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4月初受邀有幸參與雪球組織的百度調研，期間參觀了百度的展廳，試行了百度的Robotaxi，并參與了閉門會議，AI和自動駕駛是此行被提到的高頻詞匯。

百度的自動駕駛的底層邏輯，老東認為從“車路云圖”四個角度理解：

(資料圖片)

聰明的車：以L4級的共享無人車領銜，還有百度在RoboBus、Robocop等領域的嘗試；

智慧的路：數字化和智能化的路解決方案，含已產品化的邊緣計算和通信單元；

智能的云：含IaaS、PaaS、SaaS三層，PaaS層的AI平臺尤其有差異化；

領先的圖：以百度地圖為核心向外提供的各種智能數據和服務；

車方面，百度已獲得中國自動駕駛測試牌照211張，并率先在全國不少地方進行了落地測試，無人車已累計迭代到第6版；路方面，百度自研了邊緣計算、通信單元等硬件，通過AI和數據引擎，實現對路上各要素的感知；云方面，百度雖公有云領域占比不高，但智能云是當之無愧的老大（IDC2022H1數據：28.1%）；圖方面，百度與高德并駕齊驅。

（圖：本次調研中的蘿卜快跑試駕）

以“車路云圖”為數字底座，公司構建和抽象出了中臺層和應用層。

中臺層：Apollo自動駕駛引擎、車路協同方案等

應用層：智慧交通、智能網聯、robobus、robotaxi等。

盡管落地過程中還需要與其他公司的產品和方案集成（如智慧交通中集成$?？低?SZ002415)$的安防方案），但從底層到中臺到應用，百度擁有了較為全面的自動駕駛方案。既可用于自有商業模式，也可對外輸出。

（圖：百度專利墻）

實際上，從百度此次文心一言的落地中，也能窺見該護城河的特點。

按李彥宏先生在發布會上的介紹，百度在AI四層模型中的布局包括：

應用層：對話、圖生文、各類行業應用；

模型層：以NLP、CV、多模態等通用模型，和行業專用模型；

框架層：飛槳領銜的操作系統；

芯片層：昆侖芯領銜的AI芯片；

國內發布最早（先發優勢）、布局最全（全棧型know-how），護城河可見一斑。

（圖：昆侖芯）

這道護城河，源于過去10年百度“All in AI”的戰略，以及十年來千億級別的研發投入。按2022年報數據，百度核心研發投入超200億元（營收1236億）。研發投入占比BAT中最高，態度端正，認證學習。

遺留給投資者要思考的是，在一個處于奇點的行業級機會面前，先發優勢和全棧型的Know-how這兩道護城河，是否足夠讓百度建立壁壘。及，在該壁壘成立的前提下，百度AI遍地生花之時，能否評估出它給股東帶來多少自由現金流？

$百度集團-SW(09888)$$騰訊控股(00700)$@雪球調研團

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