Momenta登陸港股：世界模型上車，物理AI走到臺(tái)前

【摘要】從特斯拉Robotaxi遲到，到Waymo打磨運(yùn)營，再到機(jī)器人公司追逐“會(huì)做事”的AI，產(chǎn)業(yè)愈發(fā)意識(shí)到：物理AI的難點(diǎn)，在于與真實(shí)世界的交手。

Momenta的上市，正踩在這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。它不是傳統(tǒng)智駕供應(yīng)商，而是已有量產(chǎn)車數(shù)據(jù)、R7世界模型、多車企場(chǎng)景和L4驗(yàn)證的物理AI公司。414倍公開認(rèn)購、全球長線資金加注，買的是“世界模型+真實(shí)數(shù)據(jù)+量產(chǎn)入口”這套體系的長期期權(quán)。

當(dāng)AI從“會(huì)說話”走向“會(huì)做事”，結(jié)合近二十家Momenta的生態(tài)伙伴的祝賀聲中，正印證著這一趨勢(shì)的加速落地。 汽車，成了物理AI可以更加直觀感知并跑出閉環(huán)的場(chǎng)景。Momenta要講的故事，也不只是自動(dòng)駕駛，而是機(jī)器理解真實(shí)世界的下一代基礎(chǔ)設(shè)施。

以下為正文：

2019年，特斯拉辦了一場(chǎng)Autonomy Day。馬斯克站在臺(tái)上講，未來會(huì)有上百萬輛Robotaxi跑在路上。那是自動(dòng)駕駛行業(yè)最會(huì)造夢(mèng)的年代：只要算法再強(qiáng)一點(diǎn)、數(shù)據(jù)再多一點(diǎn)、車再便宜一點(diǎn)，司機(jī)似乎就會(huì)很快從城市交通里退場(chǎng)。

六年后，故事沒有按發(fā)布會(huì)的節(jié)奏發(fā)生。

2025年，特斯拉Robotaxi終于在奧斯汀小范圍啟動(dòng)，但它帶著地理圍欄、邀請(qǐng)制用戶以及坐在副駕的安全監(jiān)控員。另一邊，Waymo已經(jīng)把無人車做成真實(shí)運(yùn)營，付費(fèi)出行累計(jì)超過千萬次，但每擴(kuò)一座城，依然要重新打磨道路、監(jiān)管、運(yùn)營和公眾信任。

另一邊的機(jī)器人行業(yè)，Google DeepMind推出Gemini Robotics，Physical Intelligence用π0模型讓機(jī)器人做折衣服、收桌面、裝雞蛋這類動(dòng)作，英偉達(dá)把Cosmos世界基礎(chǔ)模型平臺(tái)推向機(jī)器人和自動(dòng)駕駛。

熱鬧是熱鬧，但行業(yè)突然意識(shí)到一件事：AI從“程序載體”到“物理實(shí)體”，從“會(huì)說話”到“會(huì)做事”，中間隔著整個(gè)物理世界。數(shù)字AI可以先在屏幕里試錯(cuò)，物理AI不能。它必須預(yù)測(cè)世界的短期變化可能，以及還要理解自己的動(dòng)作會(huì)怎樣改變世界。

所以，當(dāng)Momenta于2026年7月8日終于站上港股市場(chǎng)，被稱作“物理AI第一股”時(shí)，一個(gè)更令人驚喜的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)折出現(xiàn)了：物理AI終于有了可以更加直觀感知并跑出閉環(huán)的場(chǎng)景。

這個(gè)場(chǎng)景不是還在發(fā)展階段的具身機(jī)器人，也不是游戲影視等內(nèi)容領(lǐng)域，而是每天在城市路口、匝道、地庫、雨夜里和真實(shí)世界交手的汽車。

此前的7月7日，Momenta最新配售結(jié)果顯示：公司上市定價(jià)為295.6港元/股，假設(shè)“綠鞋”（超額配股權(quán)）全額行使，此次全球發(fā)售約2,293萬股，募集資金總額約68億港元。市場(chǎng)認(rèn)購反響熱烈，其中公開發(fā)售部分獲得414倍超額認(rèn)購；國際發(fā)售部分獲得超過1,000億港元的機(jī)構(gòu)訂單，其中覆蓋了來自15個(gè)國家和地區(qū)的主權(quán)與長線基金，總計(jì)認(rèn)購超額（剔除基石后，綠鞋前）達(dá)到約44倍。

