卓馭要把智駕變成"移動基建"，一張圖看懂野心

北京車展卓馭展臺，一塊屏幕循環播放著同一組畫面：乘用車變道超車、重卡高速巡航、無人物流車園區穿梭、Robotaxi 城市接單。四組場景，同一個技術底座。這不是產品羅列，而是一份宣言——智能駕駛正在從"汽車配置"變成"移動基礎設施"。

一張圖看懂：卓馭想建什么

如果把卓馭的新戰略畫成一張圖，核心只有三層：

最底層是「原生多模態基礎模型」，面向移動物理人工智能（AI）預訓練，統一處理視頻、文本、動作、語音、地圖；中間層是「高悟性端到端」系列版本，按算力分層部署；最上層是四類落地場景——乘用車、商用車、無人物流、Robotaxi，共享同一套能力底座。

這張圖的關鍵在于：底層模型不綁定任何車型，訓練數據來自智能駕駛、互聯網、各類移動機器人第一視角，并注入跨國家知識。卓馭的表述很直接——目標是 Zero Shot 零數據知識遷移，跨垂類開箱即用。

換句話說，他們不想每進一個新市場就重新訓練一套模型。

為什么叫"原生多模態"，不叫VLA

行業最近熱炒 VLA（視覺-語言-動作模型），卓馭刻意做了區分。

常見 VLA 路徑是：傳感器輸入 → 語義理解 → 動作輸出，中間存在顯式翻譯環節。卓馭的原生多模態基礎模型強調"統一框架訓練"，跳過顯式語義翻譯，讓語義理解與物理理解直接綁定。

按卓馭的說法，這能減少延遲和信息損耗。至于實際差距多大，需要量產數據驗證。

真正值得關注的不是術語之爭，而是技術路線的選擇邏輯：卓馭押注的是"通用物理理解"先于"場景專項優化"。先讓模型理解空間、運動、規則、風險這些底層規律，再適配具體載體。

這和早期智駕方案正好相反——那時候是先做高速 NOA，再擴展到城區，每擴一個城市都要重新標定。

量產進度：今年內能看到什么

基礎模型再漂亮，落不了地就是 PPT。卓馭這次給了明確時間表：

乘用車領域，基于英偉達 Thor 平臺的試乘車已經開放體驗，采用 11V 視覺方案與激目 2.0 系統。今年內，原生多模態基礎模型將推送至乘用車與商用重卡，同時作為智駕出海的基礎模型。

存量車型也在升級：今年 4 月起，搭載高通 8650 和 8775 芯片的車型陸續升級至高悟性端到端 4.0；搭載 TI TDA4-VH 芯片的中低算力平臺，逐步升級至高悟性端到端 3.0。

商用車節奏更緊。搭載高悟性端到端 4.0 商用重卡版的車型，今年 6 月起陸續量產交付。激目 2.0 重卡方案計劃 9 月量產，覆蓋高速 NOA、城區 NOA 和自主泊車。

客車線，卓馭與宇通達成戰略合作，聯合開發商用客車 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，應用下一代原生多模態基礎模型。

無人場景，7 月啟動無人物流車試運營，下半年 Robotaxi 試運行。Robotaxi 將配備雙英偉達 Thor 芯片的三冗余 L4 級控制器。

激目2.0：藏在方案里的硬件野心

卓馭這次反復提到的"激目 2.0"，值得單獨拆解。

這是艙內激光視覺前融合方案，激光雷達藏在車內前擋風玻璃后，不是車頂凸起的外掛式。對乘用車來說，這關乎美觀和風阻；對重卡來說，更關乎生存——車頂激光雷達容易被貨物刮蹭，清潔維護也不方便。

激目 2.0 的設計邏輯是按速度動態調整感知策略：低速城區擴大覆蓋范圍，照顧行人、非機動車；高速場景提升遠距離探測能力和點云密度，給重卡留出更長的制動距離。

同時，卓馭還自研自產了一款補盲激光雷達「知周」，用于客車方案。從軟件到硬件，從芯片適配到傳感器自研，卓馭的邊界在明顯外擴。

客戶清單背后的真實壓力

卓馭公布了一組數字：34 家客戶，合作車型突破 130 款，累計量產車型超過 50 款，定點車型達到三位數。

這組數字的含金量在于分散度。不是綁定一家大客戶吃到底，而是同時服務多家、多類、多價位品牌。這意味著工程團隊要處理不同的電子電氣架構、不同的傳感器配置、不同的驗收標準。

