2026年4月11日，智能电动汽车发展高层论坛（2026）在北京国家会议中心举行。在这场汇聚政府、产业、学界重磅嘉宾的年度盛会上，卓驭科技CEO沈劭劼的演讲成为最受关注的环节之一。他首次面向行业系统阐释了卓驭构建“移动物理AI”的核心技术路径——原生多模态基础模型，并披露了跨垂类规模化量产的最新进展与时间表。
这一演讲之引发广泛共鸣，因为它恰好落在智能驾驶行业“第三次范式跃迁”的关口。从规则驱动（1.0）到数据驱动的端到端（2.0），再到通用智能的物理交互（3.0），技术范式正在重新划定竞争边界。而卓驭的选择，不再局限于乘用车智能驾驶，而是为所有“会动的东西”打造通用智能大脑，让它在当下智驾第一梯队中占据了独一无二的生态位。
一、背景：第一梯队的四重角色
在理解卓驭的战略之前，有必要简要勾勒当前中国智能驾驶第一梯队的格局。地平线、卓驭、华为乾崑、Momenta、四家企业，分别占据了技术范式跃迁中的关键节点：
地平线：以征程芯片和BPU计算架构提供智能的“物理载体”，是底层算力基础设施；
卓驭：直接锚定智能的“通用形态与跨载体迁移能力”，将战场从“汽车”推向“万物”。
华为乾崑：以全栈自研的WEWA架构定义智能在汽车上的“性能上限与安全底线”；
Momenta：以数据飞轮模式验证智能“低成本、高效率持续进化”的路径；
正是这些基于不同底层逻辑的战略选择，让四家企业在看似相同的“智能驾驶”赛道上，走出了截然不同的路。而卓驭提出的“移动物理AI”与原生多模态基础模型，正是在这一分野中最具跨越性的方向。
二、十年三次跃迁：从“开城”到“开箱”
在本次论坛上，卓驭CEO沈劭劼提出的判断更为激进：这些能力最终都将被整合进一个更大的框架——移动物理AI。 而卓驭的原生多模态基础模型，正是这一框架的技术底座。沈劭劼用“三次跃迁”的框架，清晰解释了为什么端到端不是终点。
第一阶段（2016-2023年）：“小模型”时代。依靠高精地图、小感知模型与规则算法，通用基础能力约40分，通过大量地域化、场景化定制可做到80分。代价是“开城”成本巨大，每进入一个新城市、新国家，都需要重新适配。
第二阶段（2023-2025年）：“中模型”时代。端到端方案（两段式→一段式）让智驾性能飞跃，通用基础能力达到70分，配合少量适配可超90分。但问题依然存在：出海时每个国家的交规、驾驶习惯差异巨大，适配成本仍然很高；跨垂类（从乘用车到商用重卡、物流车）同样需要大量人力投入。
第三阶段（2025年起）：“大模型”时代——原生多模态基础模型。卓驭提出一个颠覆性假设：有没有可能实现“开箱即95分”，甚至开箱即满分？ 无需重新训练，即可从乘用车快速迁移至商用重卡、物流车、机器人；无需属地适配，即可在全球各交规下零泛化运行。
这正是卓驭率先探索并全面拥抱的方向。
三、原生多模态基础模型：移动物理AI的技术内核
在论坛现场，沈劭劼首次面向行业详解了“原生多模态基础模型”这一技术范式。他指出：
“端到端只是技术起点，原生多模态基础模型才是移动智能基座的核心。通过AI，让万物移动，此为移动物理AI。”
与市面上基于VLA（视觉-语言-动作）或世界模型的单一路径不同，卓驭的原生多模态基础模型天生将视觉、语言、物理世界规律融为一体。它既能像世界模型一样精准预测物理世界的未来演化（例如判断前车急刹后可能窜出的行人），又能像VLA一样理解高层语义指令（如“超前面那辆红车”）。
这种“高悟性”的基座模型，使其具备了 Zero Shot零数据知识迁移的能力，带来三大核心价值：
跨垂类开箱即用：模型无需重新训练，即可从乘用车快速迁移至商用重卡、物流车等全场景。这也是卓驭能在不到两个月内将乘用车NOA核心能力迁移至商用重卡场景的关键原因。
全球零泛化：模型通过预训练提前习得全球各地交规与驾驶习惯，落地即适配，无需每个国家做一次适配——这恰恰是当前端到端方案出海的最大痛点。
