卓馭常州工廠落成投產，智能駕駛向物理世界擴張，工業(yè)能力成核心戰(zhàn)場

7月23日，卓馭科技常州工廠正式啟用。這座建筑面積約5565平方米的工廠，與深圳基地共同構成雙制造基地格局，開始擴大域控制器、視覺感知系統(tǒng)和激光雷達等產品的生產與交付能力。

過去幾年，中國汽車行業(yè)的發(fā)展主線之一是智能駕駛能力的進展。車企和方案提供商熱衷于講模型、算力和數(shù)據(jù)，發(fā)布新的端到端架構，強調更大的訓練規(guī)模、更高的接管里程，以及從VLM向VLA、世界模型演進的技術路線。

但汽車本質上仍是一個重資產的制造業(yè)。模型最終需要通過域控制器、攝像頭、激光雷達和整車電子電氣架構進入現(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，考驗的已不只是算法，還包括硬件設計、工程驗證、供應鏈管理和制造質量。

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、Robotaxi乃至具身智能機器人等不同形態(tài)的移動設備。這意味著智能駕駛技術正從專車專用的項目制開發(fā)，逐漸轉向可復用的基礎模型和軟硬件平臺。

傳統(tǒng)智能駕駛系統(tǒng)通常圍繞車型和功能拆分模塊，車型越多、市場越廣，研發(fā)和交付成本也隨之增長。基礎模型的價值在于嘗試提取不同任務之間的共同規(guī)律。卓馭的原生多模態(tài)基礎模型能統(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)內容和移動機器人第一視角數(shù)據(jù)，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方向存在明顯交集。汽車、機器人和無人運輸設備面對的任務不同，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。更現(xiàn)實的路徑是先共享視覺表征、空間理解和行為預測等底層能力，再針對不同設備進行工程適配。

卓馭目前已形成覆蓋約200至1400 TOPS的域控制器產品，并布局慣導雙目、慣導三目、長短焦視覺模組、激光視覺融合方案以及近距激光雷達。這些產品共同承擔一項功能：把模型轉換為車輛和移動設備能調用的感知與計算能力。

基礎模型時代，硬件平臺還承擔了另一項任務——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。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，更有利于后續(xù)OTA和數(shù)據(jù)閉環(huán)。

根據(jù)規(guī)劃，常州工廠初期將導入3款重卡產品和1款無人物流車產品的域控制器生產。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品。這座工廠并非追求龐大產能，因為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，激光雷達則包含更復雜的測試和校準流程。

卓馭目前的乘用車量產車型超過50款，定點合作車型超過130款；商用重卡業(yè)務已與多家頭部企業(yè)合作，高速NOA產品進入量產階段。與宇通合作的客車NOA計劃于2026年9月量產交付，無人物流和Robotaxi業(yè)務也在推進導入和試運營。這些業(yè)務差異很大，乘用車關注成本、體驗和車型迭代速度，商用車更重視運營效率和全生命周期可靠性，無人物流車則對遠程運營和故障處置提出新要求。

智能駕駛產業(yè)此前經(jīng)歷過一輪從演示功能到規(guī)模量產的篩選。進入基礎模型階段后，類似過程可能再次發(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，在復雜供應鏈中保持性能一致，并持續(xù)處理量產后的長尾問題。

具身智能領域也會面對相似挑戰(zhàn)。今天的機器人行業(yè)仍高度關注模型能力和訓練數(shù)據(jù)，但隨著產品逐漸進入工廠、倉儲和商業(yè)服務場景，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。

常州工廠從開工到廠房交付用時73天，未來將導入IATF 16949、ISO 9001、VDA 6.X、TISAX和A-SPICE等標準體系，覆蓋汽車質量、信息安全、軟件開發(fā)和供應鏈管理。對卓馭而言，這座工廠補上了從模型、算法到硬件生產的一段鏈條。對任何一個客戶來說，獲取信任除了模型能力和硬件能力，制造能力同樣重要。