卓驭陈晓智：L3级需传感器互补，非单纯算法能替代

2025上海车展期间，卓驭科技以“见所未见”为主题携多项前沿技术成果亮相，全面展示其在助力实现汽车智能化的突破性进展。

基于NVIDIA、高通等顶级芯片平台，卓驭分别推出了基于NVIDIA DRIVE Thor的旗舰级VLA大模型和高通SA8775P的舱驾一体方案，以及独创的激目2.0传感器；同时，惯导双目知识蒸馏方案、补盲激光雷达“知周”、车载无人机系统等创新产品也公开亮相。

卓驭展台还首度完整公布了目前已合作的9家主流车企。截至2025年4月，卓驭“成行平台”方案已有30余款新车型正在开发中。

卓驭科技AI首席技术官陈晓智谈到，针对L3级有条件自动驾驶规划，会在一些合作车型上做硬件预埋，暂时还看不到非常明确的时间点，主要先把L2级组合辅助驾驶做得足够好。

逐步加入激光雷达

当前的智驾方案主要分为两大类：以特斯拉为代表的纯视觉技术方案，与以大多数厂商为代表的激光雷达融合方案。卓驭在此次车展发布了全新的车规级固态补盲激光雷达“知周”。

陈晓智认为，不同的车企做法不同，这背后考虑的不只是辅助驾驶系统本身，还会考虑其他因素，比如整车成本，车型定位卖给谁，以及要不要做硬件预埋，以满足未来L3有条件自动驾驶升级，甚至还有一些市场宣传需求，可能有激光雷达会强化宣传效应，总之，考虑的因素不仅是辅助驾驶系统本身。

如何评价两者方案？陈晓智对此表示，它们都有各自的弱势场景，在一些雨雾、雨雪场景，就会影响激光的测距，而视觉方案则在夜晚恶劣光照场景有欠缺，但实际上两者会有互补。

相比之下，通过世界模型，针对暗光、恶劣光照场景可以提升视觉能力。如果要做完全安全冗余，特别是做L3有条件自动驾驶硬件设计，还是得有传感器层面的互补，而不是单纯算法层面就能替代。

陈晓智谈到几点：对卓驭而言，对激光的看法始终没有变，就是发挥安全冗余作用；卓驭过往项目用激光确实不多，这主要是因为视觉本身还有非常大的挖掘空间；今年也会有一些项目搭载激目1.0系统并逐步量产。随着大家对一些极端场景的关注，比如夜晚、恶劣光照天气场景，加入激光雷达能够解决客户诉求。

大模型提升长尾场景应对能力

陈晓智还介绍，今年技术和产品重点会放在极致L2级组合辅助驾驶的功能上，从安全性和智能化两个维度发力，安全性上，通过强化学习以及世界模型两个维度来提升。

他提到，强化学习可以解决模仿学习存在的不足。比如，针对一些长尾场景没有见到的数据，强化学习可以去探索，探索一些没有见过的状态，从而能够去作出更合理的决策或者输出。

世界模型则通过慢思考，解决长尾场景或者复杂场景决策。例如，人开车都得想一会儿这条路怎么走，可能有很多岔口或者高架桥有下面的路，到底是上桥还是走下面的路，人开车也得犹豫一下，慢思考模式就要去解决这类情况。

在智能交互方面，比如说，找附近的药店或者附近停车，过往可能需要很多提前信息。它要有一个提前记忆的路线，甚至需要比较重的整个停车场建图。现在车位到车位功能其实做得并不太好。

相比之下，人开车去到一个地点，转一圈就知道停车场入口在哪里，进去找车位就停了，或者没有停车场就在路边找到一个地方，他知道这个地方是能停车的。整个过程中，人开车不会提前去记忆出发车位到达车位，只需要看地面箭头、看指示牌，目前，端到端的世界模型也会具备这种能力就是看这些箭头，或者借助这些信息自己去找车位。这需要比较强的语义理解和推理能力。

那么，数据是否还会是壁垒吗？陈晓智对此分析，目前来看，获取数据其实相对容易，但是要从原始数据里挖掘真正有价值的少量数据依然比较难，这需要一套算法，以及判断哪些数据是有价值的，总之，数据获取本身不能成为壁垒，或者数据积累不是壁垒，但是如何获取高价值数据可能会有一定壁垒。

南方+记者 郜小平

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端