如何理解動力電池與智能駕駛的萬億市值天花板
·新能源車出行靜態估值那麼高的情況下，為何像高瓴這樣的頂級資本還在加碼下注？
·如何理解目前的動力電池企業和智能駕駛企業的天花板，才能不流下格局小的眼淚？
本文將從樂觀預期入手，估算相關企業樂觀預期下遠期能達到的一個天花板的盈利級別。當然，由於每個人都有自己的預期。各位讀者也可以根據自己的判斷，調整相關假設參數動手算一算。不過大家要知道這是一個樂觀預期，僅供估算盈虧比用。實際上汽車行業銷量的週期性不小，一旦銷量和滲透率提升不及預期，在估值過高的情況下，股價可能收穫腰斬以上級別的調整，永遠不要忘了在便宜的時候買好公司。
由於作者並非行業從業者，對相關數據上可能存在誤差，望各位指正。
須知數據：
2020世界汽車年銷量約7800萬台，中國年銷量約2500萬台保有量3.8億(汽車2.8億)。2020年新能源車銷量136.7萬輛全球第一。2021H1中汽協新註冊登記新能源車110萬輛接近去年去年同比增234%，保有量603萬輛佔比2.1%，純電493萬輛。同時國外以歐洲為代表新能源車銷量增速也是高速增長。
智能汽車趨勢已經很明顯了。
01 動力電池類比智能機的處理器，但有周期性
分析行業之前我們先毛估估動力電池世界龍頭樂觀預期的盈利級別：
【遠期30%滲透率】
5000以上單車電池利潤*7800萬輛*30%滲透率*30%市佔率=351億以上利潤
【遠期50%滲透率】
5000以上單車電池利潤*7800萬輛*50滲透率*30%市佔率=585億以上利潤
從樂觀預期看，這樣的利潤級別給20倍以上的估值至少也要對應1.17萬億市值(以目前的市值看給的估值倍數很高，高瓴減持有道理的)，只不過可能存在一定的週期性。
悲觀就不預期了，隨着動力電池企業增加，原材料漲價產能過剩的時候應該週期性很明顯。
產能規劃不保守
據不完全統計，國內動力電池企業規劃產能如下(實際更多)。總共規劃了1150Gwh，大約5年後對應1610萬中等新能源車，對應全球20%的新能源車滲透率。如果算上國外大約1820Gwh，對應2548輛中等新能源車，對應全球32%新能源車滲透率。當然，這個滲透率是不考慮汽車銷量增長。
02 動力電池有技術路線風險，強者恆強但地位可能會變
動力電池企業有兩種死法：
1、賭錯技術路線；
2、財務報表不好。
現有以鋰電池為代表的動力電池技術其底層基本都是基於化學原理，要從技術層面造出動力電池從技術上來説難度並不是很大。長期的研發投入能夠打破老技術路徑的專利壁壘。
每次出現新的技術路徑大家都會再一次處於同一起跑線。這也造成了彎道超車的可能。而一旦賭錯了技術路徑，大概率就直接破產了。
比如曾經的動力電池龍頭。
AESC在14年的時候是僅次於松下的動力電池企業，錳酸鋰才是當時的主流技術路線。在14年的時候LG錳酸鋰的佔比也高達70%。
但隨着技術的不停迭代，車廠們發現錳酸鋰電池不適合放在高速乘用車上。於是這條技術路徑便被拋棄，LG憑藉多技術路線均衡佈局，成功穿越週期。而AESC卻對技術佈局不夠均衡，最後倒下了。
還有財務狀況不好破產的，沃特瑪是中國排行第三的動力電池企業，當年沃特瑪主攻磷酸鐵鋰電池，酸鐵鋰電池因為退補的原因，銷量下降的很厲害。而沃特瑪在之前舉債融資擴建的產能，一下子就沒了市場，最後資金鍊斷裂而宣佈破產。曾經的電池龍頭A123的死法也和沃特瑪是如出一轍，A123也是磷酸鐵鋰電池的龍頭企業，與通用、寶馬等主流車企建立了供應關係。但若減去政府的補貼，會發現A123一直在虧損。鉅額資金的投入，又碰上08年全球金融危機需求不振，財務不健康的A123也沒撐到磷酸鐵鋰的再次爆發。
