在45天之前，中國疫情還在膠著的時候，IMF就試圖評估可能造成的經濟影響，提出儘早給出對世界經濟的評估報告。但疫情在全球200多個國家蔓延，波及幾乎所有國家（只有幾個太平洋島國和經濟不發達的國家暫時倖免），這份報告成了無法完成的任務。2020年全球經濟衰退板上釘釘，是否會導致大蕭條，則有爭議（大概率不會）。
目前中國已經奪取了控制疫情的偉大勝利，實現了所有地區的復工復產，但中國與全球經濟聯繫是如此的密切，以至於無法獨善其身。一季度工業生產估計-6%左右，而二季度可能實現正增長，但上半年的正增長則有難度。
如果外貿繼續倚重的話，重啟內需成了唯一選擇。這是國家層面必須關注的內容。3月4日，中共中央政治局常委會會議提出基於科技的基礎設施建設，即“新基建”。包括5G基建、特高壓、城際軌道、充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七大板塊。
“新基建”不是新概念，2018年就已提出。但今年則以完全不同的力度進入實施階段。25個省市項目計劃加起來，可能有34-40萬億元之巨。但這是多年投資的總和，而且不是都由政府出資。眾多產業都希望從新基建中分一杯羹。
汽車產業更是迫切。經歷了連續兩年的負增長後，汽車市場今年負增長几成定局。在急於參與“新基建”之前，不妨思考幾個問題。
直接補貼消費端，不是好辦法
首先是消費冷啟動的問題。汽車產業的本質是終端消費，這一點上和快消品、服裝鞋帽、食品沒有任何區別。新基建啟動的是內需，傳導到消費端，時間比較長，汽車行業如何獲益？
上一輪經濟週期，以2008年美國金融危機為標籤。美國持續5年的QE和中國的4萬億基建，固然拯救了流動性（並有通脹和過度投機），但擴張週期持續太短，表明大規模擴表的邊際效應急劇縮短。
這一次，美國使出老法寶，且變本加厲。不但利率降為零，而且QE無限量（雖然更多是姿態）。這表明貨幣政策已經走向終結。2萬億的中小企業救助和消費者保障計劃，無法解決疫情導致的消費停滯問題。
中國的情況稍好。政府有兩個選擇，一個是直接介入消費（減稅、發放消費券、低保救助），另一個是加強國家資本投資，向消費滲透。
對於汽車來說，3月31日的政策就屬於典型的消費介入政策。新能源減免購置稅和補貼延長兩年、獎勵淘汰國三柴油貨車、將二手車增值稅降至0.5%。
雖然此舉打亂了新能源政策逐步退出的節奏，但從中央到地方都很清楚，越是直接的政策，越是效果不彰。原因很簡單，中國市場太大，財政負擔牽制的央補，難以對消費決策構成決定性影響力。
這種“撒胡椒麵”試圖直接啟動消費的手段，被證明越來越低效。特別是汽車這種耐用品消費，靠一點利益“誘”，或者靠政策“擠”，手段都已窮盡，玩不出新花樣。除非靠汽車產業本身創造出新價值。這就要落在新基建上。
雖然學術界對新基建頗有微詞，諸如“畫餅充飢”、“不如把錢直接發給老百姓”、“短期看不見效益”等等不一而足。
似乎有點道理。但是，始終要明白一點，我們不是美國，沒辦法僅有金融手段就撬動經濟重啟（美國的產業空心化也讓他不能選擇大建設）。至於給老百姓直接發錢，理想很美好，現實很骨感。我們人口14億，發少了，隔靴搔癢；發多了，財政受不了。
不管新基建、老基建，只要建了，就能成為存量資產。這是多年來過窮日子攢下的經驗。如今龐大的工業基礎，如果當年吃乾花淨（譬如印度消費佔據GDP70%），哪裡來的起家本錢？而且，勞動力價格日益走高，越晚建越建不起。老基建如此，新基建也如是。
至於“短期不見效”，這是顯然的。5G並未挖掘出適當的價值。但如果不啟動基礎設施，就永遠等不到5G達到價值期待的那一天。
“新基建”提升汽車附加值
其次是“新基建”的關鍵節點，汽車行業到底能否抓住新機會？
