一套模型通吃全球：卓驭重新定义智驾扩张效率边界

当智能驾驶行业深陷 “一城一重训、一垂类一重构、一国一适配”的成本泥潭，当头部玩家仍在以资源堆砌换取有限场景突破，一个被长期忽略的核心命题正在浮出水面：真正决定产业终局的，到底是单点技术的极致炫（参数丨图片）技，还是底层架构的效率革命？

在4月24日开幕的2026北京车展上，智能驾驶行业见证了一次底层技术范式跃迁的到来。卓驭科技对上述行业疑惑给出了颠覆性答案——发布行业首个面向移动物理AI的原生多模态基础模型，以“一次研发、全域复用”的技术范式，把跨垂类适配、全球泛化、全场景覆盖的边际成本无限拉低。

这不是一次常规产品迭代，而是对中国智驾过去十余年高投入、低复用、慢扩张模式的彻底重构。按照杰里米·里夫金《零边际成本社会》书中的核心论断，物联网、数字技术、平台化会把大量商品与服务的边际成本推向趋近于零。

卓驭的原生多模态基础模型，它用一套基座打通乘用车、商用车、无人车、机器人乃至全球市场，以一次研发、一套模型、一套硬件基座，支撑N个场景、N个垂类、N个国家，它以“基座经济学”改写产业成本曲线与扩张逻辑，把技术领先转化为商业壁垒，也为中国智驾、物理AI，从“规模领先”走向“规则定义”，提供了可复制、可普惠、可全球化的终极解法。

技术范式革命：

从堆叠到原生，终结智驾高成本陷阱

智能驾驶产业十余年来的技术演进，始终围绕通用能力与泛化成本两大核心变量博弈。智能驾驶产业的商业化困境，从来不在功能是否炫酷，而在扩张是否经济。

行业经历三代技术路径：第一次是传统小模型方案，其依赖海量规则与数据泛化。该技术最具体感的事情，便是2023年前后，车企的NOA扎堆的“开城，其本质是“规则堆砌+局部优化”。传统小模型的通用基础能力仅能达到40分水平，依靠海量数据标注、城市级泛化与场景规则叠加，才能勉强逼近80分可用状态。但这种一款车型一个城市的“开城”，人力、算力、工程成本随场景线性增长，没有哪家车企能吃得消。

2024年下半年，随着国内智驾企业开始对特斯拉的FSDV12版本理解过来，又集体转型“端到端”和一端式端到端，端到端是为第二代中模型方案。迭代至今，端到端方案将通用基础能力提升至70分，少量规则泛化即可实现90分实用体验。

即便如此，跨品类拓展仍面临本质障碍：乘用车、重卡、客车、无人车、机器人的物理属性、运行环境、控制逻辑差异巨大，模型泛化近乎推倒重来，研发投入无法沉淀，扩张边际成本居高不下。而与此同时，不同移动场景下的智能需求，正在走向收敛。

卓驭科技CEO沈劭劼对此有着清晰的判断：“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或许都将转型为‘移动物理AI公司’。”这一判断直指行业终局——智能驾驶的未来不是单一车辆自动驾驶，而是万物自主移动的物理智能时代。

直至卓驭原生多模态基础模型出现，才真正实现底层技术的逻辑统一，把“加法扩张”转变为“乘法增长”，冲破了始终困扰行业的盈利瓶颈，以及难以全球化扩张的核心症结。

卓驭原生多模态基础模型的核心突破在于，它在最底层完成物理世界通用规律预训练，实现视频、文本、动作、语音、地图多模态统一表征；训练数据覆盖互联网、移动机器人、多地域交通场景等第一视角数据源，并注入跨领域、跨国家知识，使模型具备真正涌现能力。

在“地卓华魔”的头部竞赛中，卓驭的原生多模态基础模型，与其他VLA方案存在本质差异：传统方案需要显式语义翻译，卓驭的该模型在统一框架下完成端到端学习，消除延迟与信息损耗，实现语义理解与物理感知高度统一，无拼接感、无转换损耗，响应精度与泛化稳定性显著提升，性能天花板大幅打开。

其最具商业价值的突破，是直指ZeroShot零数据知识迁移，实现跨垂类开箱即用、全球零泛化或少泛化，覆盖铺装路面、非铺装路面、室内外全场景。这意味着，同一套基础模型无需重新训练，即可快速适配乘用车、重卡、客车、无人物流、Robotaxi，甚至直接落地海外市场。

技术范式的革新，直接带来商业化逻辑的质变：研发投入从“随场景递增”变为“一次投入全域受益”，工程周期从“半年级”压缩至“月级”，扩张成本从“高不可攀”降至“普惠可行”。沈劭劼透露，其仅用了不到两个月，就将乘用车NOA能力迁移到重卡”。

在智驾行业缠斗中，卓驭凭借底层架构优势，跳出堆硬件、拼数据、卷场景的同质化内卷，以效率壁垒构建起结构性领先，为全球智驾行业提供了跳出成本陷阱的可行路径。

跨垂类落地：

移动智能基座完成规模化验证

技术的终极价值，必须通过产业级落地兑现。2025年卓驭科技提出“移动智能基座”理念，以软硬一体能力支撑全场景智能移动；2026年北京车展，这一构想已从概念转化为覆盖多品类、多客户、多场景的量产成果，成为行业内唯一实现跨垂类规模化交付的样本。

