百度能否靠Apollo走出“困局”

文｜寧泊為

“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”。市面上對百度財報解讀的要點包括：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。

上市公司發布的財報,實則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，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，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，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，在所處激烈的競爭環境中，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黏性，因此判斷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。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，很大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）。

根據相關數據統計，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%。根據相關調研顯示，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。值得注意的是，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，這也意味著在短期內，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，近期，美國車管所發布了截止到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。這一點在國內企業中暴露出的挑戰是，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，才會是在未來3-5 年后的核心競爭力所在。

根據國內目前領先的四家自動駕駛公司的調研顯示，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，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，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性極大，這也是未來自動駕駛商業化競爭中的重要變數。

百度沒有新的“現金牛”

百度Apollo 真正帶來增量還需時間，而這場比曾經的“百億出行”大戰打得更加激烈的戰事，百度的“彈藥”卻并非足夠充足。2020 年百度錄得總收入1071 億元，其中線上廣告收入663 億元，再次同比下滑5%；第二大收入支撐的仍舊是來自愛奇藝的收入，297 億元的總收入同比增長只有2%；而所謂的“非營銷的百度核心業務”也就是云服務，產生的收入為124 億，同比增長28%。值得注意的是，自2019 年報開始，第二年百度核心線上營銷業務，在以5%的速度同比下降。其背后的原因是，品牌廣告逐漸被效果廣告取代的時代中，百度手中掌握的已不再是當今轉化率最高的流量池。值得一提的是，百度的自由現金流為191 億，而去除愛奇藝部分后的自由現金流為248億，這意味著愛奇藝不僅沒有為百度帶來可觀增長的收入支撐，還在現金流的層面形成部分前置。橫向對比其他大型互聯網公司的生態，通常都有超過50%的營收來自非廣告業務。因此也解釋了為何百度會選擇深度整合YY 直播，意在借助直播形成新的內容形式與盈利模式，從而促進收入的多元支撐。以36 億美元收購而來的YY 國內業務，不僅遠高于市場26 億美元的預測（基于8 倍21 財年預測市盈率），并且在快手、抖音、斗魚、虎牙交叉包圍下，歡聚時代的核心增量早已轉移海外，百度收購除非出現大刀闊斧地改革，否則很難依靠YY 獲得現金牛。

而云服務方面，市面大肆引用來自IDC 的一份報告中顯示，百度智能云連續三年，穩居AI 云市場份額第一的結論。但是，一直到2020 年第三季度，百度才首次將非營銷的百度核心業務單獨列出，連續三年穩居AI 云市場第一，收入僅為124 億。相反，在最新的摩根士丹利的研報中指出，云計算行業贏者通吃，阿里云占據著中國乃至亞太地區的絕對領先地位，并引用了Gartner 的數據，2020年阿里云在亞太地區的市場份額超過30%，超過亞馬遜和微軟在亞太地區的總和；中國市場占有率超過46%，零售、政務、金融等行業市場占有率均為第一。在此基礎上，阿里云公告在未來三年投入2000 億，繼續加大技術研發優勢和數據中心建設。如此來看，阿里云已經形成難以跨越的云計算壁壘，行業的特殊性決定了在贏者通吃的向下兼并趨勢下，后來者很難實現爆發式增長并反超的可能，在此角度上，百度的云服務并不能在非營銷層面上，成長為擔當現金牛的角色。至此，即便百度正在破釜沉舟式地挽回在移動互聯網時代落下的頹勢，并堅定地投入資金加碼未來，選擇了人工智能這條路，但在現實的層面，仍舊只能期待更加落地、可視的業務出現。

“ToB”是難以逾越的大山

自動駕駛領域，距離落地最近的商業化項目Robotaxi是百度的一次機會，但可能在短時間內都無法成為“拐點”，不過，Apollo 之商業化尚有另一條拓展可能。比如，百度可以把基于Apollo 平臺打造的自動駕駛解決方案，打包分銷給下游車企，幫助第三方實現汽車智能。當然，以此推論的基礎在于百度ToB 端業務能力的特質。百度的在線營銷服務主要分做三個部分，P4P 服務、搜索營銷服務與百度聯盟。根據調研顯示，基于拍賣的P4P 服務，允許客戶競標優先安排付費贊助商鏈接，吸引搜索與其產品或服務相關信息的用戶，搜索營銷服務偏向傳統。

百度聯盟則是由大量的第三方網站和移動應用組成，并將客戶的促銷鏈接與百度聯盟合作伙伴進行匹配。聯盟合作伙伴，可使用百度內容推薦系統向其用戶提供Feed 內容和廣告。簡單地講，百度善于為中小企業提供廣告解決方案，在B 端的能力主要體現在此。因此，建立一套分銷體系，幫助更多不具備自主研發自動駕駛從而掉隊的傳統車企，實現轉身的可行性很大，并且就商業化來講，也遠比Robotaxi 在短期內更容易實現。然而，與百度簽訂深度合作的四家車企，戴姆勒、吉利、廣汽和上汽，前兩者已經宣布要自主研發新的自動駕駛平臺技術。從邏輯上看，如果自動駕駛真的有利可圖并又是未來趨勢，將會成為未來汽車的核心競爭力，那對于有實力的車企來說，與其把核心命脈交在別人手上，為什么不選擇自己做呢？即便百度聲稱已有10 家車企與其展開或深或淺的合作，長期來看，分銷的難度極大。同樣值得懷疑的是，ToB 端營銷廣告與ToB 端分銷技術平臺，對公司所要求的能力有很大差異，前者是以流量變現交易相對直觀，而后者要實現的是打包售前售后一體化服務，這方面不止百度，互聯網企業的能力均有所不足，而像華為這樣長期深耕B 端業務的企業，顯然更有優勢。如果參考2014 年的百度在O2O 之戰的失利，可以找到一些相似性。彼時，資本市場也有聲音認為百度的下一增長點會是O2O，原因是移動端和PC端最大的區別，在基于地理位置的服務（LBS）。從百度的業務發展規劃來看，做O2O 幾乎是必然的趨勢，也是其業務的自然延伸。用戶在移動端搜索相關的信息后，比如酒店，最終還是會由線下的商家提供服務，以在酒店完成消費，通過線上渠道支付完成閉環。百度對自身的地位從PC 時代的線上流量入口，逐漸向移動時代的線下流量入口轉型。無論是投資布局的去哪兒還是百度糯米，核心還是基于地理位置的搜索服務。

據分析顯示，百度O2O 之敗的底層原因有三：其一，O2O 模式需要大量的線下資源投入和現金補貼，且利潤率極低，百度放棄其技術優勢做重模式，顧此失彼；其二，由于2014 年資本市場的火爆，大量的創業公司輕松獲得融資，導致了補貼和價格戰的盛行，從而競爭非常激烈，百度在最火熱時切入O2O，雖有一定的品牌優勢，但未能培養足夠的用戶忠誠度，用戶最終無法沉淀，對于百度而言依然無法做好業務協同；其三，百度本身搜索業務增長面臨放緩，新業務的增長尚難以在短時間內拉動收入增長，而相應的營銷和人員投入大幅攀升，導致利潤率下降，估值承壓。對比來看，O2O 熱潮與眼下人工智能市場的情況無比類似，或者更甚。