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新冠疫情爆发之后，中国加大了推进“新基建”的决心和投入。

国家发展改革委把“新基建”圈定为信息、融合、创新基础设施三个方面，涵盖5G、物联网、工业互联网、卫星互联网、人工智能、云计算、数据中心、智能计算中心、智能交通基础设施、智慧能源基础设施等领域。

当中国形成一个完整的产业链条，并且拥有一张高效的流转网之后，“新基建”能够在此基础上更好地进行全局调度，并按供需关系来指导生产、运送与消费，让已有的生产要素与流转网络效率更高。另一方面，“新基建”会带动相关领域的技术的发展。

一、“新基建”如何全局配置、调动供需关系与能源？

以能源行业为例。近年来，中国在原油方面所面临的压力与日俱增。2017年中国开始超越了美国与日本，成为全球第一大原油进口国。而且，中国的原油进口量仍然在增长，从2017年的4.2亿吨上升为2019年的5.06亿吨。

汽油是石油炼制的最主要产品之一，产出率约为石油的25%。这意味着1吨原油能产出0.25吨汽油。如此测算，将今天进口的原油全都炼成汽油，也只能生产出1亿吨出头的汽油。这几乎等同于甚至略微超过我们当下的汽油消费量了。依据中国石油和化学工业联合会的报告，2019年中国汽油表观消费量（当年产量加上净进口量）约为1.25亿吨。

能源结构面临挑战的同时，中国的汽车消费却有很大的提升空间。2019年，中国的汽车保有量超过2.6亿量，千人汽车拥有量为173。如果在未来的几年中，中国的千人汽车拥有量翻两番，发展到接近日本的水平（千人汽车拥有量是591），那么中国的汽油产量缺口将是巨大的。

这也可以部分解释为什么新能源车的落地与推广会得到鼓励。

说到这里，我们也就能理解“特高压”这个看起来和大部分人都不太相关的方向被纳入“新基建”的意义。

特高压是指电压等级在交流1000千伏及以上和直流±800千伏及以上的输电技术，具有输送距离远、容量大、损耗低和效率高等优势。组织建设世界上第一个±800千伏直流输电工程的中国工程院院士李立浧2018年接受《经济参考报》采访时表示：“特高压±800千伏直流输电项目的输送容量是±500千伏直流工程的2、3倍，经济输送距离提高到2-2.5倍，运行可靠性提高了8倍，单位输送距离损耗降低45%，单位容量线路走廊占地减小30%，单位容量造价降低28%。”

接下来，我们通过两个场景比较一下特高压与传统汽油资源调度的效率差别。

汽油的消费循环路径如下：因为产能不足，我们主要从国外进口原油，再把原油运到不同的港口，就近炼成汽油，然后运到一定范围内的加油站，售卖给汽油车。如果发展新能源车并用特高压来输电，整个过程就大不相同。不论风力、水力还是太阳能，当它们完成发电且发电的过程被数字化，接下来就可以用特高压将其输送到各个充电站，效率高，损耗低。

此外，伴随着物联网、云计算、人工智能、工业物联网等“新基建”的发展，所有跟供需、生产状况的信息能够被聚集起来，产业链条里“整体的供需关系”也能被描绘出来，包括谁生产什么、生产多少、应该去到哪里。作为结果，“新基建”可以像一个调度系统一样，指导供需、生产、运输等各个环节。

具体到新能源车市场，特高压改变了能源的形态，让电力的供应与输送更智能化，与此同时，和IOT、数据有关的“新基建”使得实时掌握不同区域在不同时间段的用电量并及时按需调配成为可能。长远看，它还能解决能源需求和能源分布不平衡的问题，并推动新能源汽车产业的发展。

二、“新基建”将如何带动关键技术的发展？

探讨了新基建的全局调度能力之后，我们再来看“新基建”如何带动关键技术的发展。

从前两轮基础设施建设的发展经验来看，虽然这些大的基建投资在当时颇有争议，但是往后看，它们在那个节点发生，对下一波或者下一个10年的增长起到了较大作用。从结果看，当基础设施建成之后，那些与之相关且是经济发展亟需的技术和应用就容易被结合到产业链里。

