“它开得比我好。”

这句话出自卓驭科技CEO沈劭劼之口，出现在路透社对他的独家英文专访中。作为一家中国智能驾驶供应商的掌门人，沈劭劼用最朴素的语言，说出了行业正在经历的一场静默革命。

在本次专访中，路透社面向全球市场披露了卓驭的全新模型，聚焦卓驭在端到端大模型的技术突破以及商业化进展，标志着卓驭在智能辅助驾驶领域的技术实力、行业影响力已获得国际权威媒体的关注与认可。

从“汽车的智驾”到“移动物理AI”

沈劭劼在专访中揭示了一个关键定位：卓驭做的不是“车的智能辅助驾驶”，而是给所有“会动的东西”装一个智能大脑。车、重卡、无人机、机器人，都能用同一套技术内核获得自主移动能力。

这个定位的背后，是卓驭正在经历的一次技术跃迁——从垂类专家模型转向通用移动物理AI。这套被命名为“原生多模态基础模型”的架构，基于大模型范式：大参数、大算力、大数据。它的显著特点是：具备全球零泛化、开箱即用的能力，支持乘用车、重卡、无人机、移动机器人等跨垂类应用，且适配代价极低。

当垂类专家模型在智驾领域已实现但开始触达天花板时，通用大模型展现出更强大的能力——它能以极低的代价适配更多移动场景，拓宽市场边界，提高产品能力价值的天花板，同时有效反哺训练数据的长线驱动、AI能力强化和成本回收。

为什么“开得比我好”？

沈劭劼称辅助驾驶开得比我好，来自亲身试驾。在面对会车、避让“鬼探头”等复杂场景，卓驭的系统已经展现出超越人类驾驶员的稳定与从容。

这种能力的底层支撑，是卓驭的高悟性端到端架构——一体化AI模型打通感知-决策-规划全流程，减少信息损耗，提升响应速度。传统辅助驾驶系统依赖感知、规划、决策等模块串联，靠的是工程师写出来的规则。而卓驭的端到端模型走了一条完全不同的路：传感器信息直接输入模型，输出驾驶指令，中间过程由海量数据训练出的神经网络自主完成。决策不再来自预设规则，而是模型在“内部大脑”中独立推演的结果。

在此基础上，卓驭进一步引入了VLA（Vision-Language-Action）架构——融合视觉感知、语言理解与动作控制的端到端模型。这个架构把“眼睛看到的”（视觉）、“你指令说的”（语言）和“手脚动作”（控制）连成一条线。你可以直接跟车说“前面那辆红车太慢，超过去”，它听懂了，看到了，然后就直接执行超车。

这种“听得懂人话、看得懂路、会开车”的能力，正是移动物理AI区别于传统辅助驾驶的核心特征。但真正让这套系统从“像人”走向“超人”的，是它对物理规律的深刻理解。卓驭的原生多模态基础模型基于通用互联网图像/视频/文本数据、驾驶数据以及机器人数据进行多模态表征联合预训练。这意味着它知道球滚出去会掉地上，知道前车变道可能会挤过来，知道环境中的文字图像是什么含义，能预判还没发生的事，并能适应多重移动场景。

百款车型验证的“迁移能力”

这套技术内核的“可迁移性”正在被快速验证。在商用车领域，卓驭已经与中国六大卡车制造商中的五家建立了合作关系。重卡高速NOA项目将于今年上半年量产。从乘用车模型到重卡模型的适配周期，仅需六周左右。

截至目前，卓驭已携手20大客户、32个合作品牌，累计量产车型超过50款，定点合作车型突破100款。这100余款车型不仅包含乘用车，还延伸至重卡、无人物流小车、Robotaxi、具身智能等多元移动终端。每一款车型的量产，都在验证这套技术内核的鲁棒性；每一辆车跑在路上产生的数据，都在反哺模型的持续进化。

这种跨垂类的应用能力，正是通用大模型范式的核心价值所在。当一套技术内核能够以极低的适配代价装进帕萨特、重卡、物流车时，它就不再是某个细分领域的解决方案，而是整个移动产业的智能基座。

科技平权与全球化

在乘用车市场，卓驭始终坚持“科技平权”的主张。通过对算法与传感器的极致优化，卓驭实现了“同等能力，更低算力需求”的效率优势。其方案在单颗高通8650芯片上实现的性能可对标行业双Orin-X平台，端到端模型也已成功部署于TDA4等中算力芯片，将城市领航能力下放至更广泛的车型。这意味着，智能辅助驾驶正从少数高端车型的“炫技选配”，转变为覆盖主流品牌、主流价位、多种动力形式的“大众化标配”。

2025年11月，卓驭获得来自中国一汽超36亿元的战略投资，交易完成后保持了独立发展的经营战略。2025年9月，卓驭在慕尼黑车展上正式面向全球发布了欧洲战略。今年上半年，卓驭的欧洲总部即将正式启用。

当沈劭劼说出“它开得比我好”时，这句话背后是一个正在发生的转变：移动物理AI不再是实验室里的概念，而是正在装进越来越多“会动的东西”里的现实。而路透社的这篇深度报道，正是对这一趋势的全球性注脚。从乘用车到重卡，从中国到世界，卓驭正在用自己的节奏，走出一条不同于行业主流的技术路径——让所有“会动的东西”都能获得安全、轻松的移动智能。