中國智能駕駛行業(yè)正快速發(fā)展，L2級輔助駕駛滲透率不斷上升，城市NOA功能快速下探至10萬元級車型，智能化普及速度遠(yuǎn)超預(yù)期，但全行業(yè)仍集體面臨盈利難題。與此同時(shí)，功能同質(zhì)化愈演愈烈，定制化適配成本高企、出海與跨垂類拓展受阻，行業(yè)正在轉(zhuǎn)向規(guī)�；占芭c商業(yè)可持續(xù)性的生存競賽。

“智能輔助駕駛只是物理AI的初始形態(tài)，絕非終局；未來存活下來的智能輔助駕駛公司，都將轉(zhuǎn)型為移動物理AI公司。這不是戰(zhàn)略判斷，而是生存判斷�！弊狂S科技CEO沈劭劼在2026智能電動汽車發(fā)展高層論壇上表示。這一判斷指向了一個(gè)更深層的產(chǎn)業(yè)變革：智駕行業(yè)的競爭規(guī)則，正在從“單點(diǎn)功能強(qiáng)弱”轉(zhuǎn)向“平臺化復(fù)用能力”，從“項(xiàng)目制交付”轉(zhuǎn)向“基礎(chǔ)設(shè)施式服務(wù)”。

范式躍遷：從功能堆砌到基座驅(qū)動

當(dāng)前智能駕駛的行業(yè)內(nèi)卷，車企對智駕系統(tǒng)的核心訴求，已經(jīng)從“功能更豐富”轉(zhuǎn)向“交付更穩(wěn)定、成本更可控、落地更高效”。行業(yè)逐漸進(jìn)入規(guī)模化普惠階段，決定企業(yè)能否長期生存的關(guān)鍵，不再是短期功能亮點(diǎn)，而是能否擺脫定制化依賴，落地適配全場景的長效運(yùn)營模式。

回顧智能駕駛行業(yè)演進(jìn)，沈劭劼將其劃分為三個(gè)階段。

2016～2023年為傳統(tǒng)小模型階段，行業(yè)主流方案依賴高精地圖、小感知模型與規(guī)則化決策規(guī)劃控制系統(tǒng)，系統(tǒng)基礎(chǔ)能力僅40分左右，必須依靠大量人工定制、城市適配與場景補(bǔ)丁才能達(dá)到80分的可用水平。沈劭劼指出：“這套模式通用基礎(chǔ)能力弱、泛化性能差、泛化適配成本高。簡而言之，開城代價(jià)巨大�！边@一階段的核心瓶頸在于：每進(jìn)入一個(gè)新城市或新場景，幾乎都要重做一遍適配，規(guī)模擴(kuò)張的邊際成本居高不下。

2023～2025年進(jìn)入端到端中模型階段，隨著兩段式、一段式端到端方案的持續(xù)發(fā)展，智能駕駛實(shí)現(xiàn)了性能體驗(yàn)的質(zhì)的飛躍。沈劭劼評價(jià)道：“通用基礎(chǔ)能力大幅提升到70分，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動通過少量的泛化適配，即可達(dá)到90分以上的表現(xiàn)，基本做到能用、好用�！钡@一路線仍未徹底解決跨地域、跨垂類的通用性問題。比如面向歐洲等路權(quán)規(guī)則差異顯著的海外市場，仍需二次專項(xiàng)訓(xùn)練；跨垂類拓展至商業(yè)重卡、客車、物流車等場景，依舊需要團(tuán)隊(duì)重復(fù)投入研發(fā)適配。

因此，沈劭劼提出一個(gè)根本性假設(shè)：“有沒有可能有一個(gè)方案，能夠真正做到開箱即滿分，或者至少開箱即95分的水平？”答案是具備涌現(xiàn)能力的原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型�！岸说蕉酥皇羌夹g(shù)起點(diǎn)，原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型，才是移動智能基座的核心�！痹撃Ｐ驮谧畹讓油瓿蓪ξ锢硎澜缤ㄓ靡�(guī)律的預(yù)訓(xùn)練，而非針對單一乘用車場景優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)跨垂類開箱即用、全球零泛化適配，將系統(tǒng)基礎(chǔ)能力提升至95分以上。