我們發現像寧德時代、LG這種穿越週期的龍頭企業都是不斷保持一定研發投入，並且均衡佈局各個技術路線的。
由此我們可以看出不斷保持研發投入，技術路徑綜合佈局的企業才能更好的規避技術路徑的迭代的風險。
所以以史為鑑，動力電池企業滿足以下2個條件的能大概率長期待在牌桌上，但排名會變化：
1、今年磷酸鐵鋰的再崛起表明除了續航，安全與性價比(包括技術路線對應的上游價格)也是重要追求目標，不能唯性能論。所以相關企業必須多技術路線全佈局，保持長期持續的高研發投入。未來安全的純固態電池，蜂巢能源的無鈷鎳錳酸鋰電池、氫燃料電池、三元鋰電池、磷酸鐵鋰電池等在中高等級別的車型上都會同台競爭。所以高研發投入且國際人才必須到位才能保證霸主地位。
2、A123、沃特瑪的破產警示動力電池企業必須：現金流充沛，財務狀況健康。
03 短期可能限制於上游資源
目前，我國對鋰、鈷、鎳等動力電池上游關鍵原料的掌控力有限，屬於緊缺的狀態。
目前我國鋰電池上游資源依賴進口，低成本的鋰礦都分佈在智利、澳大利亞和美國等國家。我國70%的鋰礦都需要進口。而三元鋰電池需求的鈷、鎳也同樣如此。
今年以來碳酸鋰價格已從去年低點的3.8萬/噸上漲至9萬元/噸。深層原因是因為我國鋰、鈷等上游資源無法完全自供。而隨着動力電池的產能快速擴張，未來關鍵原料可能由於不是完全掌握在自己手裏，短期無法跟上產能擴張節奏。以國內鋰資源龍頭贛鋒鋰業為例，大量佈局海外鋰礦，未來雖然規劃了20萬噸以上碳酸鋰產能，但由於開發權和政治原因相關開發很容易不及預期。國內1150Gwh規劃產能大約對應69萬噸碳酸鋰，2025年國內相關企業合計112萬噸以上規劃如果順利落地長期看是可以滿足，但實際上和資源相關的就很容易碰到政治和利益衝突的特殊情況。
至於電解液和六氟大約對應138萬噸電解液和16萬噸六氟，此處不展開。
04 至於智能駕駛
當前智能駕駛大規模使用的視覺和激光SLAM等智能算法，硬件上對算力需求也不小。考慮到這類算法需要海量的數據，所以從競爭的角度看，如何獲得更多數據量和裝機量很重要。對於像長城汽車這類銷量居前的整車廠是比較有利的。
從需求的角度看，智能駕駛是解決出行中最繁瑣的司機這一環節。功能型很強，如果順利升級到L5和目前的其他服務存在本質性區別。對比車險金額，拍腦袋想願意為年駕駛年付費3000元以上的概率是不小的。因為智能駕駛在緊急停車這類安全方面很容易做得比人好，至於更智能的駕駛體驗可以期待技術成熟。百度已經給自己標上了L4級別的智能駕駛。我們認為從主打安全的角度看，未來大規模上機概率不小。
毛估估智能駕駛國內龍頭樂觀預期的盈利級別：
商業模式上看，智能駕駛是類SaaS的商業模式，這種商業模式非常好。擴張的邊際成本不高，可以給很高的估值。又由於出行數據有敏感性，可以假設智能駕駛侷限於本國。
遠期智能駕駛30%替換後的盈利級別：
【遠期智能駕駛30%滲透率】：
2.8億汽車保有量*30%滲透率*3000元年費*30%市佔率=756億
以類SaaS這樣的商業模式給30倍的估值也是可能的，也對應2.268萬億以上市值。