AF：卓馭提出“100%端味”的端到端系統，與行業常見的“規則+模型”混合架構相比，核心差異在哪里？它改變了哪些能力邊界？

馬陸：所謂端到端4.0，本質是把原來還殘留在系統里的規則逐步移出主流程。早期我們從兩段式走到一段式，模型內部仍然保留感知、預測、決策這些子任務的結構，并通過多條候選軌跡配合規則模塊做篩選。后面一個變化是模型能力逐漸超過人工規則的評估能力。以前輸出6條軌跡再由規則選最優，現在變成模型直接輸出一條軌跡，并在訓練階段完成評估。車端不再做“選擇”，而是直接執行。

再往前一步，就是把領航相關的規則也完全數據化。包括變道時機、超視距決策，這些原本依賴人工設定的邏輯，都被納入訓練與評測體系。最終形成的是一個輸入到輸出完全由模型驅動的系統。改變的不是某一個功能，而是系統邊界。原來系統是“規則定義能力，模型做補充”，現在變成“模型定義能力，規則退到訓練和評測里”。

AF：在端到端范式下，數據規模、數據結構與數據工程能力，哪個更關鍵？

馬陸：首先是模型范式。如果還是傳統小模型，再多數據也很難形成能力躍遷。進入大模型范式之后，大規模數據才能真正發揮價值。數據規模當然重要，但更關鍵的是能不能從數據里提煉出有效信息。數據本身是混雜的，里面既有優質樣本，也有噪聲甚至錯誤行為。如果沒有能力篩選、清洗和結構化，規模再大也只是堆積。所以差距更多體現在數據工程能力上，包括數據選擇、標注、評測設計以及閉環效率。我們更關注每周的迭代速度，而不是一次性積累多少數據。

AF：行業在算力路線上的分化明顯，有人選擇堆算力，有人強調效率。卓馭為什么更強調后者？

馬陸：從趨勢看，大模型一定會推動算力持續增長，這是不可避免的。車端算力從幾百TOPS走到上千TOPS是一個確定方向。但在同一范式下，不同團隊的效率差異依然存在。比如同樣的能力，有的系統需要2000TOPS，有的可能在更低算力下實現接近效果。我們關注的是在滿足大模型需求的前提下，提高單位算力的利用效率。這不是替代關系，而是同一方向上的兩個維度。

AF：端到端系統常被質疑“黑箱”，安全驗證如何建立？如何判斷模型可以量產？

馬陸：驗證方式并沒有消失，而是發生了變化。第一是評測體系，我們會把駕駛場景拆分成大量細分場景，用數據集持續測試模型表現；第二是數據質量控制，避免模型學習到不良行為；第三是版本迭代驗證，每周都有模型進入評測，通過后再進入路測。路測與仿真結果一致，才會向主機廠推薦。以前領域內的專家寫規則，而現在專家更多是在設計評測體系，以及進行優質訓練數據挖掘。相當于從“做題的人”變成“出題的人”。

AF：從L2+走向L3，最大的技術門檻在哪里？

馬陸：從技術角度看，L3并不是一個難以實現的點，而是一個價值不明顯的階段。每一代L2技術都可以拼接出一個L3，但問題在于使用場景受限。用戶更看重的是“能不能在更多地方穩定使用”，而不是在少數場景完全放手。如果 L3 使用條件有限，不能滿足用戶需求，那這種形態的L3未必是用戶真正需要的。

AF：端到端模型向重卡或物流場景遷移時，最大的挑戰是什么？

馬陸：主要是駕駛動作和訓練數據分布的變化。重卡的核心差異在于動力學和行為模式，比如更長、更重、響應更慢，這需要通過數據讓模型重新理解自身能力。相比之下，動力學適配本身并不復雜。真正關鍵的是讓模型在不同載具上形成正確的行為模式。從長期看，如果模型足夠通用，這種遷移甚至可以不再依賴大量本地化訓練。

AF：在大模型時代，Tier1的角色會發生變化嗎？卓馭更希望成為系統提供者還是技術基座？

馬陸：取決于技術范式。在規則時代，自研相對容易；進入大模型階段，投入和能力門檻大幅提高。如果是通用大模型，它不應該只服務單一垂類，而是開放能力，讓更多場景使用。我們更傾向于開放形態，包括硬件、軟件甚至模型能力的不同合作方式。最終目標是讓能力被大規模使用，而不是只在少數系統里閉環。

AF：未來三年，自動駕駛最可能出現突破的方向在哪里？

馬陸：關鍵不在某一個單點技術，而是是否出現被廣泛認可的模型范式。如果有公司在多模態基礎模型上取得突破，并且通過數據和算力持續提升能力，這種路徑一旦被驗證，行業會快速跟進。更大的模型、更好的數據生成能力都會重要，但它們需要依附在一個有效的范式之上。

AF：卓馭長期以視覺為主，面對激光雷達路線，如何判斷？

馬陸：從技術角度，多一個傳感器不是壞事。真正的分歧更多來自成本。對于10萬元級車型，純視覺更容易落地；在更高價位，多傳感器方案也有價值。
我們并不限定一定使用自家或某一家供應商的雷達，核心是系統整體效果與成本匹配。

編后按

在這次對話里，能感覺到最實在的一點，是“規則并沒有消失，只是從車上挪到了訓練里”。系統的成敗，已經不只關注有沒有兜底的邏輯，而是提升至數據和評測是否有足夠支撐。而另一個則事關節奏。每周迭代，意味著沒有哪個版本會一次做對。量產落地取決于連續多輪結果穩定，而不是某次表現很好。

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