卓馭：量產，才是移動物理AI的真正試金石

2026-04-27 21:06:04來源：財訊網

2026年北京車展，卓馭科技發布了原生多模態基礎模型，再次闡釋“移動物理AI”的理念。但這一次，真正讓行業震動的不只是技術概念，而是一組硬邦邦的量產數字：34家客戶、130余款合作車型、50款乘用車已量產、中國重卡TOP6品牌全覆蓋、無人物流車7月試運營、Robotaxi下半年試運行。

在智能駕駛領域，概念可以包裝，DEMO可以美化，但量產不會說謊。卓馭用一份沉甸甸的交付成績單，向行業證明了一件事：移動物理AI不是實驗室里的空中樓閣，而是經過大規模、多垂類、多客戶殘酷檢驗的產業現實。

更重要的是，卓馭的量產實踐反過來揭示了移動物理AI的真正重要性——它不是一種錦上添花的技術奢侈，而是智能駕駛產業跨越“適配成本陷阱”、實現可持續進化的必然選擇。

一、量產的廣度：130款車型背后的“通用基座”壓力測試

衡量一家智駕公司的真實水平，最直觀的指標不是發布會上跑了多少個炫技視頻，而是有多少款車真正在路上跑，跑了多少公里，服務了多少用戶。

卓馭的乘用車板塊，累計量產車型超過50款，定點車型突破130款。這并不是靠一兩款爆款車型湊出來的數據，而是覆蓋了從幾萬元經濟車型到百萬級豪華品牌，從燃油車到電動車，從自主品牌到合資企業的全矩陣布局。用卓馭自己的話概括：“油電同智、中外同頻、艙駕同芯、行泊同優”——每一組“同”字的背后，都是對模型通用性的極致考驗。

為什么通用性如此重要？因為不同價位、不同動力形式、不同品牌的車型，在傳感器配置、算力平臺、車身動力學、用戶預期上都有巨大差異。一套智駕方案如果只能適配某幾款“天選之子”，那不叫通用智能。真正的通用智能，必須能夠低成本、高效率地遷移到各種車型上，而不需要每次都重新做一套工程。

卓馭能做到50+車型量產，恰恰證明了其移動物理AI基座具備這種遷移能力。更驚人的是，這套基座不僅在乘用車領域跑通了，還同步打穿了商用車、物流車、Robotaxi甚至無人機。

商用重卡領域，卓馭已與中國TOP6品牌全部建立合作。重卡與乘用車的動力學差異極大——剎車距離是乘用車的數倍，視野盲區巨大，油耗敏感，強標嚴苛。能夠將同一套原生多模態基礎模型從乘用車遷移到重卡，并且在不到兩個月內完成核心能力的適配，這本身就是對“跨垂類開箱即用”的最佳驗證。

客車領域，卓馭與宇通達成戰略合作，9月量產覆蓋高速NOA、城區NOA與自主泊車。無人場景，無人物流車7月啟動試運營，Robotaxi下半年試運行。后裝車載無人機，Q3量產，實現“天地一體”。

34家客戶、130余款車型——這個數字的意義在于：移動物理AI已經不再是卓馭獨自宣講的理念，而是被三十多家頭部車企、運營商共同選擇并投入量產的產業共識。每一款車型的定點與交付，都是對這套通用基座的一次壓力測試；而130次測試的通過，構成了移動物理AI最硬的底氣。

二、量產的深度：從“適配成本陷阱”到“邊際成本趨零”

理解了卓馭量產的廣度，才能真正理解移動物理AI為什么重要。核心答案藏在經濟學的一個基本概念里：成本結構。

傳統智駕的商業模式有一個致命的“適配成本陷阱”。在小模型時代，每進入一個新城市、新國家，工程師就要大量編寫規則、適配地圖、調試策略——“開城”成本極高。到了端到端時代，泛化能力有所提升，但跨地域、跨垂類的適配成本依然居高不下：出口到歐洲，要重新訓練或微調；從乘用車轉向重卡，又要投入大量人力。

這就導致了一個尷尬的局面：智駕公司的規模越大、覆蓋范圍越廣，適配成本反而越高。這是一個典型的“規模不經濟”困境。如果每多賣一輛車、每多進入一個國家，都要增加幾乎線性的工程投入，那么這門生意的天花板注定很低。

