账上躺着900亿现金 为何百度还要发债15亿美金？

近日，百度宣布将发行15亿美金的高级无担保企业债券，其中2022年到期的9亿美金定息债券，息率为2.875%，2027年到期的6亿美金定息债券，息率为3.625%。

印象中百度一向不差钱，账面上还躺着上百亿美金花不出去，怎么突然又发债了呢？

一、百度发债15亿美金，意欲何为？

发行债券并不意味着百度缺钱，事实上，百度的账户上还趴着大量的现金。

皓哥仔细查阅了百度Q1的财报，截止2017年第一季度末，公司账面拥有现金、现金等价物和短期投资总值为906.78亿人民币（约131.74亿美金）。

15亿美金的低成本募资，背后隐藏着海外扩张的野心。

印象中，腾讯也曾于2014年超低息举债25亿美金，一部分用于微信的海外扩张，另一部分用来购买国外顶级游戏代理权。阿里也曾在IPO融资250亿美金后，发行过80亿美金的企业债，主要是为了买买买。

当时的阿里先后投资了微博、UC、高德等知名企业，强化自己的生态布局。因此，估计百度此举也暗含着海外扩张的决心，同时使得百度本就优良的企业流动性得到进一步补充，以确保在业务高速成长期仍保持健康的现金流。

尤其在百度All in AI战略后，发力众多垂直领域；其中百度最寄予厚望的阿波罗无人车项目，无论商业价值还是未来发展潜力都是最大的，而此业务的主战场在美国，且是全球化竞争。因此储备充裕的现金流，才能在未来的战场中抢占先机。

从百度CEO陆奇亲自挂帅执掌百度智能驾驶事业群，就可看出无人驾驶之于百度的重要战略意义。

李彦宏也在两会的提案中，强调了加快制定无人驾驶车政策法规的提案，并公开表示：“无人驾驶车是一个巨大的商机，在未来，所有车都会实现自我驾驶。该领域势必会成为一个潜力无穷的金矿。”

无人驾驶这个金矿究竟有多富裕？

据BI Intelligence预测，2020年将有1000万辆无人车上路行驶，无人车的大爆发时代即将来临。

BIIntelligence预计2020年上路的无人车数量将达1000万

而高盛的《无人车商业化报告》预测，无人车的发展将为人类贡献至少3.5万亿美金的经济价值。

高盛预测无人车将为人类贡献至少3.5万亿美金的经济价值

传统汽车制造商将面临巨大挑战。

巴克莱分析师Brian Johnson指出，在未来25年的时间里，因无人车技术的出现，全球最大的汽车市场——美国的汽车销量可能会下降40%，至950万辆。就像当初汽车取代马车一样，无人车也将颠覆传统汽车业。

此外，无人车还会给环保、医疗健康、社会福利等多个领域带去翻天覆地的变化。

高盛在报告中指出，无人车将减少人类90%交通意外事故，降低全球2120亿磅的二氧化碳排放，从而节约465亿美金的环保支出。

另外，时间就是金钱，无人车还会将人们从汽车驾驶中解放出来，从而有更多的空余时间来进行工作或休闲娱乐活动。由此产生的经济价值也将达到9210亿美金。

由无人车产生的空余时间的经济价值

这样一个价值万亿级的超级产业，自然吸引各路诸侯纷纷入局，美国也再次成为主战场。

从下面的图表中我们可以清晰地看到，赛道上各个公司都在你追我赶。比如，谷歌作为最早布局无人车领域的互联网巨头，已将上百辆无人车投放到全美四大城市公测，并且驾驶总里程数已突破了250万英里。

现在谷歌无人车的驾驶技术相当于一个驾龄超过16年的老司机。同时，像通用这样的传统美国汽车公司，也计划从2018年开始，在全美部署上千辆无人车进行道路测试，等等。

显然，无论是企业的参与度还是实力，美国都已成为了无人车产业无可争议的中心。而结合去年9月百度在加州获得的无人车上路测试牌照，以及此次巨额的美金融资，想必百度是在为深入无人车的主战场美国做好准备。

二、玩无人驾驶，10亿美金只是起步线

创业公司想要玩转无人车并不容易。这项对资金要求极高的生意，已经成为巨头们的高端烧钱游戏。

先从自下而上的视角来计算，以谷歌为对标，无人车到底是怎样一门高投入的生意。

我们先不考虑运维和人员开支，计算投放车辆本身的硬件成本。以谷歌的无人车Waymo为例，在占整车成本最高的激光雷达市场价格已经下降90%的情况下，车载硬件成本占比仍然高达1/3，仅单辆车的制造成本就要7-8万美金。而这还不包括研发人员与车辆运营维护的成本。

