當智能駕駛行業深陷 “一城一重訓、一垂類一重構、一國一適配”的成本泥潭，當頭部玩家仍在以資源堆砌換取有限場景突破，一個被長期忽略的核心命題正在浮出水面：真正決定產業終局的，到底是單點技術的極致炫（參數丨圖片）技，還是底層架構的效率革命？

在4月24日開幕的2026北京車展上，智能駕駛行業見證了一次底層技術范式躍遷的到來。卓馭科技對上述行業疑惑給出了顛覆性答案——發布行業首個面向移動物理AI的原生多模態基礎模型，以“一次研發、全域復用”的技術范式，把跨垂類適配、全球泛化、全場景覆蓋的邊際成本無限拉低。

這不是一次常規產品迭代，而是對中國智駕過去十余年高投入、低復用、慢擴張模式的徹底重構。按照杰里米·里夫金《零邊際成本社會》書中的核心論斷，物聯網、數字技術、平臺化會把大量商品與服務的邊際成本推向趨近于零。

卓馭的原生多模態基礎模型，它用一套基座打通乘用車、商用車、無人車、機器人乃至全球市場，以一次研發、一套模型、一套硬件基座，支撐N個場景、N個垂類、N個國家，它以“基座經濟學”改寫產業成本曲線與擴張邏輯，把技術領先轉化為商業壁壘，也為中國智駕、物理AI，從“規模領先”走向“規則定義”，提供了可復制、可普惠、可全球化的終極解法。

技術范式革命：

從堆疊到原生，終結智駕高成本陷阱

智能駕駛產業十余年來的技術演進，始終圍繞通用能力與泛化成本兩大核心變量博弈。智能駕駛產業的商業化困境，從來不在功能是否炫酷，而在擴張是否經濟。

行業經歷三代技術路徑：第一次是傳統小模型方案，其依賴海量規則與數據泛化。該技術最具體感的事情，便是2023年前后，車企的NOA扎堆的“開城，其本質是“規則堆砌+局部優化”。傳統小模型的通用基礎能力僅能達到40分水平，依靠海量數據標注、城市級泛化與場景規則疊加，才能勉強逼近80分可用狀態。但這種一款車型一個城市的“開城”，人力、算力、工程成本隨場景線性增長，沒有哪家車企能吃得消。

2024年下半年，隨著國內智駕企業開始對特斯拉的FSDV12版本理解過來，又集體轉型“端到端”和一端式端到端，端到端是為第二代中模型方案。迭代至今，端到端方案將通用基礎能力提升至70分，少量規則泛化即可實現90分實用體驗。

即便如此，跨品類拓展仍面臨本質障礙：乘用車、重卡、客車、無人車、機器人的物理屬性、運行環境、控制邏輯差異巨大，模型泛化近乎推倒重來，研發投入無法沉淀，擴張邊際成本居高不下。而與此同時，不同移動場景下的智能需求，正在走向收斂。

卓馭科技CEO沈劭劼對此有著清晰的判斷：“智能駕駛只是物理AI的初始形態，絕非終局，未來存活下來的智駕公司或許都將轉型為‘移動物理AI公司’。”這一判斷直指行業終局——智能駕駛的未來不是單一車輛自動駕駛，而是萬物自主移動的物理智能時代。

直至卓馭原生多模態基礎模型出現，才真正實現底層技術的邏輯統一，把“加法擴張”轉變為“乘法增長”，沖破了始終困擾行業的盈利瓶頸，以及難以全球化擴張的核心癥結。

卓馭原生多模態基礎模型的核心突破在于，它在最底層完成物理世界通用規律預訓練，實現視頻、文本、動作、語音、地圖多模態統一表征；訓練數據覆蓋互聯網、移動機器人、多地域交通場景等第一視角數據源，并注入跨領域、跨國家知識，使模型具備真正涌現能力。

