1、客户拓展：原有营销资源能力突出，智能交通协同效应突出。在政企需求带动下，国内特殊行业环境，亦对云厂商提出了全新的要求，国内传统企业数字化水平偏低，较难接受单一的产品&模块，更倾向于一体化解决方案，从而需要云厂商同时具备产品研发、市场渠道、交付&服务等核心能力。对百度而言，原有围绕广告建设的营销团队，为公司用户拓展提供有力支撑，而相对占优的公司位置(北京)，又帮助百度智能云快速获取大型金融、政企客户资源。因此我们看到，金融、制造等板块成为公司的核心用户群体。此外，百度 Apollo 在智能交通领域不断发力，车路云逐步成为百度智能云的重要部分。智能交通作为百度云目前最大的细分赛道之
2、一，中长期市场前景广阔。我们预计未来 5 年，国内交通智能化的比例将超过 30%，而与智能交通配套，相关基础设施的投入亦将为百度智能云带来额外的订单需求。盈利能力：用户复购、规模效应带动毛利上行。目前国内云计算巨头的主要产品业务仍以同质化明显的 IaaS+PaaS 为主，产品本身的价格与毛利率水平相对其他 SaaS 产品较低。此外，云厂商面临较为激进的资本开支、价格竞争等因素，整体盈利能力相对偏弱。对百度而言，相对可控的基础设施投入部分程度降低了资本开支、业务部署带来的 capex与 opex。而在首次部署后，百度智能云通过提供额外的方案与服务，形成企业复购，通过upsell 的方式不断带动毛
3、利率的提升。我们认为，随着百度在智能化以及方案能力上的不断提升，有望带动整体毛利与盈利能力的上行。百度自动驾驶孵化于 2013 年李彦宏牵头的百度 AI 实验室，经过 7 年发展，业务逐步覆盖 L3、L4 级别自动驾驶业务，以及车联网、智能交通等业务，并建立 Apollo 自动驾驶开放生态。经过数年发展，百度已成为国内互联网公司中发展时间最早、积累最为深厚的自动驾驶领跑者。经过长期业务发展与调整，百度逐步形成了共享无人车(Apollo Go)、汽车智能化(ASD)、智能交通(ACE)三大业务板块，并在 2021 年组建集度汽车。在本部分，我们将对百度智能驾驶的业务布局思路与竞争优势、中长期市场
4、空间进行详细分析与探讨。全栈式技术：保证百度以低成本获取极高的研发效率。此前市场对百度自动驾驶业务的人才流失、技术路线水平等存在担忧。但从自动驾驶的实际研发路径上，AI 算法、底层算，以及配套的高精地图、云基础设施等，对大量自动驾驶研发公司而言都是巨大的 opex投入。对百度而言，公司拥有全栈的 AI 能力，并且在地图、生态等领域建立起庞大的壁垒优势。在最为重要的算力侧，百度智能云为自动驾驶的训练、模拟、运算提供强大支撑。参考百度在云计算领域的资本投入，对于传统整车厂以及自动驾驶初创公司而言，单季度20 亿元以上的资本开支规模以及大量云计算开支，需要大量汽车落地以摊薄上述开支。百度依靠上述全栈
5、能力，竞争优势大幅领先。运营思路：三大业务闭环运营，打造数据与技术壁垒。依靠全栈研发能力，百度建立起 Apollo Go、ASD、ACE 三大业务，使得百度在产品线的组合以及实际技术测试中，形成闭环。Apollo Go 是百度 AL4 自动驾驶技术的集中呈现，通过解耦激光雷达、算法、地图等核心模块，将百度相对具备优势的 L4 技术降维应用至 L2 及 L2+的辅助驾驶领域，数据测，通过 ASD 覆盖 L2 及 L2+数据，与 Apollo Go 的 L4 级别数据构建起综合性的数据壁垒。在 ACE 侧，L2 与 L4 技术共同应用智能交通的改善，而车路协同亦将为 L4 车辆提供安全层面的正向支
6、持。在上述三大业务闭环过程中，百度 L4 能力赋能其他场景，而应用场景进一步对 L4 形成补充。上述技术和数据壁垒，是其他厂商在中短期内难以实现的，也是百度自动驾驶的核心壁垒。产品线：国内覆盖最为全面、产品能力领先的自动驾驶公司。在以上部分，我们对百度技术能力、运营思路以及竞争优势进行了分析。在产品侧，基于上述能力，百度亦构建起从自动驾驶方案到云的产品，对自动驾驶领域几乎实现了全覆盖。对百度而言，除了单一产品线的输出外，通过相关领域的配合，亦能够实现 upsell 与 crosssell 的拓展。而国内其他自动驾驶厂商，多数聚焦少数业务。而百度全栈式的产品线对于中长期增长而言，更具弹性和拓展性。
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