全场景通用：无论是铺装路面还是非铺装路面，室内场景还是室外场景，从天空到大地，从大地到天空，基本都能稳定适配。
沈劭劼给出了明确的时间表：原生多模态基础模型将在年内推送到乘用车及商用重卡上，并作为卓驭智能辅助驾驶出海的基础模型。同时，卓驭联合头部生态伙伴共同推进L4技术研发落地，Robotaxi和无人物流车将于7月开启试运营。
四、跨垂类规模交付：移动物理AI的第一张行业答卷
卓驭并非停留在概念阶段。沈劭劼用一组数据证明了其战略的落地能力。
在乘用车领域，他用四个词归纳了成果：“油电同智、舱驾同芯、行泊同优、中外同频”。其中“舱驾同芯”（单芯片舱驾一体）为行业首发。目前，卓驭已实现量产50+款车型，合作车型突破130款，覆盖售价几万的经济型品牌到百万级豪车。最新迭代的“高悟性端到端4.0”带来“100%端味”的跨越式体验升级，将于4月起陆续推送。
在商用重卡领域，卓驭的表现同样亮眼。方案采用与乘用车一致的控制器及算力，并加入了独创的激目系统（舱内激光视觉前前融合），打造出业界第一个能过强标的商用车重卡L2+方案。沈劭劼特别指出：“这个方案是能过强标的，也应该是业界第一个能过强标的商用车重卡解决方案。”该方案具备极高的社会价值——节省燃油和保险费用，同时提升整体道路安全。
截至目前，卓驭已全面覆盖中国商用重卡Top6品牌（陕汽、中国重汽、一汽解放、东风等），多款合作车型将从今年6月起9个月内陆续量产。
论坛上，卓驭还首次披露了22大合作客户与生态伙伴版图，涵盖乘用车、商用车、物流车等多领域。沈劭劼总结道：“我们是业界少有的具备跨垂类规模化交付能力的智能辅助驾驶公司。”
演讲的最后部分，沈劭劼提出了一个让全场深思的判断。他预判：
“未来两年，全球智能辅助驾驶行业将告别分垂类、分地域的功能交付时代，全面拥抱基础模型。”
他特别强调，这并非一个可选的战略方向，而是一个无法回避的生存问题。背后的产业逻辑十分清晰：
基础模型能力越强，训练成本越高，现已达到每年数十亿的量级。而这套模型同时具备跨垂类的应用能力——唯有把巨大的训练成本分摊到更多的应用场景（乘用车、商用重卡、物流车、机器人），再用更多场景的数据反哺模型，才能形成成本、场景、数据的良性循环。这条路径推演到最后，只留下一个答案：所有智能辅助驾驶公司，最终都必须转型为移动物理AI公司。
基于这一判断，卓驭的愿景也随之清晰：成为移动物理AI时代的基础设施。无论是乘用车还是商用车，无论是L2还是L4，乃至未来的泛机器人行业，都将通过“模型软件+车规级高可靠性硬件”的组合方案，真正实现万物移动。
六、移动物理AI是行业共鸣
沈劭劼的演讲并非孤鸣。同场论坛上，地平线CEO余凯提出自动驾驶基础模型是“核心基建”，不应重复建设；黑芝麻智能CEO单记章表示“物理AI正向我们走来，VLA+世界模型有望成为主流方案”；吉利控股高级副总裁杨学良指出“软件定义汽车正加速向AI定义汽车演进”。这些声音共同印证了一个趋势：智能驾驶的终局不是更聪明的“汽车脑”，而是能够理解物理世界、迁移到不同载体的通用智能。
而卓驭，正以原生多模态基础模型为引擎，率先驶入这片无人区。
2026（第十九届）北京国际汽车展览会即将启幕。届时，卓驭原生多模态基础模型版本将在北京车展上陆续开放抢先体验。这将是行业第一次近距离感受“开箱即95分”的移动物理AI——不再是分垂类、分地域的功能交付，而是一个能够跨越乘用车、商用重卡、物流车、机器人，零泛化、零适配的通用智能基座。
正如沈劭劼在演讲结尾所言：“通过AI，让万物移动。这不仅是卓驭的愿景，也是智能驾驶技术第三次跃迁的终极指向。”
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