小米「上车」，1080亿够用多久？

编者按：本文来自微信公众号“机器之能”（ID:almosthuman2017），作者：机器之能，36氪经授权发布。

近年来，科技巨头纷纷开始布局汽车，掀起了「软件定义汽车」的新热潮。苹果的CarPlay，华为的鸿蒙车载OS，都希望以车载大屏为战略高地，抓住这部分用户和流量。即便这些车载应用只能简单复制手机的操作，也都受到了用户的青睐与追捧。

3月30日，雷军在小米的春季发布会上正式宣布了小米造车的计划。经历了75天调研、85场业内拜访沟通、4次管理层内部讨论会，小米打算投资100亿启动资金，并陆续投入100亿美元开启小米在汽车行业创业之旅。

对于小米汽车，雷军慷慨激昂，「小米汽车将是我人生中最后一次重大的创业项目。我深知做出决定意味着什么，我愿意押上我人生所有积累的战绩和声誉，为小米汽车而战！」

据说，雷军曾惭愧于马斯克做特斯拉绝不是因为这是一门好生意。不过，小米造车的逻辑可能相反。

过去几个月，特斯拉市值、马斯克身家接连上演惊天逆转；2020年，追随特斯拉在美国上市的蔚来、小鹏和理想，汽车销量都创下历史新高。面对这样的资本故事，没有人不动心。此刻距离万亿市值门槛还差很远的小米，也需要一个新叙事。

从手机切入汽车，并非没有先例，华为与苹果当为典型。库克认为，自主行驶的概念比汽车更广，可应用在大量可移动的物体上。汽车是出行的必需品，也必将成为物联网移动智能终端的下一个超级应用场景。以汽车为中心的物联网不仅可以连接以用户家庭为中心的物联网，还可以连接智慧城市中的更多场景。而对于苹果、华为、小米这样的公司来说，「造车」能将用户的全生活场景打通，筑起更高的消费类电子行业壁垒。

当然，小米也有自己的积累。多年在家居AIoT领域的优势，为小米积累了大量的用户数据，这些围绕用户生活的数据，必将成为小米打造智能汽车的重要利器。小米也没离开过制造（虽然是手机），官宣造车之前，除了为汽车厂商提供支持，雷军还投资了造车新势力。

目前，小米计划造车的首期投入为100亿元人民币，未来十年将投资100亿美元。小米的现金储备有1080亿，雷军表示，「现在的小米不是十年前的小米，今天的小米已经有一点积累，是值得大干一场的时候了。」

一 造车有多难？先看硬成本多少钱

特斯拉融资总额200亿美元，比亚迪融资113亿美元，蔚来融资96亿美元，小鹏融资77亿美元，理想融资31.6亿美元，恒大宣布入局汽车领域的时候已经投入360亿元人民币了。

而到目前也没有看到量产车的法拉第未来，自创办以来保守估计烧掉了140多亿。近期，FF还又传出了筹集到近1亿美元债权融资的消息，称FF汉福德工厂已经准备启动，FF91量产车进入倒计时。

特斯拉的第一款量产车用了5年，蔚来推出ES8用了3年，小鹏的G3，也超过了4年。且不说乐视的状况对法拉第未来有怎样的影响，这140多亿的硬成本，这么多年没有推动量产车下线，足以说明：造车还是挺难的。

1、要造车，得先研究车

研发设计是造车的第一步。在工业品当中，汽车的技术含量还是相对较高的，从外观设计到工程设计，再到三电系统，机电软结合，动力总装等一系列研发流程也比较漫长。

虽然新能源汽车在动力系统上比传统内燃机汽车要简单许多，但是增加了更复杂的电池、电控系统，电池使用安全和续航问题也对电池热管理和汽车轻量化提出了很高的要求。

那么新能源汽车等设计有多麻烦呢？我们举两个例子

首先是外观，汽车工业的曲面设计要用到A级曲面。相比手机和其他白电，汽车的A级曲面设计要复杂很多。A级曲面需要满足相邻曲面之间的间隙在0.005mm以下，切率改变在0.16度以下，曲率改变在0.005度以下。而这样的设计对软件系统和设计人员都提出了更高的要求。

