智能驾驶正在迎来最好的时代！
最近一年，原生多模态大模型、端到端技术路线快速演进，L2+到L4的边界正在被重新定义。越来越多的智驾方案开始走向全场景、跨垂类复用，行业对于“智驾平权”、“供应链成本”以及“出海本土化”的讨论也日益激烈。
另一个值得玩味的点是，卓驭科技CEO沈劭劼在智能电动汽车发展高层论坛(2026)期间接受速途网等多家媒体采访中明确表示同意跳过L3。面对技术路线的争议与商业落地的现实，卓驭科技提出了“移动智能基座”概念，并宣布重卡车型将于今年6月开启量产，同时布局Robotaxi与物流车。有了越来越“好用”的AI基座模型，智能驾驶的技术同源与跨场景复用势必将为行业带来新的可能，那么如今AI智驾的难点在哪里？跨场景复用的底气又体现在哪儿？跨越L3与技术同源：智驾平权与原生多模态的较量
随着端到端模型在乘用车上的普及，行业内关于L2、L3、L4的技术路线与“智驾平权”成本逻辑的讨论愈发激烈。沈劭劼告诉速途网，智驾平权本质上并不是把智驾做得越来越便宜，或者把车做得越来越便宜，它的本质是智能化在整车成本里面的比重越来越大。
在技术路线的演进上，沈劭劼明确表示跳过L3。他解释到，L3产品形态规划本身并没有错，它更多是在实际运营过程中会出现一些比较难明白的东西，比如给消费者10秒钟进行接管，万一我睡着了，接不了管，这个责任到底归谁……但是如果一个系统真的能够做到10秒钟不接管，实际上离L4也没有多远了，但是L4责任划分会干净很多，这是非技术层面的。
在技术层面，现在大家已经非常确认，用更厉害的具备原生多模态，具备涌现能力的这些模型，通过一些合适的远程运营、安全兜底、传感器冗余、车的冗余，以及模型周围的东西加一些能够做到L2、L3、L4基本同源的技术，在这个同源的技术下，那我肯定就用一个同源的技术去做两个状态。
他直言，原生多模态大模型的核心理念在于，首先它模型足够大，大到假如数据足够多的情况下，它能具备出现涌现能力，也就是像现在数字AI的语言大模型涌现能力，并不是它能做的东西全部是数据里面必须精准覆盖，它具备自己产生一些新东西的能力，具备涌现能力。
同时，模型能够吃进除了专家数据之外的别的数据，卓驭科技现在训练的除了专门智驾场景数据，也会把互联网数据，甚至移动机器人的数据，甚至一个人扛着相机在路上走的数据都OK。“让这个模型原生就把这些东西学会了，后面到每个场景只需要用一些很小的后训练数据，相当于是激活一下，它就能够用得了，这是本质的区别”，沈劭劼解释到。体系化能力与供应链底气：重卡量产背后的“移动智能基座”
随着智驾方案从乘用车向商用车、Robotaxi延伸，跨场景复用的工程难度与供应链稳定性成为行业焦点。卓驭科技的底气在哪里？沈劭劼认为，一旦这个新的垂类有机会我们能比较快地切入……卓驭本质上还是一个非常懂怎么去控制机器人的机器人背景的公司。
在重卡与乘用车的方案差异上，沈劭劼指出，基础模型其实是同一个，但是对于一些具体驾驶场景的应对会有强制约束，或者用现在AI Agent的模式，应该叫作不同的Harness Engineering。比如像乘用车，首先重卡只在高速上跑，不会做城市领航，但是高速上比如乘用车遇到加塞，我的第一反应是要减速，来确保不会撞上，重卡不是这样的，重卡停不下来的，遇到加塞是不能停的，你能做的只是知道别人有可能加塞的时候按喇叭，因为它的减速度有一定的限制，不能减下去。
此外，重卡其实做智驾除了安全之外，还有一个很重要的东西是省油……老司机的做法一般就是上坡的时候慢慢上，刚好上到坡顶的时候速度是最慢的，下坡的时候用最慢的速度往下，又省油又省刹车，这个并不难做，因为地图里面有高清路况信息的，我把这个高清路况信息通过一定的曲线变成我的速度规划，写进这个车里面就能做。
面对外界“价格屠夫”的标签，沈劭劼直言，价格屠夫应该叫供应链管控能力。他认可这个称号，并表示业界比较少有的，新生代智能驾驶公司具备软硬件一体能力，真正具有供应链管控能力的公司是比较少见的。
他以今年内存涨价为例，卓驭在去年下半年未雨绸缪囤了一大堆，保证我们今年交付不会出现问题……今年我能供得上货。
对于是否自研芯片，他明确表态肯定不会自制芯片，就是自研自制芯片，现在市面上有这么多芯片合作伙伴……沈劭劼理解建立供应链能力就是得用各种各样的方法未雨绸缪地保证芯片不会由于某个东西缺而供不上，它是一个完整性考虑，不是单点的。
在数据训练与模型安全方面，沈劭劼用了一个生动的比喻。“跟原来想的稍微不一样的是，这个模型本身随着变大以后，它应该对于绝对的精度变得越来越不敏感……对于真正的学霸，总会出现一些神人，我也不需要刷题，就给他几本书，给他几本教材，或者各种书他自己就悟出来了，这时候你问这些天才的训练数据干不干净，安不安全，他训练数据一点都不安全，他什么都看，但是人家通过各种东西都看完之后就是能悟出来。”
谈及未来L4的普及形态，沈劭劼描绘了一种可能，以后应该会出现把乘用车买回来，车上各种传感器以及模型都是满足L4能力的，但是它在一个没有被L4认证过的区域里面就是以L2+形式运行，一旦进入这个区域之后，消费者可以选择让这个车接管，但接管并不是完全让车接管，这时候得有云端监控平台来进行，相当于是由云端监控平台进行接管，这个时候这个车进入L4模式，在L4模式下每用一定距离就需要给一定的钱，变成自己拥有的出租车，可能会是这么一个模式。
面对技术路线的迭代与商业落地的深水区，卓驭科技团队依旧相信基座模型泛化与同源技术的路径。尽管跨垂类适配、出海文化差异与供应链波动仍是挑战，但沈劭劼表示，我们跳过很开始需要很重的高精地图开城的阶段，我们直接跳到用原生多模态基础模型，能够以比较低的代价进行部署的阶段，后有后的优势和劣势。
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