卓驭移动物理AI：量产实践与产业应用

2026年北京车展，卓驭科技发布了原生多模态基础模型，阐释“移动物理AI”的理念。与此同时，公司公布了多项量产合作数据：与多家客户建立合作，合作车型覆盖乘用车、重卡、客车等多个领域，无人物流车与Robotaxi也进入试运营阶段。

在智能驾驶领域，量产是检验技术落地能力的重要标准。卓驭通过大规模、多垂类的交付实践，验证了移动物理AI从理念到产业应用的可行性。

一、量产的广度：多车型适配的通用基座

衡量智驾技术的实际水平，量产车型数量和服务范围是关键指标之一。卓驭的乘用车板块累计量产车型超过50款，定点车型突破130款，覆盖从经济型到豪华品牌、从燃油车到电动车、从自主品牌到合资企业的广泛矩阵。公司提出的“油电同智、中外同频、舱驾同芯、行泊同优”理念，体现了对模型通用性的追求。

不同价位、不同动力形式、不同品牌的车型在传感器配置、算力平台、车身动力学、用户预期上存在差异。一套智驾方案需要能够低成本、高效率地迁移到多种车型上。卓驭实现50余款车型量产，证明其移动物理AI基座具备这种迁移能力。此外，该基座还应用于商用车、物流车、Robotaxi乃至无人机领域。

在商用重卡领域，卓驭已与国内多家头部品牌建立合作。重卡与乘用车的动力学差异较大，能够将同一套原生多模态基础模型从乘用车迁移到重卡，并在较短时间内完成核心能力适配，验证了其跨垂类应用能力。

在客车领域，卓驭与宇通达成战略合作，计划于9月量产，覆盖高速NOA、城区NOA与自主泊车。在无人场景方面，无人物流车7月启动试运营，Robotaxi下半年试运行。后装车载无人机也计划于Q3量产。

二、量产的深度：成本结构优化

移动物理AI的重要价值之一在于重构智驾的成本结构。传统智驾方案在跨地域、跨垂类适配时，往往需要投入大量工程资源，存在较高的适配成本。原生多模态基础模型通过在预训练阶段学习物理世界的通用规律（如交通规则、物体运动、因果逻辑），使模型具备较高的通用基础能力。当模型部署到新的垂类（如重卡）或新的国家（如欧洲）时，所需的大规模重新训练或适配工作相对较少，仅需少量微调。

这意味着：

• 跨垂类的边际适配成本显著降低：乘用车模型能力可较快迁移到重卡、客车、物流车。

• 跨地域的边际适配成本显著降低：模型预训练中已学习主要地区的路权规则与驾驶习惯。

• 全场景的边际适配成本显著降低：铺装路面、非铺装路面、室内外停车场等场景均可适用。

移动物理AI将智能驾驶从高边际成本的模式转向固定成本模式。训练强大的基础模型虽然投入较大，但模型的通用性使得每多部署一辆车、每多进入一个市场的边际成本较低。

三、量产的数据飞轮：真实场景的价值

训练能够理解物理世界的通用模型，需要海量、多样化的真实交互数据。卓驭的广泛客户群体和众多合作车型，构成了一个规模较大的数据采集网络。每辆搭载卓驭方案的车辆都在真实道路上面对多样化场景，这些数据经过闭环自动化工具链处理后，持续反哺到原生多模态基础模型中，推动模型能力提升。

同时，跨垂类的数据具有互补效应。重卡、物流车、客车等场景中特有的运行规律，为模型理解不同类型移动载具提供了重要养分。

四、量产的商业验证

卓驭的量产数据表明：50余款量产车型带来稳定的收入来源，130余款定点车型预示着持续增长；重卡领域的合作打开了商用车市场；无人物流和Robotaxi的试运营指向了L4级运力服务的长期发展空间。所有这些建立在同一套基座模型之上，研发成本得以摊薄。

五、结语

北京车展上，卓驭展示了多项合作与量产成果，包括多款车型的定点合同、量产记录、重卡领域合作以及无人驾驶的试运营计划。这些实践表明移动物理AI正在从理念走向大规模应用。

量产验证了通用基座跨垂类、跨地域的迁移能力，优化了智驾的成本结构，提供了持续进化的真实数据，也证明了其商业模式的可延续性。

本文内容为技术及企业实践介绍，仅供参考。具体数据及效果请以官方正式发布为准。