自动驾驶“深水区”竞争：软硬一体化决胜下半场

当智能驾驶行业从验证期进入量产期，判断一家公司的能力标准也发生了变化。

FT中文网近期对卓驭科技CEO沈劭劼的专访透露出一个颇具启发性的行业共识：“当前行业排位变化快，头部公司在数据驱动范式和组织架构上已处于同一梯队。”技术方案的门槛不再是绝对壁垒，行业排位的决定因素正在从“跑通Demo”的能力转向“规模交付”的稳定性。真正的差异，正在从算法优势，转向工程能力的比拼。

软硬一体，不只是底层能力，也是落地门槛

卓驭方面表示，其引以为豪的是工程能力优势，主要体现在软硬一体的系统协同上。这种能力，也被越来越多行业人士视为智能驾驶行业迈入量产阶段后的决定性要素。

当前，随着智能驾驶逐步突破新能源平台的局限，企业在落地过程中面临的系统复杂度显著提升。卓驭已实现对燃油车、混动车、纯电车等多种动力平台的适配，并在不同类型车型中积累了丰富的工程经验。以燃油车为例，其执行器特性、整车EE架构形式及热管理机制等方面与新能源平台存在结构性差异，传统算法往往无法直接迁移，系统设计需结合平台特性进行深度取舍与重构。在全球范围内，燃油车依然是主流车型之一，这类挑战不仅广泛存在，也对系统级工程能力提出了更高要求。

“非纯软件公司能搞定。”沈劭劼在专访中指出。但这一判断背后，指向的并不只是产业链协同能力、架构理解力和部署效率的简单叠加。而是一种更具产业意味的能力形态——能否在复杂系统环境下，为客户承担交付责任、为用户兜底体验。

在卓驭的语境中，这种工程能力最终要转化为“可被托付的确定性”。公司持续建设全流程产业链能力、完善的软硬件能力，既对客户的产品交付负责，也对用户“不放弃每一位”，致力于成为“最值得托付的合作伙伴”。其背后的价值取向，是一种被其称为“科技平权”的理念——让智能辅助驾驶不再停留在高端车型的展示功能，而是真正成为更多普通用户可持续享有的安全与便利。

由此可见，在行业进入“深水区”阶段，软硬一体的工程能力正成为智能驾驶企业穿越从0到1、再到10的关键变量。

工程实践，决定智能驾驶能力的边界

工程能力的价值，最终落在问题解决能力上。卓驭近年来围绕多个典型难题展开的工程实践，也构成其从理念走向规模落地的关键支撑。在自动驾驶产业从技术试验向系统部署转型的当下，这种“实战解题能力”逐渐成为衡量企业综合技术实力的重要指标。

首先，是被行业长期视为“禁区”的燃油车智驾。相较于结构清晰、算力资源充足的新能源平台，燃油车普遍面临EE架构老旧、执行器响应滞后、整车散热能力不足等系统性难题。

卓驭不仅敢于选择这块“硬骨头”，更以工程体系之力啃下它——从架构适配、芯片选型到算法部署重构，完成了在多平台、多构型上的稳定交付，成为打破“油车无法实现高阶辅助驾驶”魔咒的引领者。

其次，是行业热议但难度极高的“舱驾一体”挑战。在过去，智能座舱与智驾系统通常由不同模组分别构建，芯片、存储、运算各自独立，既拉高整车BOM成本，也增加交互系统之间的延迟与割裂。卓驭率先落地全球首个基于8775的舱驾一体量产方案，将原本两个铁盒子合为一体，实现芯片、内存、算力的共享，不仅提升了大模型的运行效率，还可直接降低整车成本30%，成为当前激烈市场竞争中的关键砝码。

（卓驭舱驾融合控制器）

第三项挑战，则是围绕中低算力实现高性能展开。卓驭方面表示：“实现同等能力，我们的算力需求比行业低很多”。据悉，卓驭在 8650 上实现的性能可与双Orin X比肩；通过网络压缩部署，端到端网络得以在 TDA4 上成功落地，使其具备了同级唯一的中算力城市领航能力，且通过 OTA 让五菱、捷途等车型用户实现功能与性能升级体验。极致性价比与极致算力效率，构成了卓驭开拓市场的重要竞争力之一。

在芯片供需波动、成本敏感度上升的背景下，这类方案所强调的，是在有限硬件条件下对算力资源的优化分配与部署效率。目前看，这种做法已在部分中低端车型市场中形成了一定的适配优势。

三大工程难题的破解，不仅拓展了系统能力的边界，也为企业在量产成本控制与多平台适配方面提供了稳定基础。这一能力体系，当前正逐步被拓展至泛自动驾驶场景。依托统一的技术架构与数据驱动范式，卓驭已启动重卡高速NOA项目，与徐工、陕汽、重汽三大业界头部客户确立合作，首批重卡车型将于 2026 年上半年正式量产；同时在无人物流车方向，与商用车头部企业联合定义下一代智能产品。

这意味着，卓驭在泛自动驾驶领域已不仅仅是方案供应商，更开始参与产品设计的前端共创，持续拓展“移动智能”的边界。

整体来看，从乘用车平台到商用车场景，从系统部署到前端定义，卓驭的能力延展路径仍围绕“软硬协同的工程基础”展开。其在复杂系统环境下的交付能力，正在成为市场拓展的重要支撑点之一。

结语：

当智能驾驶行业进入下半场，技术不再仅仅是算法的竞速，更是系统能力、工程体系与产品兑现力的综合比拼。卓驭当前在多个复杂平台上的落地实践，提供了一个观察工程能力边界的样本，也为“智能化能否真正普及”这一问题提供了阶段性答案。真正有穿透力的能力，不止于演示效果，而是在多样场景中，持续兑现复杂系统的确定性。