在“地卓華魔”的頭部競賽中，卓馭的原生多模態基礎模型，與其他VLA方案存在本質差異：傳統方案需要顯式語義翻譯，卓馭的該模型在統一框架下完成端到端學習，消除延遲與信息損耗，實現語義理解與物理感知高度統一，無拼接感、無轉換損耗，響應精度與泛化穩定性顯著提升，性能天花板大幅打開。

其最具商業價值的突破，是直指ZeroShot零數據知識遷移，實現跨垂類開箱即用、全球零泛化或少泛化，覆蓋鋪裝路面、非鋪裝路面、室內外全場景。這意味著，同一套基礎模型無需重新訓練，即可快速適配乘用車、重卡、客車、無人物流、Robotaxi，甚至直接落地海外市場。

技術范式的革新，直接帶來商業化邏輯的質變：研發投入從“隨場景遞增”變為“一次投入全域受益”，工程周期從“半年級”壓縮至“月級”，擴張成本從“高不可攀”降至“普惠可行”。沈劭劼透露，其僅用了不到兩個月，就將乘用車NOA能力遷移到重卡”。

在智駕行業纏斗中，卓馭憑借底層架構優勢，跳出堆硬件、拼數據、卷場景的同質化內卷，以效率壁壘構建起結構性領先，為全球智駕行業提供了跳出成本陷阱的可行路徑。

跨垂類落地：

移動智能基座完成規模化驗證

技術的終極價值，必須通過產業級落地兌現。2025年卓馭科技提出“移動智能基座”理念，以軟硬一體能力支撐全場景智能移動；2026年北京車展，這一構想已從概念轉化為覆蓋多品類、多客戶、多場景的量產成果，成為行業內唯一實現跨垂類規?；桓兜臉颖?。

從乘用車到商用車、從有人駕駛到無人駕駛、從量產車型到前沿場景，卓馭以密集落地節奏，驗證了基座模式的商業可行性，也為中國智駕的普惠化與全球化掃清了現實障礙。乘用車領域，卓馭已構建起行業領先的量產規模。累計量產車型超50款，定點車型達三位數，實現“油電同智、中外同頻、艙駕同芯、行泊同優”全覆蓋，打破燃油車與電動車、自主品牌與合資品牌的智能化鴻溝。

作為業內首個量產單芯片艙駕一體的供應商，卓馭基于高通8775芯片打造跨域融合方案，以充沛算力支撐流暢體驗；行泊一體方案兼顧實用與高效，覆蓋日常出行全場景。自2026年4月起，高通8650/8775平臺車型將升級至高悟性端到端4.0，TITDA4VH低算力平臺升級高悟性端到端3.0，以分級方案實現全價位覆蓋，推動高階智駕從高端選配走向大眾標配。

商用車與前沿場景，構成卓馭第二增長曲線。重卡領域，卓馭已與國內TOP6商用車品牌全面合作，搭載高悟性端到端4.0的車型6月起量產交付；獨創激目2.0艙內激光視覺前前融合方案9月上車，覆蓋高速NOA、城區NOA、自主體泊，在提升安全冗余的同時降低油耗與保險成本，直面物流行業降本增效核心需求。

客車領域，卓馭與宇通達成戰略合作，聯合開發NOA方案，搭載激目2.0、自研補盲激光雷達“知周”、英偉達Thor控制器與原生多模態基礎模型，9月量產交付，補齊商用車全品類布局。

前沿場景方面，其L4級系統Robotaxi擬下半年開啟試運行，直接搭載原生多模態基礎模型，配備雙Thor芯片三冗余控制器；無人物流車則聯合運營方與主機廠打造城配解決方案7月啟動試運營。這些全維度、更密集的真實道路數據，將持續反哺模型迭代，形成技術—落地—數據—迭代的正向循環。

截至目前，卓馭已攜手34家核心客戶，合作車型突破130款，技術方案通過車企嚴苛工程化驗證，而這些全維度、更密集的真實道路數據，將持續反哺模型迭代，形成技術—落地—數據—迭代的正向循環。

