大疆断供之后，卓驭凭借“删号重练”的策略逆袭成为行业黑马

极限时刻现金只够支撑小几个月，技术路线走进死胡同，与母公司大疆商定好的“断供”日期，越来越临近。

内部工程师抱怨前景渺茫：“规则写不下去了，解决一个问题又冒出来十个问题。”

业内车圈质疑不断：“这家公司，是不是只能做便宜货？”

舆论看衰曝料也不少，比如动不动传出“卓驭在XX公司的定点项目，又丢了”。

起步、创业进入第10年，沈邵劼决定不再沉默，首次公开回应关于卓驭科技的一切。

百亿估值是否合理公平，沈邵劼自然不会直接评论，但从侧面举了个例子：

2024年9月27日，大疆不再给钱了

沈邵劼2014年加入大疆，第一个深度参与的项目是精灵4：

一对前视双目摄像头，还有一对下视双目摄像头，后面被认为是开创了机器视觉无人机时代的里程碑。

精灵4，包括后面的Mavic系列以及行业机，沈邵劼一直干到大疆飞行系统部负责人，其实也可以说是无人机的自动驾驶部门，这可以算是大疆车载的源起。

2016年，大疆在无人机站稳了脚跟，自然就想挑战更高的一些目标，于是乎，自动驾驶项目就启动了。

沈邵劼的核心思路是这样的：大疆这十年来始终想打造一台真正顶尖的机器人，而无人机与自动驾驶在底层逻辑上高度相似，堪称智能移动机器人领域的巅峰之作；至于商业模式，当时并未过多考量，是在发展进程中逐步清晰并成型的。

最先启动的是大疆内部的一个神秘项目，其编号为BR1609——其中“BR”代表basic research（基础研究），“1609”则指2016年的第九个预研项目。而这，正是大疆车载及后续卓驭科技的起源。

2024年的9月27号，大疆车载团队从大疆的天空之城总部搬了出来，正式更名为卓驭。但拆分决定早就做出了，整个拆分动作持续了一年左右。

至于拆分的原因，沈邵劼讲了两点：

有人说是大疆无法忍受卓驭的亏损，的确，卓驭现在还没有进入这个经营正循环的状态，跟行业里很多做智能驾驶的企业一样。

真实因素有两个，一个是国际地缘政治的变化。另外一个是卓驭的业务逐渐偏离了大疆主航道，从To C变成了 To B，内部推重大决策，论证审批越来越长，长到会影响业务推进。

