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从“开城”到“开箱”,沈劭劼解码卓驭的移动物理AI进化路径

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4月11日,在智能电动汽车发展高层论坛(2026)上,卓驭科技CEO沈劭劼发表主题演讲,提出一个判断:智能驾驶只是物理AI的初始形态,绝非终局,未来存活下来的智驾公司都将转型为移动物理AI公司。他强调,这不是一个战略判断,而是一个生存判断。

这一判断的底层逻辑,指向基础模型的成本与规模悖论。沈劭劼在演讲中解释,原生多模态基础模型的能力越强,训练成本越高,目前已达到每年数十亿元的规模。但这一模型同时具备跨垂类的应用能力——从乘用车到商用重卡,从物流车到泛机器人。唯有将巨大的训练成本分摊到更多的应用场景,再用更多场景的数据反哺模型,形成成本、场景、数据的良性循环,才能实现商业上的可持续。这条路径推演到最后,所有智驾公司都必须转型。

卓驭在行业内率先将“移动智能基座”从构想推向现实,已交出阶段性答卷。在乘用车领域,沈劭劼用四个词归纳了卓驭的成果:“油电同智、舱驾同芯、行泊同优、中外同频”。其中,舱驾同芯即单芯片舱驾一体,卓驭为行业首发。目前,卓驭已实现量产50余款车型,定点合作车型突破100款。在体验上,最新迭代的高悟性端到端4.0版本将于4月起陆续推送至各乘用车型。

卓驭并未止步于乘用车。高悟性端到端4.0商用重卡版同样表现亮眼。重卡方案采用了与乘用车一致的控制器及算力,并加入卓驭独创的激目系统——舱内激光视觉前前融合系统,实现了安全好用的商用重卡L2+辅助驾驶。沈劭劼特别指出,这是业界第一个能通过强标的商用车重卡解决方案。截至目前,卓驭已全面覆盖中国商用重卡Top6品牌,多款合作车型将从今年6月起,在9个月内陆续量产。

回望发展历程,卓驭将自身的技术演进划分为三个阶段。第一阶段(2016-2023年)是“小模型”时代,依托高精地图、小感知模型与规则决策算法,基础能力约40分,通过大量地域化、场景化定制适配后可做到80分,但泛化适配成本极高,“开城”代价巨大。第二阶段(2023-2025年)是“中模型”时代,两段式端到端、一段式端到端的持续发展,使智能辅助驾驶的通用基础能力达到70分,基于数据驱动配合少量泛化适配后可达到90分以上,实现“能用、好用”。但问题在于,出海过程中每个国家都需要适配,跨垂类适配的人力投入也难以控制。

因此,卓驭提出并率先探索第三阶段:原生多模态基础模型,即“大模型”。其核心愿景是实现Zero Shot零数据知识迁移,带来三大价值:第一,跨垂类开箱即用,无需重新训练即可快速从乘用车迁移至商用重卡、物流车等全场景;第二,全球零泛化,通过预训练提前习得全球各交规与驾驶习惯,落地即适配;第三,全场景通用,从铺装路面到非铺装路面,从室内到室外,基本都能稳定适配。

沈劭劼在演讲中给出了明确的时间表:原生多模态基础模型将在年内推送到乘用车及商用重卡上,也将作为卓驭智能辅助驾驶出海的基础模型。同时,卓驭联合头部生态伙伴共同推进L4技术研发落地,Robotaxi和无人物流车将于7月开启试运营。

卓驭的终极愿景,是成为移动物理AI时代的基础设施。无论是乘用车还是商用车,无论是L2还是L4,乃至未来的泛机器人行业,卓驭都将通过模型软件加车规级高可靠性硬件的组合方案,实现万物移动。在即将开幕的北京车展上,卓驭原生多模态基础模型版本将陆续开放抢先体验。

从产业视角看,沈劭劼的判断触及了智驾行业的核心命题:技术投入的规模效应与商业回报的平衡。当基础模型的训练成本达到每年数十亿元量级,只有具备跨垂类、跨场景大规模交付能力的企业,才能摊薄成本、实现盈利。这意味着,智驾行业的竞争正在从“功能竞赛”转向“规模竞赛”和“成本竞赛”。那些无法实现跨场景规模化的企业,将被高昂的研发成本拖垮。

卓驭的路径选择是:用原生多模态基础模型作为技术底座,同时覆盖乘用车、商用重卡、物流车、Robotaxi等多个垂类,用规模分摊成本,用场景反哺数据。这套逻辑能否跑通,取决于两个关键变量:一是基础模型的能力能否真正实现“开箱即用”,降低泛化适配成本;二是跨垂类市场的规模能否支撑起数十亿元的年研发投入。

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