移動物理AI的核心價值，恰恰在于重構成本結構。

原生多模態基礎模型通過在預訓練階段學習物理世界的通用規律（交通規則、物體運動、因果邏輯），使得模型本身就具備了極高的通用基礎能力——卓馭稱之為“開箱即95分”。當模型部署到新的垂類（如重卡）或新的國家（如歐洲）時，不再需要大規模重新訓練或適配，最多只需要少量微調。這意味著：

跨垂類的邊際適配成本趨近于零：乘用車的模型能力可以快速遷移到重卡、客車、物流車，卓馭“不到兩個月遷移重卡”就是實證。

跨地域的邊際適配成本趨近于零：模型預訓練中已習得全球主要國家的路權規則與駕駛習慣，出口歐洲不再“推倒重來”。

全場景的邊際適配成本趨近于零：鋪裝路面、非鋪裝路面、室內外停車場，模型都能穩定工作。

這才是移動物理AI最深刻的產業意義：它將智能駕駛從“線性成本模型”切換到了“固定成本模型”。訓練一個強大的基礎模型確實昂貴（每年數十億量級），但只要模型足夠通用，它的邊際復制成本極低。每多部署一輛車、每多進入一個市場，分攤下來的單位成本都在下降。

反過來，這也解釋了卓馭為什么如此執著于“量產”和“跨垂類”。因為只有將模型部署到足夠多的車型、足夠多的場景、足夠多的國家，才能把高昂的固定訓練成本攤薄到極致，形成“成本—數據—能力”的正向飛輪。那些只做單一垂類、單一市場的智駕公司，會因為無法分攤模型成本而被淘汰。

這正是卓馭CEO沈劭劼所說的：“這不是戰略判斷，而是生存判斷。”

三、量產的數據飛輪：為什么真實場景不可替代

移動物理AI的另一個量產價值，在于數據。

訓練一個能夠理解物理世界的通用模型，需要海量的、多樣化的真實交互數據?；ヂ摼W視頻可以提供一部分物理常識，但真正讓模型學會“在復雜交通博弈中如何安全決策”的，必須是真實的、大規模的量產車隊回傳的數據。

卓馭的34家客戶、130余款車型，構成了一個巨大的數據采集網絡。每一輛搭載卓馭方案的車輛，都在真實道路上面臨著千奇百怪的場景：重慶的立交橋、東北的冰雪路面、歐洲的環島、東南亞的摩托車洪流……這些數據被回傳后，經過閉環自動化工具鏈的處理，源源不斷地反哺到原生多模態基礎模型中，讓模型越來越“老練”。

更重要的是，跨垂類的數據形成了互補效應。重卡遇到的長途疲勞駕駛風險、物流園區的混行博弈、客車的站點?？恳幏丁@些乘用車很少遇到的場景，成為模型理解“不同類型移動載具特殊規律”的關鍵養分。當同一個模型同時學習了乘用車、重卡、物流車、無人車的運行數據，它對這個世界的理解就會比任何單一垂類的模型都更加完整和深刻。

從這個角度看，量產不僅是移動物理AI的應用出口，更是它持續進化的燃料來源。沒有規模化、多垂類的量產，就不可能訓練出真正的通用智能。而那些還在比拼“開城數量”的公司，終將發現自己的數據分布過于單一，模型能力很快觸達瓶頸。

四、量產驗證了商業模式：移動物理AI不只是技術，更是生意

最后，量產還回答了投資者和客戶最關心的問題：移動物理AI能不能賺錢？

卓馭的量產數據給出了積極的信號。50+量產車型意味著穩定的收入流；130+定點車型預示著未來數年的持續增長；重卡TOP6全覆蓋打開了商用車這一高價值市場；無人物流和Robotaxi的試運營則指向了L4級運力服務的長期想象空間。而所有這一切，都建立在同一套基座模型之上——研發成本被極大攤薄，而收入來源卻不斷拓寬。

這正是移動物理AI作為商業模式的魅力所在：固定成本高，但邊際成本低，規模效應極強。一旦模型訓練完成，賣一百款車和賣一千款車，研發成本幾乎不變。這決定了卓馭的利潤率會隨著量產規模的擴大而持續提升，而非像傳統智駕公司那樣被適配成本拖垮。

34家客戶的共同選擇，已經用訂單為移動物理AI投下了信任票。