在45天之前，中国疫情还在胶着的时候，IMF就试图评估可能造成的经济影响，提出尽早给出对世界经济的评估报告。但疫情在全球200多个国家蔓延，波及几乎所有国家（只有几个太平洋岛国和经济不发达的国家暂时幸免），这份报告成了无法完成的任务。2020年全球经济衰退板上钉钉，是否会导致大萧条，则有争议（大概率不会）。
目前中国已经夺取了控制疫情的伟大胜利，实现了所有地区的复工复产，但中国与全球经济联系是如此的密切，以至于无法独善其身。一季度工业生产估计-6%左右，而二季度可能实现正增长，但上半年的正增长则有难度。
如果外贸继续倚重的话，重启内需成了唯一选择。这是国家层面必须关注的内容。3月4日，中共中央政治局常委会会议提出基于科技的基础设施建设，即“新基建”。包括5G基建、特高压、城际轨道、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大板块。
“新基建”不是新概念，2018年就已提出。但今年则以完全不同的力度进入实施阶段。25个省市项目计划加起来，可能有34-40万亿元之巨。但这是多年投资的总和，而且不是都由政府出资。众多产业都希望从新基建中分一杯羹。
汽车产业更是迫切。经历了连续两年的负增长后，汽车市场今年负增长几成定局。在急于参与“新基建”之前，不妨思考几个问题。
首先是消费冷启动的问题。汽车产业的本质是终端消费，这一点上和快消品、服装鞋帽、食品没有任何区别。新基建启动的是内需，传导到消费端，时间比较长，汽车行业如何获益？
上一轮经济周期，以2008年美国金融危机为标签。美国持续5年的QE和中国的4万亿基建，固然拯救了流动性（并有通胀和过度投机），但扩张周期持续太短，表明大规模扩表的边际效应急剧缩短。
这一次，美国使出老法宝，且变本加厉。不但利率降为零，而且QE无限量（虽然更多是姿态）。这表明货币政策已经走向终结。2万亿的中小企业救助和消费者保障计划，无法解决疫情导致的消费停滞问题。
中国的情况稍好。政府有两个选择，一个是直接介入消费（减税、发放消费券、低保救助），另一个是加强国家资本投资，向消费渗透。
对于汽车来说，3月31日的政策就属于典型的消费介入政策。新能源减免购置税和补贴延长两年、奖励淘汰国三柴油货车、将二手车增值税降至0.5%。
虽然此举打乱了新能源政策逐步退出的节奏，但从中央到地方都很清楚，越是直接的政策，越是效果不彰。原因很简单，中国市场太大，财政负担牵制的央补，难以对消费决策构成决定性影响力。
这种“撒胡椒面”试图直接启动消费的手段，被证明越来越低效。特别是汽车这种耐用品消费，靠一点利益“诱”，或者靠政策“挤”，手段都已穷尽，玩不出新花样。除非靠汽车产业本身创造出新价值。这就要落在新基建上。
虽然学术界对新基建颇有微词，诸如“画饼充饥”、“不如把钱直接发给老百姓”、“短期看不见效益”等等不一而足。
似乎有点道理。但是，始终要明白一点，我们不是美国，没办法仅有金融手段就撬动经济重启（美国的产业空心化也让他不能选择大建设）。至于给老百姓直接发钱，理想很美好，现实很骨感。我们人口14亿，发少了，隔靴搔痒；发多了，财政受不了。
不管新基建、老基建，只要建了，就能成为存量资产。这是多年来过穷日子攒下的经验。如今庞大的工业基础，如果当年吃干花净（譬如印度消费占据GDP70%），哪里来的起家本钱？而且，劳动力价格日益走高，越晚建越建不起。老基建如此，新基建也如是。
至于“短期不见效”，这是显然的。5G并未挖掘出适当的价值。但如果不启动基础设施，就永远等不到5G达到价值期待的那一天。