另一个例子是三电系统。新能源汽车区别于传统车最核心的技术是「三电」，包括电驱、电池和电控，其中主要的技术难点都围绕电池展开。汽车电池供电量大，电池组能量密度要求高，三电整体系统设计具有一定难度。

解决续航和动力问题是每家新能源车厂的重点，特斯拉率先宣布长续航车型，蔚来选择换电，理想则选择增程，这些都是以动力系统研发为基础创造的卖点。

然而无论是电池组设计还是电驱动力系统，相对于内燃机系统都非常年轻，这使得新能源汽车的动力系统要跨过安全稳定、寿命长、能量密度大、容量大、续航长等一系列技术门槛，这需要车企走一段很长的研发道路。

此外，随着无人驾驶、智能汽车和车联网的发展普及，汽车设计流程中也加入了越来越多的新元素，从感知路况的辅助驾驶到全自动驾驶，再到感知驾驶员及车内情况的物联网能力，这些硬件之外的软实力，正在被车企竞相追捧。无论是造车新势力还是传统车企，都在加大力度研发芯片、通信、传感器，以及软件系统等新技术。

2、研究车得花多少钱？

说了半天汽车研发不容易，那么真要造车，搞研发究竟得花多少钱呢？

要算研发投入需要涉及很多细节，既要考虑人员、设备、软件等硬成本，也要核算专利、技术、实验等资产费用。这里我们不谈细节，只粗略看看车企前辈们每年在研发方面要投入多少。

虽然汽车市场已现萎缩之势，但车企在研发中的投入依然巨大。2019年,包括上汽集团、比亚迪、长安、长城、广汽集团、江淮汽车在内的六家上市车企(集团)研发投入总和为385.6亿元，即使在深受疫情冲击的2020年,这六家上市车企(集团)上半年研发投入总和也达到了118.75亿元。在未受疫情影响的2019年中，投入最多的上汽集团，研发投入合计147亿余元，投入最少的江淮也投入了16亿。

这些产品和产线实力较强的传统车企，每年研发投入多在几十亿甚至上百亿，那么对于产品、产线积累较弱的造车新势力来说，又需要投入多少研发费用呢？

以新势力的财报来看，2019年小鹏汽车研发费用约为20.7亿，2020年17.26亿。理想汽车2019年11.7亿，2020年则为11亿。而这条赛道上起步较早的蔚来2019年研发费用为44亿，2020年锐减至24.9亿，2021年预计将达到50亿元。

2019年9家上市车企研发投入情况

从已经上市公司的这9家车企的研发费用上，不难看出汽车研发的烧钱程度，在已经具备成型产品和产线的基础上，每年研发费用至少不低于10亿，那么要从头开始造车，其研发投入可想而知。

以小米造车前期投入100亿的规模来看，或许可以在最低限度上支持10年的研发，但想赶超前辈，挤入第一梯队，可能就需要看到总投入的100亿美元，以及背后1080亿的现金储备了。

3、代工还是建厂？

当然谈到造车，最重要的还是「造」，要造就得有工厂、有产线，那么对于高科技企业、互联网企业来说，这个工厂和产线何来？是自己建厂还是找人代工？

在雷军正式宣布小米启动造车工程之前，小米造车的新闻已经甚嚣尘上，其中「找谁代工」是谈的最多的话题之一。那么为什么认为小米一定会选择代工而不是自己建厂呢？

当然，这可能与小米整个生态都是建立在代工基础之上不无关系，但其真正原因还是因为代工模式最为简单。（为什么不说代工更省钱呢？我们先说简单，待会儿再说钱）

代工是造车最低的门槛。首先，要了解车是怎么造出来的。汽车属于离散制造，一辆完整的汽车是大量零部件拼凑而成的。我们认识的汽车品牌，奔驰宝马奥迪，这些都是主机厂。主机厂只负责组装、动力总成，其产线一般由冲压、焊接、涂装和总装四道工序组成。

别看只有四道工序，这四道工序可是现代工业自动化技术的集大成者，很多大牌主机厂已经做到了全自动化汽车生产，其中尤以德国车企最为突出，被业界广泛认为就是现成的工业4.0。

自动化的白车身流水线

制造水平越高，造出来的车自然也越好，然而建一套产线，光是选址、盖厂房、买设备、招人就费时费力。而这还不是最关键的，那些汽车门外的野蛮人们在计划建厂的时候，真正绕不开的问题是政策。

