中国智能驾驶行业正经历深刻变革，L2级辅助驾驶技术加速普及，城市NOA功能已下沉至10万元级别车型，但全行业仍面临盈利困境。功能同质化加剧、定制化适配成本高企、海外市场拓展受阻等问题，迫使企业从技术竞赛转向商业可持续性竞争。卓驭科技CEO沈劭劼在智能电动汽车发展高层论坛上提出，智能驾驶企业必须转型为移动物理AI公司，否则将难以生存。这一论断预示着行业竞争规则正从“单点功能突破”转向“平台化复用能力”，从“项目制交付”转向“基础设施式服务”。
当前智能驾驶市场已进入规模化普惠阶段，车企对供应商的核心诉求从“功能丰富度”转向“交付稳定性、成本控制力和落地效率”。沈劭劼将行业演进划分为三个阶段：2016至2023年为传统小模型时代，依赖高精地图和规则化决策系统，基础能力仅40分，需大量人工适配才能达到80分可用水平，导致开城成本高昂；2023至2025年进入端到端中模型阶段，通过数据驱动实现性能跃升，基础能力提升至70分，少量泛化适配即可达到90分，但仍未解决跨地域、跨垂类的通用性问题；当前行业正迈向原生多模态基础模型时代，该模型通过预训练物理世界通用规律，实现跨垂类开箱即用和全球零泛化适配，将系统基础能力直接提升至95分以上。
这种技术范式跃迁正在重塑产业格局。传统Tier1模式采用项目制开发，车企按车型、场景逐一定制，导致周期长、复用率低，企业估值高度依赖定点数量等短期指标。随着基础大模型训练成本攀升至每年数十亿元级别，行业催生出新的商业逻辑：通过跨场景应用分摊固定研发投入，利用多场景数据反哺模型迭代。车企无需重复开发，接入通用智能基座即可实现全车型、全场景覆盖；智驾公司则从线性增长转向指数级扩张，固定成本高但边际成本显著降低。
卓驭科技选择在模型基座层布局，而非局限于消费级智驾垂类模型。这一战略基于三大商业逻辑：客户转换成本高，接入后替换需重新适配全场景；规模效应显著，客户数量增加可摊薄单位研发成本；数据飞轮效应强，多场景数据持续优化模型。公司以Zero Shot零数据迁移技术为核心，率先完成乘用车、商用重卡、L4无人物流等多载体量产闭环，成为行业内少数具备跨垂类规模化交付能力的企业。
在乘用车领域，卓驭推出“油电同智、舱驾同芯、行泊同优、中外同频”产品矩阵，其中单芯片舱驾一体方案为行业首创。截至目前，公司已获得超百款车型定点，50余款车型实现量产，覆盖主流车企集团。商用重卡场景验证了其技术迁移能力，针对重卡制动距离长、工况复杂等特点，公司基于同一基座模型开发高悟性端到端4.0方案，采用乘用车同源控制器及算力平台，成为首个满足国家强制性标准的商用车重卡解决方案，已与国内前六大重卡品牌达成合作，多款车型将于2026年6月起陆续上市。
在L4自动驾驶领域，卓驭采取L2与L4技术同源策略，其Robotaxi和无人物流车将于2026年7月开启试运营。公司坚持不参与运营，仅提供智能化能力，聚焦技术核心价值。卓驭具备软硬件一体与供应链管控能力，通过提前布局应对内存涨价等供应链波动，确保交付稳定性，这种能力是纯软件企业难以复制的。
资本市场估值逻辑正随行业转型而变化。投资者不再单纯关注项目金额或定点数量，而是重点评估基座泛化能力、新垂类迁移效率、量产实证规模和数据飞轮效应。卓驭通过原生多模态基础模型实现多场景复用，用规模化量产摊薄模型投入，形成“技术-量产-数据-成本优化”的正向循环，估值空间从传统L2辅助驾驶延伸至商用车、无人车、泛机器人等全域移动场景。
随着北京车展即将开放原生多模态基础模型体验、商用重卡量产交付加速、L4试运营启动，移动物理AI的产业竞争已进入实战阶段。能够率先完成平台化转型、验证商业闭环的企业，将在未来产业格局中占据核心位置。卓驭正通过技术底座构建、多场景落地和数据反哺，试图成为定义行业规则的基础设施提供者。
