卓驭首发原生多模态基础模型,跨入“通用智能的物理交互”新纪元
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2026-04-28 09:22:43
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北京,2026年4月27日——第十九届北京国际汽车展览会期间,卓驭科技正式发布首个原生多模态基础模型,并宣布该模型已支撑起乘用车、商用重卡、客车、无人物流车、Robotaxi及车载无人机等六大垂类的规模化落地。这一进展标志着智能驾驶产业正式从“端到端的数据驱动”跨入“通用智能的物理交互”新纪元。

技术路线升维:从端到端到原生多模态

卓驭科技将智能驾驶发展划分为三个阶段。第一阶段为小模型+高精地图+规则时代,通用基础能力约40分,通过大量开城泛化勉强达到80分,但适配成本极高。第二阶段为端到端时代(参数规模数千万至数亿),通用基础能力跃升至70分,配合少量泛化可达90分的“好用”水平——卓驭的高悟性端到端3.0和4.0正是这一阶段的代表产品。

然而,端到端方案仍存在“适配鸿沟”:跨地域部署到路权规则迥异的海外市场时,模型泛化工作近乎推倒重来;跨垂类从乘用车迁移到重卡、客车或物流机器人时,人力投入难以线性压缩。为从根本上解决这一问题,卓驭推出原生多模态基础模型。

该模型在预训练阶段即完成对物理世界通用规律的学习。它支持视频、文本、动作、语音、地图等多模态信息的统一表征输入,训练数据不仅包含海量真实驾驶场景,还广泛覆盖互联网物理交互视频(如物体掉落、碰撞、避让等)以及仓储机器人、无人机等各类移动智能体的运行日志。通过以移动传感器为中心的“自我中心”数据体系,模型内化了惯性、摩擦力、碰撞代价、路权优先级等物理常识。

与需要显式语义翻译的VLA方案不同,原生多模态模型在所有模态的统一框架下完成训练,消除了语义翻译带来的延迟与信息损耗,实现了语义理解与物理理解的高度统一。其核心目标是Zero Shot零数据知识迁移——跨垂类开箱即用、全球零泛化(或少泛化)、覆盖铺装与非铺装路面及室内外全场景。据卓驭透露,基于该模型,乘用车NOA核心能力迁移至商用重卡的周期已压缩至不到两个月。

六大垂类落地:34家客户、130款车型实证通用性

技术先进性最终需要通过量产来验证。卓驭在发布会上交出了一份覆盖“地面到低空、有人到无人、乘用到商用”的成绩单:

乘用车:累计量产车型超50款,定点车型破百,实现“油电同智、中外同频、舱驾同芯、行泊同优”全矩阵覆盖。高悟性端到端4.0(100%“端味”)已于4月起通过OTA陆续推送至高通8650/8775平台车型。中低算力平台也将升级至端到端3.0(80%“端味”)。

商用重卡:已与中国TOP6品牌全部建立合作,独创的“激目2.0”舱内激光视觉融合系统首次应用于重卡,具备变焦感知能力——城区广角覆盖,高速窄视场远距离探测。搭载车型将于今年6月起陆续量产交付。

商用客车:与宇通客车达成战略合作,联合开发涵盖高速NOA、城区NOA及自主泊车的解决方案。该方案搭载激目2.0、自研补盲激光雷达及英伟达Thor高性能控制器,并应用比端到端4.0更先进的下一代原生多模态模型,首款车型9月量产。

无人物流车:联合头部运营方与主机厂构建全链路城配物流解决方案,7月启动试运营。

Robotaxi:与头部生态伙伴深度合作,下半年开启试运行。Robotaxi将直接搭载下一代原生多模态模型及自研三余L4控制器(双英伟达Thor)。

后装车载无人机:集成于车顶的全自动起降平台,适配乘用车、越野、游艇等,Q3量产,实现“天地一体”移动出行。

截至目前,卓驭已携手34家客户,合作车型突破130款,成为智能出行领域首个实现多垂类、多场景、多客户、大规模落地的科技公司。

生态协同:与中国一汽打通L3/L4量产路径

发布会上,卓驭同步披露了与中国一汽的战略合作升级。乘用车方面,红旗HS6、天工05、天工06已量产搭载联合开发的“红旗司南组合辅助驾驶”。高悟性端到端4.0将于上半年OTA上线,下半年上市的红旗越野将搭载卓驭高性能激光雷达。本届车展亮相的红旗天工S概念车,采用基于卓驭原生多模态基础模型的全新一代架构,搭载L3/L4智驾解决方案。

商用车方面,一汽解放基于激目2.0与端到端4.0打造的重卡高速NOA产品(J7鹰途、J6)将于下半年上市。双方将持续联合开发更多辅助驾驶及自动驾驶产品,助推物流降本增效。

展望:移动物理AI从“开城”到“开箱”

原生多模态基础模型的推出,标志着卓驭完成了从“依赖后天泛化适配”到“基于物理世界通用规律底层预训练”的关键跃迁。北京车展期间,卓驭已在现场开放基于英伟达Thor平台、11V视觉方案及激目2.0系统的实车试乘,公众可率先体验“开箱即高分”的移动物理AI。

按照计划,原生多模态基础模型将于2026年内推送至乘用车及商用重卡,并作为卓驭智能驾驶出海的基础模型。秉持“为世界提供安全、轻松的移动智能”的品牌使命,卓驭将继续坚持开放赋能,携手全球合作伙伴,将可信赖的移动物理AI,带给每一辆车、每一种移动、每一个人。

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