Dollar Retention），代表了你公司未來的關鍵價值。

NDR=（去年收入+升級-降級-流失收入）/去年收入。

假如去年營收10億元，今年即使把整個銷售團隊都解散，一個新客也不做，還能收入15億元，那么你公司的NDR就是150%。

穩定的凈收入留存率，代表著營收的高度可預測性。

3.智能汽車時代

為什么世界最大的豐田汽車沒有特斯拉值錢？特斯拉2019年收入245億美元，2019年交付汽車不到37萬輛，而大眾和豐田的銷量均超過1000萬輛。

特斯拉就像汽車行業的蘋果，它是一輛智能汽車。自從2007年蘋果推出iPhone智能手機以來，傳統手機廠商諾基亞、摩托羅拉一夜之間消失了。汽車行業是否會上演這一出新戲？

下一個10年，人類對汽車的控制權將加速移交給機器人司機，也許將有上千萬輛特斯拉自動駕駛汽車在數字化軌道上飛奔。

截至2019年底，特斯拉累計交付搭載Autopilot自動輔助駕駛的車輛達85萬輛，累計行駛30億英里，積累了48億多公里經驗的老司機；而一個最有經驗的人類司機，即使開上100年，每年跑10萬公里，最多也只有1000萬公里的經驗。

特斯拉的科學家們正在改變技術的邊界。特斯拉真正的競爭力在于對數據、 AI和ML的熟練整合與運用，而他們凝聚成了特斯拉的神經網絡：一套將傳感器、數據、通訊、CPU、外圍硬件與軟件緊密結合的超級系統。這些關鍵節點不但能相互配合處理信息，還能像人一樣適應與學習。

未來學家凱文·凱利認為特斯拉不是一家汽車公司，而是一家AI和大數據公司：“它可以通過車載的數據分析消費者、駕駛人員的駕駛習慣，他的車輪上面都嵌入了微型計算機。所以所有車子上面的數據都可以上傳到平臺進行分析，制造下一輪的汽車。有了這些數據，有了使用數據的方法，就可以讓這家企業在競爭當中脫穎而出。”

特斯拉利用收集數據的獨特能力，特斯拉正在打造未來的汽車人工智能。每一臺特斯拉電動車都標配8顆攝像頭和12個超聲波傳感器（雷達），同時還有慣性測量裝置與GPS加持，這些傳感器都有重疊區域，可以進行雙重確認。通過這種方式，特斯拉能對周邊發生了什么有一個極其精確地了解。

在自動駕駛市場，大數據的數量決定AI的決策質量，全球80多萬名人類司機在幫助特斯拉訓練AI司機。每一輛特斯拉汽車就是一臺數據收割機，通過“影子模式”，人類駕駛員在車上的一舉一動，每發生一個事件，每一次人機交互，比如打方向盤、剎車、踩油門等等，都會被記錄下來并上傳到特斯拉的數據庫，喂給特斯拉的神經網絡。

這些數據會被用來進行3D模擬，供特斯拉軟件工程師研究如何提升與精煉現有深度學習算法，升級后的算法像蘋果手機的操作系統一樣定期自動升級到每一輛特斯拉的車輛。

經過16年的發展，截至2019年7月，特斯拉已交付具有自動駕駛功能的特斯拉汽車超64萬臺，特斯拉在“影子模式”下的自動駕駛里程達15.6億英里，占特斯拉行駛總里程（144億英里）的10.8%。

神經網絡（NEURAL NETWOTRK）是機器學習的一種，通過借鑒生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型，神經網絡可以用于解決機器視覺以及語音識別等諸多難題。比如，你想讓這個神經網絡在一張照片里面，幫你識別出你家的金毛狗，那你需要提供大量的圖片信息供機器進行學習，最終達到識別的能力。

特斯拉正在利用這些數據搭建世界上最先進也最復雜的神經網絡。特斯拉的神經網絡，是一個無人可及的超級寶庫。神經網絡架構搜索（NAS，neural architecture search）的快速發展可以使搜索優化的深度神經網絡（DNN）更快、更便宜。

在未來，AI人工智能芯片或傳感器系統（即計算機視覺、雷達或激光雷達）的供應商不僅提供硬件，還會提供更快、更高效的自己的DNN，即為特定應用場景構建的DNN。

新能源汽車是高資本密度和高科技密度的產業，還處在一個最原始野蠻的一個階段。2019年中國新能源汽車的數據，銷售也只到120萬臺，占有率不到5%。從整個產業周期來看的話，5年以后的某一天，這個數據可能會超過5倍，達到600萬臺，在整個市場傳統汽車3000萬輛里可能占20%左右。

