黃仁勛說的“物理AI”，曹旭東交卷了

7月8日，國內物理AI第一股Momenta在港交所掛牌上市。發行價295.6港元/股，首日開盤報301港元，盤中一度沖高至314.8港元。在當下汽車股普遍承壓的大環境下，Momenta的上市首戰告捷。

當天，近20家整車合作伙伴通過官方賬號發布賀文。奔馳、寶馬、奧迪、上汽大眾、凱迪拉克、奇瑞……囊括國內外主流汽車品牌，熱鬧非凡。

龐大的朋友圈陣容

其中，北京奔馳CEO李德思（Daniel Lescow）在當天舉行的一場發布會上表示：“未來，我們將繼續以百年工程底蘊，融合Momenta的前沿AI技術，共同定義智能出行的未來。”

上汽大眾總經理陶海龍則發視頻祝賀，并且表示：“物理AI不再是實驗室的炫技，而是經得起極限工況考驗的用戶體驗。”

一家To B的供應商上市，能讓這么多客戶在同一天公開祝賀，在整個行業里也不多見。這顯然不只是單純的人情往來，在這番熱鬧背后，藏著一個更值得關注的趨勢：

全球汽車工業正在經歷一場從“硬件定義”到“AI定義”的轉移，而Momenta，恰好站在了這個轉移的交叉點上。

行業最大朋友圈如何煉成

為什么那么多車企要共同“托舉”一家智駕公司？答案在于，車企們已然達成共識，汽車的未來將由AI重新定義。

過去100年，車企用發動機、底盤、變速箱定義了什么是“好車”。而進入2026年，新能源催動的電動化上半場大局初定，智能化下半場正迎來決勝時刻。

根據CIC灼識咨詢發布的《自動駕駛行業藍皮書》預測，城市NOA解決方案滲透率預計將從2025年的11%飆升至2030年的62%。對全球車企來說，智能化不再是錦上添花的選擇題，而是事關生存的必答題。誰能率先把AI真正“裝進”車里，誰就能在下一階段的競爭中占據身位。

問題也隨之而來。百年車企擅長的是機械工程、供應鏈管理、品牌運營，面對數據清洗、模型訓練和算法高速迭代，多少顯得有些手足無措。一個巨大的需求缺口不斷被放大——他們需要有人配合他們把AI能力搬上車。

Momenta，就是在這樣的背景下被“托舉”起來的。

成立于2016年的Momenta，起步時瞄準的是L4 Robotaxi。但到了2019年，L4商業化遇阻，行業進入寒冬。曹旭東做了一個在當時被不少同行不理解的決定——兼顧L4與L2+量產方案。

Momenta創始人兼CEO曹旭東

這套打法后來被總結為“一個飛輪，兩條腿”——用L2+量產車收集海量駕駛數據，反哺L4算法訓練；兩條腿共用一套架構，互相驅動。

當時國內輔助駕駛賽道已有不少玩家，Momenta的量產起步并不算早，但它是少數一開始就愿意沉下心，認真打磨自己工程化交付能力的玩家——模型訓練、傳感器適配、算法移植、車規級驗證，一套流程反復跑通。

回頭看，這一選擇，恰好踩中了行業演進的節奏：當全球車企開始大規模推進輔助駕駛量產時，Momenta擁有的是高帶寬的交付能力。同時面對多方客戶保質保量交付，讓其有了“后發先至”的自信和實力。

這勾勒出了Momenta從單點突破到全面開花的故事軌跡——與上汽智己的合作打開了局面，隨后更多車企開始敲門：從智己L7，到廣汽豐田鉑智3X、東風日產N7、別克至境L7，再到奧迪E5 Sportback、奔馳純電GLC······

從2022年的1款量產車型到2024年的26款，再到如今的超100款量產落地，210款定點，Momenta交付規模的增長肉眼可見。單奔馳一家，Momenta就同時拿下了其電車和油車高階智駕訂單，成為這家百年豪華品牌在智駕領域最核心的合作伙伴之一。

如今，Momenta已與全球24家整車廠建立合作，全球排名前10的車企中已有9家選擇了它。從客戶結構來看，Momenta呈現出明顯的“全球化”與“本土化”雙線并進的特點。

本土客戶里，有比亞迪、上汽、廣汽、奇瑞深度合作；全球車企中，BBA、通用、豐田、現代均拋來橄欖枝。兩條線齊頭并進，這在第三方智駕供應商中幾乎是獨一份。

集齊這份客戶地圖，意味著Momenta能同時滿足全球最嚴苛的安全認證，應對復雜的路況場景。滿足這個雙重標準，映射的是一家智駕供應商久經考驗的服務能力與千錘百煉的工程實力——它們構成了一道極深的技術壁壘。

