没量产没交付，互联网造车就是个悖论

原标题：没量产没交付，互联网造车就是个悖论

文 |魏启扬

来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）

广州车展正在如火如荼进行，豪华车场、老牌车企的各种黑科技纷纷被端上桌，最难受的恐怕要数造车新势力了。

在2018乌镇世界互联网大会上，威马汽车创始人沈晖接受媒体采访时表示“年内交付1万辆车的目标不变。”2018年剩下的时间不多了，沈晖和他的威马汽车肩头的任务很重。

时间相隔不长，威马汽车在本月上旬任命了负责战略融资、投资和企业发展的首席战略官——一个在亚洲和欧洲有着24年国际金融经验，曾在高盛和花旗都担任过要职的职业经理人Rupert Mitchell。这被行业视为威马汽车还要继续“找钱”——筹备融资或者作IPO准备。

对于造车新势力来说，“先有车”还是“先有钱”并不是一道单选题。在互联网汽车或是智能汽车的赛道中，没钱是不行的，光靠PPT讲概念也是不够的。当行业行进到“量产”与“交付”阶段时，造车新势力依然会时刻感到“没钱”的焦虑。这不光光是一场时间的赛跑，也是一场金钱的赛跑。越来越快的速度中，造车新势力的方向可会偏离？

200亿，远远不是造车安全线

造车烧钱，人尽皆知。

沈晖在接受《财经》采访时明确表示，“搞一个汽车公司起码要三四百亿元人民币。”蔚来汽车董事长李斌在第七届全球新能源汽车大会上发表演讲时称：“新创企业要想造车，至少需要200亿以上的资金准备。即便有了200亿，也要省着花。”小鹏汽车董事长何小鹏去年年末完成了A+轮融资后，在自己的微博中发出了“200亿元根本不够花”的感慨。也正是因为没钱，贾跃亭的“法拉第”至今还只存在于PPT中。

经过6轮融资，在资本市场融资金额超过150亿的蔚来汽车在国内的造车新势力中算“不差钱”的，但根据其最新公布的第三季财报来看，该季度即便实现了2.14亿美元（约14.7亿元人民币）的营收，产量和交付量也双双爬坡，分别达到4206辆和3268辆，蔚来汽车还是处于亏损状态，净亏损达到4.09亿美元（约合28亿人民币）。根据蔚来汽车公布的财务数据显示，从2016年到2018年6月30日，才两年半的时间内，蔚来汽车已经累计亏损达到了109.2亿元人民币，其中还不包括蔚来汽车2014年成立后到2015年间的负债。在研发、营销、人力还需持续输血的背景下，蔚来汽车还有多少钱可“烧”是个问题。

无论是融资总额还是交车数量，蔚来汽车都能称为国内造车新势力的领头羊。在榜样效应的指引下，威马汽车的融资之路从来没有停歇，有案可查的两轮融资总额合计达120亿元，沈晖在接受媒体采访时曾透露已经募集到的资金总额接近200个亿。

参照特斯拉15年亏损超100亿美元的例子，国内造车新势力的融资额还远远没有达到安全线以上。其实在国内“互联网造车”概念的最高峰时，大大小小100多家新生造车企业涌入，几个沉浮之后，能真正拿出产品来的也就只有蔚来、威马、小鹏、游侠、车和家、前途等少数几家，真正能够进行批量交付的更少，只有蔚来和威马。一个最明显的指向，正在进行的广州车展上，仅有6家造车新势力参展，推出的展车更少只有4款。缺席国内一线车展，造车新势力看起来似乎在表现自己与行业主流的特立独行，背后的隐疾是无车可展、无车可卖的尴尬。在去车展展示形象，为品牌背书之前，首先要解决生存问题，只有活下去，才有在造车这个赛道中继续玩下去的资格。对于各家造车新势力来说，未来很长一段时间的工作重心仍将是融资。

拼速度，量产交付数量是新势力后续竞争的筹码

除了钱，造车新势力的另一个焦虑点是“量产”与“交付”的速度。与传统车企相比，造车新势力缺的东西实在太多，就算它们时常标榜的“互联网”概念，对于传统车企来说也不是一座难以逾越的大山。就现阶段来看，传统车企在“智能驾驶”上做的也并不差。新势力最缺的是将自身概念变成最终结果的产品呈现。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏将“智能汽车”赛道分成了上下半场。在“上半场”中，车企需要将硬件架构和软件架构的基础做好，将现阶段人类所能理解的AI能力应用到车内，经过不断的尝新和试错，出现一些能够改变原来用户的使用场景的东西。目前无论是传统车企还是造车新势力，甚至是被行业誉为创新代表的特斯拉都还没有进入到“下半场”。究其原因，缺乏足够多的样本去验证新应用场景的可行性。

不得不承认的是，喊了多年的AI+汽车，除了“无人驾驶”，行业内出现了一些行之有效的解决方案外，在人机交互层面，无论是传统车企还是造车新势力，或是像谷歌、百度、腾讯这样的科技独角兽，也都没有很好的方案和思路。因为没人能为未来的汽车准确“画像”。

是遵循传统车企的造车经验按部就班，还是按照PPT中的描述快速向前？造车新势力很焦急也很矛盾。小鹏汽车的计划是先进行用户的数据收集，再进行产品迭代维持运营，通过不断推出的“AI汽车用户场景报告”来推动智能汽车的技术革新。国内的造车新势力大多也是这个方向，只是不知这样的循环要经历多长时间。口袋里越来越少的钞票和越来越激烈的竞争态势让新势力的心态也变得急躁起来。

