2026年4月，在2026智能電動汽車發(fā)展高層論壇上，卓馭科技CEO沈劭劼出席論壇并發(fā)表主題演講，圍繞“移動物理AI”全新理念，分享卓馭在智能駕駛領(lǐng)域的量產(chǎn)成果、端到端技術(shù)升級，以及面向未來打造原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型、構(gòu)建移動智能基座的戰(zhàn)略布局，以下為演講全文。

　　尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位行業(yè)專家，大家上午好。

　　我是卓馭科技的沈劭劼。

　　可能大家也知道卓馭是一家做智能駕駛方案的供應(yīng)商，但是今天我想說的話題其實叫做移動物理AI。

　　為什么叫這個話題呢？那是因為在過去幾年的工作中，其實我們也逐漸發(fā)現(xiàn)，整個汽車智能化的迭代邏輯已經(jīng)從單一車型的功能升級逐漸轉(zhuǎn)向行業(yè)底層范式的重構(gòu)。今天我也想借這個機會給大家分享卓馭的一點點思考。

　　2025 年末，卓馭率先面向全行業(yè)提出了移動智能基座這一個構(gòu)想。就是希望用一個軟硬一體的基座去賦能多種多樣的移動場景。當(dāng)然構(gòu)想歸構(gòu)想，重點還是要把構(gòu)想去逐漸落地為現(xiàn)實。

　　在這里給大家簡單分享一下卓馭在過去幾年做到的一些成績，目前我們的已量產(chǎn)車型已經(jīng)超過了50 款，然后累計定點車型也達(dá)到了三位數(shù)，我覺得還是做得挺不錯的。

　　那整個車型的矩陣，我覺得用四個詞來歸納——油電同質(zhì)、艙駕同芯、行泊同優(yōu)、中外同頻。艙駕同芯其實也就是單芯片艙駕一體，我們是行業(yè)首發(fā)。行泊同優(yōu)，無論是往前還是往后開的，我們都得兼顧、都得做好。中外同頻，油電同智，無論是自主品牌還是合資品牌，無論是油車還是電車，都能夠達(dá)到相同級別的智能化。

　　在今年，我們的整體產(chǎn)品性能也有非常大的升級。我們最新的高悟性端到端4.0 帶來了我們稱之為100% 端味的特點，體驗上做到了跨越式的升級。

　　那什么叫做100% 端味？分兩點來提。

　　首先是基礎(chǔ)駕駛能力，4.0版本非常好的兼?zhèn)淞诵屎桶踩裕軌蜃龅骄邆浞烙择{駛能力的同時，在狹窄和復(fù)雜道路中做到非常高效的穿行。

　　同時在領(lǐng)航的時候也能夠做到更聰明，不單只是考慮靜止的導(dǎo)航和標(biāo)線信息，同時也可以把動態(tài)的交通流通過一個模型來進(jìn)行處理，從而做到一個非常絲滑、非常游刃有余的在復(fù)雜的交通流當(dāng)中找到合適的時機來通行。

　　這個版本在最近的試駕中也得到不少好評，而且也會從4月開始，逐步推送到使用了我們產(chǎn)品的各個乘用車型上面。

　　當(dāng)然還不止如此，所謂移動智能基座，當(dāng)然不能只是乘用車。我們的高悟性端到端4.0 還有一個商用重卡版，這里我也非常自豪的說，卓馭跟中國 TOP 6 的商用車品牌都建立了合作，對應(yīng)的車型也會在今年 6 月份開始逐漸量產(chǎn)。

　　重卡方案使用的控制器算力跟乘用車版本是一致的，但是同時也加入了卓馭獨創(chuàng)的激目系統(tǒng)，也就是艙內(nèi)激光視覺前前融合系統(tǒng)，從而做到了一個安全好用的商用重卡L2+高速領(lǐng)航。還有一個重點，這個方案是能過強標(biāo)的，我相信這也應(yīng)該是業(yè)界內(nèi)第一個能過強標(biāo)的商用車重卡的解決方案。商用車方案具備很高的社會價值，在節(jié)省燃油和保險費用的同時，也能提升整體道路環(huán)境的安全性。

