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從“開城”到“開箱”,沈劭劼解碼卓馭的移動物理AI進化路徑

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4月11日,在智能電動汽車發(fā)展高層論壇(2026)上,卓馭科技CEO沈劭劼發(fā)表主題演講,提出一個判斷:智能駕駛只是物理AI的初始形態(tài),絕非終局,未來存活下來的智駕公司都將轉(zhuǎn)型為移動物理AI公司。他強調(diào),這不是一個戰(zhàn)略判斷,而是一個生存判斷。

這一判斷的底層邏輯,指向基礎(chǔ)模型的成本與規(guī)模悖論。沈劭劼在演講中解釋,原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型的能力越強,訓練成本越高,目前已達到每年數(shù)十億元的規(guī)模。但這一模型同時具備跨垂類的應用能力——從乘用車到商用重卡,從物流車到泛機器人。唯有將巨大的訓練成本分攤到更多的應用場景,再用更多場景的數(shù)據(jù)反哺模型,形成成本、場景、數(shù)據(jù)的良性循環(huán),才能實現(xiàn)商業(yè)上的可持續(xù)。這條路徑推演到最后,所有智駕公司都必須轉(zhuǎn)型。

卓馭在行業(yè)內(nèi)率先將“移動智能基座”從構(gòu)想推向現(xiàn)實,已交出階段性答卷。在乘用車領(lǐng)域,沈劭劼用四個詞歸納了卓馭的成果:“油電同智、艙駕同芯、行泊同優(yōu)、中外同頻”。其中,艙駕同芯即單芯片艙駕一體,卓馭為行業(yè)首發(fā)。目前,卓馭已實現(xiàn)量產(chǎn)50余款車型,定點合作車型突破100款。在體驗上,最新迭代的高悟性端到端4.0版本將于4月起陸續(xù)推送至各乘用車型。

卓馭并未止步于乘用車。高悟性端到端4.0商用重卡版同樣表現(xiàn)亮眼。重卡方案采用了與乘用車一致的控制器及算力,并加入卓馭獨創(chuàng)的激目系統(tǒng)——艙內(nèi)激光視覺前前融合系統(tǒng),實現(xiàn)了安全好用的商用重卡L2+輔助駕駛。沈劭劼特別指出,這是業(yè)界第一個能通過強標的商用車重卡解決方案。截至目前,卓馭已全面覆蓋中國商用重卡Top6品牌,多款合作車型將從今年6月起,在9個月內(nèi)陸續(xù)量產(chǎn)。

回望發(fā)展歷程,卓馭將自身的技術(shù)演進劃分為三個階段。第一階段(2016-2023年)是“小模型”時代,依托高精地圖、小感知模型與規(guī)則決策算法,基礎(chǔ)能力約40分,通過大量地域化、場景化定制適配后可做到80分,但泛化適配成本極高,“開城”代價巨大。第二階段(2023-2025年)是“中模型”時代,兩段式端到端、一段式端到端的持續(xù)發(fā)展,使智能輔助駕駛的通用基礎(chǔ)能力達到70分,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動配合少量泛化適配后可達到90分以上,實現(xiàn)“能用、好用”。但問題在于,出海過程中每個國家都需要適配,跨垂類適配的人力投入也難以控制。

因此,卓馭提出并率先探索第三階段:原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型,即“大模型”。其核心愿景是實現(xiàn)Zero Shot零數(shù)據(jù)知識遷移,帶來三大價值:第一,跨垂類開箱即用,無需重新訓練即可快速從乘用車遷移至商用重卡、物流車等全場景;第二,全球零泛化,通過預訓練提前習得全球各交規(guī)與駕駛習慣,落地即適配;第三,全場景通用,從鋪裝路面到非鋪裝路面,從室內(nèi)到室外,基本都能穩(wěn)定適配。

沈劭劼在演講中給出了明確的時間表:原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型將在年內(nèi)推送到乘用車及商用重卡上,也將作為卓馭智能輔助駕駛出海的基礎(chǔ)模型。同時,卓馭聯(lián)合頭部生態(tài)伙伴共同推進L4技術(shù)研發(fā)落地,Robotaxi和無人物流車將于7月開啟試運營。

卓馭的終極愿景,是成為移動物理AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施。無論是乘用車還是商用車,無論是L2還是L4,乃至未來的泛機器人行業(yè),卓馭都將通過模型軟件加車規(guī)級高可靠性硬件的組合方案,實現(xiàn)萬物移動。在即將開幕的北京車展上,卓馭原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型版本將陸續(xù)開放搶先體驗。

從產(chǎn)業(yè)視角看,沈劭劼的判斷觸及了智駕行業(yè)的核心命題:技術(shù)投入的規(guī)模效應與商業(yè)回報的平衡。當基礎(chǔ)模型的訓練成本達到每年數(shù)十億元量級,只有具備跨垂類、跨場景大規(guī)模交付能力的企業(yè),才能攤薄成本、實現(xiàn)盈利。這意味著,智駕行業(yè)的競爭正在從“功能競賽”轉(zhuǎn)向“規(guī)模競賽”和“成本競賽”。那些無法實現(xiàn)跨場景規(guī)?;钠髽I(yè),將被高昂的研發(fā)成本拖垮。

卓馭的路徑選擇是:用原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型作為技術(shù)底座,同時覆蓋乘用車、商用重卡、物流車、Robotaxi等多個垂類,用規(guī)模分攤成本,用場景反哺數(shù)據(jù)。這套邏輯能否跑通,取決于兩個關(guān)鍵變量:一是基礎(chǔ)模型的能力能否真正實現(xiàn)“開箱即用”,降低泛化適配成本;二是跨垂類市場的規(guī)模能否支撐起數(shù)十億元的年研發(fā)投入。

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