过去短短4个月，百度股价上涨近50%，也一跃成为市值接近千亿级的重量级选手。自百度于首届开发者大会提出“All in AI”的口号，如今百度全面转向AI布局已然呈现，国信证券对其2017Q3财报及近期股价增长背后的原因进行了分析，并梳理了百度AI三大业务线以及AI+行业应用场景的最新进展，以下是报告全文：

Q3营收同比增长29%,Q4业绩指引不及预期

百度周四（美东时间）公布了2017Q3财报，营收为235亿人民币（约合35.3亿美元），同比增长29%，略低于汤森路透一致预测236亿人民币；净利润79亿人民币（约合12亿美元），同比增长156%，若扣除出售百度外卖所获得的42亿元，净利润增速降为33%； EPS 为26元人民币，高于汤森路透一致预测13.55元人民币。

尽管百度Q3财务数据符合市场预期，但是百度给出的Q4业绩指引仅为222.3亿元~234.1亿元人民币，低于汤森路透一致预测248亿元人民币。财报公布后，百度跳空低开，最大跌幅达到了14%，稍后略有回升，以下跌8.15%收盘。

部分人士认为百度的利好出尽，搜索业务增速疲软（2017Q4增速2%），AI暂时看不到变现前景，因而对百度长期看空。

Feed流增长尚未到天花板，全面转向AI布局已现

我们认为百度的Feed流增长将是百度短期的业绩增长的主要来源。尽管百度的Feed流产品一年前才正式推出，但2017Q3百度Feed流年化后收入已超过10亿美元，正在快速赶超微博和今日头条。手机百度APP这个亿级流量入口在Q3实现了15%的DAU增长，对Feed流也是一大利好。同时，Feed流作为一个高度客制化的千人千面的产品，可以充分借力百度的AI技术：通过改善其算法和内容，Feed流可以更了解用户的需求，与百度搜索产生更密切的协同，吸引更多的用户停留，进而产生更高的收入。

长期来看，AI的重要性毋庸置疑。百度作为国内AI领域的先行者，不仅投入巨资进行了AI相关技术和产品的研发，也从组织架构上保证了“All in AI”的执行力。陆奇上任后，对百度进行了大刀阔斧的改革，将与AI无关的业务砍掉（如出售百度外卖，关闭国际化事业部），集中优势资源进行AI相关建设。目前，百度AI分为三大业务线：

AIG（AI技术平台体系）业务线，负责底层技术、基础技术的研发及相关产品化工作，由百度副总裁、AI科学家王海峰博士领导。2017Q3，百度对AIG业务线进行了调整，成立了智慧机场业务部及智能客服与金牌销售业务部，同时将原百度研究院的几个技术团队升格为独立技术部门，分别为视觉技术部、人脸技术部和增强现实技术部。百度还专门成立了AI技术平台与生态部，推动AI技术落地。调整后，百度研究院将聚焦在前瞻基础研究，致力长期创新突破和与业务部门互补协同。

DuerOS业务线，负责DuerOS的研发及产品化工作，由百度度秘事业部总经理景鲲领导。我们将其按应用场景分为如下几个方面：

家用智能终端：主要产品是智能设备开放平台（DuerOS Intelligent Device Platform）、技能平台（DuerOSIntelligent Device Platform）。首批合作伙伴包括乐鑫、全志、Realtek等芯片和方案模组公司；

车载终端：主要产品是DuerOS人机交互平台；2017Q3，DuerOS与一汽、现代、奇瑞等车厂展开了战略合作，并先后发布了后视镜版和车机版，搭载到了博泰等十多家车用电子厂商的方案中；

移动终端：主要产品是DuerOS；2017Q3，DuerOS与中国top的手机厂商Vivo、小米等达成合作，并通过这些入口持续的为用户提供价值。

IDG业务线，负责自动驾驶的研发及产品化工作，由百度集团总裁兼COO陆奇博士、百度智能驾驶事业群组总经理李震宇直接领导。截至第三季度，Apollo生态合作伙伴规模超过70家，已同合作伙伴签署量产方案、产品研发以及合作意向等超过50起；10月13日，百度与北汽集团宣布在自动驾驶、车联网、云服务等领域达成集团层面战略合作，双方将于2019年前后实现L3级别自动驾驶车辆量产，2021年前后实现L4级别自动驾驶车辆量产；10月17日，百度与金龙客车签署战略合作协议，计划于2018年实现商用级无人驾驶微循环车的小规模量产及试运营，此举将国内自动驾驶量产计划提前了两年。不难看出，百度Apollo正在成为全球最强大的自动驾驶开放生态。

我们认为，百度已经以AI为核心，建立起了一套AI生态：

AI底层：研发了PaddlePaddle框架，通过百度云建立了AI所必须的大规模的计算能力；

AI中层：构建了完整的AI技术平台，包含了人脸检测、语音识别、用户画像、翻译等功能，并开放给合作伙伴；

AI上层：以DuerOS/ Apollo / C端产品为代表，通过将百度大脑能力具象化，在终端、自动驾驶、用户应用等不同场景中提供服务。

AI+行业，百度形成多行业解决方案

在我们的AI能力模型中，应用场景拥有十分重要的地位：其既是AI变现的渠道，也可以提供训练AI所需要的宝贵的数据。百度目前已经形成了多个行业解决方案，解决了不同应用场景中的痛点。

智能手机行业解决方案

百度将手机终端的AI应用分为图片、助理输入法、安全、语音四类，针对每种应用，百度将其细化为不同的功能，并最后归集到不同的SDK解决方案中。不难发现，百度目前提供的SDK解决方案已经涵盖了手机终端的所有需求。

金融行业解决方案

金融行业作为数据密集型行业，十分适用于AI的应用。百度针对金融企业to C的业务，开发了一系列的解决方案，用来解决困扰金融安全的身份验证、数据传输等问题。不仅如此，据我们了解，百度的FSG（金融事业群组）也积极运用AI技术，解决小贷信用风险的问题。

生活服务解决方案

衣食住行组成了我们的生活，也提供给了AI应用足够大的舞台。在“衣”方面，百度提供服装搭配和相似服装推荐功能，在“食”“住”方面，百度提供智能推荐预测功能，在“行”方面，百度提供有声读物和语音唤醒功能。技术是百度的强项，通过AI技术，百度重新杀回之前O2O溃败的生活服务领域。

安防解决方案

安防作为目前AI中的风口，吸引了众多重量级玩家。百度也不甘示弱加入了战团，提出了百度安防解决方案，提供人脸追踪、人脸比对、活体检测、语音识别等功能在多种场景中解决安防的问题。

总结一下，与ATJ（阿里腾讯京东）相比，百度是唯一一个从底层框架到上层应用全覆盖的公司，也是唯一一个以建立开放AI生态为目标而不是以自用为目标的公司。