卓馭常州工廠落成投產(chǎn), 當智能駕駛開始向「物理世界」擴張，工業(yè)能力也是核心競爭力

過去幾年中國汽車行業(yè)發(fā)展的主線之一，就是智能駕駛能力的進展，每一家車企和智能駕駛方案提供商都熱衷于講模型、算力和數(shù)據(jù)。

但技術(shù)密集型的行業(yè)里，工業(yè)能力決定了技術(shù)能否落地，本質(zhì)上，汽車仍然是一個重資產(chǎn)的制造業(yè)。

企業(yè)發(fā)布新的端到端架構(gòu)，強調(diào)更大的訓練規(guī)模、更高的接管里程，以及從 VLM 向 VLA、世界模型演進的技術(shù)路線。汽車也逐漸被視為一種在物理世界中持續(xù)感知、推理和行動的智能終端。

模型最終仍然需要通過域控制器、攝像頭、激光雷達和整車電子電氣架構(gòu)進入現(xiàn)實世界。軟件能力能否穩(wěn)定裝進數(shù)十款車型，能否適配乘用車、商用車和無人物流車，考驗的已經(jīng)不只是算法，還包括硬件設(shè)計、工程驗證、供應(yīng)鏈管理和制造質(zhì)量。

7 月 23 日，卓馭科技常州工廠正式啟用，隨著這座工廠投產(chǎn)，卓馭形成深圳與常州兩座制造基地，開始擴大域控制器、視覺感知系統(tǒng)和激光雷達等產(chǎn)品的生產(chǎn)與交付能力。

這就是工業(yè)能力讓技術(shù)落地和普及的實際例子，常州能和蘇州無錫并列為蘇錫常，很大部分原因也是因為這里集群了汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)。

從單車方案走向智能移動基座

卓馭此前提出「移動物理 AI，智能一切移動」，希望將智能駕駛積累的感知、決策和控制能力，擴展到乘用車、商用車、物流車以及 Robotaxi 乃至具身智能機器人等不同形態(tài)的移動設(shè)備。

也就是說，智能駕駛技術(shù)正在從專車專用的項目制開發(fā)，逐漸轉(zhuǎn)向可復(fù)用的基礎(chǔ)模型和軟硬件平臺。

傳統(tǒng)智能駕駛系統(tǒng)通常圍繞車型和功能拆分模塊。感知、預(yù)測、規(guī)劃和控制分別開發(fā)，不同車型還需要重新進行數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調(diào)整和工程適配。車型越多、市場越廣，研發(fā)和交付成本也會隨之增長。

基礎(chǔ)模型的價值，在于嘗試提取不同任務(wù)之間的共同規(guī)律。

卓馭的原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型能夠統(tǒng)一處理視頻、文本、動作、語音和地圖等信息，訓練數(shù)據(jù)也從道路駕駛擴展到互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容和移動機器人第一視角數(shù)據(jù)。他們希望借此提升模型在不同車型、場景和地區(qū)之間的遷移能力。

這與當前智能駕駛和具身智能的技術(shù)方向存在明顯交集。

汽車、機器人和無人運輸設(shè)備面對的任務(wù)不同，但都需要完成相似的閉環(huán)：通過傳感器理解環(huán)境，根據(jù)目標形成決策，再控制機器執(zhí)行動作。隨著模型結(jié)構(gòu)逐漸統(tǒng)一，智能駕駛積累的大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)、空間理解能力和運動控制經(jīng)驗，也開始被用于更廣泛的物理 AI 場景。

不同設(shè)備在運動學模型、安全標準和運行環(huán)境上存在巨大差異。一輛高速行駛的汽車、園區(qū)中的物流車和室內(nèi)機器人，很難直接共享完整的控制系統(tǒng)。更現(xiàn)實的路徑，是先共享視覺表征、空間理解和行為預(yù)測等底層能力，再針對不同設(shè)備進行工程適配。

卓馭目前已經(jīng)形成覆蓋約 200 至 1400 TOPS 的域控制器產(chǎn)品，并布局慣導(dǎo)雙目、慣導(dǎo)三目、長短焦視覺模組、激光視覺融合方案以及近距激光雷達。