先入赛场的特斯拉的优势体现出来了。以自动驾驶技术为例，当大家还在小批量的实验进行缓慢迭代的时候，到目前为止已经交付了50万辆的特斯拉早已传回数以亿计的数据供特斯拉改进算法。有些特斯拉车主会很惊奇：平时需要驾驶员接管的某个路口，在一段时间后，特斯拉可以不再需要接管修正，而顺畅得通过该路口。先发的数据积累优势逼迫着中国的造车新势力时刻敲打自己：快点，快点，再快点！这也是威马汽车抗着巨大压力也要在3个月时间完成1万辆交付目标的原始动力。

互联网造车悖论

一方面陷入“没钱”焦虑难以自拔，一方面又在追求成果呈现（量产与交付）的速度。用“互联网思维造车”的新势力在这场竞速中似乎有些偏离了方向。智能相对论认为，“互联网造车”在概念的设置上就是个悖论。

根据界面新闻报道，处于造车新势力第一集团的游侠汽车，它官网的招聘页面曾出现过“拆车与测量工程师”岗位，该岗位负责标杆车拆解测量、数据记录规档工作。对车破拆，是工程师进行逆向开发时的基础工作，饱受争议的众泰“皮尺部”干的就是这活。这从一个侧面反映出游侠汽车对新车研发还是走着“借鉴”与“模仿”的路子。这也并不单单是游侠汽车的问题，缺乏行业和经验的积累，国内造车新势力普遍对车“驾驶”和“运载”这两项原始功能的认知和理解存在不足，以致于当前市面上的新能源车在机械动能的表现上与普通燃油车有很大的不同，驾乘感受更是很难达到普通燃油车的水准。在用“互联网思维”造车之前，造车新势力或许应该先补补课，车开起来应该是个怎样的感觉？

互联网思维，可能很难在机械动能方面体现，那在车内的人机交互方式和智能配置上，造车新势力交出的答卷又怎样呢？可供参照的样本不多，可从目前交付量最多的蔚来ES8来看，也无太多新意。搭载在ES8上可以对话并在云端处理需求的NOMI似乎与小米的“小爱”，苹果的SIRI大同小异。车企们的做法都是做加法，将市面上最新、最潮的互联网产品和设备直接照搬进车里，完全没有考虑这些产品和设备的应用场景是否适合“车”这个特殊载体。那么“互联网造车”的正确打开方式应该是怎样的呢？

智能相对论认为，被贴上“互联网思维”标签的新势力尚未跳出汽车行业用上百年的历史所铸就的思维窠臼，现在还只是充当着“车”和“互联网产品”的中介而已，没有站在互联网的角度去进行自己的产业和产品布局。

首先在生产环节。几乎所有的造车新势力都表示要建立自己的工厂和直营体系。没有造车经验的新势力的矛盾是，无法对生产和供应链完全掌控，那么品控与生产效率就只能依赖代工厂，对方值得信赖吗？代工厂品牌的档次与新品牌定位的匹配匹配程度，当江淮为蔚来代工生产40多万售价的ES8时，蔚来如何树立用户对品牌的信心？

从手机电子行业的趋势来看，代工模式是最经济，最能合理利用资源的方式。在缺少纯电动汽车生产资质的情况下，在资金与量产的双重压力下，代工模式可为造车新势力们加速实现从PPT到现车的转变。利用传统车企规模化的制造环节实现自身的量产，减轻自身在产能、制造环节上的压力，加速量产交付的进程，也能学习传统车企的生产经验以及在市场上利用传统车企的品牌影响力去吸引消费者。国家新能源汽车创新工程项目专家组组长王秉刚曾这样评价过传统车企和新势力的合作：“传统车企和造车新势力的合作双方利好明显，可以让双方都学习到新东西，会提高造车者的成功概率。”但是从目前的行业态势来看，在自建工厂与生产代工的选择中，造车新势力将注都投向了后者。

其次在产品设计环节。不知造车新势力是将自己定位为“车企”还是“互联网公司”，如果定位为“互联网公司”的话，可将卖车视为硬件销售，那么新势力的软件销售在哪，互联网服务在哪？作为一家具有远大野心的公司，小米就一直在试图改变单纯的“硬件公司”，“手机厂商”的固有形象，逐步提升其新零售和互联网服务的营收。

必须承认，造车新势力在PPT中对于自己所要营建的生态系统都描述的让人心潮澎湃，可当梦想照进现实，真正实现量产与交付时，丰满的未来与骨感的现实形成鲜明对比。威马汽车的智行生态还停留在动态LOGO和车窗的交互、可旋转的触控大屏、软件云端升级等智能配置上；蔚来的“换电模式”、“电池租用”方案、“服务无忧”套餐更是槽点满满。

在未来，当汽车作为一个“硬件载体”时，车企能够提供怎样的服务，车主的驾乘体验是否足够舒心，将取决于车企所建立的生态系统是否足够完善。而这些仅仅只靠简单的聊天机器人是无法完成的。

结论：对于造车新势力来说，“先有车”还是“先有钱”的答案并不唯一，常被传统车企挂在嘴边的“正向开发”其实是最好的解答。当所有的结果都归结到“需求优先”时，造车新势力的方向自然就找到了。

【完】

智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

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