从乘用车到商用车、从有人驾驶到无人驾驶、从量产车型到前沿场景，卓驭以密集落地节奏，验证了基座模式的商业可行性，也为中国智驾的普惠化与全球化扫清了现实障碍。乘用车领域，卓驭已构建起行业领先的量产规模。累计量产车型超50款，定点车型达三位数，实现“油电同智、中外同频、舱驾同芯、行泊同优”全覆盖，打破燃油车与电动车、自主品牌与合资品牌的智能化鸿沟。

作为业内首个量产单芯片舱驾一体的供应商，卓驭基于高通8775芯片打造跨域融合方案，以充沛算力支撑流畅体验；行泊一体方案兼顾实用与高效，覆盖日常出行全场景。自2026年4月起，高通8650/8775平台车型将升级至高悟性端到端4.0，TITDA4VH低算力平台升级高悟性端到端3.0，以分级方案实现全价位覆盖，推动高阶智驾从高端选配走向大众标配。

商用车与前沿场景，构成卓驭第二增长曲线。重卡领域，卓驭已与国内TOP6商用车品牌全面合作，搭载高悟性端到端4.0的车型6月起量产交付；独创激目2.0舱内激光视觉前前融合方案9月上车，覆盖高速NOA、城区NOA、自主体泊，在提升安全冗余的同时降低油耗与保险成本，直面物流行业降本增效核心需求。

客车领域，卓驭与宇通达成战略合作，联合开发NOA方案，搭载激目2.0、自研补盲激光雷达“知周”、英伟达Thor控制器与原生多模态基础模型，9月量产交付，补齐商用车全品类布局。

前沿场景方面，其L4级系统Robotaxi拟下半年开启试运行，直接搭载原生多模态基础模型，配备双Thor芯片三冗余控制器；无人物流车则联合运营方与主机厂打造城配解决方案7月启动试运营。这些全维度、更密集的真实道路数据，将持续反哺模型迭代，形成技术—落地—数据—迭代的正向循环。

截至目前，卓驭已携手34家核心客户，合作车型突破130款，技术方案通过车企严苛工程化验证，而这些全维度、更密集的真实道路数据，将持续反哺模型迭代，形成技术—落地—数据—迭代的正向循环。

卓驭的落地逻辑清晰而坚定：不追求单一场景极限性能，而是以可复制、可规模化、可普惠的能力，覆盖全品类、全价位、全场景，这正是中国智驾下半场最稀缺、最核心的竞争力。

中国智驾下半场，以及物理AI普及的胜负手，不在于单一场景极限性能，而在于能否以可控成本实现全品类、全价位、全场景覆盖。卓驭这种务实的产业路径，使其在头部竞争中形成差异化优势，以跨垂类交付能力构建难以模仿的护城河。

基座经济学成型：

开放生态与全球化，重塑智驾价值格局

当原生多模态基础模型完成技术验证，当移动智能基座实现规模化落地，卓驭正式构建起以“基座经济学”为核心的商业化新范式。

其本质是：以统一底层技术支撑无限场景延伸，让边际成本持续下降、规模效应持续放大，最终把智能驾驶从“高成本赛道”变成“高效率产业”，把中国技术优势转化为全球竞争优势，重塑智能出行的价值分配与产业格局。

基座经济学的核心，是研发复利与规模效应。传统智驾厂商每拓展一个垂类、一个国家，都要重新开发模型、适配硬件、标定数据，成本高、周期长、风险大，全球化扩张几乎不可行。卓驭原生多模态基础模型实现跨垂类、跨地域零泛化或少泛化，乘用车与重卡共享核心模型，国内与海外共用同一底座，研发投入不再随场景数量增长，而是形成持续复利。这种模式让低成本规模化扩张从口号变为可计算的商业模型，也让卓驭有能力以更普惠的价格与车企合作，加速高阶智驾渗透，推动全行业进入普惠时代。

开放生态与全球化布局，是基座经济学的两大支柱。卓驭坚持不与车企争利，只做底层智能基础设施提供商，以开放基座赋能合作伙伴，帮助车企快速获得全场景智能移动能力，缩短研发周期、降低开发成本。

卓驭与中国一汽的深度战略合作，更成为生态赋能的标杆：乘用车领域，红旗多款车型已量产搭载卓驭方案，高悟性端到端4.0即将OTA推送；商用车领域，一汽解放J7、J6重卡高速NOA下半年上市。

人类每一次技术范式的革命都直接重构商业化逻辑，卓驭这种“基座+生态”模式，类似移动互联网时代的操作系统生态，卓驭提供底层能力，合作伙伴开发差异化产品，共同做大市场蛋糕。

卓驭还以创新业务进一步拓展生态边界。卓驭后装车载无人机系统将于今年第三季度上线，可适配乘用车、游艇等多种移动载具，实现一键起降、动态跟随、自动充电与座舱联动，把智能移动从地面延伸至近地空间，打开新商业化场景。

当前，中国智能出行产业已稳居全球领先位置，量产规模、供应链能力、数据闭环、政策环境构成全方位优势，卓驭的基座模式，正是这种领先优势的集中体现。它不再局限于单一车型、单一市场、单一功能的竞争，而是站在移动物理AI的时代高度，以底层架构定义行业规则，以效率优势拉开代差。

在智能驾驶的终局竞赛中，胜负不再由资源投入决定，而由扩张效率、复用能力、普惠程度决定。卓驭以一套原生多模态基础模型通吃全球、通吃全域，不仅为自身找到了可持续的商业化路径，也重新定义了智驾行业的效率边界与商业边界。

随着原生多模态基础模型全场景加速落地、全球化稳步推进，卓驭正从智能驾驶供应商转型为移动物理AI基础设施提供商，还为中国智能出行产业从“全球领先”迈向“全球主导”，提供了可复制的技术范式、可落地的商业模型、可预期的增长空间。