从“端味”开始，走向模型本体——专访卓驭科技CTO马陆

AF：卓驭提出“100%端味”的端到端系统，与行业常见的“规则+模型”混合架构相比，核心差异在哪里？它改变了哪些能力边界？

马陆：所谓端到端4.0，本质是把原来还残留在系统里的规则逐步移出主流程。早期我们从两段式走到一段式，模型内部仍然保留感知、预测、决策这些子任务的结构，并通过多条候选轨迹配合规则模块做筛选。后面一个变化是模型能力逐渐超过人工规则的评估能力。以前输出6条轨迹再由规则选最优，现在变成模型直接输出一条轨迹，并在训练阶段完成评估。车端不再做“选择”，而是直接执行。

再往前一步，就是把领航相关的规则也完全数据化。包括变道时机、超视距决策，这些原本依赖人工设定的逻辑，都被纳入训练与评测体系。最终形成的是一个输入到输出完全由模型驱动的系统。改变的不是某一个功能，而是系统边界。原来系统是“规则定义能力，模型做补充”，现在变成“模型定义能力，规则退到训练和评测里”。

AF：在端到端范式下，数据规模、数据结构与数据工程能力，哪个更关键？

马陆：首先是模型范式。如果还是传统小模型，再多数据也很难形成能力跃迁。进入大模型范式之后，大规模数据才能真正发挥价值。数据规模当然重要，但更关键的是能不能从数据里提炼出有效信息。数据本身是混杂的，里面既有优质样本，也有噪声甚至错误行为。如果没有能力筛选、清洗和结构化，规模再大也只是堆积。所以差距更多体现在数据工程能力上，包括数据选择、标注、评测设计以及闭环效率。我们更关注每周的迭代速度，而不是一次性积累多少数据。

AF：行业在算力路线上的分化明显，有人选择堆算力，有人强调效率。卓驭为什么更强调后者？

马陆：从趋势看，大模型一定会推动算力持续增长，这是不可避免的。车端算力从几百TOPS走到上千TOPS是一个确定方向。但在同一范式下，不同团队的效率差异依然存在。比如同样的能力，有的系统需要2000TOPS，有的可能在更低算力下实现接近效果。我们关注的是在满足大模型需求的前提下，提高单位算力的利用效率。这不是替代关系，而是同一方向上的两个维度。

AF：端到端系统常被质疑“黑箱”，安全验证如何建立？如何判断模型可以量产？

马陆：验证方式并没有消失，而是发生了变化。第一是评测体系，我们会把驾驶场景拆分成大量细分场景，用数据集持续测试模型表现；第二是数据质量控制，避免模型学习到不良行为；第三是版本迭代验证，每周都有模型进入评测，通过后再进入路测。路测与仿真结果一致，才会向主机厂推荐。以前领域内的专家写规则，而现在专家更多是在设计评测体系，以及进行优质训练数据挖掘。相当于从“做题的人”变成“出题的人”。

AF：从L2+走向L3，最大的技术门槛在哪里？

马陆：从技术角度看，L3并不是一个难以实现的点，而是一个价值不明显的阶段。每一代L2技术都可以拼接出一个L3，但问题在于使用场景受限。用户更看重的是“能不能在更多地方稳定使用”，而不是在少数场景完全放手。如果 L3 使用条件有限，不能满足用户需求，那这种形态的L3未必是用户真正需要的。

AF：端到端模型向重卡或物流场景迁移时，最大的挑战是什么？

马陆：主要是驾驶动作和训练数据分布的变化。重卡的核心差异在于动力学和行为模式，比如更长、更重、响应更慢，这需要通过数据让模型重新理解自身能力。相比之下，动力学适配本身并不复杂。真正关键的是让模型在不同载具上形成正确的行为模式。从长期看，如果模型足够通用，这种迁移甚至可以不再依赖大量本地化训练。

AF：在大模型时代，Tier1的角色会发生变化吗？卓驭更希望成为系统提供者还是技术基座？

马陆：取决于技术范式。在规则时代，自研相对容易；进入大模型阶段，投入和能力门槛大幅提高。如果是通用大模型，它不应该只服务单一垂类，而是开放能力，让更多场景使用。我们更倾向于开放形态，包括硬件、软件甚至模型能力的不同合作方式。最终目标是让能力被大规模使用，而不是只在少数系统里闭环。

AF：未来三年，自动驾驶最可能出现突破的方向在哪里？

马陆：关键不在某一个单点技术，而是是否出现被广泛认可的模型范式。如果有公司在多模态基础模型上取得突破，并且通过数据和算力持续提升能力，这种路径一旦被验证，行业会快速跟进。更大的模型、更好的数据生成能力都会重要，但它们需要依附在一个有效的范式之上。

AF：卓驭长期以视觉为主，面对激光雷达路线，如何判断？

马陆：从技术角度，多一个传感器不是坏事。真正的分歧更多来自成本。对于10万元级车型，纯视觉更容易落地；在更高价位，多传感器方案也有价值。
我们并不限定一定使用自家或某一家供应商的雷达，核心是系统整体效果与成本匹配。

编后按

在这次对话里，能感觉到最实在的一点，是“规则并没有消失，只是从车上挪到了训练里”。系统的成败，已经不只关注有没有兜底的逻辑，而是提升至数据和评测是否有足够支撑。而另一个则事关节奏。每周迭代，意味着没有哪个版本会一次做对。量产落地取决于连续多轮结果稳定，而不是某次表现很好。

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