上市前夕，Momenta智駕方案搭載規模正式突破100萬臺。同時，公司已完成超100款量產車型的智駕方案交付，累計定點合作車型超過210款。

比絕對數字更引人側目的，是交付速度的變化——完成第一個10萬臺，Momenta用了整整兩年；而現在，不到40天就能完成同樣的交付量。這條陡峭曲線，不僅畫出了Momenta商業化的加速度，更畫出了Momenta工程化能力的質變。

當車企目睹Momenta不斷兌現承諾與潛力，愿意給出的就不只是車型項目合作，還有持續的資本加注。

回顧Momenta的融資歷程，最早看好它的車企是奔馳——2017年就在B輪融資中跟投。

2021年3月，上汽集團領投，成為Momenta第一大外部股東；同年9月，通用汽車向Momenta投資3億美元，這是通用首次押注中國自動駕駛公司；現代汽車則在后續輪次中入局。到IPO前，Momenta的股東名單里已聚集了7家全球頂級車企：上汽、通用、奔馳、豐田、比亞迪、現代、奇瑞。

此次IPO，奔馳和比亞迪再度加碼，雙雙作為基石投資者出現，意味著雙方的關系已超越傳統的甲乙方合作，進入了圍繞物理AI能力的戰略共生階段。

Momenta豪華的朋友圈名單，是全球汽車行業的大佬，身體力行地用真金白銀做判斷：物理AI的浪潮已經到來，而Momenta是這條賽道上目前跑得最快的選手之一。

用R7世界模型，走向物理AI

2026年，被業界廣泛視為“物理AI元年”。黃仁勛在GTC上直接定調：物理AI的ChatGPT時刻已經到來。英偉達、特斯拉、OpenAI等全球科技巨頭紛紛押注世界模型，國內阿里、騰訊也已下場布局。

在所有奔向物理AI的賽道中，自動駕駛率先突圍——它是目前唯一同時跑通數據閉環和商業閉環的領域。行業競爭的焦點，正在從硬件堆料轉向算法、數據與生態的綜合比拼。

在這一產業大背景下，Momenta的量產實力被賦予了更深的意義：每多一輛車上路，就多一份真實路況數據回流，百萬臺的量產規模將貢獻海量數據——數據越多，模型迭代越快；模型越好，越能吸引更多車企上車。

正反饋一旦運轉起來，后來者想要追趕，面對的就不只是技術與工程的差距，更是一個已在高速旋轉的數據飛輪。

業界用兩個參照系來理解Momenta——不造車的特斯拉，和物理世界的Anthropic。

技術路線上，Momenta和特斯拉高度同頻：都用強化學習+端到端架構，都用一套模型同時覆蓋L2和L4。區別在于，特斯拉自己造車，數據在體系內閉環；Momenta則更為開放，選擇和全球車企合作，做智駕時代的“安卓”。

商業模式上，Momenta和Anthropic異曲同工：先用一個核心場景跑通閉環，再向相鄰領域復制。Anthropic從編程切入金融、醫療；Momenta則從乘用車向Robotaxi、物流、干線延伸。

這兩條參照線指向同一個方向：Momenta不只是一個智駕供應商，而是正向物理AI時代的平臺級系統提供者進化。

這一切的底層支撐，來自Momenta最新量產首發的R7世界模型。

傳統自動駕駛更像一套"條件反射系統"——識別障礙物、執行預設動作，本質是匹配經驗，而非理解場景。遇到未曾見過的情形，系統容易失效。比如前車掉落一箱蘋果，傳統方案很難第一時間做出判斷，因為它并未真正理解物體的運動規律。

世界模型則不同，它預測"下一秒世界會發生什么"——前車急剎后車怎么反應、濕滑路面剎車距離多長、行人突然加速會往哪走。掌握了這些物理規律，AI就能推斷陌生場景的發展趨勢。

業界普遍認為，世界模型與強化學習的結合，正將自動駕駛從"讓車會開"推向"讓車懂物理"。

然而，讓AI具備物理世界的常識，像人一樣去理解、歸納、推理、執行絕非易事。Momenta的R7分為三個遞進環節：

第一層是預訓練——給AI上物理課。

用海量真實駕駛數據“喂”模型，把物理規律、常識與因果關系壓縮進基座模型，讓系統先掌握物理世界的基本運行規則。Momenta的優勢在于，100萬臺量產車積累了超120億公里的實車里程，這是預訓練最扎實的養分。

第二層是仿真——給AI建虛擬練兵場。

現實中危險場景極其罕見，靠路測根本覆蓋不完。世界模型可以在數字世界里生成近乎無限的訓練環境，效率是實際道路測試的上萬倍。Momenta的特別之處在于，它的仿真世界不是憑空渲染的，而是從真實數據中學習演化規律，再用實車數據做校準，減少虛擬與真實的偏差。