离开效力近10年的大疆，沈邵劼比喻成《三体》中“水滴”大败人类舰队，最后只有五艘飞船逃了出去：忽然发现没有家了，回不去了，而且还到了一个资源极度匮乏的无人深空。

但现实挑战几乎没有任何窗口期接踵而至，沈邵劼很快就没有时间伤感。

卓驭“双杀”开局：没钱、删库

分拆的当天，卓驭第一轮融资才刚刚开始，并且只交割了5个亿。

啥概念？上千人的卓驭科技，只能够持续小几个月。

除了钱之外，还有一个堪称“戴维斯双杀”的问题，那就是基于规则的城市NOA真的做不出来了，内部写规则写到绝望，解决1个问题会再冒出10个问题。

卓驭核心班底算是传统机器人学派，基本的假设是物理世界是由我建立的，对规则有一定执念。

而数据驱动则完全反过来，也可以被通俗的称之为端到端，不建模而用数据来训练模型。

2023年下半年开始，沈邵劼花了很长时间说服内部承认“打不过端到端”，最终在2024年10月，决定全面转向端到端——“打不过就加入”。

卓驭独立后最决绝的一个决策，就是删库，之前规则时代的代码，一行不留，但没有跑路，而是新起一个号重练。

和特斯拉充分验证端到端能力后，才删掉千万行代码不同，卓驭科技删库，完全是孤注一掷走进了无人深空。

客户端交付压力极大，要不断给已经签约的车企甲方解释+担保，为什么以前的体系抛弃了、为什么新的技术没问题？

但沈邵劼如今坦诚，当时一开始模型不太成熟，后端训练产出节奏也飘忽，有时好有时坏，甚至也不知道什么时候能有像样的模型出现。

前线的交付团队直接告诉他“这软件我交不了，你给我的什么垃圾？”。

这个时间点对应2025年初，是卓驭科技自独立以来内部压力最大的阶段。

转折点的出现，沈邵劼也和地平线的苏箐一样坦诚：

“特斯拉的FSD V14让业内重新理解端到端，这没什么不好意思承认的”。

沈邵劼对FSD V14的总结为朴素、务实而且能闭环的工程体系。

解决了之前端到端的两大问题。首先是行业默认的大模型“黑盒”，没法直接调参优化，只能靠大力出奇迹，底层模型够大，后续蒸馏够狠。

但问题是真正量产落地，成本可能会趋向于无穷大，没有车企能够支持或承担。

特斯拉的思路是“以巧力创奇迹”，它并非一个黑盒式的大模型，而是由多个具备明确分工且可解释的模块构成。其核心突破在于攻克了因果推理的难题，不仅能清晰阐明下一个决策与上一个决策之间的关联，还能梳理出过往一段时间内各决策之间的联系，从而彻底跳出了“知其然不知其所以然”的模仿学习模式。

特斯拉技术范式解决的第二个难题，是低频数据生成问题，依托统一的多模态世界大模型，该模型源自于海量的真实驾驶数据。

卓驭科技也构建了世界模型，依托旗下量产车型反馈的数据，整合感知、决策、控制等全链路算法能力，拥有跨垂类的高泛化性与场景适配能力，还可依据算力及硬件的冗余情况实现快速裁剪适配。

其实这个技术体系的名称就是VLA：其中的V代表vehicle navigation model（车辆导航模型）；A对应action world model（行动世界模型），涵盖了感知能力与一段式端到端架构；此外还包含具备思维链思考能力的决策规划模型，最后再叠加一个大语言模型，以实现更深入的场景理解能力。

三个模块拼在一起，无论是瞬时快速反应还是长时间场景理解的都能适配。对于中低低算力方案。可以把L大语言模型给删掉，不影响整个系统端到端本质。

卓驭完成端到端模型迭代之外，也完成了基于数据驱动的全新开发范式重建，最明显的特征，是整个卓驭研发团队，现在根本没人依赖规则兜底来解决场景差异性的问题，而是通过数据注入来解决。

数据基建也在快速完善，比如沈邵劼举例，目前卓驭适配一个乘用车车型的人力成本，从原本的几十个人变成不到10个人，时间周期也大幅度缩短，不到60天。

这同样要归功于硬件端的努力：长期坚持自研车规级硬件，凭借灵活的搭配策略适配各类垂直应用场景，内部还笑称这种工程能力是“芝麻上雕花”——同时推进的多个项目，可能横跨不同车型、不同项目甚至不同硬件平台，而一旦某个模型完成更新，所有客户都能在以天为单位的时间内完成适配。

由此，沈邵劼也第一次回应了外界关于卓驭“价格屠夫，只做低端”的说法：

卓驭从大疆车载的Day 1开始就是软硬结合，天然会带来性价比，但理解为只做性价比，只做低端等等，有失公允。

从成本出发，沈邵劼认为L2阶段辅助驾驶成本大概是整车售价3%到5%，比这个高就不正常，就不能普及。

沈邵劼认为卓驭不存在什么“迷恋做小算力”，内部决策很简单，如果在工程上可行，就愿意花时间和资源去尝试。

这同样是承袭自大疆的价值观——极致，力求做到再无优化空间，持续推进网络的压缩部署工作。“在不断压缩的过程中，我们发现整个端到端网络能够部署在算力为32TOPS的TDA4芯片上”，基于这一突破，后续便开展了OTA升级，让五菱、捷途等品牌的所有车主都用上了端到端的L2+级辅助驾驶功能。

沈邵劼还透露了一点，坚持软硬一体不仅仅是惠及用户，更重要的是单车一套方案的收入，是只做软件算法的同行的好几倍。

所以，对于外界周期质疑卓驭“不行了”，沈邵劼直接用量产和交付成绩回应：

目前有9个乘用车客户， 15个乘用车合作品牌，50多个已量产车型，定点已正在开发的车型有30多个，算是行业头部之一。

车型售价从几万块钱的小车，到百万豪车，也涵盖燃油、混动、增程、纯电等各种各样的动力模式，既支持了自主品牌的全新电子电器架构，也适配了合资品牌的传统燃油车架构。

尤其是油车智能化赛道上，卓驭是没有对手的。

领先端到端模型，能力相差“不超过一个月”