2017年，工信部颁布了《新能源汽车生产企业及产品准入管理规定》，加强了对新能源汽车的管理力度，为新能源汽车企业设置了准入门槛。不论是谁想要造车，都得先向工信部申请「准生证」，拿到资质才能造。

由此，新势力们至少要先选择一家符合资质的主机厂合作，拿到生产资格，才能开始造车。当然，拿到资质以后，可以自己再做规划，是要跟主机厂合作，改造产线做代工，还是自己圈地盖房自己造。

由于凭空申请资质比较困难，相对简单的代工成为了各家企业跨界造车的第一步。那么跨出资质这一步之后，为什么很多企业还是建厂了呢？代工不是比建厂更省钱吗？未必。

代工还是建厂，需要精打细算。虽然大多数汽车产线自动化程度很高，但比之真正的智能制造，柔性生产的能力还很一般。通常一条产线，只能生产一款车型，或是几款相似车型。要做大改款，就要调整产线。换言之，要把生产奥拓的产线改成生产Model S，是要耗费相当大的人力和财力的。

那么从零开始建一套自动化的汽车产线，甚至盖个厂房究竟要花多少钱呢？

特斯拉在上海的超级工厂，一期投资160亿，年产大概10万辆。对于现在的汽车市场来说，10万辆的产能相当足够，因此初涉行业的新厂通常产能也不会太高。

上海临港新片区特斯拉超级工厂

继特斯拉的超级工厂之后，去年10月，大众也在上海投资了首座MEB（纯电动车模块化）平台工厂，投资170亿，同时还要投入500亿推动整个集团的电动化转型。

这么看，建厂还是挺花钱的啊？

其实不然，建厂造车是大工程，特斯拉、大众这样的巨头花160-170亿建的工厂，那得给地方经济带来多大的提振啊！就算是小地方、低产能、小工厂，十几亿规模的主机厂，也足够围绕「造车」这个产业支撑起一片产业园区了。而这必然也会吸引地方政府的政策倾斜，从地方财政的经费支持，到后续的政策优惠，只要你精打细算，用不了几年，建厂的钱就能从政策中省出来。

此外，建厂真正要投进去多少钱，也没有一定之规，不仅要看产能规模，还要根据设备和当地的经济水平来定，具体成本可以说是丰俭由人。

二 后发式追赶？看看壁垒有多少

蔚来都要出第四款车了、比亚迪已经将唐和秦做到了第二代、特斯拉更不用说，面对领先多年入局的竞争对手，他们在研发、生产、尤其是规模化量产方面积累的技术、专利和know-how，都是小米需要补的课。

先从这个市场最大鲶鱼、被模仿的「全能选手」特斯拉说起。

2018年曲折入华之后，快速增长的中国市场逐渐不仅特斯拉从产能地狱中解救出来，Model 3也迅速搅动起中国新能源汽车的行业格局。

不过，对于还处在发展期、逐渐被政策「断奶」的中国造车势力来说，「野生」特斯拉带来的挑战远大于机遇。

2014年，雷军亲自去硅谷拜访马斯克，据说当时马斯克对为什么自己要造电动车的原因让雷军有些惭愧。

作为「全能选手」，特斯拉技术优势首先体系在电池技术上，它将特斯拉车辆生命周期中的总保有成本降到最低。

据统计，2008-2013年期间特斯拉所申请的核心知识产权大都与电池安全控制系统相关，包括电池冷却系统，安全系统，电荷平衡系统等。另外，在电机和电控方面还有一些独创性技术。

其次，特斯拉既是一家软件公司，也是一家硬件公司，可以把特斯拉看作是轮子上的笔记本电脑。在软件层面，特斯拉一直追求纯视觉方案（而不是激光雷达）实现智能驾驶。在2014 年发布以后，Autopilot 凭借完善的功能定义、依靠众包数据不断学习的算法，以及通过 OTA 实现的软件升级，已经成为全球范围内部署规模最大、运行里程最长的（单一）自动驾驶系统。

