汽車產業投資機會梳理

03-28

理論上說，在談到這麼大的一個產業分析的時候，按照慣例，都是要在開篇的最前端先來大概描述下整個產業的宏觀的狀況，比如說近幾年一共賣出了多少量車，進口出口情況怎麼樣，地區分布怎麼樣，balabala。以上數據我都不知道，也不太感興趣，所以不寫。

直入主題

產業上下游劃分：

汽車產業有一個特殊的地方，劃分產業結構的時候要把提供整車相關的和提供零部件、服務類相關的項目分開來看。

目前市上用法比較多是分為前裝和後裝市場，如果把我的架構轉換過來理解的話，左邊整車部分是屬於前裝市場，有汽車廠商負責設計、生產、組裝、銷售；右邊的零件、服務類是屬於後裝，以及是服務消費者在購買時和購買後的內容。但因為有重疊部分，而且不易於理解，所以我還是重新調整了架構。

上游：屬於生產者的角色。

整車：

最常見的就是各傳統汽車品牌廠商，以及近幾年新興的汽車品牌，如Tesla、蔚來汽車等。

機會分析：

縱觀汽車產業歷史，誕生新汽車廠商品牌的機會有以下三類：

生產工藝改造：流水線、工業4.0；福特汽車
產品定位：舒適型、安全型、智能型；日本車注重舒適，歐洲車注重安全；
新技術（新能源、新駕駛方式）：低碳化、智能化；Tesla、蔚來汽車、威馬等；

而近幾年最活躍的，莫過於新能源汽車和無人駕駛技術了。但是要想參與到新品牌汽車廠商的投資，需要非常大的資金量（詳細參考Tesla、蔚來汽車的融資），而且周期非常長，因為整體新技術的落地應用還有很長的路。

機會總結：機會依然有很多，但是適合大資金量PE、汽車產業布局、大型互聯網企業（布局汽車數據化）進入。

固器件、軟體演算法：

智能硬體：後視鏡、導航儀、車載屏幕、行車記錄儀；

車體零件：傳統汽配廠；

TSP服務商（Telematics Service Provider，內容服務提供者）

自動駕駛ADAS（高級駕駛輔助系統）

圖像識別演算法

車道保持演算法

機會分析：

1、關於汽車的智能硬體目前有很多硬體（手機、穿戴）產商在盯著，但目前出手還不重，市場佔比也不高；主要是因為目前很多硬體產品需求還不硬，以及這些硬體提供的服務無法讓大家進入到汽車產業價值鏈條中。

2、傳統汽配產商，傳統業務，模式簡單健康，適合併購；

3、軟體/演算法服務：技術驅動，進入門檻較高，但基本都逃脫不了被軟體產商和互聯網企業收購。所以碰到靠譜的可以去投一手，再賣給上述公司。

數字化是汽車產業必然的趨勢，而且也是汽車產業中發揮巨大價值的超級節點，但是目前還沒有好的方法去推動，各類玩家都在嘗試，所以汽車智能硬體才這麼活躍，但因為上遊玩家封閉，讓這件事情發展速度特別的慢。

機會總結：政策推動、數字化趨勢、門檻高、無巨頭企業、高端玩家

中游：

機會分析：

汽車資訊/報價平台：汽車之家、易車網、門戶；目前機會不多，微信自媒體紅利期，讓一批做內容的起來了，但還沒有做到有效的商業轉化；

貿易：新車/二手車、自營/寄售、進口/出口；主要關注二手車，新車受到廠商和4S店影響，打不開口。

供應鏈金融：比較顯著的三種生態：一是，針對整車廠的配件供應鏈生態;二是，新車流通供應鏈生態;三是，後市場配件供應鏈生態。目前主要是由銀行及傳統金融服務公司提供，資金量大風險高。

零固件批發（B2B）：重塑供應鏈，線上平台、地面倉儲物流、供應商這三個構成，但目前模式主要有三類：垂直信息平台、電商平台、供應鏈服務平台。

（B2C）：自主進行汽車改裝維修的經驗較少，國內車主木器對車的認識和操作能力處於較低水平，而且汽車零配件SKU多達幾百萬種，沒有形成標準和準確的資料庫，在用戶群體和產品品類方面存在一定限制。

下游：消費者服務

保險：

主要由傳統保險公司推出，但我看好UBI（基於駕駛行為的保險），是一種基於車載自動診斷系統（OBD）設備記錄的行車數據（例如行駛里程、急轉彎、急剎車、加速度等）而設計的創新車險產品。

金融：，目前市場五類主要玩家

1、傳統汽車經營主體大力拓展業務板塊，金融業務成為晉級之道。

2、傳統銀行、租車公司、汽車媒體（如汽車之家）等涉足的汽車金融，依託自身業務，拓展金融服務。

3、綜合的互聯網公司，尤其是互聯網金融企業紛紛入場，與汽車廠商、汽車銷售平台等建立金融合作。

4、互聯網金融平台看到汽車消費的巨大潛力市場，逐漸開始垂直汽車領域，利用互聯網模式開發汽車金融產品。

5、SP（金融服務提供商）作為一個渠道幫資金方把金融服務帶給4S店等終端客戶，然後收取傭金。

維修保養（門店、預約式、上門式）、違章查詢、加油、停車工具，懶得說，已經掛了一大批，而且距離汽車產業交易鏈條太長，不看好；

機會總結：

1、美國新舊車比例是1：2，中國是2.8：1；2016年二手車電商滲透率約13%。二手車增量市場還很大，儘管已經有較大體量的公司在。

2、零固件傳統生產存在併購機會，電商平台看好B2B。行業SKU太大，需要進行數據標準化。

3、汽車保險有機會被技術創新取代；

4、汽車金融（包含供應鏈金融、消費金融）都會在汽車產業數據化之後才能出現特別大的新機會。如果沒有數據化的前提，拼的只能是性價比和市場運營能力。

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對整個產業進行簡單梳理，總結了一些個人對機會的看法，其實每一個分支都有非常多內容需要去討論，但也不能篇幅太長，所以只能簡單輸出結論，缺乏數據和事實舉例支撐。