上个月，一汽官宣了对卓驭的战略投资，37亿，成为第一大外部股东的同时，也把卓驭的估值拉到了百亿级别。

百亿估值是否合理公平，沈邵劼自然不会直接评论，但从侧面举了个例子：

宝骏云海的车主，2025年10月份成功OTA了城市NAO能力。这个牛是卓驭在2025年1月吹的，虽然有点姗姗来迟，但总算兑现了。

更进一步，沈邵劼认为今天做L2+的玩家，困局是投入和收入极度不匹配，根本原因是绝大部分公司造出来的东西其实是半成品，而改变命运的唯一途径，就是破2到3，或直接破2到4。

他以曼哈顿计划比喻：当时美国、苏联、德国都在造原子弹，但回溯历史，某个特定时刻各个玩家之间的差距其实并不大，毕竟爱因斯坦质能方程已经是明牌，早就在理论上证明了可行性。

自动驾驶其现在就处于这个阶段，头部的几家公司基本完成了端到端改造，以月为单位在快速迭代自家模型，哪一家训练出了一个能打的模型，能瞬间把整个行业的排序翻盘。

追赶的差距有多大，沈邵劼给出了一个具体数字：一个月。高度激烈的内卷、追赶，其实也是沈邵劼认为整个行业破2到4的基础：

以前无论什么时候问，总是说“5年后”实现L4，但现在我可以说，Any time了。

同样从新技术体系带来的底层方法论革命出发，沈邵劼认为，尽管卓驭转端到端比Momenta等玩家晚了至少半年，但如今已经到了行业前三的水平。

在卓驭这里，除了乘用车量产项目尤其是燃油车智能化，最直接的证明可能就是：

出乎意料但又理所应当，卓驭进军商用车自动驾驶了。

轻、重双管齐下，一边是和重汽、陕汽、徐工合作的自动驾驶重卡，一边是火热的低速无人物流车（即将官宣）。

其中重卡高速NOA将在2026年上半年正式量产，没错，半年内量产交付。

沈邵劼还透露，重卡项目从拿到样车到跑通功能，用了不到两个月，而且不单只是两个月完成车型适配，在开发的阶段也能够保证乘用车最新baseline模型延伸到重卡方案，前后不超过一个月。

自动驾驶正从规则主导的时代转向数据驱动的新阶段，在卓驭看来，竞争的胜负关键早已不取决于单一模型的能力强弱，而在于一套以数据驱动为核心的方法论与工作体系——比如数据的管理机制，比如对训练动态的深度理解，涵盖了训练策略的制定、数据的搭配方式、如何实现稳定收敛等一系列环节……

而对于车圈来说，新势力、自动驾驶玩家10年时间“探险”，已经找到正确的路线，体量占绝对多数的传统车企，开启智能化转型革命，进入末位淘汰的排位赛阶段。

但核心都是追逐自动驾驶的价值拐点——从能用，变成彻底好用、爱用。

最重要的要素有3条，首先是相对行业平均水平绝对领先的能力。

第二，是在实现如此体验、能力的同时，颠覆了行业固有认知和模式——对应成本。

能力、成本是表象，背后驱动是技术——从单一的端到端算法，延伸到软件代码级、硬件IP级的全栈方案。

成本控制目标催生新技术范式，新技术范式打造绝对领先的能力，领先的能力给用户不可替代的体验和价值；低成本同时又反哺规模落地，引爆用户认知壁垒。

这其实是千行百业“拐点时刻”的通用公式，包括自动驾驶。

从“能力——成本——技术”三位一体的标准出发来看，卓驭展现出目前行业唯一的“稀缺性”。

当然了，进军商用车，一方面可以看成是卓驭打通新技术范式的“一通百通”，在破2到3、到4征途上沿途“下的蛋”。

整个业务经营，有“云开见月”的感觉了。

但从另一个方面，也是目前卓驭科技现实经营的需要。

比如沈邵劼老师向智能车参考提供了这样一个独特的观察角度：

底层基座模型能力跑通后，商用车项目我只投了20个人的团队，成绩远超用户预期。

每年几百万的成本投入，可以产生几个亿的营收，何乐而不为呢？