据报道，Autopilot 拥有 300名有才能的工程师以及500多位技艺高超的数据标记员，还有一个被视为战略地位不逊于FSD芯片的「杀手锏」「Dojo」——特斯拉的车辆在行车过程中会生成大量的行驶视频，「Dojo」计算机的目标就是接收这些数据，并且在无人监督的时候，通过浏览大量视频文件识别此前系统未定义的讯息，例如坑洞、小狗等物体。

硬件方面，2019年4月首次公开了其全自驾（FSD）芯片。同年，其自研自动驾驶芯片量产落地，算力达到144TOPS，是英伟达Xavier的近5倍，使得Autopilot在技术和成本控制上再次领先行业。

最后（但并非最不重要），特斯拉的长期竞争力其实是工厂。马斯克将汽车制造从原材料制造的竞争，转变为高效率工厂的建设成本之争。为了「亩产」最大化，他不惜清除单位面积里太多低效元素。例如工人、自动化程度低的产线。这也构成他一系列公司收购案的背景与原动力。特斯拉规模化量产能力，也与这些被收购的专家、有经验工程师甚至工人有着密切关系。

与「全能选手」特斯拉相比，无论是国内造车新势力、互联网大厂还是传统车企，他们多少只在某些方面具有相对优势。

从申请专利情况来看，「造车新势力」优势主要集中在三电技术和低级别自动驾驶（ 标配：L2+辅助驾驶系统 ）。

比如，小鹏着力自动驾驶感知操控、电池系统开发。蔚来则注重充换电技术与三电系统研发；威马研发重点为电池及热管理技术；理想在数字信息传输、电池技术、线束与电子控制单元等维度均有布局。

据报道，小鹏汽车计划于2021年推出XPilot 3.0。瑞银曾判断，这将是中国市场最先进的智能驾驶辅助系统，性能可与特斯拉FSD自动驾驶系统抗衡。

主要造车新势力的专利分布，图片来自天风证券。

不过，自动驾驶技术（特别是高级别）与制造能力显然还要努力。目前，理想自建常州智能制造基地，保障工艺和质量；威马汽车管理层来自传统车企，拥有丰富建厂经验，也自建工厂保证品质。蔚来由江淮负责生产线的搭建与整车代工，蔚来则负责原材料供应以及质量管理。虽然减少了前提投入成本，但对公司的管理和成本带来挑战。

至于互联网大厂，华为、BAT悉数入场，不过醉翁之意不同。华为直接对标汽车领域的零部件巨头博世，虽然声称不造车，但要成为智能汽车软硬件全栈式供应商。

比如，华为和北汽新能源第一个深度合作车型代号「N61」采用了华为智能汽车全套软硬件方案，具备L4级自动驾驶能力。北汽新能源提供的对比数据显示，方案硬件包含3个激光雷达，6个毫米波雷达，12个超声波雷达和13个摄像头。芯片选用两个高阶自动驾驶芯片昇腾，其算力达到352TOPS。从硬件配备看，华为方案超越了特斯拉Model 3。

百度的造车专利在2019年迎来爆发式增长，其醉翁之意在于依靠高级别自动驾驶技术进行降维打击，实现数据闭环。

专利数据显示，L2到L4及其以上都有布局。其中L4级别及以上的无人驾驶领域发力最多，相关专利多达328条；L2级别的无人驾驶仅13条相关专利。

「百度的高精地图、AI算法、大数据都极具优势，其中（中国）高精地图优势明显，是连特斯拉都很难具备的能力」。汽车工业协会信息服务委员会秘书长朱伟华曾对媒体表示。

2020年3月，美国领先的市场研究机构Guidehouse Insights 旗下Navigant Research分析表明，百度已经与Waymo、福特的自动驾驶品牌、Cruise等同属第一梯队。

不过，软肋也很明显（或许其意也不在「新能源」）——三电和芯片专利储备不足。相比华为涉及发动机、驱动系统、散热系统、电池等多个环节和零部件的电动专利布局，百度显得「力不从心」。这恐怕也是百度选择拥有纯电动架构——SEA浩瀚智能进化体验架构的吉利作为联合造车方的原因。

百度的Robotaxi目前已经在三个城市开放（长沙、沧州、北京），但相比已经有车实际跑在祖国各地的特斯拉、造车新势力和传统车企来说，百度的技术方案仍然缺乏足够的现实场景数据来反哺算法。百度这次造车也是躬身入局，抓住落地契机。

