4月25日，在2026北京车展上，Momenta四位合伙东说念主陌生同台，公司CEO曹旭东站在台上，死后的大屏幕上打出一瞥字：“Momenta R7，物理AI序章”。

这一天，Moment告示：R7强化学习寰宇模子完好意思量产首发，物理AI负责从时刻理念走向界限化量产落地。

一周前，曹旭东刚刚和团队仔细议论过这个标题，“序章”这个词是他坚合手的。他认为，智能驾驶正从“看见寰宇”走向“贯通寰宇”，物理AI的故事才刚刚启动。

这一天，Momenta告示了几组数据：累计定点车型跳跃200款，已委用超70款量产车型，搭载Momenta系统的量产车辆界限跳跃80万台。最快不到40天，就不错完成10万台委用。

对比三年前，Momenta首个10万台量产用了整整24个月。“飞轮效应正在加快变成。”Momenta合伙东说念主孙环说。

本届北京车展上，跳跃20个品牌、60余款车型搭载了Momenta决议，包括梅赛德斯-飞奔、奥迪、良马的新发布车型。在展馆里走一圈，险些每走几步就能看到一辆搭载Momenta系统的车。

但曹旭东念念讲的，不啻是营业数字。他和团队把这场发布会的中枢，留给了两个要津词：寰宇模子与强化学习。

从看见到“贯通”

曹旭东口中的“物理AI”指的是什么？他用了一个对比：大说话模子通过Next Token Prediction来压缩数字寰宇的知识，让AI学会了贯通文本；而寰宇模子，则是通过World Model Prediction来臆想物理寰宇的畴昔景况和交互逻辑，让AI贯通物体的物理属性、迷惑的因果相关。

“自主进化是智能合手续迭代的要津动能。AI在环境中，笔据看法，接续继承响应、试错迭代、自主优化。因此，寰宇模子与强化学习，共同组成物理AI的两大中枢支持。”曹旭东说。

Momenta合伙东说念主、研发SVP夏炎进一步拆解了Momenta寰宇模子的三个档次。

第一层是预试验。通过海量确实驾驶数据的预试验，将物理步调、知识与因果相关压缩进模子，让系统变成对物理寰宇的基础默契。

第二层是仿真。将寰宇模子用于自动驾驶闭环仿真，让系统推演自身行径变化时寰宇将如何演变，对长尾场景进行性能评估。

第三层，是活着界模子中进行强化学习。在前两层基础上，为强化学习构建一个高度确实的造谣试验场，让系统在接近确实的环境中反复探索与试错。

恰是在这么的造谣试验场中，系统从单纯的“师法学习”走向“念念象与探索”，在造谣寰宇中资历千万次推演，自主习得在复杂博弈中作念出最优决策的能力。

Momenta合伙东说念主、研发SVP孙刚举了一个例子：平方行车中，若是前车不测掉落一箱苹果，搭载Momenta系统的车辆大要自主预判苹果滚落的轨迹与扩散范围，提前安祥降速、计算绕行路子，以更安宁的款式处理突发路况。

“实践寰宇中万中无一的极点场景，在造谣练兵场里已被反复资历、充分消化。这一机制的看法，是让模子在陌生极点场景下的证据特出东说念主类驾驶员。”夏炎说。

“贫矿”变钢铁

“数据这件事，它不是单单的数据自己。你不错认为数据即是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石。”曹旭东在发布会后经受经济不雅察报等媒体采访，被问到“数据飞轮最大的瓶颈是什么”时，他打了这个譬如。

市面上有一种说法是，得回大都数据没那么难，难的是用好数据。曹旭东认可这个判断。

“你怎么把贫矿变成富矿？”曹旭东例如说，高速上三只小狗列队横穿高速，这么的场景万中无一、万里挑一，把它挑出来，难度自己即是大海捞针。这也曾有很高的门槛了。

从贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁变成发动机，发动机最终装到车上，这才是最终的价值。“领有海量的原始数据，开云体育(中国)官方网站只是是一个价值泉源的10%，剩下的90%来自于这个体系的能力。”曹旭东说。

Momenta当前有跳跃80万台量产车在路上跑，可作念到海量数据回流。在预试验阶段，这些数据通过World Model Pre-Training来试验模子，让它具备物理知识。但这还不够。

“有物理知识不代表它是一个好司机。”曹旭东说。他示意，大都数据里有好的驾驶行径，但更多的是不好的驾驶行径。这就像大说话模子的试验，通过海量数据输入，模子具备了寰宇的知识，但不代表它有好的行径俗例。还需要Post-Training，把行径对皆到东说念主类的好行径上。

按照官方说法，这套逻辑，Momenta也曾跑了十年。

“叩门”敲八年

2017年，飞奔投资了Momenta。彼时，Momenta照旧一家修复不久的创业公司。曹旭东记起，其时飞奔的董事长合计“这个公司绝顶有活力”，是以采纳投资。

但Momenta与飞奔的第一个量产名堂上市，是在2025年下半年。从投资到量产，整整八年。

“我其时问了一个清华的师兄，他告诉我说，你们跟飞奔互助量产至少需要十年。”曹旭东说。他回忆，2017年到2020年是POC阶段，2020年到2022年是Pre SOP，2022年到2024年是小批量量产开辟。2024年，Momenta拿下了飞奔系数电车和油车的业务。2025年底，才确实量产。

曹旭东以此来讲明汽车行业的罕见性：“面向主机厂，国内OEM叩门敲三年，国外OEM叩门敲五到七年。”

