03新造车们的未来，量产是关键
因此，在寻找新增长点和主营业务之间，专注主营业务或才是“新造车们”未来发展的关键，而其中，量产问题也成为智能汽车领域的核心关注点，为什么这么说呢？
《智能相对论》翻到麦肯锡预测，在智能驾驶方面，中国有望成为全球第一的ADAS（高级驾驶辅助系统）市场；在自动驾驶方面，中国将会在2030年成为全球最大的自动驾驶市场，预计市场规模将在2025年达到3994亿元，复合年增长率为136．2％。
但对比“自动驾驶”的定义，在目前的“新造车”市场中，大多数车企的“自动驾驶”均集中在L3级别，而“蔚来事件”后，车企们更强调目前的技术为“辅助驾驶”而非“自动驾驶”，可见，即便是第一梯队的“蔚理鹏”，离“智能／自动驾驶”，还有一段距离。
而在《智能相对论》看来，即便不少车企纷纷发布关于自身“自动驾驶”技术的迭代和创新，比如从L3到L4的突破，但一旦 “新造车们”真正迈入了“智能／自动驾驶” 阶段，技术的角逐便会被量产的角逐所取代，仅停留在PPT阶段的“技术创新”意义不大，“技术化量产”才是更高维度的智能化汽车发展关键字。
那么，我们从三个维度来看一下，蔚来的未来，能否完成智能化汽车的量产任务，继续在智能车市场上厮杀？
首先看研发能力，这既包括新车型的研发能力，也包括智能技术在车型上的搭载。智能技术在车型上的搭载，最难的是要打通商业与技术的闭环。
因为简单的信息辅助，比如倒车雷达是无需与车辆控制系统有交互，但控制辅助类功能的实现，必然需要与车辆的控制系统直接交互，因此需要大量的数据来不断进行测试和调校。
小马智行总经理莫璐怡认为，自动驾驶是一个基于实践和大数据的创新性问题，这里的实践就是指真实的道路测试。
其分享了一个案例，小马智行正式落户广州前，其整个自动驾驶系统对雨天和水花处理能力是比较一般的，原因在于加州常年阳光明媚，没有太多雨天和水花的情景积累。
来到广州之后，在500天的运营时间里，就有一半以上时间经历了雨天，这让小马智行的自动驾驶系统处理雨天情景的能力得到了提升。
可见，对于自动驾驶技术的研发来说，数据至关重要，系统必须基于真实的驾驶数据，才能进行优化和不断迭代。因此，研发能力跟量产之间息息相关，因为量产意味着数据规模更大，而强大的数据规模，也意味着能进一步帮助智能驾驶技术的提升，深化企业的技术护城河。
目前来看，在一众“新造车中”，仅特斯拉能超前跑出，凭借其庞大的交付量，特斯拉目前已累积近50亿公里的数据，远远超越国内任何一家车企或造车系统。
因此《智能相对论》认为，在现阶段自动驾驶技术对国内新造车而言，更像是卖车亮点，而非真正的核心技术，因为缺乏海量数据的支撑，蔚来离“技术化量产”还有一段距离，接下来，除了自身技术的突破之外，能否实现多少产生“数据”的汽车销量，也会是关键。
再看交付规模。技术之于量产固然重要，但“造车能力”同样重要。目前，蔚来位于合肥的第二座制造基地已开工建设，园区初期投资500亿元，预计建成后整车年产能达100万辆。
不过，对比各大“新造车们”的产能实力，目前未来蔚来的交付规模只能说属于中下水平，甚至落后于第二梯队的威马汽车。
此外，大多“新造车”品牌都是选择自建工厂，而蔚来则是选择“合作制造＋核心零部件自主研发”的模式与江淮汽车进行合作。
蔚来在生产初期通过代工模式与江淮汽车进行合作，有效解决了建厂周期长、投资大、生产资质难获取的问题，也让蔚来成为“新造车”中最早实现上市开售的车企。
但随着其它品牌自建厂的成熟投入，蔚来在产能上或会落后于其它品牌。而且，相比起自建厂模式，代工模式对其生产线和供应链做不到完全掌控，产品的品质、品控、交付周期就只有依赖于代工厂来把握，在实际操作中就会产生各种各样的问题。
目前，蔚来在产能上有缺口，其ES8自上市开售后有近5个月无法批量交车，就已经暴露出交付节奏和产能难以按照预期节奏推进的窘境。为此，未来一两年蔚来自建的新工厂能否“交付规模”赋能多少，也是其未来“量产”能力的关键。
最后，看销售能力。
前端生产，后端销售，生产出来的汽车只有销售出去才能实现其价值。
据悉，蔚来将在2022年向市场投入三款全新车型，虽然具体车型的信息暂未公开，但可以想象的是，一直坚持高端策略的蔚来，要维护品牌和原有车主之前的关系，就不能贸然推出“低价车”来降低自身定位。
但随着蔚来整体车型在中低端领域的缺位，品牌已渐渐错失10－20万元的中低端市场，而以威马、哪吒为代表二梯队“新造车”则在这块市场迅速补位，且第一梯队的小鹏和特斯拉，在这个领域也有各自的产品，长远就来看，销售或会反而制约蔚来的量产能力。那时候，被拉下的会不会只有蔚来？
总的来说，随着智能电动车行业的发展，和消费者教育的逐渐成熟，“新造车们”终究要走上量产之路，而它们的量产能力，或将决定品牌能否“活下去”的关键。因此，上游的技术、中间的交付规模和下游的销售，都将至关重要。
“新造车”的挑战，才刚来到而已。
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