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      從世界模型到沖擊IPO,Momenta走到臨界點

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      Momenta R7能否撐起曹旭東的“野心”?

      作者 | 劉亮

      編輯 | 趣解商業TMT

      “Momenta R7強化學習世界模型,相比特斯拉的FSD毫不遜色!”

      3月16日,在上汽大眾舉辦的發布會現場,Momenta創始人兼CEO曹旭東的這句表態,在輔助駕駛行業引發關注;當天,他正式宣布,Momenta R7強化學習世界模型即將推出,并將全球首發搭載于上汽大眾全新旗艦SUV ID. ERA 9X


      圖源:微博截圖

      與此同時,另一則消息也在市場悄然蔓延:有媒體報道,Momenta已秘密向港交所提交IPO申請。

      當技術亮劍與資本布局同步推進,Momenta正在下一盤更大的棋。一方面通過R7強化學習世界模型,強化其在下一代智駕架構中的話語權;另一方面則試圖借助資本市場,為后續研發與規模化落地儲備資源。在輔助駕駛進入量產競速的關鍵階段,這家公司正在爭奪的不只是技術領先,更是下一階段行業格局中的位置。

      01.押注世界模型

      從披露的信息來看,Momenta此次推出的R7強化學習世界模型,核心在于將“世界模型”與“強化學習”進一步引入輔助駕駛體系之中。

      前者強調對真實世界的動態建模能力,通過學習環境中各類參與者的行為規律,構建可預測的“虛擬世界”;后者則通過不斷試錯與反饋優化決策策略,使系統在復雜、多變的場景中能夠做出更優選擇。二者結合,本質上是希望讓自動駕駛系統從看見并反,走向理解并預判,從而提升在長尾場景中的泛化能力與穩定性

      這一方向,也被視為行業邁向更高階智能駕駛的重要路徑之一。

      過去一年,行業內幾乎所有頭部玩家都在向“統一模型”與“數據驅動”的路徑靠攏。特斯拉持續強化其端到端FSD體系,通過海量真實數據推動模型迭代;理想、小鵬、元戎啟行則加速推進VLA(視覺-語言-動作)模型,試圖在感知、決策與控制之間建立統一表達;英偉達也通過其基礎模型與工具鏈,推動“物理AI”的整體框架。

      在這樣的行業背景下,Momenta提出“毫不遜色”,既是一種對自身技術能力的背書,也是一種主動參與新一輪技術話語權競爭的姿態。值得一提的是,就在上汽大眾的ID.ERA技術發布會上,當媒體問及VLA模型與世界模型的路徑差異時,曹旭東給出了一個值得玩味的回答:“VLA對自動駕駛是錦上添花,很難雪中送炭。”

      在他看來,VLA的訓練起源于LLM,其底座模型的參數量一般在100B左右,后續會先完成視覺和語言的對齊,再用行動去和視覺-語言組合對齊。這也就意味著,在VLA的整個訓練過程中,語義的優先級遠高于駕駛本身,大量的模型參數并未真正服務于駕駛核心任務,陷入了“好鋼沒用在刀刃上”的困境。


      圖源:視頻截圖

      在VLA成為熱門技術概念的當下,Momenta選擇以“世界模型+強化學習”作為下一代架構的核心支點,意在避開技術同質化競爭,尋找新的差異化制高點。但一個不容回避的問題是:世界模型的技術門檻極高,其對算力、數據、算法架構的要求都遠超現有體系

      因此,拋開VLA模型與世界模型孰優孰劣暫時未有定論,畢竟技術敘事的成立,最終仍需回到產品層面的驗證。強化學習與世界模型在仿真環境中已經展現出較強潛力,但在真實道路場景中,其效果仍然受到多重因素制約。

      一方面,現實世界的復雜性遠超仿真環境,極端情況與長尾場景層出不窮,模型是否具備足夠的安全冗余與兜底能力,仍有待檢驗;另一方面,強化學習決策過程的“黑箱”特性,也使得系統的可解釋性成為監管與用戶關注的重點。當行業從能用走向“敢用”“好用”時,單純依賴模型能力提升,已經難以完全滿足市場對安全與可靠性的要求。

      與此同時,模型復雜度的提升,也對公司的數據能力、算力基礎以及工程化落地能力提出了更高要求。如何將模型能力高效遷移到量產平臺,如何在不同車型與算力條件下實現穩定部署,這些問題都將直接影響技術優勢能否真正轉化為商業價值。

      02.野心初現

      在R7強化學習世界模型之外,Momenta在芯片領域的推進同樣值得關注;其正通過合作的芯片公司新芯航途,加速補齊關鍵能力。

      從 2023 年底成立,到首款芯片流片成功并獲得車企定點,新芯航途用不到兩年時間完成了從 0 到 1 的突破,這一節奏在車規級芯片領域并不多見,也意味著其戰略邊界正在向更底層延伸。

      新芯航途成立之初,便吸納了來自OPPO哲庫的一批核心成員,包括具備SoC架構設計、系統優化經驗的技術骨干。這支曾參與手機芯片研發的團隊,使新芯航途在做車規芯片時具備了較高的起點,在異構計算、低功耗設計以及軟硬協同方面迅速形成能力。同時,新芯航途在短時間內完成多輪融資,引入上汽、奇瑞、蔚來資本等產業資本,不僅為研發提供了資金支持,也為后續量產上車奠定了客戶基礎。