隨著整個產業周期的快速的迭代，可能在5到10年的某一天能突破10倍，突破1200萬輛，總擁有量可能會突破1億的存量。 這個行業會有兩個進化的方向，時間線與空間線。

特斯拉到底是一家汽車公司，還是一家超越Uber共享出行2.0版的公司？

第一，馬線的進化，單純做電動車可能處處是敵人，最重要的是經營車里坐的人，車內場景的服務體系如果能搞起來，可能也是個千億級別的機會。

因為隨著自動駕駛場景建立起來，出行場景將來可能會出現這種類似于在一個封閉的空間里面，類似于App Store這種思路，把移動作為一個MaaS服務（mobile as service）的移動服務，當然就是跟時間有關的。

特斯拉的商業模式與傳統車企不一樣，傳統汽車主要賺制造端的錢，而特斯拉賺的是全生命周期的錢，包括制造端、銷售端、充電、維保等。

第二，空間線的進化，喜歡跟里程數相關的公司，這意味著從低頻到高頻。

我仍然認為共享交通、共享出行，Uber2.0或者Uber、滴滴他們本身會進化，也可能是新的野蠻人沖進這個市場。因為現在司機成本是今天這些共享平臺的最大成本。

這些公司也許會比較好地、更快地迭代，它是真正跟里程數相關的。

從商用車到乘用車、從貨運到客運，從私駕車到共享汽車，這是一個逐漸進化的過程。在這個過程中，整個市場一定會逐漸出現頭部效應。大量的整車可能就是一個應用，不同的場景、不同的人群，還是會開發很多新的款式出來。

再往后就是上游電池的這些產業鏈，然后運營商基礎設施的產業鏈，最上面可能就是這種自動駕駛汽車的領導者，像特斯拉、Waymo、百度的Apollo等等這些公司的平臺級的進化。

Waymo全面開放可能是一個比較重要的信號，不開放的話永遠都拿不到數據，接下來是方向盤的大戰和自動駕駛的決戰。Waymo無論是資本市場的融資還是更多的廠商、類安卓的模型。

當年安卓進入中國市場開源以后，帶來更多的品牌殺進來，自動駕駛可能也會有更多的玩家殺進來。Waymo的模型如果真正成功的話不一定只局限于新能源汽車，可能也會同時應用到燃油汽車上，進入普惠時代，可能福特這種公司的危機就真正到來了。

汽車行業正處于百年不遇的巨變之中，人類即將進入自動駕駛時代。

無論你飛奔在世界的哪一條高速公路，還是穿行在某一座城市的大街小巷或一個偏僻的風光秀麗的村寨，一張覆蓋全球每一個角落的、實時的、動態的、全數字化的活地圖是必不可少的，它是建立數字化交通軌道的基礎設施，其高精度和鮮活度是非常重要的。

沒有這張活地圖，要在商務區、寫字樓、機場、火車站的停車場里召喚你的汽車出發，也無法完成；更沒有辦法在最后100米享受優雅的代客自動泊車的服務。

在數字化軌道還沒有完全建成之前，自動駕駛的汽車即使是一個眼觀六路的機器人，也有它的眼睛看不到的地方，比如1公里外有三道變兩道、紅燈左拐右拐的情況，傳感器是不能夠提前看到，那我們的數字地圖就要提前預知變道的軌跡。

從A地到B地，自動駕駛地圖除了要解決從A到B的智能路線的軌跡規劃外，還要解決自動駕駛大腦預見不到、也想不到的各種突發事件，比如說前方交通突然管制或出現游行示威、一輛自動駕駛汽車電力足或拋錨。

你會發現，未來行駛在每一條道路上的每一輛汽車，這個未來世界最大的移動物聯網設備，既是實時數據的采集者，也是這些數據的應用者，它會形成一個完整的數字化軌道運行的閉環。

而這一切必須基于高速的高密度的5G網絡，才能打造出一個毫秒級別的海量邊緣計算和實時數據共享和反饋的自動駕駛地圖，一個100米或更短半徑的車聯網、路聯網、人車路聯網的時代正在到來。

傳統汽車時代正在結束，傳統車商的美好時光還能堅持多久？2019年全球市場陷入低迷，盈利下滑，中國市場銷量在2019年下滑8%，預計在2480萬輛。為了應對挑戰，車企積極進行新四化“智能化、互聯網化、電動化、共享化”探索。

電動化方面，中國新能源汽車銷售持續增長，預計2020年達到200萬輛。

互聯網化方面，工信部在2018年12月25日發布《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》，明確提出到2020年車聯網用戶滲透率達到30%以上，新車駕駛輔助系統（L2）搭載率達到30%以上，聯網車載信息服務終端的新車裝配率達到60%以上。5G網絡發展將助力汽車產業網聯化達到此目標。

