Apollo并非想象的那么有利可圖。

本文為元氣資本第81篇原創文章

分析師)寧泊為

核心內容

1、細看Apollo,百度能掙到錢嗎?

2、百度未來的現金奶牛,來自哪塊業務?

3、ToB邏輯,百度能走通嗎?

“王朝興衰更替,周而復始。”

成就于PC互聯網時代的百度,在移動互聯網時代一度“式微”。

然而隨著2020年第四季度及2020全年財報的公示,百度展現出了一些不同的姿態,相較2019年的平平淡淡,2020年市場開始出現對百度認知的“拐點”。

市面上對財報的解讀已經足夠多,要點包括:云服務在收入端的表現為百度帶來內生的第二增長曲線;隨著搭載百度Apollo自動駕駛技術的多款車型即將在2021面世,自動駕駛或將迎來商業化;百度花費十年,以增長超過25倍的研發費用打造的“AI+”全棧開發平臺即將改變世界等等。

投資者情緒的變化也一路推高百度股價,自財報發布以來,股價一路漲至325美元的高位,但后來股價跌回283美元。我們再次仔細審視了一遍這份篇幅九頁的財報。結合我們過去對百度的分析和研究,通過“昔日巨頭”這一欄目呈現,來做探討。

「百度Apollo」并非想象的那么有利可圖

首先,需要強調的是我們對于上市公司發布財報的理解,這是一場面向公開市場的“述職報告”,基于估值管理的邏輯,絕大多數公司會對表現不好的數據一筆帶過,這是可以被理解的,但”畫餅充饑”與”望梅止渴”便違背了財報的意義所在。

在百度的AI全景圖中,它的平臺方方面面所能涉及的AI能力多達250余項,但真正成熟并具備一定競爭力的AI技術其實只有DuerOS(語音助手和智能設備)和Apollo(自動駕駛和智能交通)。

兩者的前景在某個角度而言是重合的,原因很簡單,那就是DuerOS目前的唯一載體是小度助手,而小度助手作為一款電子產品,所處激烈的競爭環境,在失去如華為、蘋果那般以智能手機作為入口之余,又不似小米小愛依靠家電全布局帶來的場景消費粘性,因此我們判斷DuerOS實現增量的落地一定是在車機場景,從而與Apollo平臺打通。

Apollo作為一項于2013年啟動、2017年推出的計劃,在本次財報中披露的信息可被總結成三個方面:其一,199張境內測試資格帶來的場景、覆蓋地理范圍的優勢;其二,高清地圖和自動泊車服務已與10家車企簽署了合作;其三,基于Apollo平臺與本土車企吉利造車的合作。

我們通過以上三個要素可以得出一個較為清晰的結論:百度Apollo的終局,很可能是成為本土智慧交通的一部分基礎設施——Robotaxi(機器人出租車)。

根據元氣資本的統計,2020年全球自動駕駛行業共發生39起融資,規模達到431．62億元。“井噴”態勢在2021年更加明顯,僅僅是1月份,已經公布的融資金額便已經達到144億元,已超2020全年的30%。

根據我們的調研,國內的Robotaxi賽道實則已呈“諸侯割據”的狀態,而“割據”的憑證便是“測試資格”,百度Apollo、滴滴無人駕駛、小馬智行等公司紛紛取得在上海、廣州、長沙等城市的測試資格。請注意,這些公司所獲得的地區測試資格并不是“壟斷制”的,而是在政策強力推動下,交叉覆蓋式的發放測試資格,這也意味著至少在短期未出現某的前提下,測試的先發并不具備太多優勢。

國內的測試數據并未公開披露,但眾多自動駕駛公司往往優先獲得的是美國加州的測試資格,近日,美國車管所發布了截至到2019年一些公司的測試數據,其中,谷歌的Waymo測試里程最多超過145萬英里,Cruise的測試車輛最多達到233輛。中國公司方面,小馬智行的測試車輛與測試里程最多,分別為22輛車與17萬英里;滴滴有著12輛車1萬9千英里的測試里程表現;而百度美國則是4輛車10萬英里測試里程表現。

即便美國車管所的報告中由于行駛英里差、車輛差導致平均脫離次數的指標并不足夠全面,難以真正衡量技術水平,但我們也至少可以看出,在數據積累與測試的層面上,百度的優勢并非那么明顯。

隨著越來越多互聯網公司、車廠、智能設備制造商紛紛涌入自動駕駛領域,大多數資金雄厚的公司均選擇通過仿真平臺產品建立新的商業生態,并接入不同品牌的車企,建立軟硬件核心技術標準,從而掌握未來自動駕駛研發和落地的主動權。

這一點讓國內企業暴露出的挑戰是,中國并沒有如特斯拉一般貫徹“單車智能”的公司,選擇的研發路線基本都是車路協同路線,后者競爭激烈,另外,由于涉及的因素過多,導致這一路線很難擁有衡量高低的標準。

例如,百度Apollo的解決方案“ACE交通引擎”落地速度應該是最快的,目前已經在長沙、保定等十幾個城市試運行;阿里的“智能高速公路”憑借菜鳥聯盟和阿里云ET城市大腦收集路段數據,側重的又是智能物流一端的能力;華為則是憑借長期積累的ICT能力和核心通信技術,推出端到端的車路協同解決方案,包括C-V2X芯片、路側單元C-V2X  RSU、路側計算設備RSS、車載單元OBU、移動數據中心MDC、車載網關,以及與之配合的蜂窩無線網絡、智能計算平臺、仿真模擬平臺和交通大腦V2X服務器,聚焦通信和計算,協助交通部門對道路進行智能化改造,推進車路協同標準制定,幫助車輛實現協同式自動駕駛。

但總體可以預見的是,自動駕駛廠牌之間的競爭維度將體現在公司研發費用支出、車輛購置、改裝、傳感器及計算芯片采購、團隊運營等幾個方面。換言之,成本控制與產業鏈把控能力才會是在3-5年后這些公司的核心競爭力所在。

根據我們對國內目前領先的四家自動駕駛公司的草根調研,目前Robotaxi車輛的成本達到110-130萬元/每輛,傳感器部分的成本占比甚至可以達到40%。作為自動駕駛的眼睛,目前主流的方案均是以激光雷達、攝像頭為主,這部分成本對于互聯網企業而言較難控制,即便隨著技術成熟,智能硬件的價格下調,但對于“全靠外力”的互聯網車企,成本難關依舊難熬,這也間接解釋了為什么百度、小米反復琢磨之后,依然要選擇自己造車,這至少能將車輛購置與改裝的費用控制下來。

因此,我們認為即便在政策的助力下,自動駕駛的商業化大步前進,但距離“奇點”還需經歷更充分的市場競爭和迭代。而在這場競爭中,百度并沒有特別明顯的壁壘。同時,最終行業采取準入牌照制來運營的可能極大,這也是未來自動駕駛商業化競爭中的重要變數。