自动驾驶行业正经历前所未有的震荡与重构。当毫末智行突然退出赛道时，另一家智驾企业卓驭科技却宣布获得中国一汽36亿元战略投资，这场冰火两重天的行业剧变，折射出技术转型期的残酷竞争法则。
行业洗牌速度超出预期。大卓智能在五月完成业务重组，中智行因劳动纠纷引发破产清算，这些案例揭示着技术路线迭代带来的生存压力。当全行业转向数据驱动的端到端模型，竞争焦点已从入场时机转向系统迭代效率，头部企业每月都在经历技术排名的动态变化。
卓驭科技创始人沈劭劼展示的转型数据令人震惊：模型迭代周期从半年压缩至一周，客户项目交付时间缩短80%。这种颠覆性改变源于2024年那个艰难决定——彻底删除沿用多年的规则驱动代码库，将3000行核心代码付之一炬。这个破釜沉舟的举动，迫使团队直面端到端转型的阵痛期。
转型初期遭遇的困境印证了技术革命的复杂性。工程师发现，为安全设计的冗余规则反而成为系统智能化的桎梏。当多条兜底逻辑同时激活时，车辆决策系统会出现逻辑冲突导致的"犯傻"现象。这种认知颠覆促使团队重构安全体系，将质量管控重心从规则叠加转向测评体系建设。
数据质量成为新的竞争壁垒。沈劭劼透露，今年数次模型性能跃升并非源于架构创新，而是通过优化数据配比实现。这种发现推动公司建立工程化落地体系，将数据闭环投入占比、数据链路通畅度等指标纳入核心KPI，确保技术迭代与量产需求的深度耦合。
面对"跟随者"的质疑，沈劭劼用技术指标作出回应。卓驭的模型开发效率实现指数级提升，每周迭代模型可用率从2%跃升至60%，问题修复周期从6个月缩短至1个月。这种后来居上的态势，源于对TTE（问题到更新时间）指标的极致追求，工程师被要求抑制添加临时规则的冲动，坚持走完整的数据训练流程。
技术路线分歧在工程实践中趋于融合。沈劭劼认为，算力规模、地图方案、传感器配置等争议本质都是工程优化问题。这种务实态度体现在VLA架构的研发路径中：视觉感知与端到端系统负责实时决策，多模态大模型提供场景理解，时序推理模块完成未来10秒的动态预测。
行业竞争即将进入白热化阶段。沈劭劼观察到2025年三季度以来，头部企业开始密集发布突破性方案，这种"王炸频发"的态势将在2026年加剧。他建议消费者关注系统版本号，因为每月甚至每周的技术迭代都在重塑产品体验边界。
商业模式创新成为新的角力点。卓驭推出的"基座模型"策略允许车企进行二次开发，这种开放架构既满足主机厂差异化需求，又保持核心技术的标准化输出。在商业化布局上，公司保持战略定力，将99%的资源聚焦乘用车领域，通过模块化开发降低垂直场景拓展成本。
当被问及持续竞争的关键，沈劭劼指向工程化落地的深度。在数据智能向工程确定性转化的过程中，既要保持技术创新的锐度，又要构建制造业的质量管控体系。这种系统能力的构建，正在重新定义自动驾驶企业的生存法则。
