芝能科技出品
2025年上海国际车展上，卓驭科技一直以来“抠抠索索”的算力得到了极大的提升。
一直在螺蛳壳里做道场的工程师们，拿到了NVIDIA DRIVE Thor+高通SA8775P的方案，这让我们看到VLA大模型+舱驾一体方案，这确实预示在将来的时代，辅助驾驶和座舱的整合。
我们将从技术创新、应用场景拓展及行业影响三个维度，探讨卓驭在此次车展中的技术突破和一些可能性。
突破性技术创新：
VLA大模型与舱驾一体方案
的双轮驱动
卓驭在2025上海车展上推出的VLA（视觉-语言-动作）大模型和舱驾一体方案，在智能辅助驾驶与智能座舱领域的技术突破进入新阶段，体现了卓驭在多模态AI与系统集成上的深厚积累。
备注：我们实际体验了卓驭工程师数个月的工作，随着模型蒸馏方法的成熟，在平台之间迁移的速度也在持续加快 基于NVIDIA DRIVE Thor芯片的VLA大模型，是卓驭在端到端智能驾驶领域的核心成果，通过融合视觉、语言和动作数据，突破了传统“黑盒”系统的局限，具备强大的场景理解与决策能力。
在施工路段或突发障碍物场景中，VLA能通过思维链（Chain-of-Thought）技术解析临时标识或动态调整路径，这种迭代可以体现出类人的推理与交互能力。
百毫秒级响应速度得益于高效的模型设计与推理端优化，即使在数十亿参数规模下，依然能在车端实现高帧率运行，确保复杂场景的实时性。
VLA的训练依托自动化COT标注技术和专家知识增强的数据生产体系，解决了高质量数据生成的关键难题。相比传统依赖大规模人工标注的方案，卓驭的自动化数据生产体系大幅提升了效率，同时保证了数据覆盖长尾场景的多样性。
这种数据驱动的训练方式，不仅增强了模型的泛化能力，还为后续的持续优化提供了“燃料”。
此外，VLA的本地化部署消除了云端依赖，解决了延迟与隐私问题，为舱内外的多模态交互提供了安全保障。
基于高通Snapdragon Ride™ Flex SoC（SA8775P）的舱驾一体方案，是卓驭在系统集成上的又一突破。
通过单芯片支持辅助驾驶与智能座舱功能，涵盖跨层记忆泊车、高速/城区领航辅助、多屏交互等场景，成本较传统分立式方案降低约30%。
其核心技术包括虚拟化资源管理、多核异构优化、全局调度策略以及功能安全与信息安全防护，实现了CPU、NPU和DDR带宽的显著优化，确保毫秒级实时性与系统可靠性。
舱驾一体方案的意义在于，优化了硬件架构，还为下一代智能车的功能扩展提供了可能性。
通过支持端到端大模型与座舱LLM的协同部署，卓驭实现了驾驶与交互的智能化融合，融合架构有望推动整车电子电气架构（EEA）的迭代，为车企提供更灵活的开发平台，同时为消费者带来更流畅、个性化的用车体验。
感知与场景拓展：
从技术创新到多场景落地
卓驭在感知硬件与场景拓展上的创新，进一步巩固了其在智能驾驶领域的竞争力。
从激目2.0到知周激光雷达，再到车载无人机系统，卓驭通过硬件与算法的协同优化，破解了传统智驾方案的盲区与局限，拓展了智能化应用的多场景可能性。
激目2.0作为卓驭自研的车规级激光+惯导三目一体化传感器，相比前代在集成度、体积与功能上全面升级。其通过前挡风玻璃集成设计，结合雨刮系统解决脏污问题，不仅提升了美观性，还降低了风阻与装配成本。
在算法层面，激目2.0采用“前前融合”理念，通过激光雷达与相机的高精度时间与空间同步，实现更准确的场景感知，简化了标定工序。这种硬件-算法协同的设计，使激目2.0在极端天气或复杂路况下具备更高的安全冗余。
知周固态补盲激光雷达以H160°×V144°的超广视场角，针对立体车库夹层、变道等传统盲区场景进行了优化。其3.5cm的超薄设计便于灵活集成，为组合辅助驾驶系统提供了关键支持。
激目2.0与知周的协同应用，构成了卓驭在感知层面的双重保障，显著提升了智驾系统在全场景下的鲁棒性与安全性。
卓驭提出的惯导双目知识蒸馏技术，是其在视觉感知领域的又一创新。通过将同构双目大模型的感知能力迁移至异构双目，卓驭显著提升了异构双目模型的性能与泛化能力。
● 该技术的优势在于数据复用与训练效率：
◎ 基于合作量产车积累的大规模双目数据，卓驭可为异构双目提供高精度深度监督与轨迹监督；
◎ 跨构型训练技术则通过多模态数据约束，避免了端到端模型在复杂场景下的“抄近道”行为，将训练周期缩短90%以上。
◎ 使得卓驭的端到端模型能够适配单目、长短焦双目等多种视觉构型，在城区辅助驾驶、障碍物检测等场景中实现接近同构双目的性能。
这种跨构型的通用性，不仅降低了车企的开发成本，还为不同车型的智能化适配提供了灵活性。
卓驭的车载无人机系统是此次车展的亮点之一，这个很有趣，前装与后装模式的灵活设计，结合动态起降、智能跟车等功能，为越野、旅行等场景提供了全新视角，通过与座舱的深度联动，支持多模态交互与一键成片功能，满足了消费者对个性化体验的需求。