讓機(jī)器理解物理世界、在真實(shí)場(chǎng)景里持續(xù)學(xué)習(xí)、再把能力遷移到更多機(jī)器上，是物理AI時(shí)代最需要的系統(tǒng)，也是Momenta最熟悉的打法。

01

AI下半場(chǎng)，考場(chǎng)成了道路

過去兩年，科技圈有一個(gè)很明顯的情緒變化：數(shù)字AI已經(jīng)不夠新鮮了。

ChatGPT證明了語言可以被大模型重新組織，Claude把代碼變成高價(jià)值生產(chǎn)力， AI接進(jìn)了客服、辦公、營銷和搜索，但在Agent之外，如果AI不只是在屏幕上回答問題，而是要推門、開車、搬箱子、避讓行人，它該怎么學(xué)？

這就是物理AI的起點(diǎn)。

它首先要解決的是“行動(dòng)智能”：機(jī)器如何在真實(shí)世界里感知、預(yù)測(cè)、決策和承擔(dān)后果。數(shù)字AI的錯(cuò)誤通常是答案不好，但是試錯(cuò)空間更多；物理AI的錯(cuò)誤，可能是一輛車急剎、一只機(jī)械臂砸壞設(shè)備，甚至一次事故，容易牽一發(fā)而動(dòng)全身。

其次，一個(gè)嚴(yán)肅的問題是數(shù)據(jù)從哪里來。機(jī)器人想學(xué)會(huì)收拾一張餐桌，需要無數(shù)次抓取、失敗、修正；自動(dòng)駕駛想學(xué)會(huì)通過一個(gè)混亂路口，需要見過足夠多加塞和人類駕駛博弈。更麻煩的是，物理AI不只要“學(xué)”，還要驗(yàn)證。

具身機(jī)器人的形態(tài)目前尚未確定，而汽車的物理形態(tài)已經(jīng)基本固定，這使得自動(dòng)駕駛在工程落地與數(shù)據(jù)積累上具備了天然的前提。這也是物理AI率先在智駕場(chǎng)景先跑出來的基礎(chǔ)。

此外，自動(dòng)駕駛擁有更為完整的感知層架構(gòu)，計(jì)算機(jī)視覺、激光雷達(dá)、各類傳感器乃至語言交互等感知方式，結(jié)合每天在真實(shí)的道路上持續(xù)運(yùn)行，共同構(gòu)成了一個(gè)龐大的傳感器輸入矩陣。

車本身就是高價(jià)值載體，用戶愿意為更好的駕駛體驗(yàn)付費(fèi)，車企也有明確的量產(chǎn)節(jié)奏。更關(guān)鍵的是，車每天都在真實(shí)道路上運(yùn)行，它天然就是一臺(tái)持續(xù)采集物理世界的傳感器。只要合規(guī)、工程和安全閉環(huán)跑得通，自動(dòng)駕駛就能同時(shí)得到兩樣?xùn)|西：數(shù)據(jù)Scaling和商業(yè)Scaling。

中國市場(chǎng)把這個(gè)優(yōu)勢(shì)推得更快。從比亞迪把“天神之眼”下放到更多車型后，智能駕駛就愈發(fā)成為用戶的期待，智駕變成基礎(chǔ)能力，背后其實(shí)是物理AI走向規(guī)模化的第一聲響。

也正是在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，人們開始愈發(fā)意識(shí)到Momenta商業(yè)模式的價(jià)值。它長期堅(jiān)持“一個(gè)飛輪，兩條腿”：一邊是量產(chǎn)輔助駕駛，負(fù)責(zé)帶來真實(shí)道路數(shù)據(jù)和商業(yè)收入；另一邊是規(guī)模化無人駕駛，負(fù)責(zé)把系統(tǒng)推向更高階能力。

這與物理AI的路線形成了天然的耦合：先在可量產(chǎn)、可付費(fèi)、可驗(yàn)證的場(chǎng)景里養(yǎng)出模型，再把模型能力推向更廣的機(jī)器世界。

02

世界模型上車，機(jī)器才開始有“路感”

