重构移动的底层逻辑：卓驭让“移动物理AI”从概念走向万物

2025年的最后一天，卓驭在品牌盛典上投下了一枚深水炸弹——“移动智能基座”。彼时，行业更多是将这五个字视作一个宏大且抽象的未来宣言。人们不禁发问：这究竟是技术的承诺，还是一场概念的先导?

仅仅四个月后，在2026年北京车展的聚光灯下，卓驭用一场仅二十分钟、几乎没有半点客套的发布会，给出了极具分量的阶段性答卷。这不仅是一次产品的堆叠，更是一次底层逻辑的跃迁。从兑现承诺的规模化交付，到技术范式的彻底迭代，再到与中国一汽的深度握手，所有线索都指向了同一个终局答案——让一切移动之物，皆具智能。

而这背后的灵魂，正是卓驭首次公开的全新技术核心：移动物理AI。它的落地，意味着智能驾驶赛道正式从“软件定义汽车”的上半场，一脚踏入了“AI定义移动”的深水区。

一、兑现：不仅要做宽，更要做深做透

再宏大的叙事，也需要脚踏实地的数字来支撑。如果蓝图不能走下图纸，终将沦为苍白。卓驭显然深谙此道，在宣告新纪元之前，它先用实实在在的规模化成果，稳固了基本盘。

在乘用车领域，卓驭交出的成绩单已不再是“几十款定点”的试验阶段，而是迈入了“百款定点、半百量产”的成熟期——量产车型超过50款，累计定点车型突破100款。这一组数字背后，隐藏着四个重塑行业格局的关键词：油电同智、中外同频、舱驾同芯、行泊同优。

这意味着，智能化不再是电动车或高端自主品牌的专属特权。无论是传统燃油车还是新能源，无论是本土品牌还是合资巨头，卓驭正在抹平体验的鸿沟。更令人关注的是其在高通8775芯片上实现的单芯片舱驾一体方案，这不仅是业界首例量产，更是对硬件集成度与软硬件协同能力的一次极致考验。与此同时，高悟性端到端4.0模型将于4月起陆续推送至高通8650与8775芯片车型上，以100%的“端味”带来体验质变;即便是中低算力的TI TDA4-VH平台，也将迎来端到端3.0的升级，真正做到了技术普惠。

但“移动智能基座”的构想，绝不只局限于乘用车的铺装路面。卓驭在此次车展上做了一个极具深意的动作——将商用重卡摆到了乘用车展台的C位。这释放了一个强烈信号：移动物理AI的版图，正在向物流、客运等生产力领域全面进发。

在重卡领域，卓驭已同中国TOP6商用车品牌建立合作。更值得深挖的是技术层的下放：重卡搭载的控制器、算力配置乃至高悟性端到端4.0系统，均与乘用车同源。针对重卡视野高、清洁难、加减速限制大等痛点，首发搭载的激目2.0系统被精巧地布置于舱内，通过变焦能力在低速广域盲区监测与高速远距高密度探测间自由切换。而在客车领域，卓驭联合宇通客车，打造了搭载激目2.0、自研补盲激光雷达“知周”与英伟达Thor芯片的NOA方案。

从无人物流车的试运营，到Robotaxi赛道下半年开启的L4级布局，卓驭已携手34大核心客户及生态伙伴，将“移动智能基座”从单一车型的智能化改造，演变为跨垂类、规模化交付的系统性能力。这已然是一个将移动物理AI植入万物的序章。

二、沉淀：告别“泛化噩梦”，呼唤真正的AI大脑

之所以要义无反顾地奔向移动物理AI，是因为卓驭在极广的实践中，比任何人都更早触摸到了传统技术路线的天花板。

回望智能驾驶能力的进化史，犹如一场不断打破分数瓶颈的攀登：

第一阶段(传统方案)：感知小模型、高精地图与规则算法堆叠出约40分的基础，通过无休止的地域泛化，勉强接近80分，通用性极弱，复制成本高得惊人。

第二阶段(端到端方案)：数据驱动使基础能力一步跃升至70分，仅需少量泛化即可达90分。这也是卓驭目前正在推行并取得突破的阶段。成本降低、体验质变，但瓶颈依旧刺眼。

瓶颈何在?在于跨地域、跨垂类拓展时，无法回避的高昂适配成本。面向路权规则完全不同的海外市场，模型泛化近乎推到重来;面向商用车、无人物流车等不同移动平台，人力的线性扩张无法收敛。行业不禁自问：是否存在一种可能，实现“开箱即用”的零成本迁移?

答案指向了第三阶段——这才是移动物理AI的真正内核：原生多模态基础模型。卓驭敏锐地捕捉到，从最初的小模型到如今的中模型，技术曲线其实走了一个轮回。下一代具备“涌现”能力的真正大模型，不应只是为车而生的VLA，而应是为万物移动而生的“大脑”。

三、跃迁：一套模型，让万物皆有灵

移动物理AI的核心，正是此次卓驭发布的原生多模态基础模型。它的技术深层逻辑，并非简单地堆砌传感器数据，而是致力于在底层完成对物理世界通用规律的预训练。

这一模型的输入，是涵盖视频、文本、动作、语音乃至地图的全维度多模态统一表征。其预训练的“养料”，不仅包含专属驾驶数据，更破圈覆盖了互联网数据与各类移动机器人数据——卓驭称之为以自我移动(ego-centric)为中心的海量数据汲取。这意味着，这个模型在一开始就被灌注了跨领域甚至跨国家的基础知识，如同一个通晓物理规则的世界模型。

这与当下热门的VLA方案存在本质分野。VLA方案需经过显式的语义翻译，如同在传感器与执行器之间加了一层“翻译官”，延迟与信息损耗不可避免。而卓驭的原生多模态基础模型，所有模态在统一框架下训练，实现了物理与语义的高度统一，完全消除“拼接感”。这种架构优势，使其天然拥有更高的性能天花板与跨场景泛化能力。

卓驭打造这一模型的核心愿景极为纯粹：实现Zero Shot零数据知识迁移。

跨垂类开箱即用：一套模型，无需为无人物流车、重卡、客车分别重新建模。

全球零泛化或少泛化：驶入各国差异化的路权场景，只需简单激活，无需推倒重来。

全场景通用：无论铺装路面、非铺装路面，还是室内外场景，皆可适用。

一句话：卓驭以后不再为每一款车、每一种应用、每一个国家重新建模。这是对传统智驾开发模式的彻底颠覆，标志着卓驭已具备为“万物移动”构建通用大脑的技术纵深。