一切可以移动的载具，都值得被重新「智能化」一次

📌 一句话摘要

卓驭科技提出「移动物理 AI」战略，通过自研原生多模态基础模型，将智能驾驶能力从乘用车拓展至商用重卡、物流车、Robotaxi 等全品类移动载具，旨在实现跨场景、跨载具的通用自主移动能力。

📝 详细摘要

本文深度专访卓驭科技 CTO 马陆，阐述了公司从传统智能辅助驾驶供应商向「移动物理 AI」公司转型的战略逻辑。文章指出，当前行业面临乘用车市场内卷、跨场景泛化成本高、大模型研发投入巨大等核心挑战。卓驭的应对方案是构建「原生多模态基础模型」——一种在预训练阶段就将视觉、语言、动作、激光雷达等多源数据统一建模的第三代技术范式，区别于行业常见的「外挂式」VLA 方案。该模型的核心优势在于取消中间翻译层，实现「知行合一」，将系统响应延迟从百毫秒级降至十毫秒级，并具备跨场景开箱即用的泛化能力。卓驭已规划商用重卡方案于 2025 年 6 月量产、客车 NOA 于 9 月交付、无人物流车于 7 月试运营、Robotaxi 于下半年启动试运营。公司认为，未来智能辅助驾驶公司的竞争焦点将从单点能力转向跨场景的统一表达能力，而「智能一切移动」的愿景本质是将移动能力抽象为可复制的 AI 基础能力。

💡 主要观点

- 卓驭提出「移动物理 AI」战略，将智能驾驶能力从乘用车拓展至全品类移动载具。 公司认为商用重卡、物流车、Robotaxi 乃至巡检机器人等本质上都解决「从 A 点到 B 点自主移动」的同一类问题，因此将移动能力抽象为通用 AI 能力，而非局限于乘用车场景。

「原生多模态基础模型」是第三代技术范式，核心是取消中间翻译层实现知行合一。 与行业常见的「外挂式」VLA 方案不同，该模型在预训练阶段就将视觉、语言、动作、激光雷达等数据统一建模，使系统「看到即知道、知道即做到」，响应延迟从百毫秒级降至十毫秒级。

跨场景泛化能力是解决行业「项目制交付」困境的关键。 当前端到端方案每扩展一个城市或垂类仍需重新适配，本质仍是高成本交付模式。卓驭的目标是通过统一模型训练实现「开箱即满分」，减少乃至消除泛化补丁需求。

物理 AI 要求「底线思维」，安全文化是核心竞争力。 与数字 AI 不同，物理世界不允许试错式成长。卓驭强调智能驾驶最终比拼的不只是模型能力，还有安全体系，尤其在商用重卡等高载重场景中。

💬 文章金句

- 如果说「移动物理 AI」是卓驭今后前进的方向，那么「原生多模态基础模型」就是通往这个方向的路径。

本质上，规则算法方案不是「理解世界」，而是在「穷举世界」。
它看到，就代表它知道；它知道，就代表它能做到，这是原生多模态和外挂式 AI 最大的区别。
最好希望它不需要再去做专门的泛化，最好是开箱即用。
未来存活下来的智能辅助驾驶公司，都将是移动物理 AI 公司。

📊 文章信息

AI 初评：82

来源：雷峰网

作者：雷峰网

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：21 分钟

字数：5077

标签：移动物理AI, 原生多模态基础模型, 智能驾驶, 卓驭科技, 端到端

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一切可以移动的载具，都值得被重新「智能化」一次

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