4 月 25 日，首都國際會展中，Momenta公司 CEO 曹旭東出席車展媒體群訪活動，與行業(yè)媒體展開深度交流?，F(xiàn)場，曹旭東圍繞全球車企反向合資浪潮、海外合作與出海布局、數(shù)據(jù)飛輪量產(chǎn)落地、世界模型技術差異化、物理 AI 行業(yè)定位、L4 業(yè)務及 Robotaxi 規(guī)劃、智能駕駛行業(yè)格局演進等重磅議題，結合 Momenta 十年技術積淀、量產(chǎn)實踐與全球化布局逐一答疑，分享企業(yè)發(fā)展感悟與行業(yè)前瞻判斷，為智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來深度思考與專業(yè)見解。

以下為群訪精彩實錄：

媒體：曹總您好，我想問兩個問題。當前全球汽車產(chǎn)業(yè)掀起反向合資熱潮，越來越多海外車企主動攜手中國科技企業(yè)，您如何看待這一全新行業(yè)趨勢？本屆北京車展期間，有哪些海外意向客戶前來與 Momenta 交流洽談？

曹旭東：這是一個非常好的問題。如今中國智能駕駛技術正加速出海、走向全球，發(fā)展步伐十分迅猛。技術落地歐洲及海外其他市場，能夠為當?shù)赜脩魩砀I先的產(chǎn)品體驗，但同時也會對本土企業(yè)、就業(yè)及稅收格局帶來一定沖擊。而反向合資正是最優(yōu)解決方案之一，海外車企借鑒中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，通過合資合作模式，既能讓當?shù)叵M者享受到中國前沿科技帶來的優(yōu)質體驗，也能依托中國技術賦能本土產(chǎn)業(yè)，帶動企業(yè)升級、創(chuàng)造就業(yè)崗位、增加財政稅收，最終實現(xiàn)多方共贏。

媒體：本屆車展有哪些海外客戶到訪交流？Momenta 在與外資車企合作過程中遇到過哪些挑戰(zhàn)？今年企業(yè)出海有著怎樣的目標規(guī)劃？

曹旭東：不止今年，從去年開始 Momenta 就已成為全球頭部車企的共同選擇。德系 BBA、大眾，日系豐田、本田、日產(chǎn)，美系通用、福特等全球頂尖車企，均已是我們的量產(chǎn)合作客戶。

合作過程中最大的挑戰(zhàn)，在于中國企業(yè)的迭代速度與國際車企嚴苛標準之間存在天然差異與沖突。我們始終以客戶價值和用戶體驗為核心，通過深度共創(chuàng)尋求創(chuàng)新解法，最終實現(xiàn)合作共贏、價值升級。

媒體：旭東總您好。數(shù)據(jù)驅動是 Momenta 長期堅持的核心路線，在數(shù)據(jù)飛輪量產(chǎn)落地過程中，最大瓶頸究竟是數(shù)據(jù)體量、算法能力，還是車企配合度？行業(yè)普遍認為，當下獲取海量數(shù)據(jù)并不難，難的是高效用好數(shù)據(jù)，真正具備數(shù)據(jù)應用能力的車企寥寥無幾，您如何看待這一觀點？Momenta 又有哪些落地實踐？

曹旭東：數(shù)據(jù)的價值從來不在原始數(shù)據(jù)本身，可以把數(shù)據(jù)比作品位極低的鐵礦石。想要真正釋放數(shù)據(jù)價值，首要任務就是把 “貧礦” 提煉成 “富礦”。

舉個例子，高速路上三只小狗排隊橫穿道路，這類極端長尾場景萬里挑一，想要精準挖掘這類稀缺數(shù)據(jù)，本身就有著極高門檻。從原始數(shù)據(jù)貧礦，到提煉優(yōu)質富礦，再到打磨成核心技術產(chǎn)品，最終裝車落地，才是完整的價值閉環(huán)。數(shù)據(jù)飛輪本質是一套體系能力，海量原始數(shù)據(jù)僅占價值源頭的 10%，剩余 90% 的核心價值，都來源于整套數(shù)據(jù)運營與迭代體系。

媒體：行業(yè)普遍認為獲取數(shù)據(jù)易、用好數(shù)據(jù)難，Momenta 具體如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效利用與價值挖掘？

