告别大疆两年后，估值超百亿的“价格屠夫”冲刺IPO

在今年的北京车展上，卓驭科技多了个新标签——唯一一个将商用重卡搬上乘用车主展台的智驾公司。‌让卓驭科技CEO沈劭劼自豪的是，卓驭科技和中国TOP6的商用车重卡品牌都建立了合作，对应的车型也会在今年6月份开始陆续量产。

卓驭科技是一家智能辅助驾驶系统供应商，前身为大疆车载事业部，自2024年正式从大疆体系内独立。2025年11月，卓驭科技获得中国一汽超36亿元战略投资，投后估值突破百亿元，一汽成为其单一最大股东；今年3月，公司又启动Pre-IPO轮融资，规模20亿元，投前估值约125亿元，并计划年内在港股上市。目前，除了一汽外，比亚迪、上汽恒旭、北汽产投等产业资本均是其投资方。

卓驭科技首款量产配套车型是与宝骏合作推出的KiWi EV。支持者认为，这是一场极具意义的“技术普惠”实验，大疆成功地将高阶智能驾驶带入了10万元级别的“平价车”市场；质疑者则提出，微型车用户真的需要“智驾”吗？这更像是双方的一次“技术秀”。

之后，卓驭科技被贴上了智驾领域“价格屠夫”的标签。

如何理解“价格屠夫”？沈劭劼在智能电动汽车发展高层论坛（2026）接受采访时回应：首先要理解“价格屠夫”这四个字到底是什么意思。“是光卖便宜东西？还是成本控制很好？这两个其实不是一件事。”沈劭劼说。

在他看来，“光卖便宜的东西”的意思就是只能卖低端货，不能卖高端货，“这个我肯定不认，要做好的产品肯定是全矩阵的”。“现在很显然的一个趋势是随着模型能力越来越强，需要的硬件也会越来越多，但是性能提升比价格提升更快。以后我们卖的东西会越来越贵，但是性能上升的速度一定会大于价格上升的速度。”他说。

如果“价格屠夫”是指供应链管控能力强，“这个我认”，他指出，卓驭科技具备软硬件一体能力和供应链管控能力，这在新生代智驾公司“是比较少见的”。

他以这一波内存涨价为例，卓驭科技在去年下半年做了相应准备，保证今年交付不会出现问题。“某种程度上这是‘价格屠夫’的一个体现，毕竟纯软件公司除了让合作伙伴加价买之外，好像没有其他方法，但我们有办法去解决。”他说。

除了乘用车，卓驭科技也在商用重卡、Robotaxi等领域进行技术落地，强调一套技术内核的跨场景复用。这也是卓驭在北京车展的展台上展示重卡车辆的原因。

沈劭劼认为，智能驾驶的竞争逻辑已从单一车型的功能升级，转向底层技术范式的重构。未来存活下来的智驾公司，都必须转型为“移动物理AI公司”——这也是卓驭科技对公司的最新定位。

智能驾驶的发展阶段

卓驭科技是汽车行业内具备跨垂类规模化交付能力的智能驾驶公司，除了乘用车，在商用重卡领域，我们已经跟全国TOP6的头部商用重卡企业建立了合作，同时在生态合作方面，我们也跟若干个重要的生态合作伙伴，就舱驾一体、车型适配、生产制造等建立了深入合作。

但是今天我想说的话题是移动物理AI。

过去几年，我们逐渐发现，整个汽车智能化的迭代逻辑已经从单一车型的功能升级逐渐转向行业底层范式的重构。

整个智能驾驶行业的发展历程可以分为三个阶段，每个阶段可以概括为两种能力，第一种叫做通用基础能力，就是基本的行车安全性、车道保持、加塞应对、变道、拐弯等。第二种能力是地域性的泛化，包括一些特殊交通标志和元素的应对，以及特定的驾驶风格的变化等。

在第一阶段，我们一般称为传统方案，就是小感知模型+高精地图+基于规则的决策规划方案，这个阶段的通用基础能力可能只有40分左右，需要大量的泛化，也就是我们当年所说的“开城”，最终可能达到80分左右。但这种方案其实后面很难推进，因为开城的代价实在是太大了。这个阶段其实我们也有用模型，称为“小模型”。

