卓馭創始人沈劭劼：2026，智駕要從“端到端” 到“端到所有地方”

卓馭創始人沈劭劼

2025年年底，當毫末智行驟然倒下的消息傳來時，整個自動駕駛行業都為之一震。一家背靠巨頭、融資充足的公司，依然沒能穿越周期。

幾乎在同一時間，另一家備受關注的智駕公司——卓馭科技，官宣獲得中國一汽超36億元的戰略投資。

這樣的波動并非孤例。更早一些的5月，大卓智能宣布解散，業務并入奇瑞智能化中心；隨后，中智行因無力支付小額勞動仲裁款，被法院裁定破產清算。整合與出清，正以超乎以往的速度進行。

當整個行業已經從規則驅動全面倒向數據驅動的端到端模型。當所有頭部玩家都站上同一條新起跑線，競爭的核心便不再是“誰先出發”，而是“誰的迭代系統更快、更高效”。領跑與追趕的差距，往往只在于一次成功模型更新的時間窗口。

“國內頭部幾家企業是以月為單位的，而且不斷往返排序。”卓馭科技的創始人沈劭劼觀察說。他透露，目前卓馭的模型迭代周期已縮短至每周一次，客戶項目交付時間從6個月壓縮至1個多月。

智駕公司的斬殺線是什么？

“如果到現在哪一個做智能輔助駕駛的公司，還沒有完成數據驅動開發范式的改造，那它被斬下去是遲早的事情。”沈劭劼的話語直擊要害。

在他看來，智駕公司真正的生死線并非資本規模，也不是客戶數量，而是能否建立起數據驅動的開發范式，并將這種范式與傳統制造業深度結合。

沈劭劼認為，智能駕駛行業仍處于“核心問題尚未解決”的階段，各家企業的競爭本質上是“與自己進步”的較量。在這場長跑中，暫時的領先或落后的意義并不大，真正的分水嶺在于公司是否完成了向數據驅動開發范式的徹底轉型。

這種轉型對任何團隊來說都意味著陣痛。沈劭劼坦誠，作為傳統機器人學派，卓馭團隊曾長期執著于規則驅動，堅信“物理世界的模型是我建立的”。

然而，當行業向端到端轉型時，卓馭不得不面對“打不過”的事實，因此，2024年10月14日，卓馭做出了一個艱難決定：全刪原有代碼庫，正式宣布“以后只有端到端，沒有規則”。那一刻，3000行代碼被清除，也清除了團隊對規則驅動的路徑依賴。

轉型初期的挑戰接踵而至——模型不成熟、客戶端交付壓力、后端產出飄忽不定。但沈劭劼和團隊堅持了下來。他發現一個反直覺的現象：為安全而設計的兜底邏輯越多，系統反而越容易“犯傻”。

“幾乎所有的那個車犯傻，就是應該繞行它不繞，大概率就是兜底邏輯打架了。”當多條規則被同時激活，彼此矛盾或互斥，就會導致車輛做出不合理的決策。

如今，卓馭的安全保障不再依賴層層規則兜底，而是通過建立完整的測評體系來實現。“只要你能過這個測評它就是及格的。”通過測評體系的建設，他們逐漸刪掉了越來越多的兜底邏輯。

更重要的發現是數據質量比數據量更關鍵。沈劭劼透露，今年有若干次大模型的提升，甚至都不是模型本身改變，而只是把數據的配比和質量調對了，性能就出現大幅提升。

這一切必須工程化落地。沈劭劼舉例說明，這體現在公司運營的方方面面：從財務上如何規劃算力與數據閉環的投入占比，到項目交付中將數據鏈路通暢作為核心KPI，再到與主機廠合作時，能夠提供不僅僅是功能，而是包含數據反饋與模型優化能力的完整“基座”。只有當數據驅動的循環真正嵌入到研發、交付、運營的每一個環節，并得到制造業體系的質量管控與工程驗證時，智駕方案才能兼具創新活力與量產可靠性。

因此，所謂的“斬殺線”，實則是企業能否構建這種將數據智能轉化為工程確定性的系統能力。它決定了公司是在持續進化，還是在堆積遲早爆發的技術債務。

“你晚6個月出發，并不意味著就一直晚6個月”

