卓驭科技沈劭劼：智能驾驶是物理AI的早期形态，行业或面临转型

财闻 张晓迪 发自北京

“未来五年，具备跨垂类迁移能力的基础模型或成为竞争关键。”4月11日，卓驭科技CEO沈劭劼在智能电动汽车发展高层论坛（2026）上提出这一看法。他认为，智能驾驶目前仍处于物理AI的早期发展阶段，未来具备持续竞争力的智驾公司，可能需要向“移动物理AI”方向转型。

此外，还首次系统介绍了卓驭在原生多模态基础模型方面的技术探索，以及公司在乘用车、商用车等跨垂类场景中的量产落地情况。

跨垂类规模交付：覆盖乘用车与商用重卡

据卓驭披露，公司目前已实现50余款车型的量产交付，定点合作车型超过100款。沈劭劼用“油电同智、舱驾同芯、行泊同优、中外同频”四个词概括了在乘用车领域的阶段性成果，其中“舱驾同芯”指的是单芯片舱驾一体方案。

在体验层面，卓驭近期推出的高悟性端到端4.0版本计划于2026年4月起陆续推送至各乘用车型。

商用重卡方面，卓驭采用了与乘用车一致的控制器及算力方案，并加入自研的激目系统。沈劭劼表示，该方案能够满足现行强制性标准要求，是业内较早通过强标的商用车重卡辅助驾驶方案之一。此外，他也提到，商用车辅助驾驶在降低燃油消耗和保险费用方面具有一定社会价值。

截至目前，卓驭已覆盖中国商用重卡Top6品牌，多款合作车型将从2026年6月起、在9个月内陆续量产。公司同步披露了22家合作客户与生态伙伴名单。

从“开城”到“开箱”：技术演进的三个阶段

沈劭劼将卓驭的技术发展划分为三个阶段，其中，第一阶段为2016–2023年，为小模型时代。这个阶段，卓驭的技术依赖高精地图、小规模感知模型与规则驱动的规划控制算法。基础能力约为40分，经大量地域和场景定制后可达80分，但泛化能力弱，适配成本高；

第二阶段是2023–2025年，即端到端中模型时代。这一阶段采用两段式或一段式端到端方案，通用基础能力提升至约70分，配合数据驱动和少量适配后可达90分以上。但在出海或跨垂类（如从乘用车到重卡、客车）场景中，适配成本仍然较高。

目前正在探索的是第三阶段，即原生多模态基础模型。沈劭劼透露，卓驭正在探索一种无需重新训练即可在不同垂类和地域之间迁移的模型，目标是实现“开箱即用”或接近“开箱即95分”的水平。

原生多模态基础模型：三大价值方向

沈劭劼在大会演讲中首次详细阐述了原生多模态基础模型的技术思路。该模型不仅面向智能辅助驾驶，也被定位为支撑“移动物理AI”的技术底座。其预期价值包括跨垂类开箱即用、全球泛化能力、全场景通用。

其中，跨垂类开箱即用是指无需重新训练，即可从乘用车迁移至商用重卡、物流车等场景。沈劭劼称，这是卓驭在不到两个月内将乘用车NOA核心能力迁移至重卡场景的技术基础。

全球泛化能力方面，通过预训练学习不同地区的交通规则与驾驶习惯，目标是降低出海适配成本。

全场景通用，即覆盖铺装与非铺装路面、室内外等多种环境。

沈劭劼同时给出了初步的量产与运营时间表，原生多模态基础模型计划在2026年内推送至乘用车及商用重卡，并作为卓驭智能辅助驾驶出海的基础模型。此外，卓驭正与头部生态伙伴联合推进L4技术研发，Robotaxi和无人物流车计划于2026年7月启动试运营。

行业判断：从功能交付到基础模型，从智驾到移动物理AI

沈劭劼认为，未来两年全球智能辅助驾驶行业可能逐步告别按垂类、按地域分别进行功能适配的交付模式，转向以基础模型为核心的开发范式。

他进一步提出，智能驾驶只是物理AI的初始形态，未来存活下来的智驾公司或将转型为移动物理AI公司。他补充说，这并非一个战略选择，而是一个基于成本与规模效应的判断：基础模型的训练成本已上升至每年数十亿元量级，只有将模型应用于足够多的场景，才能分摊成本并形成数据反馈的良性循环。

卓驭的长期愿景是成为移动物理AI时代的基础设施，通过模型软件与车规级硬件组合，覆盖乘用车、商用车、L2、L4乃至泛机器人领域。