这亦然曹旭东判断智驾花样会快速不停的依据。在他看来，自动驾驶有非常强的界限效应和先发上风，九游体育 - 九游9Game sports(中国)官网“它的效应会比芯片行业更强”。

为了佐证我方的判断，曹旭东还复盘了芯片行业的历史：PC期间的芯片，全球独一两家；手机芯霎期间，全球也独一高通和联发科两家。而自动驾驶因为是软件，边缘老本为零，界限效应更强。这种界限效应既体当今老本上，也体当今体验升迁上，即数据越多，模子能力越强。

“中国也就两到三家，全球也就三到四家，会非常快速地不停。”曹旭东说。当前，Momenta互助的客户也曾粉饰德系BBA、人人，日系丰田、本田、日产，好意思系通用、福特。他示意：“不光是本年，前年咱们就也曾是全球品牌的共同采纳了。”

物理AI需要“门票”

当被问及“物理AI被英伟达黄仁勋带火后，好多公司都说我方是物理AI公司，Momenta在全球范围内处于什么位置？”曹旭东的恢复，从数字AI和物理AI的对比切入。

按照曹旭东的说法，数字AI在畴昔几年数以万计，很病笃的原因是数据能快速、界限地得回。OpenAI很早就同期作念了机器东说念主和数字AI，但其后阶段性地废弃了机器东说念主，采纳作念GPT——因为互联网数据也曾是海量的，而机器数据的获取太难了。

“关联词，咱们地点的寰宇，既稀有字的部分，又有物理的部分。物理的部分可能是更大的一部分。”曹旭东说。在他看来，当数字寰宇取得巨猛进展后，熏陶和法子势必要进入物理寰宇，并在物理寰宇中作念立异，“这即是为什么我觉妥贴今是物理AI的序章刚启动。”

曹旭东对物理AI有一个中枢判断：最要津的，是数据闭环和营业闭环，而且两者是互动的。

曹旭东不雅察到一个气候，即任何一个东说念主工智能的哄骗，一朝接近东说念主类水平，就会在很短时辰大幅特出东说念主类。“AlphaGo也好，东说念主脸识别也好，接近东说念主可能花了十年、二十年，但特出东说念主、大幅特出东说念主，可能就发生在一两年、两三年。”他说。

这背后的逻辑是什么？曹旭东的谜底是，先稀有据闭环，才有实足好的体验。体验一朝达到或跳跃东说念主类水平，就能完好意思爆发式营业化。营业化带来数据爆发式增长，数据增长又带来模子能力爆发式增长。最终相互促进、相互激励，变成浓烈的正响应。

“自动驾驶进入到了这个阶段。机器东说念主还需要一段时辰。”曹旭东说。

曹旭东同期认为，物理AI是需要“门票”的。“自动驾驶要完好意思界限化L4，累计插足至少是百亿好意思金。通用机器东说念主呢？可能几百亿好意思金到千亿好意思金级别，这还可能是创业公司的研发后果。”他说。

曹旭东的判断是，长期来看，靠融资作念成通用物理AI是不实践的，一定要有现款流业务。这个现款流业务，不错是自动驾驶，也不错是其他标的。岂论如何，一定要有一个现款流业务来支合手物理AI的研发。

Momenta采纳的旅途，是通过量产乘用车的界限营业化，撑合手L4的研发。

但Momenta的L4不啻Robotaxi。曹旭东袒露，Momenta既作念Robotaxi，也作念Robovan物流，来岁还会作念Robotruck。逻辑回到一个中枢情念：一个自动驾驶大模子，大要完好意思系数的垂直哄骗，况且作念得更好。

“这件事咱们也曾在Robotaxi、Robovan和乘用车上得手考证了。这带来的价值是，每个垂直场景的研发老本大幅裁减，而每个场景的熏陶和数据又汇总到大模子里，让每个垂直领域作念得更好。这是平台上风。”曹旭东说。

曹旭东这个逻辑还类比了十多年前的互联网行业——垂直电商和平台电商并存，但最终胜出的是平台。他判断在自动驾驶大模子领域，也存在很强的平台效应。

“东方硅谷”缠绵

发布会尾声，曹旭东讲了一段个东说念主资历。十年前，他在硅谷看到一条以仙童半导体定名的街说念Fairchild Drive。恰是这家公司，滋长了全球半导体产业的开端，最终铸就了硅谷的传闻。

“那一刻，我心中的那团热火被燃烧了。今天，咱们但愿联袂系数中国AI公司，共同书写属于东方的硅谷传闻。”曹旭东说。

谈到全球竞争，曹旭东提到一个不雅点：中国时刻和居品进入国外商场，给当地用户带来最初价值的同期，也会带来一些对当地企业和工作的冲击。

“比拟好的惩办决议，是模仿中国之前的模式，作念反向合股。让当地享受中国时刻的好体验，同期中国时刻赋能当地企业，带来更多发展和工作。这是一个共赢的模式。”曹旭东说。

至于具体算法的中外竞争，曹旭东认为，在中国环境下，知识流动和东说念主才流动速率很快，单点算法并不存在绝顶大的壁垒。确实的差距，在更深处，也即是体系和组织的差距。

“架构能力比单点算法能力更病笃。因为架构触及选用，好的架构能完好意思更好的蕴蓄和协力。而架构之上九游9Game sports(中国)官网，是包含数据迭代、试验、考证的体系。体系之上，则是组织和文化。”曹旭东说。