一、特斯拉的技术壁垒是什么？
特斯拉技术壁垒是：
持续进攻电池和芯片领域，不把鸡蛋放在一个篮子里，尤其是别人的篮子。
近日，松下出售了旗下持有的特斯拉全部股份。此举将为松下带来数十亿美元的资金，用于进行新的战略投资。当然松下也表示，将继续为特斯拉供应电动汽车电池。
松下清仓特斯拉的新闻背后，正反映出特斯拉对电池自主掌控的持续强化。由此引发供应链伙伴的持续不安，进而谋求调整。
正如此前国外媒体所分析的:“电动汽车行业已经从过度依赖集中供应链上吸取了一些宝贵的教训，特斯拉也不例外”。
而在上季度的财报电话会议上，马斯克就是表示，特斯拉在第一季度面临了一些供应链挑战，这一点团队处理得很好。同时表示，特斯拉计划在2022年，自己生产100GWh动力电池，2030年产能达到3TWh，不包括向合作伙伴松下、LG、宁德时代采购部分，电池将在德国柏林生产。
同时，针对汽车产业饱受缺芯冲击的档口，马斯克也毫不掩饰对自主芯片的关注和投入，此前就有报道称，特斯拉可能投资自己的芯片工厂，以避免未来类似的供应链挑战。
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有关自动驾驶，激光和视觉方案之争并不是最为关键，超级计算才是未来决算关键
提及到特斯拉的自动驾驶，产业各方立即反应的是激光和视觉方案之争。
但其实，正如特斯拉人工智能与自动驾驶视觉部门主管卡帕蒂所表示得，自动驾驶的关键核心，在于模拟人类的思维对现实场景的判断，基于海量数据对自动驾驶的神经网络进行训练。
而神经网络训练的核心支撑，在于背后的超级计算和强大算力支持。
为此，特斯拉已经在打造号称全球算力最强大的特斯拉超级计算机集群Dojo。
Dojo共有720个节点，由5760个321TFLOPS英伟达显卡组成，理论总算力达到1.8EFLOPS，读写速度为每秒1.6TB。按照一个节点设备20万美元的成本计算，光是硬件成本约为1.44亿美元。
在未来，利用Dojo，特斯拉将充分利用已经收集到的100万个视频数据，并对60亿个物体的距离、速度进行标注，将数据量达到1.5PB以上。
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超级工厂持续助力，卓越制造构成特斯拉隐形竞争力的另一基石。
如果说相比蔚来、小鹏、理想等造车新势力，乃至大众、丰田等传统车企，特斯拉最为隐形的优势，就在于其拥有的超级制造体系。
实际上，特斯拉超级制造工厂正在赢得全球产业的普遍关注和认可。
近日，美国媒体就报道，特斯拉Model 3被美国在线汽车销售服务商Cars.com评为2021年美国制造最多的汽车，这是16年来电动汽车首次位列榜首。
而欧洲媒体也在报道，电动汽车制造商特斯拉位于德州的超级工厂荣获“年度制造项目”奖。
德州超级工厂与特斯拉继内华达州超级工厂、纽约超级工厂、上海超级工厂和柏林超级工厂一起，构成特斯拉全球五大超级工厂体系。
正如大摩分析师分析的“不像iPhone出货那样，高度敏捷和精益本地化对汽车生产大好处。”显然，特斯拉的超级制造优势还在不断放大。
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从中国到欧洲，特斯拉持续构建全球最强大的充电网络。
对于当下的电动汽车消费环境，毫无疑问的最大痛点，就在于充电网络的覆盖性和密集性。
显然，特斯拉在此领域的投入同样野心勃勃，尤其是正在加快电动化的中国和欧洲两大市场，
6月22日，特斯拉宣布，其建成中国最长的超级充电路线，这条路线从东到西横跨4个时区，沿途一共有27个电动车充电站，全程5000公里。
二、人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
