一家不造車的科技公司,正在嘗試讓從轎車到重卡、從中國到海外的所有移動工具,共享同一套“會思考”的底層大腦。
2026年北京車展上,當(dāng)絕大多數(shù)展臺還在比拼單車的算力、激光雷達線數(shù)和城區(qū)NOA“開城”數(shù)量時,一家低調(diào)的智能駕駛方案供應(yīng)商——卓馭科技,發(fā)布了一項可能重新定義行業(yè)競爭規(guī)則的技術(shù):首個原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型。
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用更通俗的話說,這套模型試圖讓搭載它的任何移動載體(乘用車、重卡、客車、物流車、Robotaxi),在不同國家、不同路況下,無需大量本地化適配就能“開箱即用”,并且直接達到“好用”甚至“滿分”的水平。
原生多模態(tài),更安全、更省心、更便宜
卓馭發(fā)布的原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型,它在預(yù)訓(xùn)練階段就融入了海量跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)(不只是駕駛數(shù)據(jù),還包括互聯(lián)網(wǎng)視頻、各類移動機器人數(shù)據(jù)等),讓模型直接學(xué)習(xí)物理世界的通用規(guī)律。
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官方將其稱為 “移動物理AI” 的技術(shù)內(nèi)核,核心特點是:多模態(tài)統(tǒng)一輸入(視頻、文本、動作、語音、地圖),在底層完成語義與物理理解的高度融合,沒有傳統(tǒng)VLA方案中“先翻譯、再決策”的延遲和信息損耗。
這樣,就意味著智駕體驗不再“挑地方”。過去,即使你買了一輛號稱支持城區(qū)NOA的車,到了三四線城市或鄉(xiāng)鎮(zhèn),功能可能直接不可用。而原生多模態(tài)模型因為預(yù)訓(xùn)練階段已經(jīng)學(xué)習(xí)了大量非標(biāo)準(zhǔn)化場景(包括非鋪裝路面、室內(nèi)外等多種環(huán)境),有望實現(xiàn)全國乃至全球范圍內(nèi)的“零泛化”直接可用。
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卓馭計劃今年內(nèi)將該模型推送至乘用車和重卡,并作為出海的基礎(chǔ)模型。
從參數(shù)規(guī)模看,端到端3.0/4.0模型僅有數(shù)千萬到數(shù)億參數(shù),而真正的“大模型”具備涌現(xiàn)能力。卓馭表示,該模型可以蒸餾部署到不同算力平臺——高配車用Thor芯片,中低配也能通過簡化版本獲得核心能力。
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這意味著,15萬級的轎車和50萬級的旗艦SUV,在智駕底層邏輯上不再有代際鴻溝。
此外,卓馭已經(jīng)將激目2.0(艙內(nèi)激光雷達+視覺融合)和原生多模態(tài)模型引入商用車。今年6月,搭載高悟性端到端4.0的重卡將量產(chǎn)交付;9月,采用更先進原生多模態(tài)模型的宇通客車將量產(chǎn)。對于經(jīng)常跑高速的卡車司機和乘坐大巴的乘客,這將顯著降低因疲勞、盲區(qū)導(dǎo)致的事故風(fēng)險。
從紅旗到解放,從乘用車到物流車
技術(shù)再好,不能量產(chǎn)就是空談。卓馭的優(yōu)勢在于,它已經(jīng)搭建了從低算力到高算力的完整量產(chǎn)鏈條。
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乘用車領(lǐng)域,已累計量產(chǎn)超50款車型,定點車型三位數(shù)。基于高通8775芯片的單芯片艙駕一體方案已經(jīng)上車;搭載8650/8775芯片的車型,將于今年4月起OTA升級高悟性端到端4.0。而原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型的首批體驗車正在北京車展進行試乘(基于英偉達Thor平臺+11V視覺+激目2.0)。
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紅旗品牌方面,紅旗司南組合駕駛輔助已在HS6、天工05/06量產(chǎn),端到端4.0上半年OTA;下半年上市的紅旗越野將搭載卓馭高性能激光雷達;概念車天工S則采用基于原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型的全新一代架構(gòu),支持L3/L4。商用車方面,解放J7鷹途和J6重卡的NOA產(chǎn)品下半年上市,搭載激目2.0和端到端4.0。
此外,今年7月啟動城配物流試運營;Robotaxi搭載雙Thor芯片的三冗余L4控制器,搭載原生多模態(tài)模型,預(yù)計下半年試運行。
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當(dāng)前智能駕駛競爭分為兩大陣營:一是車企自研(如小鵬、理想、蔚來、比亞迪),二是供應(yīng)商方案(華為、卓馭、Momenta等)。卓馭這條技術(shù)路線值得關(guān)注的點在于:它試圖用一個大模型通吃乘用車、商用車、無人車等多個垂類,甚至橫跨不同國家。如果成功,將極大降低車企和運營方的二次開發(fā)成本,加速智駕的全球普及。
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當(dāng)然,消費者也需要理性看待。“開箱95分”不等于100分,復(fù)雜長尾場景仍然需要持續(xù)迭代;此外,模型在海外實際路況下的表現(xiàn)、法規(guī)適配等問題還有待驗證。但至少,卓馭給出的方向是清晰的:智能駕駛的下半場,不再是比拼誰“開城”多,而是誰能讓智駕像水電一樣,接入即用。
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