      圖源:天眼查截圖

      從產品層面來看,首款芯片BMC X7的定位相當清晰,并非驗證性質,而是直接面向城區NOA量產需求。其算力水平對標英偉達Orin X,采用單核大算力架構,并針對端到端大模型定制了專屬NPU單元。

      更關鍵的變化在于,芯片的合作正在重塑 Momenta 的整體競爭方式。當新芯航途芯片與 R6、R7 強化學習模型形成一體化方案后,其在系統層面的協同能力將顯著增強;從算力調度、模型適配到功耗優化,均可在統一體系內完成,這不僅有助于提升系統效率,也直接關系到成本結構的優化。

      按照規劃,Momenta 希望將整套高階輔助駕駛方案的成本壓縮,相比當前主流方案更低。在輔助駕駛加速下沉的背景下,這一目標一旦實現,將對行業價格體系產生直接沖擊。

      從更宏觀的視角來看,Momenta與新芯航途合作的動作,反映的是自動駕駛行業競爭維度的變化。當行業從“算法能力競爭”演進到“系統能力競爭”,芯片、模型與數據之間的耦合關系愈發緊密。特斯拉通過自研芯片強化其FSD體系,華為、地平線則通過軟硬一體構建生態壁壘,蔚小理等新勢力也在加速芯片上車,這些本質上都是在爭奪對整套系統的控制權。在這一過程中,掌握芯片不僅意味著性能優化空間,更意味著對數據飛輪與成本結構的主動掌控。


      圖源:微博

      當然,這條路徑同樣伴隨著更高的投入與更復雜的組織挑戰。車規級芯片研發周期長、驗證門檻高,一旦產品節奏或量產進展出現波動,其影響也會被迅速放大。對于Momenta而言,從算法公司走向“軟硬一體”方案提供者,不只是能力邊界的擴展,更是一場關于資源投入、節奏把控與戰略定力的長期考驗。

      03.商業化考驗到來

      如果說世界模型和合作芯片動作的推進,是Momenta在技術層面的主動亮劍,那么圍繞其IPO的市場傳聞,則更像是另一條同樣關鍵的暗線。

      據媒體報道,Momenta已秘密向港交所遞交上市申請,計劃募集至少10億美元資金,并已與中金公司、德意志銀行等機構展開合作,后續或引入更多承銷方;不過,Momenta方面對此回應稱“暫無消息”

      事實上,早在2025年底,就有Momenta“放棄赴美轉向港股上市”的傳聞出現,而如今再度被傳出IPO消息,有行業人士認為其背后的緊迫性與現實意義已明顯增強。


      圖源:微博截圖

      但與多數初創企業不同,Momenta的資本結構本身就具有鮮明的產業屬性。其投資方陣容幾乎覆蓋全球汽車工業核心力量,包括梅賽德斯-奔馳、上汽集團、通用汽車、豐田汽車、博世等主流車企與Tier1,同時也吸引了騰訊、順為資本、淡馬錫以及馬云創立的云鋒基金等科技與頂級投資機構入局。自2016年成立以來,Momenta已完成7輪融資,累計融資超過12億美元,最新估值超過50億美元。

      更關鍵的是,這些投資方并非單純的財務投資者,而是與其深度綁定的產業伙伴。例如,奔馳持續加碼投資并推動多款車型量產落地;上汽不僅是重要股東,還在出行與Robotaxi層面展開合作;豐田、通用、博世等則通過投資直接推動其技術在全球車型中的應用。截至目前,Momenta的合作伙伴已覆蓋全球主流車企,累計定點車型超170款、已交付車型近70款、車型搭載量突破70萬臺。


      圖源:微博截圖

      這種“資方即訂單”的結構,使Momenta在商業落地層面具備一定先發優勢,也構建了其區別于其他玩家的獨特路徑。

      但與此同時,這種路徑也意味著更高的兌現壓力。隨著合作車型不斷增加,系統適配與維護成本同步上升,而車企持續壓價、智駕方案價格快速下探的背景下,利潤空間正在被不斷壓縮。換句話說,Momenta已經完成了“進入牌桌”的階段,但能否在規模擴張中建立健康的盈利結構,仍需要市場驗證

      從路徑選擇來看,港股上市正逐步成為自動駕駛企業的現實落點。“18C規則”為未盈利科技企業打開通道,而南下資金對AI與智能駕駛賽道的持續關注,也在一定程度上改善了市場環境。

      更深層的變化在于,資本市場的評估邏輯正在發生轉變。過去,投資人更愿意為技術想象力買單,而如今則更加關注“確定性”:是否具備穩定訂單、是否能夠持續量產、是否存在清晰的盈利路徑。IPO不再只是融資行為,而是一場對商業模式的集中檢驗。

      從某種意義上看,IPO傳聞的出現,或許不僅是融資需求的體現,更是Momenta進入新階段的一種信號:它正在從技術驅動型公司,邁向規模與效率驅動型公司。在這一轉變過程中,資本市場既是助推器,也是一面鏡子,既能放大增長潛力,也放大結構性問題。

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