這一范式躍遷的產(chǎn)業(yè)意義在于：智能駕駛從“手工作坊式適配”走向“工業(yè)化規(guī)模復(fù)制”。企業(yè)之間的核心差異不再是單點(diǎn)功能的強(qiáng)弱，而是技術(shù)跨場景復(fù)用能力與平臺化交付效率。

商業(yè)模式轉(zhuǎn)折：從項(xiàng)目制到平臺化

傳統(tǒng)智能駕駛采用典型的Tier1項(xiàng)目制模式——車企按單一車型、單一場景向供應(yīng)商定點(diǎn)開發(fā)，逐一定制、逐次交付。這種模式周期長、復(fù)用率低，收入增長與人力投入、適配成本幾乎線性相關(guān)。資本市場對這類企業(yè)的估值高度依賴定點(diǎn)數(shù)量、客戶數(shù)量等短期指標(biāo)，本質(zhì)上是汽車零部件的估值邏輯。

基礎(chǔ)大模型的普及，正在徹底改變這一結(jié)構(gòu)。沈劭劼透露：“訓(xùn)練的成本越來越高，達(dá)到了一年幾十億的級別�！迸c此同時(shí)，基礎(chǔ)大模型具備了跨垂類的應(yīng)用能力。這催生了一種全新的商業(yè)邏輯：將高額的固定研發(fā)投入分?jǐn)偟奖M可能多的應(yīng)用場景，同時(shí)用更多場景的數(shù)據(jù)反哺模型，形成良性循環(huán)。

對車企而言，無需再投入大量資源進(jìn)行重復(fù)定制開發(fā)，只需接入成熟通用的智能基座，即可快速實(shí)現(xiàn)全車型、全場景智能駕駛覆蓋。合作關(guān)系從“采購定制功能”轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖尤胪ㄓ弥悄苣芰Α�。對智駕公司而言，收入模式從線性增長變?yōu)橹笖?shù)級擴(kuò)展——固定成本較高，但每新增一個(gè)客戶的邊際成本被壓低。

沈劭劼認(rèn)為，未來兩年，全球智能輔助駕駛行業(yè)將告別分垂類、分地域的功能交付時(shí)代，全面擁抱基礎(chǔ)模型。

卓馭選擇的是模型基座層，而非局限在僅面向消費(fèi)者的智駕垂類模型層。這一選擇的商業(yè)邏輯在于：客戶轉(zhuǎn)換成本高，一旦接入，替換意味著重新適配全場景；規(guī)模效應(yīng)顯著，客戶越多，單位研發(fā)成本越低；數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)強(qiáng)，多場景數(shù)據(jù)持續(xù)反哺模型迭代。

全域跨垂類量產(chǎn)落地，筑牢全棧硬核競爭壁壘

在行業(yè)普遍陷入“升級必增成本、規(guī)�；虡I(yè)落地難”的困境時(shí)，卓馭從技術(shù)底層堅(jiān)定選擇原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型路線，以Zero Shot零數(shù)據(jù)知識遷移為核心能力，實(shí)現(xiàn)全場景通用、低適配、快落地，并率先完成乘用車、商用重卡、L4無人物流等的多載體量產(chǎn)閉環(huán)，成為業(yè)內(nèi)少有的具備跨垂類規(guī)�；桓赌芰Φ闹悄荞{駛企業(yè)。

沈劭劼認(rèn)為，原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型是移動物理AI的技術(shù)底座，而非單一智駕模型，以Zero Shot零數(shù)據(jù)遷移為核心，帶來三大價(jià)值。一是跨車型開箱即用，乘用車NOA快速遷移重卡/物流車，研發(fā)周期大幅縮短；二是全球零泛化，預(yù)訓(xùn)練適配各國交規(guī)與駕駛習(xí)慣，輕松全球化；三是全場景通用，鋪裝/非鋪裝、室內(nèi)外全覆蓋，天地一體適配。

這一技術(shù)能力并非實(shí)驗(yàn)室概念，而是全面落地為量產(chǎn)成果。在乘用車核心場景，卓馭形成“油電同智、艙駕同芯、行泊同優(yōu)、中外同頻”的產(chǎn)品布局，其中單芯片艙駕一體方案為行業(yè)首發(fā)。截至目前，卓馭累計(jì)實(shí)現(xiàn)超百款車型定點(diǎn)、50余款車型量產(chǎn)落地，覆蓋主流車企集團(tuán)，客戶拓展速度持續(xù)超出市場預(yù)期。

