文 | 趣解商业,作者 | 刘亮
"Momenta R7 强化学习世界模型,相比特斯拉的 FSD 毫不逊色!"
3 月 16 日,在上汽大众举办的发布会现场,Momenta 创始人兼 CEO 曹旭东的这句表态,在辅助驾驶行业引发关注;当天,他正式宣布,Momenta R7 强化学习世界模型即将推出,并将全球首发搭载于上汽大众全新旗舰 SUV ID. ERA 9X。

图源:微博截图
与此同时,另一则消息也在市场悄然蔓延:有媒体报道,Momenta 已秘密向港交所提交 IPO 申请。
当技术亮剑与资本布局同步推进,Momenta 正在下一盘更大的棋。一方面通过 R7 强化学习世界模型,强化其在下一代智驾架构中的话语权;另一方面则试图借助资本市场,为后续研发与规模化落地储备资源。在辅助驾驶进入量产竞速的关键阶段,这家公司正在争夺的不只是技术领先,更是下一阶段行业格局中的位置。
01. 押注世界模型
从披露的信息来看,Momenta 此次推出的 R7 强化学习世界模型,核心在于将 " 世界模型 " 与 " 强化学习 " 进一步引入辅助驾驶体系之中。
前者强调对真实世界的动态建模能力,通过学习环境中各类参与者的行为规律,构建可预测的 " 虚拟世界 ";后者则通过不断试错与反馈优化决策策略,使系统在复杂、多变的场景中能够做出更优选择。二者结合,本质上是希望让自动驾驶系统从看见并反应,走向理解并预判,从而提升在长尾场景中的泛化能力与稳定性。
这一方向,也被视为行业迈向更高阶智能驾驶的重要路径之一。
过去一年,行业内几乎所有头部玩家都在向 " 统一模型 " 与 " 数据驱动 " 的路径靠拢。特斯拉持续强化其端到端 FSD 体系,通过海量真实数据推动模型迭代;理想、小鹏、元戎启行则加速推进 VLA(视觉 - 语言 - 动作)模型,试图在感知、决策与控制之间建立统一表达;英伟达也通过其基础模型与工具链,推动 " 物理 AI" 的整体框架。
在这样的行业背景下,Momenta 提出 " 毫不逊色 ",既是一种对自身技术能力的背书,也是一种主动参与新一轮技术话语权竞争的姿态。值得一提的是,就在上汽大众的 ID.ERA 技术发布会上,当媒体问及 VLA 模型与世界模型的路径差异时,曹旭东给出了一个值得玩味的回答:"VLA 对自动驾驶是锦上添花,很难雪中送炭。"
在他看来,VLA 的训练起源于 LLM,其底座模型的参数量一般在 100B 左右,后续会先完成视觉和语言的对齐,再用行动去和视觉 - 语言组合对齐。这也就意味着,在 VLA 的整个训练过程中,语义的优先级远高于驾驶本身,大量的模型参数并未真正服务于驾驶核心任务,陷入了 " 好钢没用在刀刃上 " 的困境。

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在 VLA 成为热门技术概念的当下,Momenta 选择以 " 世界模型 + 强化学习 " 作为下一代架构的核心支点,意在避开技术同质化竞争,寻找新的差异化制高点。但一个不容回避的问题是:世界模型的技术门槛极高,其对算力、数据、算法架构的要求都远超现有体系。
因此,抛开 VLA 模型与世界模型孰优孰劣暂时未有定论,毕竟技术叙事的成立,最终仍需回到产品层面的验证。强化学习与世界模型在仿真环境中已经展现出较强潜力,但在真实道路场景中,其效果仍然受到多重因素制约。
一方面,现实世界的复杂性远超仿真环境,极端情况与长尾场景层出不穷,模型是否具备足够的安全冗余与兜底能力,仍有待检验;另一方面,强化学习决策过程的 " 黑箱 " 特性,也使得系统的可解释性成为监管与用户关注的重点。当行业从能用走向 " 敢用 "" 好用 " 时,单纯依赖模型能力提升,已经难以完全满足市场对安全与可靠性的要求。
与此同时,模型复杂度的提升,也对公司的数据能力、算力基础以及工程化落地能力提出了更高要求。如何将模型能力高效迁移到量产平台,如何在不同车型与算力条件下实现稳定部署,这些问题都将直接影响技术优势能否真正转化为商业价值。
02." 软硬一体 " 野心初现
在 R7 强化学习世界模型之外,Momenta 在芯片领域的推进同样值得关注;其正通过旗下芯片子公司新芯航途,加速补齐 " 软硬一体 " 的关键能力。
从 2023 年底成立,到首款芯片流片成功并获得车企定点,Momenta 用不到两年时间完成了从 0 到 1 的突破,这一节奏在车规级芯片领域并不多见,也意味着其战略边界正在向更底层延伸。
新芯航途成立之初,便吸纳了来自 OPPO 哲库的一批核心成员,包括具备 SoC 架构设计、系统优化经验的技术骨干。这支曾参与手机芯片研发的团队,使 Momenta 在切入车规芯片时具备了较高的起点,在异构计算、低功耗设计以及软硬协同方面迅速形成能力。同时,新芯航途在短时间内完成多轮融资,引入上汽、奇瑞、蔚来资本等产业资本,不仅为研发提供了资金支持,也为后续量产上车奠定了客户基础。

