當智駕不再只屬于汽車，卓馭科技如何定義“移動智能基座”

【摘要】智駕行業的下半場，真正的競爭是一套能力能不能低成本復制到更多車型、更多城市、更多國家和更多移動載體上。

在2026北京車展，卓馭科技提出“智能一切移動”，其核心并不是再造一個智駕概念，而是試圖回答一個更底層的產業問題：智駕公司能否擺脫項目制交付，把模型、硬件、量產和多場景落地沉淀成可復用的移動智能基座。

從乘用車到商用重卡、商用客車、無人配送和Robotaxi，卓馭正在用多垂類落地驗證自己的“移動物理AI”路線。它要證明的是：未來能做成L4乃至具身智能的，是最懂漸進式工程化、最能把智能真實裝進移動載體的公司。

以下為正文：

過去幾年，智駕行業一直在解決一個問題：車怎么開得更像人。但到了下半場，另一個問題被擺到了臺面上：一套智能駕駛能力，能不能從一輛車復制到更多車型，從一個城市復制到更多地區，從乘用車復制到商用重卡、商用客車、無人配送車甚至Robotaxi？

如果每開一個城市、每換一款車、每進入一個海外市場，甚至每切入一種新載具，都要重新采集、訓練、適配、驗證，那么智駕公司看似規模擴大，實則成本也在同步變重。功能越多，工程包袱越重。這是智駕產業從炫技走向普及時必須面對的底層矛盾。

2026年的北京車展，卓馭在北京車展提出“智能一切移動”，本質是在回答一個現實的產業命題：智駕公司未來到底是按項目賣能力，還是把能力沉淀成一套可遷移、可復用、可持續進化的移動智能基礎設施？

這是卓馭的真正野心，也是產業值得討論的一點。

01

智駕下半場，效率成本更重要

過去行業評價智駕能力，喜歡看“開了多少城”。但從產業角度看，“開城”既是能力證明，也是成本證明。

早期智駕方案依賴感知小模型、高精地圖和規則算法，優勢是邊界清楚，問題是通用性不足。一個城市跑通了，不代表另一個城市能直接復用；一個車型調好了，不代表另一個車型可以無縫遷移。于是行業形成了一種高人力、高數據、高測試投入的交付模式。

端到端讓這件事向前走了一步。它減少了規則堆疊，讓駕駛表現更自然，也提升了系統的基礎能力。但端到端并不自動等于全域通用。它解決的是“在某類場景里開得更像人”，還沒有徹底解決“換場景之后是否還要重做一遍”。

這就是卓馭提出原生多模態基礎模型的關鍵背景。

它要解決的是把過去依賴后期適配的能力，前置到模型底層。通過視頻、文本、動作、語音、地圖等多模態統一訓練，讓模型先學習物理世界里的運動規律、空間關系、交通交互和行動反饋，再進入具體車型和具體場景中激活。

卓馭的原生多模態基礎模型支持視頻、文本、動作、語音、地圖等信息統一訓練，核心目標是讓模型形成對移動世界的統一理解。相比一些需要在傳感器輸入和動作輸出之間反復做語義轉換的方案，這種原生多模態路線如果跑通，理論上會減少信息損耗，也會提高不同場景之間的復用能力。

這也是卓馭戰略和執行比較一致的地方。戰略上，它沒有只把自己定義為乘用車智駕供應商，而是提出移動物理AI；執行上，它也沒有跳過量產直接講終局，而是從高悟性端到端3.0、4.0，到原生多模態基礎模型，沿著量產部署和升級的路徑往上走。

這件事的核心在于泛化成本能不能下降。當智駕能力進入新車型、新城市、新國家、新載具時，如果需要更少數據、人力和周期，就意味著它具備更強的規?；芰Α?/p>

卓馭講“移動物理AI”，本質上是在重新定義智駕公司的能力邊界：車只是第一個入口，移動才是最終對象。它不滿足于做一套汽車駕駛功能，而是試圖做一套理解并控制移動物體的基礎模型。

02

商用重卡是試金石

很多企業都會講“全場景布局”，但大多數全場景并不是孤立的。真正的全場景，是同一套能力在不同物理約束和商業約束下仍然能成立。

乘用車關注體驗和普及，商用重卡關注安全、油耗、保險和運營效率，商用客車承擔更高公共安全責任，無人物流車強調低速高頻的運營閉環，Robotaxi則直接面對L4級冗余、監管和責任邊界。

這些場景不是簡單平移，而是對同一套智能能力的不同拷問。

所以，卓馭這次展示乘用車、商用重卡、商用客車、無人物流、Robotaxi多線落地，是在用多垂類驗證自己的核心假設：一套移動智能基座，能不能跨載體復用。

如果一個模型只在乘用車上好用，它仍然是一套汽車智駕系統；如果它能在商用重卡、商用客車、無人配送、Robotaxi等不同平臺上被激活，它才開始接近“移動物理AI”。

