百度Apollo业务布局有何表现？

清晰可见的广阔商业空间。

百度 Apollo 的货币化路径已经清晰，三个 商业模式为公司提供了增长上限的基础。三条路径相互依赖，Apollo 提 供底层自动驾驶解决方案给自动驾驶出租车平台萝卜快跑以及集度汽 车，而萝卜快跑又可以积累大量的数据反哺自动驾驶解决方案，而集度 汽车又可以将解决方案第一时间推广出去，获得收入。

智能驾驶解决方案： 变现直接，需求旺盛，短期看该业务的变现能力约等于Apollo整体的变 现能力。随着电动化的淘汰赛开始，智能化的竞赛越演愈烈。高阶智能 驾驶将引发汽车产业的新一轮洗牌，传统车企将加速寻求智能化变革， 而百度作为头部智能方案提供商将受益于此次智能化变革的浪潮。2025 年或是关键窗口。百度作为中国智能驾驶领域的头部玩家，在产品技术 上具有领先地位，而智能驾驶解决方案也实现了“驾舱图”的全栈布局。

2022 年，百度 Apollo AVP 方案正式升级为行泊一体的 ANP2.0（高速 NOA+AVP）。2023 年，城市域领航辅助 ANP3.0 将会量产上车，ANP3.0 可以实现高速 NOA+城市 NOA+AVP 的三域融通。百度 Apollo 整个产品 系列也迎来焕新升级，各解决方案有了新的命名体系：Apollo City Drive Max（高速、城市、泊车辅助驾驶）Apollo Highway Driving Pro（高速、 泊车辅助驾驶）Apollo Parking （智能泊车）Apollo 驾舱融通。

与整车厂的新型合作关系将成为百度 Apollo能否将解决方案渗透至各 整车厂的关键。现阶段，车企与自动驾驶企业仍存在不信任的关系。上 汽董事长陈虹曾提出“灵魂论”，意指拒绝将自动驾驶解决方案的主导权， 也就是“灵魂”交到单一整车解决方案企业。在过去，车厂与一级供应 商、二级供应商的关系为供需关系，供应商提供标准化的零部件，类似 刹车、转向。但如今车企与百度的合作类似项目制，提供的是软件、算 法、云、芯片等智能化增量的部分，这两者之间是一种深度合作的长期 关系，其中车企主导智能化体验。

车企拥有对整车及智能化体验的定义 权，包括整车架构、品牌形象以及智能化风格等方面的决策权。而合作 伙伴的角色是提供专业的软硬系统和服务。智能化合作伙伴专注于处理 那些难度较高、需要长期巨大投入的事务，例如核心智能驾驶产品的开 发和技术迭代。这种合作关系是长期的，智能化供应商与车企之间建立 起可信赖的长期合作关系，而不是仅仅一次性的交易。这种关系并非是 简单的一次性交易，而是基于持久的合作。

下场造车（集度）： 百度亲自下场造车瞄准了中国新能源汽车庞大的市场空间及消费者潜 在购买力，而我们推测集度使得百度多年潜心研发的自动驾驶的技术可 以第一时间得以推广，端到端地整合创新。我们预计不同于新能源汽车 在过去 5 年的红利期，集度将面临“蔚小理”、华为、特斯拉、比亚迪等 多元竞争对手的压力。同时，按照这些公司的发展路径，大多需要多年 的积累才可以达到盈利的良好局面，所以我们认为百度下场造车的风险 高，交付量还有待观察。

萝卜快跑，共享无人车（Robotaxi）： 随着“电气化”、“智能化”、”网联化“、”共享化“的新四化以及”碳综 合“、”碳达峰“的双碳政策下，由于在提升交通效率、环保及安全方面 的优势，Robotaxi 共享无人车必将对出行方式带来革命性的变革。汽车 的价值也将被重塑，从单一的出行属性转为生活方式的新场景。新兴的行业往往需要政府大力支持作为冷启动以及资本热烈参与作为催化剂， 两者在过去的几年无一缺席，共享无人车呈现百花齐放的态势。百度经 过多年在该领域的深耕，旗下的萝卜快跑领跑该赛道。自从 2013 年以 来，百度对自动驾驶业务进行了押宝式的投入。自 2015 年自动驾驶 L4 事业部成立以来，每年的研发费用不低于 100 亿，十年投入了超过 1400 亿元。截止 2023 年第一季度，百度的自动驾驶服务的自动驾驶订单量约 为 66 万单，同比增长 236%，环比增长 18%。同时，萝卜快跑为首批获 准在北京开展车内外无人驾驶或安全操作员的自动驾驶运营服务。