當被問及“卓馭是不是行業跟隨者”時，沈劭劼展現了技術派的自信。

“我描述清楚一下整個背景，后發先至是各個行業領域都經常發生的事，智能輔助駕駛也遠遠還沒有到終點線。”他平靜地回應道，“你晚6個月出發，并不意味著就一直晚6個月。”

沈劭劼承認轉向端到端比Momenta慢了半年，“這個半年在商業發展的時候就是挺要命的”。但他隨即補充：“我沒說現在晚了6個月。即使拿當前的狀態來看，雖然我們轉向端到端稍晚，但是目前我們的方案在給用戶的體驗上可能反而處在行業領跑者的位置上。”

這種自信來自技術迭代速度的實質性提升。卓馭的模型開發流程已經完成重塑：從最初每周迭代50個模型只有一兩個可用，到現在每周迭代3-5個模型大多可用。

效率的提升得益于工程師工作方式的根本轉變。沈劭劼強調了一個關鍵指標——TTE（從問題上報到模型更新的時間）。

“如果按照之前所謂的傳統方式走這條鏈路，一年前走一遍可能需要6個月，現在一個多月。”

在數據驅動的開發范式下，工程師遇到問題時不能再立即添加規則來“兜底”，而必須走完整的數據收集、標注、訓練、測試流程。

沈劭劼知道這很“反常識”：“大家都是正常人，遇到問題正常人都是如何最快的解決問題，這時候要把手摁住是有點反常識的。”

但這種克制正是數據驅動開發范式的核心紀律。“任何邏輯加進去都很難刪掉，它會打架。”只有堅持這種工作方式，模型才會越來越純凈，性能才會持續提升。

對于行業內的技術路線分歧，沈劭劼持融合觀點：“歷史上我們整個智駕行業隔段時間就會出現所謂話題性的分歧，后來發現這個分歧也沒多大事。”

無論是大算力小算力之爭、有圖無圖之辯，還是純視覺與激光雷達的選擇，“這些都不是哲學問題，是工程問題”。不同技術路線最終會相互融合，而非對立。

2026年，行業會有更多“王炸”扔出來

談到行業未來，沈劭劼預判2026年的智駕行業競爭將更加激烈。“能預見的激烈程度應該會遠高于今年。”

他觀察到，2025年Q3后，行業已進入 “王炸頻發期” ——隔一段時間某一家就會扔出一個突破性方案，兩個月后另一家又會扔出一個。

“可以預見明年會不斷在炸的過程中，一波一波的上。”沈劭劼形象地描述了這一競爭態勢。

面對這種局面，他建議消費者和媒體試駕時先看版本號：“以后大家試駕之前先看版本，哪個版本，其實每一家都是先看版本，確保性能更新完。”

技術端，卓馭將沿著VLA架構繼續推進——V負責感知和一段式端到端；L是多模態大語言模型，負責場景理解；A負責將感知結構接入，進行未來幾秒到10秒級別的推理。

沈劭劼為團隊設定了明確目標：“如果說2025年的核心要求端到端，2026年的主題是端到所有地方去。”

他需要證明這個模型具有橫向拓展能力，能夠應用于更多場景和車型。這不僅是技術挑戰，也是商業模式創新的機會。

卓馭正在推行的 “基座模型”策略正是為此而生。沈劭劼解釋：“基座的意思是可以在上面建東西。”車企可以在卓馭的基座模型上進行二次開發，自主進行功能定義、功能邏輯編寫，甚至調用大模型。

“到這個模式之后，所謂的到底自研還是供應商方案，差異化還是標準化這些就可以解決了。”這種模式打破了傳統Tier1與主機廠之間的界限。

在商業化路徑上，沈劭劼保持聚焦。“公司絕大多數的收入肯定還是來自乘用車，而且可能也會說，至少未來兩年99%的數據是來自乘用車。”

“但凡如果我發現一個新的垂類我需要再投300個人來干我立馬撤出去，如果發現投30個人就搞得定，就繼續做，是這樣的邏輯。”

對于卓馭，以及所有仍在牌桌上的玩家而言，2026年的主題已然明確：把技術“鋪”到更多車上，并在對手們不斷扔出的“王炸”中，找到自己持續出牌的方式。

（文｜引擎視角，作者｜韓敬嫻，編輯｜李玉鵬）