數(shù)字AI的基座能力是理解語言，物理AI的基座能力則是理解世界會(huì)怎樣變化。

老司機(jī)開車時(shí)，很少機(jī)械地套規(guī)則。真正的駕駛能力，不只是看見當(dāng)下，而是預(yù)判下一秒。

機(jī)器也一樣。過去自動(dòng)駕駛行業(yè)花了很長時(shí)間做“看見”，現(xiàn)如今看見還不夠，城市道路最難的是關(guān)系變化：誰會(huì)先走，誰在猶豫，誰可能突然搶行。物理AI的難點(diǎn)，正是在這些動(dòng)態(tài)關(guān)系里。

世界模型在如此浪潮下成為新一輪技術(shù)競(jìng)賽的中心。它的價(jià)值不只是造一個(gè)更逼真的虛擬城市，而是讓AI擁有對(duì)物理世界的預(yù)測(cè)能力。

英偉達(dá)做Cosmos，Google做Gemini Robotics，Physical Intelligence做π0，本質(zhì)上都在回答同一個(gè)問題：機(jī)器怎樣獲得世界常識(shí)。

Momenta R7世界模型也成為了中國最有數(shù)據(jù)依托、最懂真實(shí)世界構(gòu)建的標(biāo)本。

Momenta的商業(yè)模式，天然給了世界模型優(yōu)質(zhì)的生長土壤，先通過世界模型預(yù)訓(xùn)練，把真實(shí)駕駛視頻和物理常識(shí)壓縮進(jìn)模型；再用世界模型仿真，推演那些真實(shí)路測(cè)很難高頻遇到、但一旦發(fā)生就很危險(xiǎn)的長尾場(chǎng)景；最后在世界模型里做強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓系統(tǒng)通過獎(jiǎng)懲機(jī)制反復(fù)試錯(cuò)，學(xué)出更安全、更平順、更像人的駕駛策略。

更現(xiàn)實(shí)的意義在于效率。真實(shí)道路測(cè)試永遠(yuǎn)昂貴，危險(xiǎn)場(chǎng)景又天然低頻。在Momenta已有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，世界模型如果能把真實(shí)世界學(xué)進(jìn)去，再在仿真里生成、放大、復(fù)盤長尾場(chǎng)景，物理AI的迭代速度就會(huì)被重新改寫。

數(shù)據(jù)化和AI化的時(shí)代，身位領(lǐng)先的復(fù)利作用十分強(qiáng)大。這也是Momenta在具身智能公司的熱潮中，拿下眾多資本看好的原因。

物理AI要的是“真實(shí)交互數(shù)據(jù)+模型訓(xùn)練+仿真驗(yàn)證+商業(yè)回流”的閉環(huán)，而自動(dòng)駕駛天然具備這個(gè)閉環(huán)的雛形。Momenta加上R7世界模型，跑在量產(chǎn)車和無人駕駛兩條線上，能夠?yàn)楦ㄓ玫奈锢鞟I積累底層能力。

03

成為基座的Momenta

Momenta不是傳統(tǒng)的供應(yīng)商。

過去的汽車產(chǎn)業(yè)鏈，車企造車，Tier 1供零部件，軟件是硬件的附屬能力。智能駕駛之后，分工變了，最貴的能力不只在硬件里，也涉及到數(shù)據(jù)、模型、仿真和持續(xù)迭代里。

車企當(dāng)然想自研，但由于成本和組織復(fù)雜度都很高，并不是每家車企都能長期養(yǎng)一套物理AI基礎(chǔ)設(shè)施。

Momenta卡住的，正是這個(gè)新位置。它不造車，沒有特斯拉那樣的單一品牌入口；但也正因?yàn)椴辉燔嚕芊?wù)不同車企、不同車型、不同價(jià)格帶，接觸更豐富的數(shù)據(jù)分布。

對(duì)物理AI來說，單一車隊(duì)的數(shù)據(jù)像一條河，多品牌、多場(chǎng)景的數(shù)據(jù)更像一張水網(wǎng)。泛化能力，則長在這種復(fù)雜分布里。

