中国为什么一定要搞新基建？到2030年你就都明白了( 十 )
， 因为美国只有3亿多人 ， 其中50%是劳动力 ， 也就是说大概有1.6亿的劳动力 。 而我们仅高等教育毕业生就1.6亿左右 ， 此外我们还有约4亿的产业工人 。
所以说这个特殊性其他国家一时半会儿是复制不了的 。
其实还有一个特殊性 ， 大家讨论国际政策时 ， 说美国的产业空心化来自于三四十年前做的产业战略规划 ， 这件事当时有错吗？不一定有错 ， 因为在当时的产业规划过程中 ， 把低劳动力、低附加值的劳动力都转移出去 ， 不一定有太大的问题 。
但是你会发现 ， 今天的技术应用核心大部分发生在了产业中 。 换句话来讲 ， 我们投资行业在5年以前 ， 认为最热、最时髦、最难做的技术是自动驾驶 。
很多厉害的人都去做了自动驾驶 。 5年过后 ， 所有人都知道了 ， 在自动驾驶中有一个非常重要的前提是 ， 所有做自动驾驶算法和数据的公司必须跟造车的公司合作 ， 你得先把这些东西放在车上 ， 且有足够大的市场 ， 有人愿意买这个车来开 ， 然后才能开始去循环使用和调教这些算法 ， 使得你靠近自动驾驶这条路线 。
如此来看 ， 你会发现 ， 全世界认为最牛的技术 ， 最后的结果是必须要跟造车的企业结合才有用 。
那30年前为什么不是这样呢？
因为30年前、40年前代表生产力最高效率 ， 也就是今天代表美国市值前10名当中的大部分企业是什么？是信息技术企业 ， 是微软、谷歌、亚马逊、Facebook这些 ， 做的是纯信息效率和软件层次的技术和提高 。
言下之意 ， 它们不是自动驾驶 ， 而是做提高信息效率和信息传递、处理技术 ， 单独构成一个巨大无比的公司 。 这与你看到大部分的技术需要跟产业结构结合 ， 从而提高生产效率 ， 是最大的差别 。
所以机器人也好 ， 自动化也好 ， 甚至是5G当中的一些应用等相关的事情也好 ， 它可能都需要跟产业结合 ， 需要跟实体结合 ， 才开始有效率 。 这时有实体 ， 且赶上了这个特定的时间段 ， 就变得极其重要 。
所以说 ， 不是因为中国要做这件事 ， 这个结构才有用 。 是因为凑巧我们走到了今天这个时间节点上 ， 凑巧这些新的技术应用 ， 含芯片在内 ， 这些新的技术应用都是为了解决具体产业的整个效率提升 ， 或者跟产业结合之后的效率提升 ， 而不是纯粹的信息效率本身 。
如果你现在要做自动驾驶这个技术应用 ， 最重要的事情就是你一定要有愿意跟你合作的造车的人在你边上 ， 此外最好还有足够多愿意买车的人在你边上 ， 这样你才能把自动驾驶迭代更快 。
这是非常特殊的 ， 是正好碰到这个时间节点才发生的 。 以前发生过的事情并不一定都是这样 ， 只是在今天来看是这样 。
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我们举了几个简单的例子 ， 如果我们只讲新能源汽车 ， 从2014年开始中国变成了全球最大的新能源汽车市场 。 事实上 ， 我们的汽车从2009年开始就成为全球最大的单一汽车市场 ， 只不过从2009年到2014年最大的不同是我们换了个跑道 ， 我们从燃油发动机换到了电池 。 电池的核心技术是正极、负极、隔膜和电解液 。
中国在非常短的时间之内 ， 多件事都变成了全球第一 ， 除此之外 ， 我们电池还变成了全球第一 。 但是由于受疫情影响 ， 在一季度的时 ， 宁德时代第一次从第一的位置降到第二的位置 ， LGChem变成了第一 。
在过去的三年里 ， 宁德时代都是第一名 ， 比亚迪是第三或第四名 。 电池、电机和电控这三个东西加起来 ， 占了汽车成本的70~75% 。
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