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从产品层面来看,首款芯片 BMC X7 的定位相当清晰,并非验证性质,而是直接面向城区 NOA 量产需求。其 272TOPS 的算力水平对标英伟达 Orin X,采用单核大算力架构,并针对端到端大模型定制了专属 NPU 单元。
更关键的变化在于,芯片的加入正在重塑 Momenta 的整体竞争方式。当自研芯片与 R6、R7 强化学习模型形成一体化方案后,其在系统层面的协同能力将显著增强;从算力调度、模型适配到功耗优化,均可在统一体系内完成,这不仅有助于提升系统效率,也直接关系到成本结构的优化。
按照规划,Momenta 希望将整套高阶辅助驾驶方案的成本压缩至 5000 元级别,相比当前主流方案下降约 40%。在辅助驾驶加速下沉的背景下,这一目标一旦实现,将对行业价格体系产生直接冲击。
从更宏观的视角来看,Momenta 的造芯动作,反映的是自动驾驶行业竞争维度的变化。当行业从 " 算法能力竞争 " 演进到 " 系统能力竞争 ",芯片、模型与数据之间的耦合关系愈发紧密。特斯拉通过自研芯片强化其 FSD 体系,华为、地平线则通过软硬一体构建生态壁垒,蔚小理等新势力也在加速芯片上车,这些本质上都是在争夺对整套系统的控制权。在这一过程中,掌握芯片不仅意味着性能优化空间,更意味着对数据飞轮与成本结构的主动掌控。
当然,这条路径同样伴随着更高的投入与更复杂的组织挑战。车规级芯片研发周期长、验证门槛高,一旦产品节奏或量产进展出现波动,其影响也会被迅速放大。对于 Momenta 而言,从算法公司走向 " 软硬一体 " 方案提供者,不只是能力边界的扩展,更是一场关于资源投入、节奏把控与战略定力的长期考验。
03. 商业化考验到来
如果说世界模型和芯片动作的推进,是 Momenta 在技术层面的主动亮剑,那么围绕其 IPO 的市场传闻,则更像是另一条同样关键的暗线。
据媒体报道,Momenta 已秘密向港交所递交上市申请,计划募集至少 10 亿美元资金,并已与中金公司、德意志银行等机构展开合作,后续或引入更多承销方;不过,Momenta 方面对此回应称 " 暂无消息 "。
事实上,早在 2025 年底,就有 Momenta" 放弃赴美转向港股上市 " 的传闻出现,而如今再度被传出 IPO 消息,有行业人士认为其背后的紧迫性与现实意义已明显增强。

但与多数初创企业不同,Momenta 的资本结构本身就具有鲜明的产业属性。其投资方阵容几乎覆盖全球汽车工业核心力量,包括梅赛德斯 - 奔驰、上汽集团、通用汽车、丰田汽车、博世等主流车企与 Tier1,同时也吸引了腾讯、顺为资本、淡马锡以及马云创立的云锋基金等科技与顶级投资机构入局。自 2016 年成立以来,Momenta 已完成 7 轮融资,累计融资超过 12 亿美元,最新估值超过 50 亿美元。
更关键的是,这些投资方并非单纯的财务投资者,而是与其深度绑定的产业伙伴。例如,奔驰持续加码投资并推动多款车型量产落地;上汽不仅是重要股东,还在出行与 Robotaxi 层面展开合作;丰田、通用、博世等则通过投资直接推动其技术在全球车型中的应用。截至目前,Momenta 的合作伙伴已覆盖全球主流车企,累计定点车型超 170 款、已交付车型近 70 款、车型搭载量突破 70 万台。

这种 " 资方即订单 " 的结构,使 Momenta 在商业落地层面具备一定先发优势,也构建了其区别于其他玩家的独特路径。
但与此同时,这种路径也意味着更高的兑现压力。随着合作车型不断增加,系统适配与维护成本同步上升,而车企持续压价、智驾方案价格快速下探的背景下,利润空间正在被不断压缩。换句话说,Momenta 已经完成了 " 进入牌桌 " 的阶段,但能否在规模扩张中建立健康的盈利结构,仍需要市场验证。
从路径选择来看,港股上市正逐步成为自动驾驶企业的现实落点。"18C 规则 " 为未盈利科技企业打开通道,而南下资金对 AI 与智能驾驶赛道的持续关注,也在一定程度上改善了市场环境。
更深层的变化在于,资本市场的评估逻辑正在发生转变。过去,投资人更愿意为技术想象力买单,而如今则更加关注 " 确定性 ":是否具备稳定订单、是否能够持续量产、是否存在清晰的盈利路径。IPO 不再只是融资行为,而是一场对商业模式的集中检验。
从某种意义上看,IPO 传闻的出现,或许不仅是融资需求的体现,更是 Momenta 进入新阶段的一种信号:它正在从技术驱动型公司,迈向规模与效率驱动型公司。在这一转变过程中,资本市场既是助推器,也是一面镜子,既能放大增长潜力,也放大结构性问题。


