過(guò)去幾年中國(guó)汽車(chē)行業(yè)發(fā)展的主線之一，就是智能駕駛能力的進(jìn)展，每一家車(chē)企和智能駕駛方案提供商都熱衷于講模型、算力和數(shù)據(jù)。

但技術(shù)密集型的行業(yè)里，工業(yè)能力決定了技術(shù)能否落地，本質(zhì)上，汽車(chē)仍然是一個(gè)重資產(chǎn)的制造業(yè)。

企業(yè)發(fā)布新的端到端架構(gòu)，強(qiáng)調(diào)更大的訓(xùn)練規(guī)模、更高的接管里程，以及從 VLM 向 VLA、世界模型演進(jìn)的技術(shù)路線。汽車(chē)也逐漸被視為一種在物理世界中持續(xù)感知、推理和行動(dòng)的智能終端。

模型最終仍然需要通過(guò)域控制器、攝像頭、激光雷達(dá)和整車(chē)電子電氣架構(gòu)進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界。軟件能力能否穩(wěn)定裝進(jìn)數(shù)十款車(chē)型，能否適配乘用車(chē)、商用車(chē)和無(wú)人物流車(chē)，考驗(yàn)的已經(jīng)不只是算法，還包括硬件設(shè)計(jì)、工程驗(yàn)證、供應(yīng)鏈管理和制造質(zhì)量。

7 月 23 日，卓馭科技常州工廠正式啟用，隨著這座工廠投產(chǎn)，卓馭形成深圳與常州兩座制造基地，開(kāi)始擴(kuò)大域控制器、視覺(jué)感知系統(tǒng)和激光雷達(dá)等產(chǎn)品的生產(chǎn)與交付能力。

這就是工業(yè)能力讓技術(shù)落地和普及的實(shí)際例子，常州能和蘇州無(wú)錫并列為蘇錫常，很大部分原因也是因?yàn)檫@里集群了汽車(chē)相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

從單車(chē)方案走向智能移動(dòng)基座

卓馭此前提出「移動(dòng)物理 AI，智能一切移動(dòng)」，希望將智能駕駛積累的感知、決策和控制能力，擴(kuò)展到乘用車(chē)、商用車(chē)、物流車(chē)以及 Robotaxi 乃至具身智能機(jī)器人等不同形態(tài)的移動(dòng)設(shè)備。

也就是說(shuō)，智能駕駛技術(shù)正在從專(zhuān)車(chē)專(zhuān)用的項(xiàng)目制開(kāi)發(fā)，逐漸轉(zhuǎn)向可復(fù)用的基礎(chǔ)模型和軟硬件平臺(tái)。

傳統(tǒng)智能駕駛系統(tǒng)通常圍繞車(chē)型和功能拆分模塊。感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃和控制分別開(kāi)發(fā)，不同車(chē)型還需要重新進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調(diào)整和工程適配。車(chē)型越多、市場(chǎng)越廣，研發(fā)和交付成本也會(huì)隨之增長(zhǎng)。

基礎(chǔ)模型的價(jià)值，在于嘗試提取不同任務(wù)之間的共同規(guī)律。

卓馭的原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型能夠統(tǒng)一處理視頻、文本、動(dòng)作、語(yǔ)音和地圖等信息，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也從道路駕駛擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容和移動(dòng)機(jī)器人第一視角數(shù)據(jù)。他們希望借此提升模型在不同車(chē)型、場(chǎng)景和地區(qū)之間的遷移能力。

這與當(dāng)前智能駕駛和具身智能的技術(shù)方向存在明顯交集。

汽車(chē)、機(jī)器人和無(wú)人運(yùn)輸設(shè)備面對(duì)的任務(wù)不同，但都需要完成相似的閉環(huán)：通過(guò)傳感器理解環(huán)境，根據(jù)目標(biāo)形成決策，再控制機(jī)器執(zhí)行動(dòng)作。隨著模型結(jié)構(gòu)逐漸統(tǒng)一，智能駕駛積累的大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)、空間理解能力和運(yùn)動(dòng)控制經(jīng)驗(yàn)，也開(kāi)始被用于更廣泛的物理 AI 場(chǎng)景。

不同設(shè)備在運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、安全標(biāo)準(zhǔn)和運(yùn)行環(huán)境上存在巨大差異。一輛高速行駛的汽車(chē)、園區(qū)中的物流車(chē)和室內(nèi)機(jī)器人，很難直接共享完整的控制系統(tǒng)。更現(xiàn)實(shí)的路徑，是先共享視覺(jué)表征、空間理解和行為預(yù)測(cè)等底層能力，再針對(duì)不同設(shè)備進(jìn)行工程適配。

卓馭目前已經(jīng)形成覆蓋約 200 至 1400 TOPS 的域控制器產(chǎn)品，并布局慣導(dǎo)雙目、慣導(dǎo)三目、長(zhǎng)短焦視覺(jué)模組、激光視覺(jué)融合方案以及近距激光雷達(dá)。

這些產(chǎn)品共同承擔(dān)一種功能：把模型轉(zhuǎn)換為車(chē)輛和移動(dòng)設(shè)備能夠調(diào)用的感知與計(jì)算能力。

過(guò)去，軟硬件協(xié)同更多用于解決性能和成本問(wèn)題，例如通過(guò)定制算法提高芯片利用率，或者通過(guò)傳感器配置覆蓋不同價(jià)格區(qū)間。

