4月25日，在2026北京车展上，Momenta四位合伙东说念主淡薄同台，公司CEO曹旭东站在台上，死后的大屏幕上打出一滑字：“Momenta R7，物理AI序章”。

这一天，Moment布告：R7强化学习天下模子终了量产首发，物理AI细致从工夫理念走向范围化量产落地。

一周前，曹旭东刚刚和团队仔细斟酌过这个标题，“序章”这个词是他坚抓的。他认为，智能驾驶正从“看见天下”走向“相识天下”，物理AI的故事才刚刚运行。

这一天，Momenta布告了几组数据：累计定点车型跳跃200款，已委用超70款量产车型，搭载Momenta系统的量产车辆范围跳跃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有策画，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，竟然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，留给了两个要道词：天下模子与强化学习。

从看见到“相识”

曹旭东口中的“物理AI”指的是什么？他用了一个对比：大谈话模子通过Next Token Prediction来压缩数字天下的学问，让AI学会了相识文本；而天下模子，则是通过World Model Prediction来展望物理天下的明天情状和交互逻辑，让AI相识物体的物理属性、畅通的因果联系。

“自主进化是智能抓续迭代的要道动能。AI在环境中，凭证指标，陆续吸收反映、试错迭代、自主优化。因此，天下模子与强化学习，共同组成物理AI的两大中枢赈济。”曹旭东说。

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

第一层是预考验。通过海量委果驾驶数据的预考验，将物理端正、学问与因果联系压缩进模子，让系统变成对物理天下的基础默契。

第二层是仿真。将天下模子用于自动驾驶闭环仿真，让系统推演自身作为变化时天下将如何演变，对长尾场景进行性能评估。

第三层，是辞天下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委果的臆造考验场，让系统在接近委果的环境中反复探索与试错。

恰是在这么的臆造考验场中，系统从单纯的“师法学习”走向“念念象与探索”，在臆造天下中阅历千万次推演，自主习得在复杂博弈中作念出最优决策的智商。

Momenta合伙东说念主、研发SVP孙刚举了一个例子：平常行车中，淌若前车不测掉落一箱苹果，搭载Momenta系统的车辆莽撞自主预判苹果滚落的轨迹与扩散范围，提前沉稳降速、策画绕行阶梯，以更安宁的样式处理突发路况。

“实践天下中万中无一的极点场景，在臆造练兵场里已被反复阅历、充分消化。这一机制的指标，是让模子在淡薄极点场景下的阐扬超过东说念主类驾驶员。”夏炎说。

“贫矿”变钢铁

“数据这件事，它不是单单的数据本人。你不错认为数据即是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石。”曹旭东在发布会后继承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，他打了这个比喻。

市面上有一种说法是，取得大批数据没那么难，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，难度本人即是大海捞针。这还是有很高的门槛了。

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，火狐直播2026世界杯赛事直播入口只是是一个价值起源的10%，剩下的90%来自于这个体系的智商。”曹旭东说。

Momenta现时有跳跃80万台量产车在路上跑，可作念到海量数据回流。在预考验阶段，这些数据通过World Model Pre-Training来考验模子，让它具备物理学问。但这还不够。

“有物理学问不代表它是一个好司机。”曹旭东说。他示意，大批数据里有好的驾驶作为，但更多的是不好的驾驶作为。这就像大谈话模子的考验，通过海量数据输入，模子具备了天下的学问，但不代表它有好的作为民俗。还需要Post-Training，把作为对皆到东说念主类的好作为上。

按照官方说法，这套逻辑，Momenta还是跑了十年。

“叩门”敲八年

2017年，飞奔投资了Momenta。彼时，Momenta如故一家建筑不久的创业公司。曹旭东铭刻，那时飞奔的董事长认为“这个公司绝顶有活力”，是以选拔投资。

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。

“我那时问了一个清华的师兄，他告诉我说，你们跟飞奔配合量产至少需要十年。”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年是小批量量产征战。2024年，Momenta拿下了飞奔所有这个词电车和油车的业务。2025年底，才信得过量产。

