Momenta的物理AI，为何值得关注？

数据飞轮：从120亿公里中提炼的“黄金”引擎

物理AI的核心挑战在于打通多模态感知、物理规律理解和动作执行，这需要海量的真实物理交互数据。Momenta依托超过120亿公里的实车行驶里程，从中提炼出1亿段覆盖极端长尾场景的“黄金数据”，构建了断层式的数据红利。其创始人曹旭东自2016年创立公司时便确立了“一个数据飞轮、两条业务腿”的战略——通过为量产车提供L2+级辅助驾驶方案积累真实路况数据，反哺算法优化，进而支撑L4级无人驾驶业务。这套技术路径如今被市场验证为可行路线：量产业务已搭载超100万台车，累计交付超100款车型，定点车型超210款，覆盖全球20余家主流车企，包括BBA、通用、大众、丰田等，规模效应正在加速成本下降：交付首个10万台车用了2年，而如今不到40天即可完成同样的交付量。

R7世界模型：首个量产落地的“物理大脑”

行业普遍把世界模型当作仿真测试工具，而Momenta是极少数直接用世界模型重塑系统底层认知的公司。其R7强化学习世界模型采用“感知-推演-决策”三层架构，打破了传统感知、预测、规划各自为战的割裂状态。第一层理解物理世界，第二层推演未来可能轨迹，第三层在模拟空间中刷经验并做出决策，三者互为因果、自我进化。这种架构带来的现实价值是：当车辆前方意外掉落一箱苹果，系统能自主预判苹果滚落轨迹与扩散范围，提前平稳减速绕行，而非依赖规则匹配。R7模型已于今年4月实现量产首发，使Momenta成为全球首个实现无图城市NOA全国覆盖、首个实现端到端大模型量产、首个实现强化学习量产的第三方智驾公司。

65%市占率背后的“零边际成本”密码

在第三方城市NOA供应商市场中，Momenta的销量市占率高达65%，居行业首位。这背后是软件行业“零边际成本”的底层逻辑：规模不仅降低单位成本，更能带来体验的指数级提升。Momenta凭借“一套模型、多维共生”的极简架构，用同一套底层系统同时赋能乘用车、Robotaxi、Robovan乃至未来的具身智能，核心底层技术跨场景复用，极大摊销了研发成本。2025年研发支出18.69亿元，占当期收入77.5%，但经调整亏损已从2023年的10.9亿元收窄至3亿元，经营性现金流出三年减少近75%，商业化正循环正在加速。

14家顶级基石押注：物理AI的资本化里程碑

Momenta登陆港交所成为物理AI赛道资本化的标志性事件：香港公开发售获413倍超购，国际发售汇聚超1000亿港元机构订单，涵盖15个国家和地区的主权基金与长线机构。14家超豪华基石投资者认购约30亿港元，包括新加坡政府投资公司（GIC）、富达国际、贝莱德、橡树资本、富兰克林邓普顿，以及梅赛德斯-奔驰和比亚迪——后者对安全要求极度苛刻，却罕见联手成为基石。IPO募资的60%将用于强化R7世界模型等核心研发，20%加速Robotaxi商业化，10%巩固量产解决方案。这标志着资本从“硬件溢价”时代向“模型溢价”时代的战略转移：硬件产业的核心利润正在从能量源（电池）向控制源（模型）转移，Momenta正是这个智能化新时代的“心脏”供应商。

从智驾到具身智能：物理AI的无限延展性

Momenta的团队是其技术底气的另一支撑：创始人曹旭东毕业于清华大学物理系，曾任职微软亚洲研究院和商汤科技；研发总监任少卿是Faster R-CNN和ResNet的核心作者，相关论文获CVPR最佳论文奖，团队在ImageNet 2017物体识别项目再次夺冠。这种技术原创力使得Momenta的底座能力可以从自动驾驶无缝延展到具身智能、工业机器人等更广阔的物理AI领域。正如曹旭东所言，物理AI的爬坡期可能需要十年、二十年，但超越人类、实现商业大爆发可能就在这几年内。当安迪·鲁宾不做手机硬件却统治了智能手机时代，Momenta正在凭借数据飞轮拿走智能体产业最硬核、最长线、也最具确定性的溢价。