　　這是一些簡單的視頻，重卡在各種施工場景、各種匝道中自主通行。視頻看起來可能沒啥，但其實難度還是挺高的，畢竟重卡質(zhì)量大、慣性大，對檢測距離，加減速控制等都提出了很高的挑戰(zhàn)。當(dāng)然還有匝道中如何處理后面一個很長的拖箱等等場景。里面每一個都是具體的技術(shù)挑戰(zhàn)，但我們的4.0模型其實對這些挑戰(zhàn)都能夠有很好的處理，對應(yīng)的車型也會在今年6月開始逐漸的進(jìn)行量產(chǎn)，大家可以期待一下。

　　總結(jié)一下成績，除了我們已經(jīng)披露的9 個合作客戶之外，在乘用車領(lǐng)域我們還有 3 個待披露的新客戶。在重卡領(lǐng)域，我們已經(jīng)跟全國 TOP6 的頭部重卡企業(yè)建立了合作，同時我們在生態(tài)合作上也跟若干個重要的生態(tài)合作伙伴，就艙駕一體、車型適配、生產(chǎn)制造等建立了深入的合作。

　　我可以很自豪的說，卓馭是業(yè)界少有的具備跨垂類規(guī)?；桓赌芰Φ闹悄荞{駛公司。

　　當(dāng)然成績歸成績，我們還得復(fù)盤一下過程中吸取了什么教訓(xùn)。卓馭應(yīng)該算是首先做到了多垂類、多場景、多客戶的大規(guī)模落地實踐，但是也遇到了不少問題。在展開這些問題的之前，我想先稍微引用一點點歷史，說下智能駕駛這個行業(yè)的發(fā)展歷程，因為這息息相關(guān)。

　　整個發(fā)展歷程可以分為三個階段，然后每個階段也概括為兩種能力，第一種叫做通用基礎(chǔ)能力，就是基本的行車安全性、車道保持、加塞應(yīng)對、變道、拐彎等。第二種能力是地域性的泛化，包括一些特殊交通標(biāo)志和元素的應(yīng)對，以及特定的駕駛風(fēng)格的變化等。

　　在第一個階段，我們一般稱為傳統(tǒng)方案吧，就是小感知模型+高精地圖+基于規(guī)則的決策規(guī)劃方案，這個時代的通用基礎(chǔ)能力可能只有40 分左右，需要大量的泛化，也就我們當(dāng)年所說的“開城”，最終可能達(dá)到80分左右，但這種方案其實后面很難推進(jìn)，因為開城的代價實在是太大了。這個階段其實我們也有用模型，感知“小模型”嘛。

　　到了最近，大家都用端到端，無論是兩段式端到端還是一段式端到端，這個時候通用基礎(chǔ)能力其實有大幅度提升，可能到70分，然后再加上少量的泛化，例如特殊交通規(guī)則的適配，整個系統(tǒng)能夠達(dá)到90分，基本做到能用、好用的水平，包括剛剛所提到的卓馭高悟性端到端4.0，其實也是一個端到端的方案。里面跑的模型從幾千萬到幾億參數(shù)吧，姑且稱之為“中模型”方案。

　　當(dāng)然這里還是會有問題，這20分的適配，雖然難度比以前低多了，但還是有問題，例如說如果要出海怎么辦？出海會不會每個國家都得把這20分重做一遍？特別是對于路權(quán)關(guān)鍵跟中國區(qū)別巨大的歐洲國家，那其實代價也非常非常的大。如果要跨垂類怎么辦？重卡我們是適配完了，如果未來要做客車呢？物流車呢？人力投入如何控制？

　　那我們不禁要問，有沒有可能有一個方案，能夠真正做到開箱即滿分，或者至少開箱即95分的水平？

　　從最開始傳統(tǒng)方案的“小模型”，到現(xiàn)在端到端的“中模型”，其實我們只是又到了一個技術(shù)起點，再下一代的，具備涌現(xiàn)能力的“大模型”才是剛前面我們所提到的智能移動基座的核心。

　　AI即模型嘛，通過AI讓多個垂類、多個場景，甚至多個國家里面的多個不同的移動平臺都能自主移動，我們稱之為移動物理 AI吧。

　　移動物理AI 最核心的核心就是“原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型”，技術(shù)內(nèi)核是在我們最底層完成對于物理世界的通用規(guī)律的預(yù)訓(xùn)練，注意是預(yù)訓(xùn)練，而不是后面泛化的一些后訓(xùn)練。