在汽車制造環節，工廠車間將出現更多的無線連接，未來工廠中所有智能單元均可基于5G無線組網，生產流程和智能裝備的組合可快速靈活調整，以適應市場的變化和客戶需求越來越個性化、定制化的趨勢。

在汽車使用環節，基于5G網絡的大帶寬、廣連接、高可靠低時延，可實現對汽車的全面感知，精準決策，和實時控制，5G將加快汽車產業實現數字化轉型。

5G的頻譜有毫米波，也有Sub-6厘米波，毫米波指的是頻率在24GHz到300GHz之間的超高頻電磁波，它能在較短的距離內（約1000英尺）穩定地傳遞大量的信息。低于6GHz的電磁波Sub-6，雖然傳輸距離更遠，但覆蓋的帶寬卻很小。

而5G技術不論在任何頻段下，都能將延遲從4G時代的20至70毫秒降低到1毫秒一下。24GHz到300GHz范圍內的頻段，傳輸速度可以達到每秒6GB。這些技術會在通訊延遲和帶寬方面帶來巨大地改善。更低的延遲對于復雜路況下的決策有著重要的作用，因為它需要更加實時的網絡通訊。

汽車上的傳感器每小時會采集1.4TB至19TB的數據，帶寬的增加能幫助它滿足數據傳輸的需求。5G將成為下一代無人駕駛的基石，5G技術和5G網絡將成為點燃自動駕駛時代的提前到來。我們的汽車還依賴車載電腦來確保安全，但5G將成為它的加速器。

5G技術將成為一大批高科技的核心，這包括新型的蜂窩天線、調制解調器、無線接入節點、載波聚合技術、大規模天線技術和正交振幅調制等。

AI、5G、區塊鏈，甚至是量子計算（quantum computing）、激光雷達（LiDAR）技術，GPU帶來的超級計算力，云以及其他軟件硬件的連接和系統將加速整個自動駕駛技術的實現。

不久的將來，也許5年后，無人駕駛車將變得安全、可靠且供應充足，零售商和物流公司就可以加入到某個共享汽車的平臺，租用數百萬輛自動汽車，屆時汽車就能成為商店，而街道將是最終的商場。

事實上，無人駕駛車可能會導致大賣場、超市（特別是沒有生鮮品類）、郊區的購物中心在某些地區走向消亡，自動駕駛的小型貨車將滿載貨物，24小時在路上，隨時聽從客戶的召喚，然后把貨送到客戶家中，無人駕駛零售將創造新的便利服務。

波士頓咨詢公司（B C G）稱，到2035年，高科技互聯網汽車時代的到來預計會為汽車行業創造約1500億美元的新利潤。到2030年，自動駕駛汽車將占全球新車銷售的五分之一。

BCG的數據顯示：自2014年以來，投資者已向全球3400多家涉及“新交通”概念的企業投入了700億美元私人投資資金，這些企業涵蓋了自動駕駛、叫車服務、電動踏板車和機器學習技術等諸多相關領域。

2018年夏天，戴姆勒獲得中國政府的許可，可以在中國的道路上測試由百度阿波羅平臺控制的自動駕駛汽車；2018年4月初，Pony.ai獲得了2.14億美元的風險投資并在廣州推出無人駕駛出租車試點；同年8月份，創企Optimus Ride在紐約市建立了第一個小型自動駕駛車隊。

華爾街分析師相信，自動駕駛帶來的市場潛力是萬億級的。這也是特斯拉、Waymo 等科技巨頭和傳統制造商投入一切瘋狂爭奪的原因。

營銷咨詢公司ABI的數據顯示：到2025年，道路上將有800萬輛無人駕駛汽車；市場研究人員預測，到2030年，美國將有2000萬輛無人駕駛汽車投入使用。

華爾街分析師測算：到2040年，公司的拼車服務業務規模將達到800億美元，自主物流業務規模將達到900億美元（允許企業進行最后一英里的配送），Waymo將其技術授權給汽車制造商的業務規模將增加70億美元。

未來10年，人類開車也許是非法的，因為我們已經完全進入到自動駕駛的時代，科學家們正在改變技術的邊界。

沒有性能強大的、AI芯片的算力、沒有遠超人類駕駛員的AI算法、沒有覆蓋全球的活地圖的指引、沒有長壽命周期、沒有高可靠性的車規級傳感器的大數據采集、沒有大規模的路測車隊的AI訓練、沒有政府的新監管體系、沒有一系列新倫理難題的解決……那么自動駕駛時代，就不能在未來10年的某一天如期而至。

科學家、企業家必須攜手起來，共同解決這一個又一個不可逾越的挑戰。