陜西
2026年北京車展期間，卓馭科技接連發布多項合作與量產成果，一個略顯陌生的技術概念——“移動物理AI”——頻繁出現在各家媒體的報道中。
什么是移動物理AI？它與當前智能駕駛領域流行的端到端、VLA模型有何區別？為何一家智能駕駛公司要將目光投向乘用車之外的商用車、無人物流乃至機器人領域？
一、AI已能寫詩作畫，為何開車仍難“舉一反三”？
以大語言模型為代表的AI，已在文本生成、圖像創作等領域展現出驚人的通用能力。但一個耐人尋味的反差是：智能駕駛發展至今，一套在中國城市訓練出來的模型，到了歐洲往往需要大規模重新適配；一套為轎車開發的系統，移植到重卡上同樣代價高昂。
卓馭給出的答案是：此前的智能駕駛模型，本質上仍是“垂類專家模型”——專為特定場景、特定平臺訓練，泛化能力天然受限。要打破這一瓶頸，必須從底層重構模型范式，讓AI學會物理世界的通用規律，而非死記特定道路的駕駛規則。這正是“移動物理AI”的出發點。
二、何為移動物理AI？它與其他技術路線有何本質區別？
據卓馭方面介紹，移動物理AI的技術核心是“原生多模態基礎模型”。所謂“多模態”，指模型能夠同時處理視覺、文本、動作、語音、地圖等多種信息類型；所謂“原生”，意味著這些模態是在統一框架下完成聯合預訓練的，而非先分別訓練再拼接。
這與當前行業熱議的VLA模型形成關鍵差異。VLA模型通常先完成視覺與動作的訓練，再將語言能力“嫁接”上去，中間存在顯式語義翻譯環節，可能帶來延遲與信息損耗。而原生多模態基礎模型從訓練之初便打通了所有模態，實現了語義理解與物理推理的統一，因而具備更高的性能天花板和更強的跨場景泛化能力。
卓馭方面用一句話總結了這一模型的愿景：一套模型，全域通用。 無論是乘用車、重卡，還是無人物流車、Robotaxi，乃至未來的具身機器人，均可共享同一套移動智能底座，實現“開箱即用”，在不同地域、不同場景間以極低成本完成適配。
三、從實驗室到產業化，移動物理AI走到了哪一步？
在本次北京車展上，卓馭用一系列量產數據與戰略簽約，給出了階段性答案。
乘用車領域，卓馭量產車型已超過50款，累計定點突破100款，以“油電同智、中外同頻、艙駕同芯、行泊同優”的布局策略覆蓋了最廣泛的動力形式和品牌矩陣。高悟性端到端4.0模型將于4月起通過OTA推送至多款車型，原生多模態基礎模型也將于年內推送。
商用車領域，卓馭已與中國TOP6商用車品牌建立合作，重卡車型將于6月起陸續量產。客車方面，聯合宇通打造的NOA方案將于9月交付。Robotaxi服務將于下半年啟動試運營，無人物流車7月開啟試運營。
與此同時，卓馭在車展期間密集簽約，進一步夯實生態布局：與車聯天下共拓高通下一代芯片平臺，為端側大模型部署鍛造算力基座；與易森動力共筑無人物流配送的商業閉環，為模型提供真實運營的訓練場景；與HERE Technologies合作推進歐洲及海灣地區的地圖適配，為全球化“零泛化”鋪設合規路網。
四、移動物理AI的終局是什么？
卓馭方面給出的愿景是“智能一切移動”——從地面到近地空間，從載人到載物，從有人到無人。當一套基礎模型能夠理解物理世界的通用法則，當每一次移動都能被AI重新定義，智能駕駛的競爭維度將從“誰的車開得更好”升級為“誰的AI底座能賦能更多移動場景”。
這一愿景能否兌現，仍需技術、工程與生態的持續驗證。但至少在北京車展這一刻，移動物理AI已從概念走向了量產、簽約與跨垂類落地的實質性階段。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