5G、大數據、人工智能、工業互聯網有個共同“抓手”，就是建設“信息高速公路”基礎設施。讓數據暢行無阻跑起來，再想辦法增加數據的附加值。這是新基建的“關竅”。汽車必能從中受益。
汽車產業要發達，有兩條路。一個是增加銷量（包含服務）；另一個是增加價值（也包含服務）。現在尚未觸摸到人均收入天花板，反而先觸碰到城市資源（空間、環保、能源）的上線，增加銷量難以為繼。所以，增加價值，是唯一選擇。
“新四化”的核心就是讓汽車“數字化”。讓數據為汽車增值。除了代步，100多年來，人類第一次想出給汽車附加其他價值的點子，目前我們正站在“新價值”的門口。
數字增值的邏輯是清楚的。5G基礎建設給第一次數據提供了“G級”帶寬。使得對數據實時性要求最高的自動駕駛和“強AI”，也第一次有機會將算力部署在“雲端”。
眾所周知，在脫離報告中連續領先的谷歌旗下Waymo，和通用旗下Cruise，都採用“本地算力”，這是沒辦法的事，因為數據傳輸“卡脖子”。雲端算力顯然更強大，我們已經進入“10P算力”（1P=1024Tops ）時代。自動駕駛領域最先進的本地算力，當屬高通剛剛推出的Snapdragon Ride平臺，宣稱在130W功耗下達到700Tops算力。
不過後者尚未來得及被任何廠商採用（哪怕是做試驗）。即便如此，和雲端算力比起來，也有兩個數量級的差異，而當前AI核心其實就是算力。經過精心編排，16Tops算力的芯片，可以同時識別200個不同物體，1秒內處理上千張圖片。但是因算力限制，“深度學習”只能根據有限的、事先設定的模型來處理當前實景。如果算力上限提高到10P以上，完全可以實現“暴力計算”，無須依賴事先建模。
只有5G投入實際的“無縫”（結合邊緣雲）部署，雲端算力才能充當自動駕駛的決策核心。處於自動駕駛中的汽車，不會因為數據丟包而釀成大錯。
所以，5G、自動駕駛和AI，三者其實同處於一個鏈條。高等級自動駕駛實現後，整個社會的物流成本，將從當前人類GDP10%降至2%，實現價值的巨大躍升。而不僅是你週末郊外遊玩，開車省力那麼簡單。
長遠利益與即時報償
5年內，5G網絡投資直接投資1-1.5萬億元。而企業內部的網絡化信息化改造，另須5000億元。這將創造幾十萬工作崗位，而且是升級過的、屬於工程師而非農民工的中高級崗位。符合我國產業升級方向，也符合勞動者增加收入、增加消費能力的要求。
5G、自動駕駛雖然多年後才能看到實效，但投資驅動效應和相關勞動者收入提高，是即時性的。所以，通過“新基建”實現投資和消費“雙啟動”，是說得通的。這筆錢，不會大規模流入房地產和傳統基礎建設上。支出消費乘數將達到10以上。這是鼓吹“直接發錢”的經濟學家們看不到的。
而且，新基建不同於上一輪老基建，其投資者只有部分是國企背後的國家行為，而是相當一部分由私人企業承擔。後者將從數字新價值中獲得投資回報。這樣不會大規模增加政府債務（這是老基建被詬病最多之處）。
同時，老基建對GDP的直接拉動效應為1：1.5，那麼將產業數字增值算進去，拉動作用將達到1：5以上，後者效率更高。
現在中國的消費動能不足，是顯而易見的。互聯網滲透率與發達國家有差距，我們可以通過“數字中國”建設去彌補這個差距，同時挖掘出領先於發達國家的新價值（數字大帶寬本身就能帶來新價值）。
當這幾項新基建部署到位時，汽車生態將以不同於現在的面目出現。可能和我們預想的方向有出入，但數字附加的新價值，不論出現在能源端，還是在更深層次的綜合消費端，都不妨礙達成目標。何況，我們在這一進程中，能夠完整地享受到不同階段的收益，何樂而不為。
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