第三，受到燃油车业务掣肘，传统企业远没有特斯拉灵活。主要专利和技术集中在电动车的制造经验与三电技术。

比亚迪已经将唐和秦做到了第二代，已经积累了宝贵的市场经验值。事实上，比亚迪在新能源汽车电池领域拥有大量专利技术，并且长期占据大量市场份额；电机关键技术在于主驱动电机，就技术掌握成熟度而言，比亚迪也有不少储备；至于电控系统专利，北汽新能源、吉利、奇瑞、比亚迪等也有储备。

眼下最大的挑战是如何向软件公司转型，否则遭遇强势合作方，传统车企可能从技术载体沦为供应商甚至代工。并不是每个车企都有能力养数千个软件工程师，国内车企一年研发费用几十亿元算是比较高了，这个数字也与互联网大厂研发投入无法比肩。

根据专利数据服务商智慧芽数据，小米自2012年起开始申请汽车相关专利，相关专利申请数量在2015年大幅增加，截止2020年年底，小米在这一领域累计申请858项专利，授权量为325件。

小米的汽车相关专利申请中，汽车零配件专利占比很低，主要集中在无线通信网络、电数字数据处理、数字信息传输、图像通信、交通控制系统、距离测量、导航等方面。这也是互联网企业擅长的相关领域，至于其他核心技术——比如三电、硬件芯片甚至生产和量产能力，基本空白，也不是单纯烧钱就能解决的问题。就现实条件而言，小米造车更大的可能性还是与传统车企合作。

另外，从价位来看，蔚来、理想、小鹏汽车并不便宜。虽然很多企业看到特斯拉成功，模仿其推出定价和形态类似的产品，但这些企业没有特斯拉的内在能力，并不能真正实现超越。擅长「性价比」的小米，或许会聚焦于相对较低的价格区间，构筑自身竞争力。

三 卡脖子的汽车芯片

最近，疫情导致全球芯片紧张，蔚来生产也因此被迫暂停5天。蔚来表示，半导体整体供应限制已经影响了公司2021年3月的产量。

目前国内的电动汽车品牌在整车控制器与三电集成技术方面大多可以做到自主可控，但三电零部件技术仍不成熟，更为关键的是汽车芯片问题，后者在自动驾驶技术的革新进化中始终扮演着关键角色。

去年年底就有消息指出，虽然自研芯片项目还未经董事会讨论，但李斌的意向已经很明确，正在思考最终架构。

自研芯片这条路并不好走。所需资金投入依据自研程度从10亿人民币到10亿美元不等，还不一定能研制出令企业满意的芯片。不过，仍挡不住车企自研的步伐。

对于新造车势力来说，两条腿走路可能更为稳妥——先采用供应商方案实现车型量产，同时也要建立自己的能力。除了可以巩固自身竞争优势，还可以降低造车成本、利于后期的资本运作。

相较蔚来的准备布局，零跑汽车去年10月已发布首款全国产化、具有完全自主知识产权的车规级AI智能驾驶芯片——凌芯01芯片。

对于传统车企而言，它们更希望通过自研芯片来建立属于自己的芯片供应链，将芯片供应的主动权抢回自己手中。

比亚迪从2003年就在芯片领域有所布局。据比亚迪官方披露，比亚迪半导体于2018年推出第一代8位车规级MCU芯片，2019年推出第一代32位车规级MCU芯片。此次芯片危机爆发，比亚迪不仅不受影响，甚至表示还有部分余量可以进行市场化运作。

除此之外，吉利、长城、北汽等多家自主车企都开始迈步走上芯片自主研发之路。

走在最前面的仍然是特斯拉。由于采用深度学习对摄像头数据进行解读，导致传统的计算机芯片负荷过大，市面产品并不能有效解决图形芯片效率不足的问题，特斯拉很早就迈向了FSD芯片。

在马斯克看来，如果拥有自我研发的人工智能硬件，计算能力的大大提高，也会提高系统的可靠性，汽车运行速度也会更快。公司甚至请来大神 Jim Keller主刀芯片设计。

与这些对手相比，百度芯片专利储备反而显得很不足，小米的汽车相关专利申请中也不见芯片踪影。对于曾折戟自研手机芯片的小米来说，如果打算自研，更高难度的车规级芯片无疑会是另一个极大挑战。