基礎(chǔ)模型時(shí)代，硬件平臺(tái)還承擔(dān)了另一項(xiàng)任務(wù)：為模型的持續(xù)迭代提供相對(duì)統(tǒng)一的部署環(huán)境。

當(dāng)一套模型需要服務(wù)十幾家車(chē)企、上百款車(chē)型時(shí)，硬件過(guò)度碎片化會(huì)顯著增加適配成本。不同芯片平臺(tái)、攝像頭規(guī)格和傳感器組合，都可能影響模型表現(xiàn)。統(tǒng)一的域控和感知硬件，可以減少算法與車(chē)型之間的接口數(shù)量，也更有利于后續(xù) OTA 和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

根據(jù)規(guī)劃，卓馭常州工廠建筑面積約 5565 平方米，初期將導(dǎo)入 3 款重卡產(chǎn)品和 1 款無(wú)人物流車(chē)產(chǎn)品的域控制器生產(chǎn)。2027 年進(jìn)入穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)階段后，還計(jì)劃承接乘用車(chē)域控、補(bǔ)盲雷達(dá)和車(chē)載無(wú)人機(jī)等產(chǎn)品。

這座工廠和動(dòng)輒數(shù)十萬(wàn)平方米的汽車(chē)制造基地不太一樣，因?yàn)樗⒉皇且蛔非簖嫶螽a(chǎn)能的工廠。

智能駕駛硬件通常具有批量較小、型號(hào)較多、迭代頻繁的特點(diǎn)。域控制器需要滿(mǎn)足車(chē)規(guī)級(jí)可靠性要求，視覺(jué)模組涉及光學(xué)標(biāo)定，激光雷達(dá)則包含更加復(fù)雜的測(cè)試和校準(zhǔn)流程。產(chǎn)品從研發(fā)樣機(jī)進(jìn)入量產(chǎn)，需要重新建立生產(chǎn)節(jié)拍、質(zhì)量檢測(cè)、軟件燒錄和全流程追溯體系。

智能駕駛的競(jìng)爭(zhēng)，也包括工業(yè)能力

卓馭表示，目前其乘用車(chē)量產(chǎn)車(chē)型超過(guò) 50 款，定點(diǎn)合作車(chē)型超過(guò) 130 款；商用重卡業(yè)務(wù)已經(jīng)與多家頭部企業(yè)合作，高速 NOA 產(chǎn)品進(jìn)入量產(chǎn)階段。公司與宇通合作的客車(chē) NOA 計(jì)劃于 2026 年 9 月量產(chǎn)交付，無(wú)人物流和 Robotaxi 業(yè)務(wù)也在推進(jìn)導(dǎo)入和試運(yùn)營(yíng)。

這些業(yè)務(wù)之間的差異很大，乘用車(chē)關(guān)注成本、體驗(yàn)和車(chē)型迭代速度；商用車(chē)更加重視運(yùn)營(yíng)效率和全生命周期可靠性；無(wú)人物流車(chē)通常運(yùn)行在限定區(qū)域，對(duì)遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)和故障處置提出了新的要求。所以卓馭需要面對(duì)的，和蔚來(lái)理想小鵬這些自研智能駕駛能力并且只針對(duì)自家少數(shù)車(chē)型的車(chē)企不同，他們面對(duì)的需求更復(fù)雜。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)此前經(jīng)歷過(guò)一輪從演示功能到規(guī)模量產(chǎn)的篩選。進(jìn)入基礎(chǔ)模型階段后，類(lèi)似的過(guò)程可能再次發(fā)生。發(fā)布模型、完成道路測(cè)試只是起點(diǎn)，真正困難的是將模型部署到不同車(chē)型和計(jì)算平臺(tái)，在復(fù)雜供應(yīng)鏈中保持性能一致，并持續(xù)處理量產(chǎn)后的長(zhǎng)尾問(wèn)題。

具身智能領(lǐng)域也會(huì)面對(duì)相似挑戰(zhàn)。

今天的機(jī)器人行業(yè)仍然高度關(guān)注模型能力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但隨著產(chǎn)品逐漸進(jìn)入工廠、倉(cāng)儲(chǔ)和商業(yè)服務(wù)場(chǎng)景，硬件可靠性、制造一致性和維護(hù)成本將迅速變得重要。智能駕駛行業(yè)過(guò)去十年建立起來(lái)的車(chē)規(guī)級(jí)工程體系，可能成為物理 AI 向現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景擴(kuò)張時(shí)可供借鑒的一套方法。

常州工廠一個(gè)能體現(xiàn)我們工業(yè)能力的地方是它從開(kāi)工到廠房交付用時(shí) 73 天，工廠未來(lái)將導(dǎo)入 IATF 16949、ISO 9001、VDA 6.X、TISAX 和 A-SPICE 等標(biāo)準(zhǔn)體系，覆蓋汽車(chē)質(zhì)量、信息安全、軟件開(kāi)發(fā)和供應(yīng)鏈管理。

對(duì)卓馭而言，常州工廠補(bǔ)上了從模型、算法到硬件生產(chǎn)的一段鏈條，也讓「移動(dòng)智能基座」有了產(chǎn)能保障，對(duì)于任何一個(gè)卓馭的客戶(hù)來(lái)說(shuō)，需要獲取他們的信任，除了模型能力和硬件能力，制造能力同樣重要。