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智驾下半场,卓驭想用一个模型搞定所有车

智驾下半场,卓驭想用一个模型搞定所有车

热心网友 时间:2026-04-25
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你可能会想过,一辆重卡能在高速上自主领航,一台物流车可以无人配送,一辆越野车不仅能越野,但你肯定没想过,它们的大脑都来自同一套系统。

北京车展开幕首日,卓驭科技用一场发布会回应了这个设想。

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官方推出了行业首个原生多模态基础模型,并宣布将“移动物理AI”作为核心技术路径。这意味着,智能驾驶将不再局限于乘用车领域,商用重卡、物流车、Robotaxi,甚至是车载无人机,都能用上这一套移动物理AI。

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图源:电车通摄制

这可不是画饼。毕竟在行业内,真能把多品类规模交付做出来的公司,其实并不多见,而卓驭科技正是其中之一。

先看乘用车领域。卓驭累计量产车型已超过50款,定点车型更是过百款,更实现了“油电同智、中外同频”。换句话说,无论燃油车还是电动车,自主品牌还是合资品牌,都能获得一致的智能驾驶体验。此外,作为业界首个量产单芯片舱驾一体的供应商,卓驭基于高通8775芯片的方案已经落地。

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图源:电车通摄制

今年4月起,具备100%“端味”的高悟性端到端4.0模型,会通过OTA推给搭载高通8650和8775芯片的车型。中低算力的车型也不落下,同样能升级到端到端3.0。这种“高低配都管”的全面覆盖策略,在行业里确实算得上厚道。

视线转向商用车领域。卓驭已与中国TOP 6重卡品牌全部建立合作。搭载高悟性端到端4.0商用重卡版的车型,将于今年6月起陆续量产交付。这套系统首次引入了卓驭独创的舱内激光视觉前融合方案——激目2.0,专为重卡场景打造,目标直指降低油耗与保费,同时提供安全好用的高速NOA体验。

激目2.0有个颇为巧妙的设计:低速时广角大,把周围看得更全;高速时自动收窄视野,看得更远、更清楚。而且,系统安装在舱内,完美避开了重卡日常清洁不便的痛点。

在客车领域,卓驭已与宇通客车达成战略合作,联合开发商用客车NOA方案。该方案搭载激目2.0、补盲激光雷达和英伟达Thor芯片,应用比端到端4.0更先进的下一代原生多模态基础模型,将于今年9月量产交付,覆盖高速NOA、城区NOA及自主停泊。

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图源:电车通摄制

对于无人驾驶场景,布局同样深入。卓驭已联合行业头部运营方与主机厂,构建全链路城配物流解决方案,计划今年7月启动试运营。Robotaxi也没有落下,预计今年下半年开启试运行。Robotaxi将直接搭载下一代原生多模态基础模型,并配备基于双英伟达Thor芯片的三冗余L4级控制器。

此外还有个挺有意思的创新业务:后装车载无人机平台即将在Q3量产,适配乘用车、越野车、游艇等载体。这意味着,卓驭科技的出行生态很快就能实现“天地一体”的立体覆盖。

目前,卓驭已经跟34家客户达成合作,覆盖车型超过130款。客观地说,这些数字本身,比任何技术名词都更具说服力。

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图源:电车通摄制

接下来再跟大家聊聊原生多模态基础模型。

在发布会现场,卓驭将智驾发展分为三个阶段。第一阶段是小模型方案,高度依赖高精地图和规则算法,开城代价巨大。第二阶段是端到端方案,通用能力大幅提升,可达90分水平。卓驭的高悟性端到端3.0、4.0就属于这一阶段。

但问题来了。端到端方案在跨地域、跨垂类拓展时,高适配成本仍是棘手难题。更不用说,这套技术拿到海外,面对截然不同的路权规则,基本等于推倒重来。

正是基于这样的行业困境,卓驭才推出了首个原生多模态基础模型,其核心思路是:用具备涌现能力的真正大模型,来彻底摆脱对场景的过度依赖。

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图源:电车通摄制

该模型在底层就完成了对物理世界通用规律的预训练,支持视频、文本、动作、语音、地图等多模态信息统一输入。关键在于,其预训练阶段不仅包含智驾数据,还广泛覆盖了互联网数据和各类移动机器人数据。

与其他VLA方案不同,由于原生多模态基础模型的所有模态都在统一框架下完成训练,语义翻译带来的延迟与信息损耗被从根本上消除。最终目标是实现跨垂类开箱即用、全球零泛化或少泛化。这个模型今年内就会推给乘用车和商用重卡,它也是卓驭未来出海的核心底牌。

最后,卓驭宣布与中国一汽达成深度战略合作。乘用车方面,红旗与卓驭联合开发的司南组合驾驶辅助已在红旗HS6、天工05、天工06等车型量产。高悟性端到端4.0模型将于今年上半年通过OTA升级上线。红旗天工S概念车则采用了基于原生多模态基础模型的全新架构,搭载L3/L4方案。

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图源:电车通摄制

商用车方面,一汽解放与卓驭合作的解放J7鹰途与J6重卡高速NOA产品,将于今年下半年上市。

首个原生多模态基础模型的推出,标志着卓驭一次实打实的技术进化。其思路从“后天适配”转向了“先天学习”——让模型在底层先把物理世界的规律学好,从而让各种形态的移动工具都变得更安全、更省心。这才是关键所在。

明天,电车通(ID:dianchetong233)将抢先体验搭载卓驭“原生多模态基础模型”的实车,这套系统的实际表现到底如何,值得期待。

(封面图源:电车通摄制)

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来源:https://www.leikeji.com/article/76340

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