對智駕公司來說，這是痛苦也是護城河。模型能力來自數據閉環，工程能力來自量產壓力。只有被不同場景反復摩擦，技術路線才知道哪里會崩。

這次發布會，卓馭還宣布與中國一汽達成深度戰略合作。紅旗司南組合駕駛輔助已在 HS6、天工 05、天工 06 量產，高悟性端到端 4.0 今年上半年 OTA 上線。紅旗天工 S 概念車則搭載基于原生多模態基礎模型的新一代架構，支持 L3/L4 級方案。

商用車線，一汽解放與卓馭的合作進入落地階段。基于激目 2.0 與高悟性端到端 4.0 的解放 J7、鷹途、J6 重卡高速 NOA，今年下半年上市。

從"油電同智"到"中外同頻"

卓馭在發布會上提了四個"同"：油電同智、中外同頻、艙駕同芯、行泊同優。

翻譯一下：燃油車也要智能化，不能只有新能源專屬；出海和國內市場同步推進，不能國內卷完再考慮海外；座艙和智駕可以共用芯片，用集成度換成本；行車和泊車體驗不能一個天一個地。

這背后是智能駕駛的下沉趨勢。卓馭基于高通 8775 芯片做的單芯片艙駕一體方案，目標就是把智能化部署門檻打下來。當智駕從 30 萬級車型卷到 15 萬級甚至更低，成本結構必須重構。

「中外同頻」尤其值得玩味。卓馭明確把原生多模態基礎模型作為智駕出海的基礎模型，訓練數據里特意注入了跨國家知識。這不是簡單的"國內方案改改適配海外"，而是從底層預訓練階段就預留了泛化空間。

對想出海的中國車企來說，這算是一種"預制件"——不用自己從頭搭建海外智駕團隊，復用卓馭的底層能力。

移動物理AI：一個被重新定義的戰場

卓馭給自己的新定位是"移動物理 AI 公司"，而不是"智能駕駛供應商"。

這個表述的變化，對應的是技術外延。汽車只是移動載體的一種，而且是最復雜、法規最嚴的一種。當智駕系統能處理開放道路的行人、車輛、紅綠燈、施工、極端天氣、跨國交通規則，它的能力自然可以向商用車、無人物流、Robotaxi、甚至更廣義的移動機器人遷移。

北京車展的展臺布置很直白：四組場景，同一個底座。乘用車提供規模攤薄成本，商用車驗證高強度運營可靠性，Robotaxi 和無人物流探索無人化邊界——如果車載無人機也算，移動載體就從地面擴展到了近地空間。

這不是卓馭一家的判斷。行業關鍵詞的演變已經說明問題：從高精地圖到無圖 NOA，從模塊化架構到端到端模型，再到 VLA、世界模型、物理 AI。智能駕駛的競爭維度，正在從"誰能把車開好"變成"誰能讓 AI 理解物理世界并穩定輸出移動能力"。

卓馭的賭注是：這個能力可以抽象出來，變成跨載體、跨區域、跨場景的基礎設施。基礎模型是第一步，后訓練、蒸餾、部署、芯片適配、傳感器融合、安全冗余是后續工程。

行動號召：關注三個驗證節點

對關注這條賽道的人來說，今年有三個具體節點值得跟蹤：

6 月，商用重卡高悟性端到端 4.0 量產交付，看工程化能力是否扛得住運營強度；7 月，無人物流車試運營，看封閉/半封閉場景的無人化閉環；下半年，Robotaxi 試運行，看 L4 級方案在開放道路的真實表現。

原生多模態基礎模型的價值，最終要用跨垂類的遷移效率來驗證。如果乘用車、重卡、客車、無人物流車、Robotaxi 確實能共享同一套底層能力，且適配成本顯著低于行業平均水平，卓馭的"移動智能基座"敘事才能立住。

反之，如果每個新場景仍需要大量重新訓練，"通用物理理解"就只是營銷話術。技術路線之爭，量產數據說話。