卓驭于贝贝:向物理AI转型,是生存法则的必然选择

“你以为是跟同行卷，其实是有人在你的维度之外，准备降维打击你。”

这是卓驭科技副总裁于贝贝最近接受36氪采访时说的一句话糙理不糙的大实话。

01｜故事：从”智驾供应商”到”物理AI公司”

卓驭科技这家公司的演变轨迹，其实是国内智能驾驶行业的一个缩影。

早年做智驾方案、卖摄像头+域控硬件，属于典型的零部件供应商思维——我造产品，你来买，商业模式简单清晰。但这两年，整个行业画风突变：主机厂开始自研、算法公司开始造车、互联网大模型公司开始染指物理世界，一切边界都在模糊。

于贝贝在采访里说得直白：“不上物理AI技术路线，很可能今后跑不出来。”

这不是制造焦虑，这是她作为一家已经实现多垂类规模化落地的公司负责人，看清趋势后的判断。

于贝贝有一个判断很有意思：卓驭真正的对手，不是传统智驾厂商，而是跨界而来的数字AI巨头和具身智能公司。

这句话值得细品三层：

第一层：威胁不在原有维度。 以前智驾公司之间的竞争，好比一条街上的饭馆谁家菜好吃。现在的情况是，有人从街对面开了个24小时便利店，顺便还卖咖啡和热干面——你竞争的维度已经完全不一样了。

第二层：数据正在成为新石油。 于贝贝提到卓驱的数据来源配比：30%车辆+30%机器人+40%互联网。这个结构很有意思——他们不再只依赖车端数据，而是把机器人场景和互联网数据当成同样重要的训练原料。跨场景数据融合能力，才是新的底层能力。

第三层：模型能力正在逼近”开箱即用”。 于贝贝说2025年已经切换到数据驱动，模型能力达到70分，目标95分开箱即用。用直白话说就是：从”需要工程师大量调参”到”客户买回去就能用”，这是一个质变。

采访中于贝贝提到了两个关键词：模型能力 + 分发能力。

这是她给卓驭画的护城河。我试着解读一下：

模型能力：不是指某个单一指标多领先，而是指——能否用更少的数据、更低的成本训出更强的泛化能力。原生多模态基础模型就是奔着这个去的：视觉、音频、动作、规则，在预训练阶段就全部灌输进去，而不是后天一个个模块去fine-tune。

分发能力：这是很多技术公司会忽略的。模型再强，卖不出去等于零。分发能力意味着你能否触达足够多的场景、足够多的客户，以及——能否让客户低成本地用起来。

这两个护城河合在一起，本质上回答了一个问题：你收不收得起”税”？

这是我觉得最有启发的一点——于贝贝披露了卓驭的商业模式演进路径：

这条路径眼熟吗？

眼熟。几乎所有SaaS公司都走过这条路：从卖软件许可证（一次性收入）到卖订阅服务（ recurring收入）。但智驾行业特殊之处在于，之前硬件占比太高，大家习惯了”硬件交付即结束”的模式。

“动作令牌” 这个词很有意思——你可以理解为每一次具体的物理动作（比如一次自动泊车、一段城市NOA）都是一个可计费的单元。这背后是一个从”卖产品”到”卖服务”的思维跃迁。

如果第二曲线跑通，卓驭就不再是一个智驾供应商，而是一个物理AI服务平台。这个故事就完全不一样了。

回到开头那句糙话：“你以为是跟同行卷，其实是有人在你的维度之外，准备降维打击你。”

这不是只在智驾行业发生的故事。这是所有”传统AI+”公司都在面临的结构性变革。

几个务实的建议：

1. 重新定义你的竞争对手。 不要只盯着行业内的老对手，去看看跨界的人在做什么。数字AI公司一旦决定进军物理世界，留给你的窗口期可能只有一到两年。

2. 重视数据跨场景融合能力。 如果你只有单一场景的数据，无论模型多先进，都会遇到天花板。30%车辆+30%机器人+40%互联网这个配比，透露了一个信号：场景越杂，数据越厚。

3. 思考第二曲线的变现模式。 如果你还在靠卖硬件/卖license赚钱，赶紧算一下：一旦硬件变成标配（就像今天的手机摄像头），你的下一块钱从哪里来？

于贝贝说”不上物理AI很可能跑不出来”，这句话最大的价值不是预测未来，而是提醒我们：

当潮水方向变了，你要做的第一件事，是抬头看看——自己还在原来的河道里，还是已经被裹挟到了新的流向。

而对于大多数技术公司和创业者来说，这个问题的紧迫程度，可能比你想的来得更快。