1990年代我们发展化工行业时，不一定能够完全预料到精细化工产业的蓬勃发展，又或者说中国化工产业对电子电器与汽车行业的带动作用。

2008年中国加快建设高铁、地铁等基础设施之前，或许没有那么大体量的城际网络交通需求。但是当高铁这类基础设施建成，人们逐渐习惯并依赖这种运输工具。当它运输了足够多的商品和人员，高铁网络的规模化经济效应就得以显现。高铁在中国的起飞，也推动了高压线路、轨道交通技术的进步。

“新基建”可能也会通过类似的方式影响关联技术与关键技术节点的发展。以5G为例，可以想见，跟5G相关的所有的技术与应用，都会迎来大幅增长。

应用侧，我们看到5G通讯及相关技术的发展推动了包括直播、视频会议、交通运营监控、农业物联网等的广泛应用。应用增长背后，相关的数据会随之大规模增长，人工智能、云计算、数据中心也会得到相应的发展。技术侧，5G基站会用到基带芯片、FPGA芯片、光通信芯片，5G的发展将给芯片产业带来大量新增需求。

再举一个例子。随着5G基站建设的进一步提速，储能电池行业也迎来发展契机。依据工信部的数据，截至2020年3月底，全国已建成5G基站19.8万个。在新基建浪潮的推动下，三大运营商计划于2020年建50万个5G基站。

为了保证5G通信设备能够稳定使用，宏基站通常会储备3-4h的储能电量。根据《中国能源报》的报道：“与4G基站相比，5G基站能耗翻倍增长，且呈现小型化、轻型化趋势，需要能量密度更高的储能系统，对电源系统也提出扩容升级要求。”

未来，基站建设对于储能电池的需求可能比新能源汽车对于动力电池的需求还大。根据高工产研锂电研究所（GGII）数据统计，截至2019年底，中国动力电池出货量为71GWh，同比增长9.4%，储能锂电池出货量为3.8GWh，同比增长26.7%。东方证券分析，5G基站对于储能电池总需求高达161GWh，其中2020年新增14.4GWh。

5G基站对储能的需求会使很多企业受益，其中包括峰瑞资本投资的固态锂电池研发厂商清陶发展，其在2018年建成全国首条固态锂电池产线，目前已经在国内率先实现固态锂电池量产。

三、新基建能够带动的经济体量有多大，这个体量是否能对中国现在的经济体量形成足够的刺激？

正如我们在前文讨论的，新基建能够让已有的产业链条、流转网络的效率更高。所以，把新基建的一个特定方向，指向产业链条/流通环节的相关环节，两者的连线基本上都将是未来十年里比较大的机会。

除了前面提到的特高压+新能源车，大数据+医疗、人工智能+金融、人工智能+物流……但凡新基建与产业结构当中的一个体量足够大的环节相联系，都蕴藏着巨大的创新机会。

那么，新基建能够带动的经济体量究竟有多大？这个体量是否能对中国现在的经济体量形成足够的刺激？新基建能够带动的经济体量主要分为两个方面，一是新基建带动的投资规模，二是新基建帮助产业链或者流通环节提高效率之后，所提升的这部分的经济体量。

首先来看新基建带动的投资规模。中国电子信息产业发展研究院在今年3月发布的《“新基建”发展白皮书》中预计，到2025年，新基建直接投资将达10万亿元左右，带动投资累积或超17万亿元。相当于2019年中国GDP总量（99.08万亿）的10%到17%。

3月27日，新京报统计了26个省份50万亿的投资版图，发现“新基建”成为各大城市建设热点。仅广东、北京、河南、江西、上海、江苏这六省与直辖市，就有444个“新基建”相关项目，占它们公布的投资项目总数的13.7%。其中上海50个“新基建”项目占其项目总量比重最大，占比为32.9%；江苏63个“新基建”项目占其项目总量的26.2%。