卓馭的落地邏輯清晰而堅定：不追求單一場景極限性能，而是以可復制、可規?；?、可普惠的能力，覆蓋全品類、全價位、全場景，這正是中國智駕下半場最稀缺、最核心的競爭力。

中國智駕下半場，以及物理AI普及的勝負手，不在于單一場景極限性能，而在于能否以可控成本實現全品類、全價位、全場景覆蓋。卓馭這種務實的產業路徑，使其在頭部競爭中形成差異化優勢，以跨垂類交付能力構建難以模仿的護城河。

基座經濟學成型：

開放生態與全球化，重塑智駕價值格局

當原生多模態基礎模型完成技術驗證，當移動智能基座實現規?；涞?，卓馭正式構建起以“基座經濟學”為核心的商業化新范式。

其本質是：以統一底層技術支撐無限場景延伸，讓邊際成本持續下降、規模效應持續放大，最終把智能駕駛從“高成本賽道”變成“高效率產業”，把中國技術優勢轉化為全球競爭優勢，重塑智能出行的價值分配與產業格局。

基座經濟學的核心，是研發復利與規模效應。傳統智駕廠商每拓展一個垂類、一個國家，都要重新開發模型、適配硬件、標定數據，成本高、周期長、風險大，全球化擴張幾乎不可行。卓馭原生多模態基礎模型實現跨垂類、跨地域零泛化或少泛化，乘用車與重卡共享核心模型，國內與海外共用同一底座，研發投入不再隨場景數量增長，而是形成持續復利。這種模式讓低成本規?；瘮U張從口號變為可計算的商業模型，也讓卓馭有能力以更普惠的價格與車企合作，加速高階智駕滲透，推動全行業進入普惠時代。

開放生態與全球化布局，是基座經濟學的兩大支柱。卓馭堅持不與車企爭利，只做底層智能基礎設施提供商，以開放基座賦能合作伙伴，幫助車企快速獲得全場景智能移動能力，縮短研發周期、降低開發成本。

卓馭與中國一汽的深度戰略合作，更成為生態賦能的標桿：乘用車領域，紅旗多款車型已量產搭載卓馭方案，高悟性端到端4.0即將OTA推送；商用車領域，一汽解放J7、J6重卡高速NOA下半年上市。

人類每一次技術范式的革命都直接重構商業化邏輯，卓馭這種“基座+生態”模式，類似移動互聯網時代的操作系統生態，卓馭提供底層能力，合作伙伴開發差異化產品，共同做大市場蛋糕。

卓馭還以創新業務進一步拓展生態邊界。卓馭后裝車載無人機系統將于今年第三季度上線，可適配乘用車、游艇等多種移動載具，實現一鍵起降、動態跟隨、自動充電與座艙聯動，把智能移動從地面延伸至近地空間，打開新商業化場景。

當前，中國智能出行產業已穩居全球領先位置，量產規模、供應鏈能力、數據閉環、政策環境構成全方位優勢，卓馭的基座模式，正是這種領先優勢的集中體現。它不再局限于單一車型、單一市場、單一功能的競爭，而是站在移動物理AI的時代高度，以底層架構定義行業規則，以效率優勢拉開代差。

在智能駕駛的終局競賽中，勝負不再由資源投入決定，而由擴張效率、復用能力、普惠程度決定。卓馭以一套原生多模態基礎模型通吃全球、通吃全域，不僅為自身找到了可持續的商業化路徑，也重新定義了智駕行業的效率邊界與商業邊界。

隨著原生多模態基礎模型全場景加速落地、全球化穩步推進，卓馭正從智能駕駛供應商轉型為移動物理AI基礎設施提供商，還為中國智能出行產業從“全球領先”邁向“全球主導”，提供了可復制的技術范式、可落地的商業模型、可預期的增長空間。