其次是“新基建”的关键节点，汽车行业到底能否抓住新机会？
5G、大数据、人工智能、工业互联网有个共同“抓手”，就是建设“信息高速公路”基础设施。让数据畅行无阻跑起来，再想办法增加数据的附加值。这是新基建的“关窍”。汽车必能从中受益。
汽车产业要发达，有两条路。一个是增加销量（包含服务）；另一个是增加价值（也包含服务）。现在尚未触摸到人均收入天花板，反而先触碰到城市资源（空间、环保、能源）的上线，增加销量难以为继。所以，增加价值，是唯一选择。
“新四化”的核心就是让汽车“数字化”。让数据为汽车增值。除了代步，100多年来，人类第一次想出给汽车附加其他价值的点子，目前我们正站在“新价值”的门口。
数字增值的逻辑是清楚的。5G基础建设给第一次数据提供了“G级”带宽。使得对数据实时性要求最高的自动驾驶和“强AI”，也第一次有机会将算力部署在“云端”。
众所周知，在脱离报告中连续领先的谷歌旗下Waymo，和通用旗下Cruise，都采用“本地算力”，这是没办法的事，因为数据传输“卡脖子”。云端算力显然更强大，我们已经进入“10P算力”（1P=1024Tops ）时代。自动驾驶领域最先进的本地算力，当属高通刚刚推出的Snapdragon Ride平台，宣称在130W功耗下达到700Tops算力。
不过后者尚未来得及被任何厂商采用（哪怕是做试验）。即便如此，和云端算力比起来，也有两个数量级的差异，而当前AI核心其实就是算力。经过精心编排，16Tops算力的芯片，可以同时识别200个不同物体，1秒内处理上千张图片。但是因算力限制，“深度学习”只能根据有限的、事先设定的模型来处理当前实景。如果算力上限提高到10P以上，完全可以实现“暴力计算”，无须依赖事先建模。
只有5G投入实际的“无缝”（结合边缘云）部署，云端算力才能充当自动驾驶的决策核心。处于自动驾驶中的汽车，不会因为数据丢包而酿成大错。
所以，5G、自动驾驶和AI，三者其实同处于一个链条。高等级自动驾驶实现后，整个社会的物流成本，将从当前人类GDP10%降至2%，实现价值的巨大跃升。而不仅是你周末郊外游玩，开车省力那么简单。
5年内，5G网络投资直接投资1-1.5万亿元。而企业内部的网络化信息化改造，另须5000亿元。这将创造几十万工作岗位，而且是升级过的、属于工程师而非农民工的中高级岗位。符合我国产业升级方向，也符合劳动者增加收入、增加消费能力的要求。
5G、自动驾驶虽然多年后才能看到实效，但投资驱动效应和相关劳动者收入提高，是即时性的。所以，通过“新基建”实现投资和消费“双启动”，是说得通的。这笔钱，不会大规模流入房地产和传统基础建设上。支出消费乘数将达到10以上。这是鼓吹“直接发钱”的经济学家们看不到的。
而且，新基建不同于上一轮老基建，其投资者只有部分是国企背后的国家行为，而是相当一部分由私人企业承担。后者将从数字新价值中获得投资回报。这样不会大规模增加政府债务（这是老基建被诟病最多之处）。
同时，老基建对GDP的直接拉动效应为1：1.5，那么将产业数字增值算进去，拉动作用将达到1：5以上，后者效率更高。
现在中国的消费动能不足，是显而易见的。互联网渗透率与发达国家有差距，我们可以通过“数字中国”建设去弥补这个差距，同时挖掘出领先于发达国家的新价值（数字大带宽本身就能带来新价值）。
当这几项新基建部署到位时，汽车生态将以不同于现在的面目出现。可能和我们预想的方向有出入，但数字附加的新价值，不论出现在能源端，还是在更深层次的综合消费端，都不妨碍达成目标。何况，我们在这一进程中，能够完整地享受到不同阶段的收益，何乐而不为。