再来看新基建帮助产业链环节提高效率之后，所提升的这部分的经济体量。仅以5G一个领域为例。早在2018年，工信部通信科委常务副主任韦乐平就在演讲时表示，在5G时代，最受益的11个行业包括基建、农业、金融、零售、公共安全、公用事业、交通、传媒和游戏健康、制造及汽车行业，而5G带动的产业系数将达到4万亿级。

我们也可以来看看特斯拉的Model3车型如果国产化率达到100%，将为中国带来多大的经济效应。根据国联证券发布的研报，Model3的国产化的供应商主要集中在车身底盘内外饰领域，这部分大约占总成本的20%，而三电（电池、电驱、电控）、汽车电子的成本占比分别为50%、30%。

目前Model3在官网的三款车型平均售价约为34.5万。特斯拉2020年一季度汽车业务的毛利率为25.5%，粗略地估计，每辆Model3成本大约为25.7万。特斯拉上海超级工厂预计年产20万辆Model3，那么Model3的年生产成本大约为447亿（25.7万每辆成本乘以20万年产量）。

假如特斯拉Model3完全国产化，那意味着占成本比大头的人工智能芯片、电机、电机控制器、电池管理系统等核心零部件也都在中国完成生产。这等同于中国所产的零部件在总成本中的占比大约从20%提高到100%。结果是，Model3一年大约将会为中国带动357.6亿的经济效应（447亿乘以增加的80%成本占比）。

300多亿只是特斯拉Model3这一条生产线可能为中国带动的经济效应。毫无疑问，未来新基建将作用于产业链的更多环节，其所带来的产值有极大的想象空间。

综合来看，当新基建完成之后，预计中国会成为全球最高效的供应链网络。因为中国既有全球最大最全的供应链，并且有望成为全球最大单一消费市场，还有低成本高效的物流网络，再加上全局高效地调度流转网络与产业链当中的各个环节，其他国家较难与中国具备相同的优势。

电线选型中的多芯和多股，这个芯和股是什么样的概念，经常搞错

“芯”指的是多芯电缆中的一个导线单位，它由导线（单股或多股）、绝缘包覆层、加强层等等构成。换句话说，多芯电缆中的任意一个“芯”都是一条完整的绝缘导线。

“股”指的是导线中的导体金属丝（铜丝或铝丝）。“单股”的意思是导线中只有1根导体金属丝，多股指导线中有很多根导体金属丝，除非特殊导线，这些金属丝之间是互不绝缘的。它们是裸铜丝或裸铝丝，在绝缘皮中平行或绞合在一起。

当然，目前有很多厂商会把“多股线”说成“多芯线”，这种表达是不正规的。要区别这两者，只需要问他“芯数”或“多少芯”就明白了。因为多股线至少有7股，一般多达十几股甚至几十股、几百股。而一般电力电缆只有3、4或5芯，用于远程控制的多芯信号电缆才可能有超过7根的芯线。比如，一般超5类以太网网线是8芯电缆，每根芯线都是单股绝缘导线，它们分4组，每组两根，互相绞合（双绞线）。

同一行业的两只股票都不错，该怎么买

你说的同一行业的两只股票都不错，是指的什么？现在的业绩还是未来的增长趋势？技术形态还是基本面？

你首先问2只都买入，还是只选一只买入？如果你只有20万以内的资金，那么，就买1只就好了。我想大部分散户投资者的资金量都在20万左右或者以下，那就别买多了，买多了你照顾不过来啊。

如果是两只个股是同一行业，K线形态也都是向好的趋势，选哪一只买呢？

我认为，要考虑以下几点

1、选强不选弱

所谓的强，就是走势要强于大盘，涨势要强于另一只个股。股市中素有强者恒强的个股，这是资金流入的一个标志。

2、选盘子小的

两只个股比较，选择盘子较小的那只。盘子小，需要的资金总量就会小一些。一般情况下，中小盘的要比大盘的走势更强一些。

3、选成交量持续放大的

成交量放大，代表资金的流入，股价是靠成交量推动的，只有资金的持续介入，才会推动股价的上升。

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看股票用什么笔记本电脑

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一只值得投资的好股票由被发现，分析，研究，投资的过程是怎样的

