[汽車之家 新能源] 超級播報，每周都有料。本周汽車圈最引人注目的焦點發生地球的另一半，隨著本周三美股開盤后，特斯拉股價一度漲幅至1000美元/股以上，且市值也進一步攀升。截止當日美股收盤前，特斯拉汽車的市值已經超越豐田汽車，坐上了全球汽車公司中的“頭把金交椅”。那么該公司能夠成為殿堂級的汽車企業，到底是因為時代的推波助瀾，還是由于馬斯克的神操作換來的豐碩成果？今天我們就借著這個話題跟大家一起聊聊特斯拉——這家看似“劍走偏鋒”，但又成功上位的車界新巨頭。
而特斯拉在本周不僅僅是在股價和市值方面表現的非常突出，在近日公布的5月新能源乘用車銷量榜單中，特斯拉的Model 3喜提“頭牌”，這也從另一個方面佐證了這個年輕品牌的強大。文章的后半部分，我們來回顧一下近期的新能源乘用車銷量，挖一挖其中的看點。
回顧今年特斯拉在股市中的表現，其市值一直在不斷增長中：2020 年 1 月初，特斯拉市值超越福特汽車和通用汽車的總和：2020 年 1 月底，特斯拉市值超越大眾汽車，成為全球市值第二高車企。之后僅用了5個月的時間，特斯拉的在本周三，也就是美國當地時間6月10日，再次迎來了一個里程碑事件——股票價格突破1000美元/股，且市值超越豐田汽車，成為全球市值最高的車企。
那么在一年前，被大量評估公司質疑，存在諸多問題，且股價一度從300多美元一股跌至176美元的車企，究竟如何做到咸魚翻身，乃至超越豐田的呢？其實，還是要從今年特斯拉的一系列重大決策說起。
2020年Q1的特斯拉財報會議上，當埃隆·馬斯克和特斯拉CFO宣布特斯拉下一代超級工廠Terafactory時，這一可能是持續影響新能源汽車行業的重大決策之一。而且，下一代的超級工廠，其產能要比現在的Gigafactory提升30倍。從工廠的命名中，其實就可以看出端倪。Gigafactory中的Giga來自電功單位 GWh（GigaWatt-hours），指以 100萬kWh為產能單位的超級電池工廠。Terafactory中的Tera，來自電工單位TWh（Tera Watt-hour），指以1億kWh為產能單位的超級電池工廠。很難想象，在未來這個新一代超級工廠建成之后，特斯拉是否已經建立起了龐大的“電動車帝國”。
其實，動力電池的產能問題，一直在困擾著特斯拉，使其不能迅速的擴張。同樣，也牽絆著該公司不能推出搭載更大容量動力電池的產品，比如接二連三跳票、延遲交付的純電動卡車Semi。畢竟，目前的動力電池產能，對于整個特斯拉產品線來說，也只有大約11天的庫存冗余。如果將搭載大容量動力電池的Semi投產，可能特斯拉的動力電池會出于供不應求的狀態，嚴重影響乘用車的下線量及交付量。這也就使得特斯拉對電池工廠的要求進一步提高，那么Terafactory的打造計劃，也就孕育而生了。當新一代的超級工廠建成后，特斯拉無疑將進入一個相對舒適的發展期。
此外，上海工廠投產以及德國柏林工廠的建設，也在影響著特斯拉在整個行業中的地位。在這個全球汽車行業不景氣、所有車企都在收縮的大環境下，該公司依然在擴張、在全球布局。今年5月特斯拉柏林工廠開工建設，6月上海工廠二期工程主體結構封頂，這樣毅然決然的快速布局決策，目前來說沒有任何一家車企在這樣做。縱觀該公司的全球化布局，位于歐洲大陸和亞洲大陸的這兩家工廠，無疑是兩顆非常重要的棋子。
那么在全球產能方面，目前完成產線擴張之后，美國加州工廠Model 3和Model Y的合計產能將達到50萬輛，Model S和Modle X產能為9萬輛，其美國工廠總產能是59萬輛。而上海工廠負責國產Model 3的一期工廠，年產能可以達到10-15萬輛；規劃生產國產Model Y的二期工廠，待2020年底完工后，同樣也能夠為特斯拉提供10-15萬輛的年產能。而德國柏林工廠預計將實現10-15萬輛Model Y的年產能。所以，在2022年特斯拉全球范圍內的3座工廠在“火力全開”的狀態下，將擁有超過100萬輛/年的產能，雖然與豐田汽車在全球產能方面還有著不小的差距，但是已經呈現出追趕的態勢。
還有就是在智能化方面，特別是自動駕駛業務，這一直是特斯拉的核心業務之一。而目前該公司在Autopilot上取得成果，要歸功于被譽為Autopilot靈魂人物的特斯拉人工智能高級總監Andrej Karpathy。由他統領研發的特斯拉Autopilot全棧式深度神經網絡，將軟件的實質進行了革命性的改變，使其成為一個像人一樣能夠“學習并使用工具”，而不再是僅僅通過已編寫好的程序進行條件判定的程序。
這對自動駕駛的安全性以及可靠性到底能夠產生多大的影響？在擁有深度神經網絡之前，自動駕駛系統不僅只能判定工程師編寫好的各種預設條件，還要依靠高精度地圖才能達成自動駕駛汽車運行的基礎條件，而高精度地圖的更新和維護又是一個成本極為高昂的投入。這就是導致汽車巨頭，如大眾和福特、奔馳與寶馬在自動駕駛領域聯盟的原因之一：依靠傳統的軟件工程路線打造自動駕駛，其綜合投入都大大超出了某一家公司能夠承擔的上線，行業巨頭也不例外。