　　這個模型本身能夠有支持多模態(tài)的統(tǒng)一表征，包括視頻、包括文本、包括動作，包括語音以及包括各種地圖信息等，這些信息都可以輸入。

　　同時，它在訓(xùn)練階段除了使用專門的智能駕駛數(shù)據(jù)之外，也會覆蓋互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，甚至各種各樣移動機器人的數(shù)據(jù)都可以輸入進(jìn)行訓(xùn)練?；蛘呶覀円部梢越凶鍪褂盟衑go-centric數(shù)據(jù)對模型來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，在預(yù)訓(xùn)練的過程中對模型進(jìn)行大量的知識注入，跨領(lǐng)域甚至跨國家的知識注入，從而能夠讓它在往后的各種不同的垂類，各種不同地域之中，只需要進(jìn)行一些簡單的激活，它就能夠很好的進(jìn)行運作和適配。

　　當(dāng)然后續(xù)還會有一些后訓(xùn)練，也會有一些蒸餾、部署等，這些很多是工程能力體現(xiàn)，也是卓馭的強項，這里我不再展開說。

　　我們做這個原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型的核心愿景是實現(xiàn)Zero shot零數(shù)據(jù)知識遷移，真正能夠做到跨垂類的開箱即用，全球零泛化或者非常少的泛化，以及能夠做到全場景通用，無論是鋪裝路面還是非鋪裝路面，室內(nèi)場景、室外場景，理論上這個模型都應(yīng)該能夠用得上。

　　當(dāng)然大家可能會說，這是不是又是一個餅？當(dāng)然不是，我們會在今年內(nèi)把這個原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型推送到我們的乘用車和商用車的重卡上。同時這個模型也會作為卓馭智能駕駛出海的最核心部件。

　　我們也會在兩周后的的北京車展正式開放對外的體驗，到時候也非常歡迎大家能夠來試一試。

　　除了剛剛所提到的乘用車和商用重卡業(yè)務(wù)之外，我們這個基礎(chǔ)模型也會在今年的7月正式跟我們的合作伙伴一起在L4 Robotaxi， 以及 L4無人物流車正式開展試運營，能夠真正達(dá)到多垂類從 L2 跨越到 L4 的的統(tǒng)一適配。

　　在這里我也大膽的判斷一下在未來的兩年全球的智能駕駛行業(yè)的發(fā)展趨勢。由于核心技術(shù)的提升，我們將逐步告別現(xiàn)有的這種分垂類、分地域的交付模式，全面擁抱基礎(chǔ)模型來達(dá)到一個大一統(tǒng)的狀態(tài)。

　　再大膽加一個判斷，智能駕駛其實只是物理AI 的一個最初始的形態(tài)，而絕非終局。甚至往后像我們這些未來能夠存活下來的智能駕駛公司都將轉(zhuǎn)型為移動物理 AI 公司。

　　我想說這其實并不是一個戰(zhàn)略判斷，這其實是個生存判斷，為什么呢？模型的能力越來越強，越來越大，但同時也就意味著訓(xùn)練的成本越來越高，達(dá)到了一年幾十億的級別。但同時這個模型也具備了跨垂類的應(yīng)用能力。

　　我們?nèi)绾巫屵@個巨大的成本能夠被分?jǐn)偟礁嗟膽?yīng)用上，同時能夠用更多的應(yīng)用的數(shù)據(jù)，更進(jìn)一步的提升這些模型，從而建立良性的循環(huán)。這最后只給了我們一個答案，我們所有這些智駕公司最后都必須轉(zhuǎn)型為移動物理AI 公司。

　　而卓馭的愿景，正是在移動物理AI 的時代成為其中一個重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　最后的最后，我們希望移動物理AI 能夠智能一切的移動，無論是乘用車還是商用車，無論是 L2 還是L4。乃至以后的泛機器人行業(yè)，我們通過一個包括模型軟件，以及包括車規(guī)級高可靠性的硬件的組合方案，能夠真正的實現(xiàn)萬物自主移動，這些都不只是一個餅，他們正在發(fā)生。

　　基于原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型的乘用車產(chǎn)品將會在兩周后的北京車展正式開放搶先體驗。希望大家能一起來體驗和暢想移動物理AI 的未來將會是什么樣子，感謝大家。

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