曹旭东以此来瓦解汽车行业的出奇性：“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阵势会快速不休的依据。在他看来，自动驾驶有格外强的范围效应和先发上风，博亚boya(中国)“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，全球唯有两家；手机芯倏得代，全球也唯有高通和联发科两家。而自动驾驶因为是软件，边缘本钱为零，范围效应更强。这种范围效应既体当今本钱上，也体当今体验莳植上，即数据越多，模子智商越强。

“中国也就两到三家，全球也就三到四家，会格外快速地不休。”曹旭东说。现时，Momenta配合的客户还是遮蔽德系BBA、寰球，日系丰田、本田、日产，好意思系通用、福特。他示意：“不光是本年，旧年咱们就还是是全球品牌的共同选拔了。”

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？”曹旭东的回复，从数字AI和物理AI的对比切入。

按照曹旭东的说法，数字AI在往日几年日积月累，很紧迫的原因是数据能快速、范围地取得。OpenAI很早就同期作念了机器东说念主和数字AI，但其后阶段性地捣毁了机器东说念主，选拔作念GPT——因为互联网数据还是是海量的，而机器数据的获取太难了。

“然而，咱们场所的天下，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，当数字天下取得巨猛进展后，警戒和设施势必要进入物理天下，并在物理天下中作念改进，“这即是为什么我觉稳妥今是物理AI的序章刚运行。”

曹旭东对物理AI有一个中枢判断：最要道的，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征象，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，就会在很短时期大幅超过东说念主类。“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，但超过东说念主、大幅超过东说念主，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，才有有余好的体验。体验一朝达到或跳跃东说念主类水平，就能终了爆发式营业化。营业化带来数据爆发式增长，数据增长又带来模子智商爆发式增长。最终相互促进、相互引发，变成锋利的正反映。

“自动驾驶进入到了这个阶段。机器东说念主还需要一段时期。”曹旭东说。

曹旭东同期认为，物理AI是需要“门票”的。“自动驾驶要终了范围化L4，累计干与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效果。”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。无论如何，一定要有一个现款流业务来支抓物理AI的研发。

Momenta选拔的旅途，是通过量产乘用车的范围营业化，赈济L4的研发。

但Momenta的L4不啻Robotaxi。曹旭东线路，Momenta既作念Robotaxi，也作念Robovan物流，来岁还会作念Robotruck。逻辑回到一个核情态念：一个自动驾驶大模子，莽撞终了所有这个词的垂直哄骗，何况作念得更好。

“这件事咱们还是在Robotaxi、Robovan和乘用车上收效考证了。这带来的价值是，每个垂直场景的研发本钱大幅裁减，而每个场景的警戒和数据又汇总到大模子里，让每个垂直鸿沟作念得更好。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鸿沟，也存在很强的平台效应。

“东方硅谷”贪心

发布会尾声，曹旭东讲了一段个东说念主阅历。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，生长了全球半导体产业的最先，最终铸就了硅谷的传说。

“那一刻，我心中的那团热火被点火了。今天，咱们但愿联袂所有这个词中国AI公司，共同书写属于东方的硅谷传说。”曹旭东说。

谈到全球竞争，曹旭东提到一个不雅点：中国工夫和居品进入国外阛阓，给当地用户带来最先价值的同期，也会带来一些对当地企业和管事的冲击。

“比拟好的处置有策画，是模仿中国之前的模式，作念反向搭伙。让当地享受中国工夫的好体验，同期中国工夫赋能当地企业，带来更多发展和管事。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。信得过的差距，在更深处，也即是体系和组织的差距。

“架构智商比单点算法智商更紧迫。因为架构触及采用，好的架构能终了更好的积攒和协力。而架构之上博亚boya(中国)，是包含数据迭代、考验、考证的体系。体系之上，则是组织和文化。”曹旭东说。