商用重卡是檢驗(yàn)跨垂類復(fù)用能力的關(guān)鍵場景。重卡整備質(zhì)量大、制動距離長、工況復(fù)雜，對感知與控制精度要求遠(yuǎn)高于乘用車，傳統(tǒng)方案難以直接遷移。卓馭依托同一基座模型快速完成能力遷移，推出高悟性端到端4.0重卡方案，采用與乘用車同源的控制器及算力平臺，搭配自研激目系統(tǒng)，成為業(yè)內(nèi)首個(gè)滿足組合駕駛輔助強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)的商用車重卡解決方案。

“該方案可滿足國家強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)，也是業(yè)內(nèi)首個(gè)通過強(qiáng)標(biāo)的商用車重卡解決方案�！鄙蜊縿卤硎�，目前卓馭已覆蓋國內(nèi)重卡Top 6品牌，多款量產(chǎn)車型將自2026年6月起陸續(xù)上市。

在L4自動駕駛領(lǐng)域，卓馭采取L2與L4技術(shù)同源的務(wù)實(shí)策略�；谶@一路線，卓馭的Robotaxi與無人物流車將于2026年7月開啟試運(yùn)營，且堅(jiān)持只提供智能化能力、不參與運(yùn)營的定位，聚焦技術(shù)核心價(jià)值。

此外，卓馭具備軟硬件一體與供應(yīng)鏈管控能力�！懊鎸�(nèi)存漲價(jià)等供應(yīng)鏈波動，我們提前布局保障交付，這是純軟件公司不具備的能力�！鄙蜊縿卤硎�，軟硬一體實(shí)現(xiàn)平臺標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)一步強(qiáng)化了多場景復(fù)制與交付確定性。

估值邏輯遷移：從定點(diǎn)數(shù)量到平臺價(jià)值

隨著基座模式逐步成為行業(yè)共識，資本市場的估值邏輯也在發(fā)生變化。傳統(tǒng)以項(xiàng)目制為核心的產(chǎn)業(yè)邏輯正在瓦解，平臺化、通用化、基礎(chǔ)設(shè)施化成為新的價(jià)值標(biāo)尺。

對投資者而言，核心評估維度不再是單一項(xiàng)目金額或定點(diǎn)數(shù)量，而是：基座的泛化能力，即能從乘用車延伸至多少種移動載體；遷移效率——進(jìn)入新垂類需要多少工程投入；量產(chǎn)確定性，是否有規(guī)�；桓秾�(shí)證；數(shù)據(jù)飛輪規(guī)模，跨場景數(shù)據(jù)能否持續(xù)反哺模型。

卓馭依托原生多模態(tài)基礎(chǔ)大模型實(shí)現(xiàn)多載體復(fù)用，用規(guī)模化量產(chǎn)攤薄高額模型投入，用多場景數(shù)據(jù)反哺模型迭代，形成“技術(shù)—量產(chǎn)—數(shù)據(jù)—成本優(yōu)化—長效發(fā)展”的完整正向循環(huán)。這使其跳出傳統(tǒng)L2輔助駕駛的估值框架，成長空間延伸至商用車、無人車、泛機(jī)器人等全域移動場景。

“我們希望移動物理AI能夠智能一切的移動，無論乘用車還是商用車，無論L2還是L4，乃至以后的泛機(jī)器人行業(yè)，通過一個(gè)包括模型軟件、車規(guī)級高可靠性硬件的組合方案，能夠真正的實(shí)現(xiàn)萬物自主移動�！鄙蜊縿卤硎�，這些都不只是一個(gè)餅，他們正在發(fā)生�！�

隨著即將到來的北京車展上開放原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型體驗(yàn)、商用重卡從今年6月起9個(gè)月內(nèi)陸續(xù)量產(chǎn)、L4在7月開始試運(yùn)營，移動物理AI的產(chǎn)業(yè)競賽已進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)階段。能夠率先完成平臺化轉(zhuǎn)型、驗(yàn)證商業(yè)閉環(huán)的企業(yè)，將在下一個(gè)五年的產(chǎn)業(yè)版圖中占據(jù)核心位置。而卓馭，正試圖成為那個(gè)定義規(guī)則的基礎(chǔ)設(shè)施。