曹旭東：確實如此。依托自研大模型，我們主要分為兩大訓練階段：預訓練階段和后訓練階段。目前 Momenta 已接入超 80 萬臺量產(chǎn)車輛，依托海量量產(chǎn)數(shù)據(jù)及豐富長尾場景數(shù)據(jù)，通過世界模型預訓練，搭建基礎認知能力。

預訓練能讓模型掌握基礎物理常識，但并不等同于具備成熟駕駛能力。量產(chǎn)數(shù)據(jù)中既有優(yōu)質駕駛行為，也存在大量不規(guī)范操作，就像數(shù)字 AI 大模型一樣，海量數(shù)據(jù)只能構建基礎世界認知，無法形成良好行為邏輯。因此還需要通過后訓練環(huán)節(jié)，對模型行為進行對齊優(yōu)化，向人類優(yōu)秀駕駛習慣靠攏，最終實現(xiàn)智駕能力進階。

媒體：今年北京車展上，各大車企紛紛亮出差異化輔助駕駛技術路線，小鵬升級 VA 架構、華為發(fā)布乾坤 ADS 5.0。相較競品，Momenta 世界模型最核心的特點是什么？

曹旭東：正如同時夏炎所言，智能駕駛比拼的早已不是單點算法，而是整體架構能力。架構設計必然涉及取舍，無法將所有創(chuàng)新功能全部兼容，優(yōu)秀的架構能夠實現(xiàn)技術持續(xù)沉淀與能力聚合。架構之上是完整體系，涵蓋數(shù)據(jù)迭代、模型訓練、技術迭代、安全驗證全鏈路；而體系之上，更是企業(yè)組織架構與文化底蘊的比拼，正所謂淮南為橘、淮北為枳。

企業(yè)之間的核心差距，不在于單點算法，而在于組織能力、企業(yè)文化與整套體系建設。單點算法創(chuàng)新固然重要，但國內行業(yè)人才與技術知識流動速度快，單純算法很難構筑長期壁壘。真正的壁壘，是體系與組織能力。這也是為何行業(yè)各家算法方向相近，但最終落地效果卻存在一代甚至兩代差距的核心原因。

媒體：曹總您好。今年恰逢 Momenta 成立十周年，企業(yè)創(chuàng)立之初便立下三大發(fā)展愿景，發(fā)布會上的用戶故事也令人印象深刻。站在北京車展這一重要節(jié)點，回望十年創(chuàng)業(yè)之路，您有哪些感悟想與行業(yè)分享？

曹旭東：一路走來，我最大的感悟就是，能和志同道合的伙伴一起，深耕自己熱愛的事業(yè)，人生才會充滿活力。創(chuàng)業(yè)路上從不缺困難與挑戰(zhàn)，幾乎每一年都感覺是最難的一年。如果不能享受發(fā)現(xiàn)問題、攻克難題的過程，不能享受和團隊并肩探索、共渡難關的歷程，很難咬牙堅持一年、三年，更難以堅守十年。唯有攜手同路人，堅守初心、深耕熱愛，才能行穩(wěn)致遠。

媒體：旭東總您好。物理 AI 概念被廣泛熱議后，眾多企業(yè)紛紛布局賽道、標榜自身為物理 AI 公司。您如何定義 Momenta 在全球物理 AI 領域的行業(yè)地位？

曹旭東：物理 AI 已是大勢所趨。數(shù)字 AI 具備天然優(yōu)勢，數(shù)據(jù)可快速規(guī)模化獲取、低成本短周期完成迭代驗證。早年 Open AI 同時布局機器人與數(shù)字 AI，后續(xù)階段性放棄機器人賽道、聚焦 GPT，核心原因就是物理機器人數(shù)據(jù)獲取難度極大，而互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)為數(shù)字 AI 發(fā)展提供了堅實基礎。

數(shù)字 AI 近年實現(xiàn)跨越式發(fā)展，經(jīng)驗與技術正加速向物理世界滲透落地，當下正是物理 AI 發(fā)展的開局之年。

回歸 Momenta 來看，物理 AI 的核心是數(shù)據(jù)閉環(huán)與商業(yè)閉環(huán)雙向賦能、正向循環(huán)。我一直有個觀點：任何一項人工智能應用，一旦能力接近人類水平，短時間內就會實現(xiàn)跨越式超越。無論是 Alpha Go 還是人臉識別，前期往往需要漫長的技術爬坡期，而突破臨界點后，僅需一至三年就能大幅超越人類能力。

