自動駕駛行業正經歷前所未有的震蕩與重構。當毫末智行突然退出賽道時，另一家智駕企業卓馭科技卻宣布獲得中國一汽36億元戰略投資，這場冰火兩重天的行業劇變，折射出技術轉型期的殘酷競爭法則。

行業洗牌速度超出預期。大卓智能在五月完成業務重組，中智行因勞動糾紛引發破產清算，這些案例揭示著技術路線迭代帶來的生存壓力。當全行業轉向數據驅動的端到端模型，競爭焦點已從入場時機轉向系統迭代效率，頭部企業每月都在經歷技術排名的動態變化。

卓馭科技創始人沈劭劼展示的轉型數據令人震驚：模型迭代周期從半年壓縮至一周，客戶項目交付時間縮短80%。這種顛覆性改變源于2024年那個艱難決定——徹底刪除沿用多年的規則驅動代碼庫，將3000行核心代碼付之一炬。這個破釜沉舟的舉動，迫使團隊直面端到端轉型的陣痛期。

轉型初期遭遇的困境印證了技術革命的復雜性。工程師發現，為安全設計的冗余規則反而成為系統智能化的桎梏。當多條兜底邏輯同時激活時，車輛決策系統會出現邏輯沖突導致的"犯傻"現象。這種認知顛覆促使團隊重構安全體系，將質量管控重心從規則疊加轉向測評體系建設。

數據質量成為新的競爭壁壘。沈劭劼透露，今年數次模型性能躍升并非源于架構創新，而是通過優化數據配比實現。這種發現推動公司建立工程化落地體系，將數據閉環投入占比、數據鏈路通暢度等指標納入核心KPI，確保技術迭代與量產需求的深度耦合。

面對"跟隨者"的質疑，沈劭劼用技術指標作出回應。卓馭的模型開發效率實現指數級提升，每周迭代模型可用率從2%躍升至60%，問題修復周期從6個月縮短至1個月。這種后來居上的態勢，源于對TTE（問題到更新時間）指標的極致追求，工程師被要求抑制添加臨時規則的沖動，堅持走完整的數據訓練流程。

技術路線分歧在工程實踐中趨于融合。沈劭劼認為，算力規模、地圖方案、傳感器配置等爭議本質都是工程優化問題。這種務實態度體現在VLA架構的研發路徑中：視覺感知與端到端系統負責實時決策，多模態大模型提供場景理解，時序推理模塊完成未來10秒的動態預測。

行業競爭即將進入白熱化階段。沈劭劼觀察到2025年三季度以來，頭部企業開始密集發布突破性方案，這種"王炸頻發"的態勢將在2026年加劇。他建議消費者關注系統版本號，因為每月甚至每周的技術迭代都在重塑產品體驗邊界。

商業模式創新成為新的角力點。卓馭推出的"基座模型"策略允許車企進行二次開發，這種開放架構既滿足主機廠差異化需求，又保持核心技術的標準化輸出。在商業化布局上，公司保持戰略定力，將99%的資源聚焦乘用車領域，通過模塊化開發降低垂直場景拓展成本。

當被問及持續競爭的關鍵，沈劭劼指向工程化落地的深度。在數據智能向工程確定性轉化的過程中，既要保持技術創新的銳度，又要構建制造業的質量管控體系。這種系統能力的構建，正在重新定義自動駕駛企業的生存法則。