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隨著特斯拉FSD V12系統的落地與普及，智能輔助駕駛行業正悄悄發生一場觸及根本的研發范式變革——從傳統的“規則驅動”逐步轉向“數據驅動”。這場變革不只是重塑了技術研發的邏輯，更深刻改寫著企業的組織架構與行業的競爭格局。
國內智能輔助駕駛第一梯隊企業卓馭科技CEO沈劭劼，在接受FT中文網專訪時就坦言：“智能輔助駕駛的核心競爭，在于數據驅動閉環能力的終極對抗”。作為行業一線的實踐者，卓馭科技全面轉向端到端數據驅動的探索過程，再加上沈劭劼對行業變革的深度洞察，恰好為我們解讀這場范式革命的核心價值與發展走向，提供了一個重要的觀察視角。
（卓馭科技CEO 沈劭劼）
在智能駕駛行業發展的前半程，“規則驅動”是大家普遍采用的研發模式。簡單來說，要是系統在實際行駛中出現識別不準、決策出錯等問題，工程師的核心工作就是排查數據、找出規則里的漏洞，再通過修改代碼來修復。但隨著L2級智駕功能的滲透率攀升到64%，馬路上出現的海量長尾場景和極端案例越來越多，這讓規則驅動模式陷入了“解決一個問題，又冒出十個新問題”的尷尬境地，慢慢成了技術升級的核心瓶頸。
特斯拉FSD V12的推出，正式把完全數據驅動的開發方式推到了行業技術革命的核心位置。沈劭劼解釋說，這場變革的本質，是研發邏輯的根本性轉變——在數據驅動模式下，工程師不用再手動修改代碼，而是要把精力放在分析問題背后的數據分布上：看看是缺少某個場景的數據，還是訓練方式有問題，導致模型沒激活關鍵特征，最后通過補充高質量數據、優化訓練策略，讓模型自己學會解決問題。
在他看來，之前行業吵得火熱的純視覺與激光雷達路線之爭，本質上只是獲取三維感知信息的不同方式，一個成熟的系統完全可以把這些元素融合起來，算不上什么大問題。真正的關鍵，是數據驅動與非數據驅動的范式之爭。因為它會直接影響企業的部門架構和工作方式，甚至要調整數百人規模的團隊配置，其影響力遠比選哪種硬件路線大得多。
數據驅動范式最大的優勢，就是能讓模型具備很強的泛化能力。沈劭劼以卓馭的實踐舉例：依托數據驅動架構，團隊把乘用車的高速NOA技術適配到商用車領域，只用了一個半月就完成了80%的量產能力開發。這在傳統的規則驅動模式下，幾乎是不可能做到的。這種泛化能力不僅打破了不同車型、不同場景之間的技術壁壘，也讓智能駕駛技術有機會從乘用車，延伸到商用車重卡、低速物流車、Robotaxi等“泛自動駕駛”賽道。
這場范式變革，已經讓智能駕駛行業進入了“短兵相接”的激烈競爭階段。沈劭劼透露，目前國內頭部智駕公司在數據驅動范式轉型和組織架構調整上，基本處在同一水平，彼此的技術差距不會超過三個月?，F在行業競爭的重點，已經從過去的硬件路線之爭轉到了數據閉環能力的比拼上，而這個過程，也恰好推動著行業向更高質量的方向發展。
對企業來說，轉型數據驅動的關鍵，是搭建適配的組織架構、培養核心能力，卓馭科技的轉型實踐就很有代表性。卓馭一直堅守乘用車Tier 1的基本盤，因為這個賽道能帶來持續的現金流和真實的行駛數據，這是支撐技術長期研發的生命線。在此基礎上，卓馭全面轉入端到端研發，搭建數據驅動的空間智能移動基座，同時靠硬核的工程能力筑牢自己的競爭壁壘。
沈劭劼特別提到，卓馭最引以為傲的是傳承自大疆的軟硬一體能力。這一能力在2025年的兩大工程突破中得到了充分體現：一是成功給傳統燃油車平臺裝上了智駕系統。要知道燃油車存在執行器受限、算力不足、電子電氣架構老舊等問題，能實現智駕功能，考驗的是極致的工程取舍與優化能力。二是實現了燃油車的艙駕一體。通過整合座艙與智駕系統，共享芯片資源和大模型，不僅把硬件成本降低了30%，還提升了用戶體驗，在激烈的市場競爭中站穩了優勢。
（ 卓馭艙駕融合控制器）
這種工程能力與數據驅動架構的深度結合，支撐著卓馭實現了每年超200%的業務增長；在沈劭劼看來，中國新興行業的發展都有個共性：出現機會后就會迎來激烈競爭，最后留下的都是經受過市場考驗的團隊。現在智能駕駛行業就處在這個階段，跑在前面的企業會憑借技術優勢拿到更多量產訂單，積累更多真實數據反過來優化模型，形成“量產-數據-迭代-更優產品-更多訂單”的良性循環，在競爭中鍛煉團隊實力、夯實自己的護城河。對于資本市場對智駕企業的差異化反饋，沈劭劼保持理性：“投資者的眼睛是雪亮的，真正具備核心競爭力的優質企業終將獲得認可?！?/p>
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