背后關鍵就在于數(shù)據(jù)與商業(yè)雙閉環(huán)：完善的數(shù)據(jù)閉環(huán)帶來極致產(chǎn)品體驗，體驗接近并超越人類后，便能開啟商業(yè)化爆發(fā)；規(guī)?；虡I(yè)化又反哺海量數(shù)據(jù)積累，進一步驅動模型能力迭代升級，形成正向飛輪效應，短期內實現(xiàn)遠超人類的經(jīng)驗沉淀。

我們判斷，自動駕駛已邁入這一發(fā)展階段，通用機器人賽道仍需時間沉淀，自動駕駛正是物理 AI 落地的先行賽道，率先實現(xiàn)了規(guī)?；瘮?shù)據(jù)與商業(yè)雙閉環(huán)。

同時，物理 AI 研發(fā)有著極高的資金門檻與行業(yè)門檻。規(guī)?；?L4 自動駕駛研發(fā)，即便依托創(chuàng)業(yè)公司高效研發(fā)模式，累計投入也需百億美金級別；通用機器人賽道投入更是高達數(shù)百億至千億美金級別。長期來看，僅靠資本市場融資難以支撐通用物理 AI 研發(fā)，必須依托自有現(xiàn)金流業(yè)務作為支撐，而自動駕駛正是現(xiàn)階段最合適的現(xiàn)金流底座，為物理 AI 長期創(chuàng)新研發(fā)保駕護航。

媒體：曹總，請分享一下 Momenta 今年 L4 業(yè)務整體進展、年度規(guī)劃及關鍵發(fā)展節(jié)點。當前 Robotaxi 賽道入局玩家持續(xù)增多，Momenta 布局該賽道的核心優(yōu)勢是什么？

曹旭東：Momenta 的 L4 業(yè)務不只聚焦 Robotaxi，同時布局 Robovan 物流場景。企業(yè)十年愿景中，物流效率提升優(yōu)先級高于出行效率，明年我們還將正式布局 Robotruck 重卡自動駕駛業(yè)務。

底層邏輯在于，單一自動駕駛大模型可賦能全場景通用 AI 能力，覆蓋自動駕駛所有垂直應用，這一模式已在 Robotaxi、Robovan 及乘用車領域完成落地驗證，成效顯著。

一方面，通用大模型能夠大幅降低各垂直場景的獨立研發(fā)成本；另一方面，各場景積累的海量數(shù)據(jù)與實戰(zhàn)經(jīng)驗，又能反哺大模型持續(xù)進化，形成平臺化優(yōu)勢。這與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展邏輯相似，垂直模式終將被平臺模式取代，平臺效應會帶來成本更低、體驗更優(yōu)、全域賦能的長期價值，這也是 Momenta 布局全場景 L4 的核心競爭力。

媒體：旭東總您好，您如何看待當前智能駕駛行業(yè)競爭格局？今年是否仍將維持華為、Momenta 領跑，其余企業(yè)跟隨的格局？同時您如何預判，2030 年智能駕駛行業(yè)是否將迎來格局終局？

曹旭東：智能駕駛和自動駕駛具備極強的規(guī)模效應與先發(fā)優(yōu)勢，甚至遠超芯片行業(yè)?；仡櫘a(chǎn)業(yè)歷史，PC 芯片、手機芯片賽道最終都收斂至少數(shù)幾家企業(yè)壟斷格局。自動駕駛屬于軟件賽道，邊際成本趨近于零，規(guī)模效應不僅體現(xiàn)在成本層面，更體現(xiàn)在用戶體驗持續(xù)迭代升級上。

同時車企合作壁壘極高，國內主機廠從初次接觸到正式簽約落地，平均周期長達 3 年；國際車企合作周期更是長達 5 至 7 年。以 Momenta 與奔馳合作為例，2017 年奔馳便完成對 Momenta 投資，彼時現(xiàn)任奔馳董事長康林松十分認可團隊活力與技術實力，但雙方首款量產(chǎn)項目直至 2025 年底才正式落地，歷時整整八年，已是行業(yè)加速后的節(jié)奏。

漫長的客戶準入周期、極強的規(guī)模效應與先發(fā)壁壘，決定了行業(yè)格局將快速集中收斂。我們維持原有判斷：國內智能駕駛頭部供應商最終將收斂至 2-3 家，全球范圍也僅留存 3-4 家核心玩家，行業(yè)馬太效應將持續(xù)加劇。