自动驾驶通常有两种路径。特斯拉选择了自动化程度的渐变的路径，使 用的是从 L2 到 L4 的工程化思维逻辑，先做到 L2，在高速上跟车，变 道，在停车场实现自动泊车等等。这一模式市场接受度极好，特斯拉车 子大卖，不仅实现了盈利，更重要的是获得了无人比拟的、呈指数增长 的超大规模自动驾驶相关数据。特斯拉利用这些优势，逐步迈向 L3、L4、 L5。Waymo 使用的是科学思维，先做到 L5，再扩规模及商业化。而百 度基于中国的国情，采用的是自动驾驶落地范围的渐变，搭配车路协同 的模式，先从最简单的 5 万公里、10 万公里做起。在人车混行比较少的 地方、在大家都比较遵守交通规则的地方、在红绿灯设置比较合理的地 方，通过萝卜快跑率先实现全无人驾驶服务落地。在实际运营的过程中 不断学习，不断提高，逐步扩大无人车服务的地域范围，最后也能走到 L5。

我们认为百度选择车路协同的模式是一条符合国情背景的，同时也是可 持续创造商业价值的可渐进迭代的路径。 1） 经过过去 10 年，高达千亿级别的研发投入，百度在“车”、“路”、 “云”、“图”上都有非常多的抓手可以配合车路协同的落地，如 Apollo 自动驾驶引擎、高精地图、人工智能、数据、智能云、飞桨 等。 2） 从国情角度出发，中国具有以华为为代表的顶级通信企业，在 4G/5G 的基站数量上遥遥领先。同时，政府的大力支持和在道路改造上的 坚持推进更使中国在智能交通基础设施上取得世界领先地位。因此， 车路协同可能是更适用于中国市场的解决方案。而拿美国作为参照， 人工智能水平全球遥遥领先，人才储备完善，短期难以被其它国家 超越。从技术层面论述，美国的人工智能算法到决策层的芯片，都具 有深厚的技术沉淀。同时美国的基础设施高度市场化，且国民重视 隐私，因此网联化推进缓慢。则单车智能可能是更适用于美国市场 的解决方案。

车路协同，配合智慧城市和智慧交通，是自动驾驶规模商业化落地的大 趋势，在安全性和微观经济效益上的优势明显： a) 安全性： 1） 将不安全场景转化为安全场景：自动驾驶车辆能够获取更全面的数 据，可以更早更远的启动处理，从而为车辆应对不安全场景营造更 好的条件。 2）将未知场景转化为已知场景：将未知异常的交通现象转化成触发条件，提示过往车辆进行预判，另一方面，通过数据驱动和算法学习，发 现未知场景预防。

b) 经济效益： 车路协同构成的群体智能可以使效率大大提升。根据 2020 年交通运输 行业发展统计报告智驾最前沿 《面向自动驾驶的车路协同关键技术与 展望》的测算，只要在每辆车上节省 2 万元的成本，就可以在每公里的 道路上投入 100 万元的智能化改造。而由于城市车辆紧密，其实分摊到 公里道路的费用远没有 100 万。同时，随着车路协同的规模化应用，成 本将远低于 100 万元。

我们认为目前 Robotaxi 在商业化过程中还处于初期，算法以及技术的进 步解决了绝大多数场景的需求，前、后装解决方案也不断落地，用户认 知不断被培养，我们预计大规模的应用与发展可能在 3-5 年之后。从发 展的阶段而言，政策端需要更多的法律条款落地，资金端需要资本的耐 心，技术端更多的运行区域和长尾问题还有待解决。 1） 政策端：权责问题的界定成为关键。由于 Robotaxi 逐步取消车上安 全员角色，人类驾驶员逐步向 Robotaxi 让渡了车辆操控权，则如果 自动驾驶产生交通事故，如何定责和赔偿成为关键。百度的萝卜快 跑想要加速落地创新，需要依赖我国的政策和管理细则，政策是高 阶自动驾驶突破瓶颈首要的推动者。

2） 资金端：虽然 Robotaxi 激发了中国共享出行行业的新的想象空间， 但商业化落地进程缓慢以及持续多年的投入让资本市场失去信心。 母公司的持续输血和外部融资在推动自动驾驶行业中将起到关键作 用。 3） 技术端：Robotaxi 虽临近商业化前夕，在特定场景下路径跑通。但大 量的突发情况及 Corner Case 将持续挑战自动驾驶的可靠性。总结以上我们对收入的测算，我们对百度 Apollo 业务采用 P/S 估值法。 我们预计了 2030 年 Apollo 业务的收入为 700 亿元，并给予 2030 年 3.0X 的 P/S 估值，以 20%的 WACC 折现至 2023 年，对应该分项业务估值为 586 亿元。