當然，卓馭的推進順序相對成熟：先在乘用車里打磨量產和體驗，再切入商用重卡、商用客車等高價值商用場景，最后向無人運營場景延伸，沿著客戶、成本、場景可復制性逐步推進。

尤其值得注意的是商用重卡。相比乘用車市場，商用重卡智能化的商業邏輯更直接：安全事故、油耗、保險、司機疲勞、運輸效率，都會直接影響運營成本。卓馭已與國內TOP 6商用車品牌建立合作，搭載高悟性端到端4.0商用重卡版的車型也進入量產交付節奏，這個速度甚至足以對已有商用重卡智駕廠商形成沖擊。

卓馭針對商用重卡場景引入其獨創的艙內激光視覺前融合方案“激目2.0”。商用重卡日常使用環境更復雜，外置傳感器維護難度更高，艙內方案在可靠性和維護便利性上有現實意義。這里能看出卓馭的一個特點：它講的是基礎模型，但落地時并不忽視硬件、安裝、維護和量產細節。這是其后續護城河的關鍵。

華為、小鵬、卓馭這類玩家的共同點，是它們都在真實車輛、真實用戶、真實道路中積累數據和工程閉環。具身智能也類似，最后能把機器做進真實世界的，未必是最早喊具身智能的公司，而可能是最懂感知、控制、量產和安全邊界的智駕公司。真正的智能不是從概念跳出來的，而是從漸進式工程化里長出來的。

商用重卡的長制動距離、商用客車的高安全冗余、物流車的高頻運營、Robotaxi的無人化閉環，都會反哺模型理解更真實、更復雜的移動規律。

換句話說，多垂類不是卓馭的結果，而是卓馭路線成立的條件。

卓馭從大疆車載而來，這一點尤其值得注意。大疆過去解決的是機器在三維空間中的感知、控制和穩定；卓馭今天解決的是機器在開放道路和復雜交通中的自主移動。場景不同，但底層問題相似：如何讓機器可靠地理解物理世界，并在其中行動。

03

從幕后走向臺前

智駕供應商過去的護城河，主要來自算法體驗、客戶定點和量產能力。但接下來，這些都還不夠。

因為當L2和城市NOA不斷普及，車企不會再為每一款車、每一個市場、每一種功能都支付高昂定制成本。供應商必須證明自己不僅能做出好體驗，還能把好體驗低成本復制出去。

這也是卓馭此次給行業的一個新意。它想強調一整套體系：模型層面有原生多模態基礎模型，工程層面有軟硬一體，量產層面有乘用車規?；A，商用車層面有商用重卡和商用客車快速推進，無人場景則有物流車和Robotaxi布局。搭一個這樣的移動智能平臺，是足夠有想象力的。

與中國一汽的合作，也應該放在這個邏輯里看。紅旗乘用車、一汽解放重卡，以及未來更高階智能駕駛架構，給卓馭提供的不是單點車型機會，而是跨品牌、跨車型、跨載具的驗證。如果同一家公司能夠在乘用車和商用重卡兩端同時跑通，就說明它的能力不只是調參和定制，而有機會沉淀成更底層的產品體系。

未來車企選擇智駕伙伴，大概率會看三件事：能不能覆蓋不同價位和不同算力平臺，能不能同時處理軟硬件、功能安全和量產交付，能不能在更多車型和市場中降低重復開發成本。

卓馭這次發布原生多模態基礎模型，實際上是在為這三件事找一個統一答案。它希望用基礎模型承接通用能力，用軟硬一體保證工程落地，用多垂類量產形成數據閉環。

伴隨著這個過程的，是卓馭正在從幕后走向臺前。過去它更像一家工程能力很強、但公眾心智并不突出的智駕公司，現在沈劭劼和卓馭開始主動定義“移動物理AI”，主動解釋自己的技術路線，也開始嘗試把公司打造成一個獨立的硬科技標簽。

當然，這條路并不簡單。原生多模態基礎模型能否真正做到跨地域少泛化，能否在商用車和無人場景中穩定釋放能力，能否通過安全驗證和法規考驗，都需要不間斷的后續迭代。

智駕行業正在轉向“誰能更高效地遷移駕駛智能”，這也是卓馭路線的產業價值。

04

尾聲

如果說過去十年，中國汽車產業完成了電動化對燃油車體系的改造，那么未來五年，智能化要完成的將是另一場更深的改造：把駕駛能力從單車功能，變成可復制、可遷移、可進化的產業能力。

卓馭科技今年北京車展上的表現，把智駕公司的終局可能性更新了。

智駕公司不能永遠靠項目堆人，不能永遠靠開城堆成本，不能永遠在每個新場景里重新訓練自己，而要證明智能移動能力可以跨越汽車本身，進入商用重卡、商用客車、物流車、Robotaxi，甚至更廣義的移動機器人體系。這就是卓馭所說“移動物理AI”的產業含義。

所以，智駕行業下一個階段的競爭，還會比拼復用能力，考量能不能讓更多移動載體以更低成本獲得智能。

這件事如果成立，卓馭則會超越智駕供應商，率先爭奪移動機器人時代的底層入口。