I.如何做研究？

邓总提出：需要经历由少到多，再由多到少的过程。

这里的路径是：1.建立对行业的整体认知2.提炼总结行业的特性

钱真理的感受：

很多人其实有兴趣去了解一个行业，即可能做了第一步，但往往在提炼行业特性这一点上做的极其不够。

过往在钱真理的文章中，我们也做了一些总结，其实是试图将行业特性总结给大家，比如白酒行业（酒精行业总结：何时是一个好的买点？），我们曾用：地域性强，护城河高（历史积淀+心智占领），高毛利去概括这个行业，但钱真理深知，我们的理解是局限的，我们也十分期待与优秀的人交流。

行业涵盖：钱真理认为，每个人都应博览群书，先了解每个行业，再找到自己所擅长的，也即是邓总所说的'经历由少到多，再由多到少'。

试问大家：全世界一共分十个大行业（能源，金融，非必须消费品，必须消费品，材料，科技，医疗保健，工业，通讯，公共事业），里面分48个子行业，你了解几个呢？

II.研究框架的问题

邓总说自己赚的钱是‘深度研究后,从市场认知偏差中发掘大机会’，这里其实的基础就是'深度研究'后，你对行业的深刻理解带来的回报。

什么才是深度研究呢？钱真理认为必须建立在一个好的研究框架下。

不妨来研究下邓总对汽车的研究，试图找寻他的研究框架。钱真理是认为邓总主要从三个维度去考虑：

对中国汽车行业的深刻认识：这里面分两个坐标对照，一个是中国自己汽车工业的发展史，一个是参照对比国外的汽车工业发展史。

通过真正了解这个产业的发展，邓总的两个论点发人深省：1.以周转率来观察，整车行业实质是轻资产。2.中国的汽车产业从高毛利率低周转率高价格的盈利模式，转向了合理毛利率超高周转率高生产率的经营模式。

对汽车行业产业链的深刻认识：这个其实解决了一个标的的问题。汽车行业选哪一块？

邓总言简意赅的说：整车厂是整个行业的核心，是整个产业链条的分配者。

这句话后面的研究，我想不必累赘，但这样研究产业链的逻辑其实是自古以来通用的，就像洛克菲勒当年进入石油行业，他为什么选择炼油厂，我想道理是想通的。

同时，邓总对整车厂商的市场格局也是看的十分透彻，他总结道：

汽车行业的坏处是竞争结构问题，战场的胜者没有确定，并且参与者太多，中国整车企业目前还不具备竞争优势；好处是行业足够大，市场还在增长，未到达渗透率见顶的阶段，市场有空间，行业回报高。

对交易对手的深刻认识：这里就是发现了交易对手与自己的认知偏差。以邓总这次投资汽车行业为例，他发现其交易对手对汽车行业的认知是：

一是因为在中国没有优势的自主整车企业，二是简单地认为这是一个属性很差的周期性行业。

这与其所理解的出现了认知偏差，而国产车最近的爆发也恰恰证明了邓总的看法是正确的。

这样的研究框架值得我们学习。

III.如何做积累？

关于如何做积累，邓总说道：

如果真的看到好的行业好的公司，就记录下来，隔段时间拿出来看一下。这是最有效的研究方法，让你过去投入的时间在未来有价值。同时，把时间更多花在增长型行业、体量大的行业上，是投入产出比相对高的做法。

对这一点，其实是要求持续不断的投入,并且等待机会。

就像很多人说巴菲特做投资感觉像拍脑袋，因为他有些投资决策都是几分钟就做出，但其实，巴菲特观察一个行业，一家公司往往是持续跟踪数十年，这也是他为何在1988年才买入这家他从小就开始跟踪的企业