到了最近，大家都用端到端，无论是两段式端到端还是一段式端到端，这个时候通用基础能力有了大幅度提升，可能到70分，然后再加上少量的泛化，例如特殊交通规则的适配，整个系统能够达到90分，基本做到能用、好用的水平。里面跑的模型从几千万到几亿参数，姑且称之为“中模型”方案。

当然这里还是会有问题。为了提高20分所做的适配，虽然难度比以前低多了，但还是有问题，例如，如果要出海怎么办？会不会每个国家都得把这20分重做一遍？特别是对于路权观跟中国区别巨大的欧洲国家，其实代价非常非常大。再例如，如果要跨垂类怎么办？商用重卡我们是适配完了，如果未来要做客车呢？物流车呢？人力投入如何控制？

我们不禁要问，有没有可能有一个方案，能够真正做到开箱即满分，或者至少开箱即95分的水平？

从最开始传统方案的“小模型”，到现在端到端的“中模型”，其实我们只是又到了一个技术起点，再下一代具备涌现能力的“大模型”才是智能移动基座的核心。

AI即模型，通过AI让多个垂类、多个场景，甚至多个国家里面的多个不同的移动平台都能自主移动，我们称之为移动物理AI。移动物理AI最核心的就是“原生多模态基础模型”，技术内核是在我们最底层完成对于物理世界的通用规律的预训练——注意是预训练，而不是后面泛化的一些后训练。

这个模型本身能够支持多模态的统一表征，包括视频、文本、动作、语音以及各种地图信息等，这些信息都可以输入。

同时，它在训练阶段除了使用专门的智能驾驶数据之外，也会覆盖互联网的数据，甚至各种各样移动机器人的数据都可以输入进行训练。在预训练的过程中，对模型进行大量的知识注入，能够让它在往后的各种不同垂类、各种不同地域之中，只需要进行一些简单的激活，就能够很好地进行运作和适配。

当然后续还会有一些后训练，也会有一些蒸馏、部署等，这些很多是工程能力的体现。

我们做这个原生多模态基础模型的核心愿景是实现Zero Shot零数据知识迁移，真正能够做到跨垂类的开箱即用，全球零泛化或者非常少的泛化，以及能够做到全场景通用，无论是铺装路面还是非铺装路面，室内场景还是室外场景，理论上这个模型都应该能用得上。

大家可能会说，这是不是又是一个饼？当然不是，我们会在今年内把这个原生多模态基础模型推送到我们的乘用车和商用车的重卡上。同时这个模型也会作为卓驭智能驾驶出海的最核心部件。

除了乘用车和商用重卡业务之外，我们这个基础模型也会在今年7月正式跟合作伙伴一起在Robotaxi以及无人物流车正式开展试运营，能够真正达到多垂类从L2跨越到L4的统一适配。

智驾公司必然转型

在这里，我也大胆判断一下未来两年全球智能辅助驾驶行业的发展趋势。由于核心技术的提升，我们将逐步告别现有的这种分垂类、分地域的交付模式，全面拥抱基础模型来达到一个大一统的状态。

再大胆加一个判断，智能驾驶其实只是物理AI最初始的形态，而绝非终局。未来，像我们这些能够存活下来的智能驾驶公司都将转型为移动物理AI公司。

这其实并不是一个战略判断，而是个生存判断。为什么呢？模型的能力越来越强，越来越大，但同时也就意味着训练的成本越来越高，达到了一年几十亿的级别。但同时，这个模型也具备了跨垂类的应用能力。

我们如何让这个巨大的成本能够被分摊到更多的应用上，同时能够用更多的应用数据，更进一步提升这些模型，从而建立良性的循环？最后有一个答案：所有智驾公司最后都必须转型为移动物理AI公司。

而卓驭的愿景，正是在移动物理AI时代成为其中一个重要的基础设施。

最后的最后，我们希望移动物理AI能够智能一切移动，无论是乘用车还是商用车，无论是L2还是L4。以后，我们通过一个包括模型软件和车规级高可靠性的硬件的组合方案，能够真正实现万物自主移动——这些不只是一个饼，而是正在发生。希望大家能一起体验和畅想移动物理AI的未来将会是什么样子。

本文来自微信公众号 “中国企业家杂志”（ID：iceo-com-cn），作者：施思羽，36氪经授权发布。