這些產(chǎn)品共同承擔一種功能：把模型轉(zhuǎn)換為車輛和移動設(shè)備能夠調(diào)用的感知與計算能力。

過去，軟硬件協(xié)同更多用于解決性能和成本問題，例如通過定制算法提高芯片利用率，或者通過傳感器配置覆蓋不同價格區(qū)間。

基礎(chǔ)模型時代，硬件平臺還承擔了另一項任務(wù)：為模型的持續(xù)迭代提供相對統(tǒng)一的部署環(huán)境。

當一套模型需要服務(wù)十幾家車企、上百款車型時，硬件過度碎片化會顯著增加適配成本。不同芯片平臺、攝像頭規(guī)格和傳感器組合，都可能影響模型表現(xiàn)。統(tǒng)一的域控和感知硬件，可以減少算法與車型之間的接口數(shù)量，也更有利于后續(xù) OTA 和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

根據(jù)規(guī)劃，卓馭常州工廠建筑面積約 5565 平方米，初期將導(dǎo)入 3 款重卡產(chǎn)品和 1 款無人物流車產(chǎn)品的域控制器生產(chǎn)。2027 年進入穩(wěn)定運營階段后，還計劃承接乘用車域控、補盲雷達和車載無人機等產(chǎn)品。

這座工廠和動輒數(shù)十萬平方米的汽車制造基地不太一樣，因為它并不是一座追求龐大產(chǎn)能的工廠。

智能駕駛硬件通常具有批量較小、型號較多、迭代頻繁的特點。域控制器需要滿足車規(guī)級可靠性要求，視覺模組涉及光學標定，激光雷達則包含更加復(fù)雜的測試和校準流程。產(chǎn)品從研發(fā)樣機進入量產(chǎn)，需要重新建立生產(chǎn)節(jié)拍、質(zhì)量檢測、軟件燒錄和全流程追溯體系。

智能駕駛的競爭，也包括工業(yè)能力

卓馭表示，目前其乘用車量產(chǎn)車型超過 50 款，定點合作車型超過 130 款；商用重卡業(yè)務(wù)已經(jīng)與多家頭部企業(yè)合作，高速 NOA 產(chǎn)品進入量產(chǎn)階段。公司與宇通合作的客車 NOA 計劃于 2026 年 9 月量產(chǎn)交付，無人物流和 Robotaxi 業(yè)務(wù)也在推進導(dǎo)入和試運營。

這些業(yè)務(wù)之間的差異很大，乘用車關(guān)注成本、體驗和車型迭代速度；商用車更加重視運營效率和全生命周期可靠性；無人物流車通常運行在限定區(qū)域，對遠程運營和故障處置提出了新的要求。所以卓馭需要面對的，和蔚來理想小鵬這些自研智能駕駛能力并且只針對自家少數(shù)車型的車企不同，他們面對的需求更復(fù)雜。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)此前經(jīng)歷過一輪從演示功能到規(guī)模量產(chǎn)的篩選。進入基礎(chǔ)模型階段后，類似的過程可能再次發(fā)生。發(fā)布模型、完成道路測試只是起點，真正困難的是將模型部署到不同車型和計算平臺，在復(fù)雜供應(yīng)鏈中保持性能一致，并持續(xù)處理量產(chǎn)后的長尾問題。
具身智能領(lǐng)域也會面對相似挑戰(zhàn)。

今天的機器人行業(yè)仍然高度關(guān)注模型能力和訓練數(shù)據(jù)，但隨著產(chǎn)品逐漸進入工廠、倉儲和商業(yè)服務(wù)場景，硬件可靠性、制造一致性和維護成本將迅速變得重要。智能駕駛行業(yè)過去十年建立起來的車規(guī)級工程體系，可能成為物理 AI 向現(xiàn)實場景擴張時可供借鑒的一套方法。

常州工廠一個能體現(xiàn)我們工業(yè)能力的地方是它從開工到廠房交付用時 73 天，工廠未來將導(dǎo)入 IATF 16949、ISO 9001、VDA 6.X、TISAX 和 A-SPICE 等標準體系，覆蓋汽車質(zhì)量、信息安全、軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈管理。

對卓馭而言，常州工廠補上了從模型、算法到硬件生產(chǎn)的一段鏈條，也讓「移動智能基座」有了產(chǎn)能保障，對于任何一個卓馭的客戶來說，需要獲取他們的信任，除了模型能力和硬件能力，制造能力同樣重要。