這種稀缺性，也體現(xiàn)在最新配售結(jié)果里。據(jù)配售信息，Momenta本次錨定認(rèn)購覆蓋GIC、Fidelity、BlackRock、Franklin Templeton、CIC、ADIA、CPPIB、Temasek、T. Rowe Price、GSAM、UBS GAM、Amundi等主權(quán)基金、養(yǎng)老金與全球長線資管機(jī)構(gòu)。僅長線資金認(rèn)購金額就超過15倍。

對(duì)一家仍處在高研發(fā)投入階段的物理AI公司來說，這種認(rèn)購結(jié)構(gòu)比單純超購倍數(shù)更值得玩味：它說明市場(chǎng)買的不是短期熱度，而是“世界模型+量產(chǎn)數(shù)據(jù)+多車企場(chǎng)景”這套體系的長期期權(quán)。

時(shí)至今日，資本市場(chǎng)已經(jīng)度過了定點(diǎn)訂單時(shí)代，開始買入平臺(tái)型公司的價(jià)值。

從這個(gè)角度看，Momenta是不造車的特斯拉，兩者都相信真實(shí)車輛數(shù)據(jù)、世界模型會(huì)把駕駛智能推向更高階。不同的是，特斯拉的飛輪在自己品牌內(nèi)部轉(zhuǎn)，Momenta的飛輪試圖在多個(gè)車企之間轉(zhuǎn)。

另一邊，它也是物理世界的Anthropic，Anthropic在大家靠“會(huì)聊天”獲得高估值的時(shí)代，憑借Claude在代碼等高價(jià)值場(chǎng)景里跑出了商業(yè)閉環(huán)。Momenta的價(jià)值是，率先完成了定點(diǎn)項(xiàng)目的高強(qiáng)度迭代，然后在行業(yè)追定點(diǎn)時(shí)，堅(jiān)定地把量產(chǎn)車帶來的數(shù)據(jù)、R7世界模型帶來的能力、L4場(chǎng)景帶來的驗(yàn)證，沉淀成可復(fù)制的基座能力。

同時(shí)，它也是某種意義上的“小英偉達(dá)”。英偉達(dá)在物理AI里提供算力、仿真和模型工具鏈；Momenta則試圖在自動(dòng)駕駛這個(gè)具體場(chǎng)景中，提供從模型到量產(chǎn)、從仿真到真實(shí)道路、從L2++到L4的系統(tǒng)能力。

物理AI的基座平臺(tái)，意味著讓同一套底層技術(shù)跨乘用車、Robotaxi、Robovan、Robotruck，未來甚至延展到具身智能。

當(dāng)然，這條路并不輕松。智駕價(jià)格戰(zhàn)會(huì)壓縮利潤，車企自研會(huì)擠壓話語權(quán)，監(jiān)管會(huì)繼續(xù)收緊輔助駕駛宣傳，全球化還會(huì)遇到合規(guī)、本地道路的挑戰(zhàn)。

Momenta之所以能拿到資本加注，也在于它已經(jīng)拿出的成績，和已經(jīng)把模型能力變成的可量產(chǎn)、可付費(fèi)、可遷移的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)。

04

尾聲

很多人期待物理AI也有一個(gè)類似ChatGPT的瞬間：某天，一個(gè)機(jī)器人突然走進(jìn)家庭，一個(gè)Robotaxi App突然鋪滿城市，世界就此改變。

但物理AI大概率不會(huì)這樣爆發(fā)。

它更可能發(fā)生在一連串不那么戲劇化的日常里：一次OTA讓城市NOA變得更自然，一個(gè)仿真系統(tǒng)提前復(fù)盤了真實(shí)道路里難以復(fù)現(xiàn)的危險(xiǎn)場(chǎng)景。物理AI的進(jìn)步，是機(jī)器一次次和真實(shí)世界交手之后，終于學(xué)會(huì)了分寸。

這也是Momenta港股敲鐘帶來的價(jià)值。它趕上了一個(gè)AI從數(shù)字世界遷移到物理世界的窗口，并給了整個(gè)行業(yè)范本。

數(shù)字AI時(shí)代，誰掌握高質(zhì)量語料和模型訓(xùn)練，誰就能重塑軟件產(chǎn)業(yè)；物理AI時(shí)代，誰掌握真實(shí)交互數(shù)據(jù)、世界模型和量產(chǎn)入口，誰就可能成為機(jī)器世界的基礎(chǔ)設(shè)施。