第三層是強化學習——在虛擬訓練場里讓AI反復試錯。

系統根據每一次決策的結果給予獎懲，經過數百萬次迭代，模型逐漸學會更安全、更接近人的駕駛行為。Momenta手里那些海量的用戶反饋數據，都是強化學習迭代效率的關鍵保障。

當業內普遍把世界模型當成輔助工具——用來生成訓練數據、測試算法——Momenta選擇了一條不一樣的路：直接把世界模型嵌進了端到端基座模型的預訓練環節。

打個比方，別人還在用模擬考試反復刷題，Momenta已經在建立底層的知識圖譜。更關鍵的是，這套系統已經跳出實驗室，在多款量產車上完成了實際驗證，不再“紙上談兵”。

而技術要持續進化，離不開兩個引擎的持續轉動：數據閉環和商業閉環。沒有數據，模型無法進化；沒有商業回報，數據無法持續。自動駕駛是目前唯一同時跑通了這兩個閉環的物理AI領域，而Momenta憑借百萬量產車，已經站到了這個閉環的起點上。

一部分車企客戶和股東名單

世界模型的價值還在于，它學的是慣性、運動、因果這類通用規律，而非特定路線或車型。

這意味著，乘用車積累的駕駛常識，可以平移至Robotaxi、Robovan甚至Robotruck。據機構預測，到2030年，這三個市場的規模分別約為818億、850億和330億美元——世界模型的能力邊界有多寬，能觸達的市場就有多大。

理解了這套邏輯，Momenta為何被稱為"物理AI第一股"，也就不難理解了——這是對它在數據規模、模型能力和商業化速度三方面階段性領先的客觀描述。

商業模式：從“賣項目”到“賣軟件”

如何將技術轉化成商業回報，這是行業最為關心的問題，Momenta的財務數據或許能提供不錯的范例。

2023年到2025年，Momenta營收從7.43億元增長至24.13億元，三年增長超過兩倍，年均復合增長率超80%。毛利率更是從2023年的17.5%飆升至2025年的71.6%。

推動營收與毛利率雙雙大幅增長的，是收入結構的根本性改變。

Momenta的收入分為兩類：技術開發服務和軟件授權許可。前者是幫車企定制智駕方案，按項目收費；后者是方案量產上車后，按每輛車收取授權費。

項目制的定制化程度高，每服務一個客戶就要投入一批工程師，做一單收一單的錢，哪怕項目開發費收得再高，本質上也是賣工時的一錘子買賣；軟件授權的邏輯則完全不同：研發投入固定，一旦方案完成適配，車企每多賣一輛車，Momenta就能多一份收入，邊際成本幾乎為零。

這種模式讓Momenta有成就車企客戶的內生動力——方案體驗越好，車越好賣，Momenta賺得越多；賺得越多，就越有資源投入研發，把體驗做得更好。商業上的一榮俱榮，比任何合同條款都牢固。

2023年，許可收入只有0.23億元，占營收的3.2%；到了2025年，這個數字變成了9.68億元，三年增長超42倍，營收占比提升至40.1%。

與收入高增長對應的，是研發高投入。2025年Momenta研發投入達18.69億元，占收入的77.5%，三年累計研發投入超46.6億元。正是飽和的研發，才換來了Momenta漂亮的毛利率數字，以及商業模式轉型的底氣和速度。

Momenta的虧損正在快速收窄。曹旭東在上市時表示，預計2027年實現收支平衡，2028年實現盈利——這意味著，從“賣項目”到“賣軟件”的轉型紅利，很快會在財務數據上兌現。

從"賣項目"到"賣軟件"，看起來是業務調整，實則完成了從"乙方"到"平臺方"的身份切換。這一轉型的財務成效，為行業同行驗證了一條可行的商業化路徑——軟件定義汽車的盡頭，是軟件定義收入。

一個時代的縮影

用10年時間，Momenta從創業公司跨越到“物理AI第一股”。這不僅是Momenta一家公司的勝利，更是中國智駕行業從技術競賽走向規模化落地的標志性節點。

一家中國公司，用技術贏得了全球頭部車企的訂單和資本信任；中國智駕技術，有資格成為全球汽車工業的共同選擇。

但這遠非故事的全貌。真正重要的，是這一事件所昭示的時代轉向：全球汽車工業正在用100年積累的經驗和資源，去定義下一個100年——什么是AI在物理世界的最佳落地實踐。

從底特律到沃爾夫斯堡，從名古屋到北京，每一家車企都在尋找自己的答案。而Momenta，恰好在這個歷史節點上，成為了全球車企共同選擇的拼圖。

Momenta的上市，固然是自身不懈努力的結果，但更重要的是，它代表了時代發展的縮影——一個AI重新定義物理世界的時代，一個全球汽車工業，再創榮耀的時代。

編輯：羅松松

責任編輯：羅松松