我所理解的百度的护城河。

来源：雪球网 时间：2023-04-11 10:36:48

4月初受邀有幸参与雪球组织的百度调研，期间参观了百度的展厅，试行了百度的Robotaxi，并参与了闭门会议，AI和自动驾驶是此行被提到的高频词汇。

(相关资料图)

百度的自动驾驶的底层逻辑，老东认为从“车路云图”四个角度理解：

聪明的车：以L4级的共享无人车领衔，还有百度在RoboBus、Robocop等领域的尝试；

智慧的路：数字化和智能化的路解决方案，含已产品化的边缘计算和通信单元；

智能的云：含IaaS、PaaS、SaaS三层，PaaS层的AI平台尤其有差异化；

领先的图：以百度地图为核心向外提供的各种智能数据和服务；

车方面，百度已获得中国自动驾驶测试牌照211张，并率先在全国不少地方进行了落地测试，无人车已累计迭代到第6版；路方面，百度自研了边缘计算、通信单元等硬件，通过AI和数据引擎，实现对路上各要素的感知；云方面，百度虽公有云领域占比不高，但智能云是当之无愧的老大（IDC2022H1数据：28.1%）；图方面，百度与高德并驾齐驱。

（图：本次调研中的萝卜快跑试驾）

以“车路云图”为数字底座，公司构建和抽象出了中台层和应用层。

中台层：Apollo自动驾驶引擎、车路协同方案等

应用层：智慧交通、智能网联、robobus、robotaxi等。

尽管落地过程中还需要与其他公司的产品和方案集成（如智慧交通中集成$海康威视(SZ002415)$的安防方案），但从底层到中台到应用，百度拥有了较为全面的自动驾驶方案。既可用于自有商业模式，也可对外输出。

（图：百度专利墙）

实际上，从百度此次文心一言的落地中，也能窥见该护城河的特点。

按李彦宏先生在发布会上的介绍，百度在AI四层模型中的布局包括：

应用层：对话、图生文、各类行业应用；

模型层：以NLP、CV、多模态等通用模型，和行业专用模型；

框架层：飞桨领衔的操作系统；

芯片层：昆仑芯领衔的AI芯片；

国内发布最早（先发优势）、布局最全（全栈型know-how），护城河可见一斑。

（图：昆仑芯）

这道护城河，源于过去10年百度“All in AI”的战略，以及十年来千亿级别的研发投入。按2022年报数据，百度核心研发投入超200亿元（营收1236亿）。研发投入占比BAT中最高，态度端正，认证学习。

遗留给投资者要思考的是，在一个处于奇点的行业级机会面前，先发优势和全栈型的Know-how这两道护城河，是否足够让百度建立壁垒。及，在该壁垒成立的前提下，百度AI遍地生花之时，能否评估出它给股东带来多少自由现金流？

$百度集团-SW(09888)$$腾讯控股(00700)$@雪球调研团

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