中金估算L1/2 半自动无人车和L3/4全自动无人车分别对应的单车硬件成本

而无人车要想真正量产，实现上路使用，必须投入大量资金，让无人测试车对复杂的地形和路况做数据积累。谷歌仅在凤凰城就至少投放了500辆L3/L4全自动无人车。

以单车成本7-8万美金测算，仅一个城市的测试车与传感器的硬件投入成本就高达4000万美金。

同样，我们以2015年12月百度初次测试无人驾驶功能使用的宝马3系为参照，并结合中金测算的车载硬件成本，百度的单车成本应该也在5-7万美金区间。

这意味着，百度想要保持在无人车领域的竞争力，也至少需要投入和谷歌一样的资金在测试上。

此外，无人车研发的真正的大头成本其实来自于对人才的投入。

这也不难理解，科技发展进步的核心就是人才，人才稀缺导致“脑力”成本的上升。现在，一位斯坦福大学的本科毕业生，如果具有无人车相关领域（视觉感知，路径规划，规划算法）的项目经验，可以在硅谷轻松找到一份年薪30万美元起的工作。

谷歌攻关无人车技术8年，光是在一位顶尖工程师的薪资上，就花了1.2亿美金。福特汽车甚至花了10亿美金，投资Argo AI这家刚刚成立几个月、只有三个人的公司；因为他们仨是从谷歌无人车团队出来的。

还有最近令人咋舌的英特尔150亿美金收购Mobileye的案例等等，这些都表明，巨头不惜下重金锁定关键技术人才，为我所用。

因此，粗略估算要做无人驾驶，企业每年至少需投入几亿美金。

其次，我们再从自上而下的视角，分析各巨头在无人车领域的投入。

无人车是汽车领域门槛最高的核心技术，不论是直接经济投入，还是战略投资产业链企业做布局，巨头们都在投入大量资金进行技术攻关。

比如，通用花了10亿美金收购Cruise；福特斥10亿美金收购Argo.AI；Uber则用6.8亿美金收购OTTO。大众、丰田、宝马、奔驰砸的钱也将会有几十亿美金。

至于百度，已离职的王劲声称已投入了200亿人民币。联想到此次的海外发债，不排除百度会有海外战略投资，布局关键上下游企业，以及笼络人才等进一步的动作。

所以，要想在这波无人车的大浪潮中赢得胜利，“广积粮”是必不可少的。这也是百度在现金流充裕的情况下，进行大额低息融资的根本原因。

三、分析与展望

第一，百度想制胜AI时代，要定义好的应用场景。

目前百度在技术积累上占有先机，但与腾讯掌握社交场景、阿里掌握消费场景不同，以搜索作为入口的百度，更需要思考AI赋能的应用场景是什么，能为目标用户创造什么价值。

毕竟AI只是底层技术，随着时间推移，它会慢慢成为标配，逐渐褪去神秘感。届时，AI技术不是稀缺的，稀缺的是找到好的应用场景，定义好的商业模式，那才是王道。

第二，百度的AI战略布局更多元化，形成了短中长期的协同互补。

一方面，无人驾驶极具商业前景，但投资周期非常长，需要有长远的眼光和耐心去等待市场与技术的成熟。

无人驾驶是尤其mission critical的领域，对精度的要求极高，不是简单地提升到99%就可以的。在交通法规的要求中，需要达到99.9999999%的精度才能推广运行。否则就是以牺牲人类生命为代价的科技试错。

而AI的发展也处于Gartner曲线的第一波上升朝，之后还会经历曲折波动，甚至是阶段性的衰退，会有很多不明朗的情形出现。

因此，百度All in AI，未来也会面临巨大的风险与不确定性。这是挑战也是机遇，如果没有坚定AI大方向的决心，很可能会在科技创新的瓶颈期动摇。百度必须要有10年的耐心，去开发无人驾驶这块璞玉。

另一方面，AI赋能信息流广告、互联网金融等百度现有的业务，可以在短期内发挥价值，提升用户体验与运营效率。也能让百度的AI布局更有序，对冲长期发展的无人驾驶的风险。

据说，百度在金融产品、内容信息流等智能推荐上运用AI后，效果显著，能基于用户的浏览偏好与习惯，进行更智能的个性化推荐。

不仅提升用户体验，也强化了商业变现能力，真正把AI的商业价值落地，而不只是空中楼阁。这与无人驾驶的长周期投资，形成了机会的互补与对冲。

第三，互联网不进则退的现象愈发明显。近期，圈内热议京东的市值逐渐逼近百度，大有取而代之的架势。

恰逢此时，百度宣布发债融资，似乎也是对市值第三之争的有力回应。淡化短期市值的高低、布局未来，在下一波浪潮之巅占有一席之地，才是百度当下的关键。

经历了移动互联网的起起伏伏，迎来以陆奇为首的新管理层，今天的百度更需要聚焦AI的落地，争取下一波浪潮的船票。就好比F1赛场常见的“赌下一赛季”，调整心态积极应对，才是迎接未来更好的姿态。