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      北京車展高管群訪|曹旭東解讀 Momenta 全球化與智駕布局

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      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。現(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(shù)差異化、物理 AI 行業(yè)定位、L4 業(yè)務(wù)及 Robotaxi 規(guī)劃、智能駕駛行業(yè)格局演進等重磅議題,結(jié)合 Momenta 十年技術(shù)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(dāng)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(shù)正加速出海、走向全球,發(fā)展步伐十分迅猛。技術(shù)落地歐洲及海外其他市場,能夠為當(dāng)?shù)赜脩魩砀I(lǐng)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(dāng)?shù)叵M者享受到中國前沿科技帶來的優(yōu)質(zhì)體驗,也能依托中國技術(shù)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(qū)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(dāng)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(yīng)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(wù)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(zhǔn)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(zhì)富礦,再到打磨成核心技術(shù)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(zhì)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(xùn)練階段:預(yù)訓(xùn)練階段和后訓(xùn)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(yù)訓(xùn)練,搭建基礎(chǔ)認知能力。

      預(yù)訓(xùn)練能讓模型掌握基礎(chǔ)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(zhì)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(gòu)建基礎(chǔ)世界認知,無法形成良好行為邏輯。因此還需要通過后訓(xùn)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(xí)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(shù)路線,小鵬升級 VA 架構(gòu)、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(gòu)能力。架構(gòu)設(shè)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(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)持續(xù)沉淀與能力聚合。架構(gòu)之上是完整體系,涵蓋數(shù)據(jù)迭代、模型訓(xùn)練、技術(shù)迭代、安全驗證全鏈路;而體系之上,更是企業(yè)組織架構(gòu)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(shè)。單點算法創(chuàng)新固然重要,但國內(nèi)行業(yè)人才與技術(shù)知識流動速度快,單純算法很難構(gòu)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(guān)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(biāo)榜自身為物理 AI 公司。您如何定義 Momenta 在全球物理 AI 領(lǐng)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(chǔ)。



      數(shù)字 AI 近年實現(xiàn)跨越式發(fā)展,經(jīng)驗與技術(shù)正加速向物理世界滲透落地,當(dāng)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(yīng)用,一旦能力接近人類水平,短時間內(nèi)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(shù)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(guān)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)模化商業(yè)化又反哺海量數(shù)據(jù)積累,進一步驅(qū)動模型能力迭代升級,形成正向飛輪效應(yīng),短期內(nèi)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)模化數(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)模化 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(wù)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(wù)整體進展、年度規(guī)劃及關(guān)鍵發(fā)展節(jié)點。當(dāng)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(wù)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(wù)。

      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(yīng)用,這一模式已在 Robotaxi、Robovan 及乘用車領(lǐng)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(yīng)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(dāng)前智能駕駛行業(yè)競爭格局?今年是否仍將維持華為、Momenta 領(lǐng)跑,其余企業(yè)跟隨的格局?同時您如何預(yù)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(yīng)與先發(fā)優(yōu)勢,甚至遠超芯片行業(yè)。回顧產(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(yīng)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(nèi)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(shù)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(zhǔn)入周期、極強的規(guī)模效應(yīng)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(nèi)智能駕駛頭部供應(yīng)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(yīng)將持續(xù)加劇。

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

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