2026北京车展，卓驭科技展台上，乘用车、商用重卡、无人物流车次第排列，一个词反复出现在展陈和演讲中——“智能一切移动”。
CEO沈劭劼在车展期间接受央视网专访，系统拆解了卓驭从“乘用车智能辅助驾驶供应商”向“移动物理AI公司”转型的底层逻辑。他说，这不是战略野心的膨胀，而是一个基于生存的判断题。
“活下去”的公式：跳出乘用车内卷，进入跨垂类正循环
访谈开门见山，沈劭劼用一句话定调：“未来存活下来的智能辅助驾驶公司，都将是移动物理AI公司。”
他的解释很直白。今天做智能辅助驾驶，和做大语言模型没有本质区别——都需要海量数据，都需要巨额资金训练大模型。成本越来越高，但如果只是困在乘用车市场，价格战会一步步挤压利润空间，形成“向下内卷”的负循环。
商用车、无人物流等垂直品类，提供了一个破局出口。这些场景创造的经济价值更显性，对价格的敏感度相对较低。一旦技术跨过去，用同一个基座服务更大市场，盘子增长的速度超过成本投入的速度，就能进入一个“投入-收益-更强技术-更大市场”的正循环。
“这不是战略抉择，是生存逻辑。”沈劭劼说得不留余地。
他把卓驭的使命重新定义为：解决物理世界中，一切从A点到B点的移动问题。四个轮子的乘用车也好，更多轮子的商用车也罢，核心任务没有变过，只是边界被彻底打开了。
从一个基座出发，“移动物理AI”就是解决统一的移动问题
当被问及去年提出的“智能移动基座”时，沈劭劼坦言，这个概念的形成，并非自上而下的顶层设计，而是从实际交付中一步步“长”出来的。
卓驭最早以乘用车智能辅助驾驶解决方案切入，软硬件一体，数据驱动，端到端模型持续迭代。做着做着，团队越来越清楚地意识到——正在解决和将要解决的问题，远不止乘用车辅助驾驶。
“所有需要从A点移动到B点的东西，本质上我们都是在解决它们的移动问题。”
在这个认知基础上，“基座”就有了明确的内涵：一套完整的软件和模型，加上支撑它们运行的高性能、高可靠性传感器、控制器与算力平台。它不是一个模块，而是一个系统，一个可以被不同移动载体共同使用的能力底座。
这正是“移动物理AI”和传统智能辅助驾驶之间最根本的区别。后者只做乘用车的辅助驾驶，前者尝试回答一个更底层的问题：能不能让一切移动，都变得更安全、更高效？
“开箱即满分”：一个用时间来丈量的愿景
技术演进方面，沈劭劼梳理了清晰的代际图谱。2023年以前是规则算法时代，之后被端到端大模型接替。目前的方案，零适配可以做到70分，经过适配能到90分左右。但代价也不小——每一款新车型、每一个新地区乃至每一个新垂类，都需要重新做大量适配，动辄几十人团队、数月到一年的时间。
“交付给消费者的产品，理应是开箱即满分的。”沈劭劼提出这个目标，但并不回避当下的距离。“坦率地说，目前大概在七八十分左右。”
他把希望指向AI大模型的趋势。大语言模型不会被预先限定只能回答某一类问题，因为它是从互联网的海量语言材料中训练出来的。那么，移动问题能不能走类似的路？如果把各种各样的移动数据——不同垂直品类、不同场景、不同国家和地区的数据——都纳入同一个模型训练，这个模型就有可能拥有跨垂类的泛化能力。
到那时，也许就不再需要像今天这样，每扩展一个领域就做一次重适配。“开箱即满分”将从愿景变为可交付的现实。
沈劭劼不掩饰这件事的难度：“没有几年时间肯定做不出来。”但他把这句话设定为企业级奋斗目标，这是务实派的表态——方向清晰，但不说大话。
安全感，丝滑感，和更多人的受益
技术演进的意义，最终要回到每一个普通人身上。
沈劭劼的“满分”标准不止于安全——虽然安全永远排在第一位，不可谈判。但他提出更进一步的尺度：驾驶行为要足够拟人。车辆必须能真正融入交通流。小蓝灯亮着，但周围其他驾驶者完全察觉不出它的行为有任何异常。很多所谓“辅助驾驶引发的事故”，并不是刹不住，而是开车的方式和周围格格不入，容易诱发意外或路怒。
在技术架构上，卓驭正在推进的原生多模态基础模型，提供了一种新的可能。沈劭劼提到一个关键细节：去除了感知层面的“中间翻译”步骤后，车辆对突发物体的响应时间，从百毫秒级别降到了十毫秒级别。别小看这0.1秒，用户的安全感差异会非常明显——人还没有意识到危险的可能性，车已经轻轻点刹或微调方向，动作不大，但足够自然、足够提前。
这种改变带来的受益者，也不再只是乘用车用户。
商用重卡司机是一份极其辛苦的职业。沈劭劼说，重卡一旦发生意外，不仅危及自身，更对公共道路安全构成巨大隐患。从技术价值和社会价值出发，卓驭都非常坚定地投入重卡领域。“这既能省油、省保费，也能降低司机疲劳，提升整个道路的安全性。”
再往后走，无人物流还能带来全社会物流成本下降的好处。在他看来，这是一条从乘用车到商用车、从辅助驾驶到无人驾驶，技术能力一层层释放价值的路径。
写在最后：让一切移动起来
央视网问他对未来汽车的想象，沈劭劼回答得克制，却不失想象力。“它一定会是一个生活空间，必然会具备自动驾驶能力，将我们在车上的时间释放出来。”至于最终的完整形态，他坦言现在想象不出，但卓驭要做的那一件事很明确——“让车能够自己行驶起来。”
当被问到完全无人驾驶何时走出限定区域、进入更广泛的城市和人群，他的判断同样坦率：“这背后的本质仍然是技术问题。”现在的技术，在限定区域可以做到，但范围一旦扩大，成本代价极高。他的解法是，持续强化模型能力，搭配冗余安全的硬件，以更低的成本，让更多人享受到不需要人接管的出行服务。
从“智能辅助驾驶”到“移动物理AI”，从“打补丁式适配”到“一个基座覆盖一切移动”，这场对话没有空泛的概念，处处可见一家公司对技术与商业、成本与安全、生存与远景的反复权衡。
“智能一切移动”——在卓驭的叙事里，这不是一句口号，而是一个正在被技术、产品和商业模式一步步落地的航向。
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