Momenta 上市首日，开盘涨超 6%，总市值突破 700 亿港元。市场所关注的是物理 AI 能力能否在真实道路和真实商业场景中形成可验证的价值。

7 月 8 日，被市场称为 " 物理 AI 第一股 " 的 Momenta 正式登陆港交所，股份代码6880.HK，股票简称"MOMENTA-W"。

Momenta 被市场称为 " 物理 AI 第一股 "

上市首日，Momenta 开盘涨超 6%，总市值突破 700 亿港元。根据 Momenta 此前公布的配售结果，公司本次上市定价为 295.6 港元 / 股；若 " 绿鞋 " 即超额配股权全额行使，全球发售股份数约为 2293 万股，募集资金总额约 68 亿港元。截止 8 日午间收盘涨幅回落至 3.45%，报收 305.8 港元 / 股。

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资本热捧 " 物理 AI 第一股 "

从认购情况看，资本市场对这家自动驾驶企业的关注度并不低。公开发售部分获得约 414 倍超额认购；国际发售部分获得超过 1000 亿港元的机构订单，覆盖来自 15 个国家和地区的主权基金与长线基金，剔除 " 绿鞋 " 前和基石投资者后的总计认购超额约 44 倍。

同时，Momenta 本次 IPO 引入 14 家基石投资者，基石认购总额约 30 亿港元，名单中既包括 GIC、富达国际、贝莱德、阿布扎比投资局、淡马锡等国际长线资金，也包括奔驰、比亚迪（002594.SZ）等产业方。这意味着，市场对 Momenta 的关注并不只停留在短期概念交易，更有一部分来自对其量产落地、客户资源和全球化能力的长期押注。

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从量产落地到盈利考验  

相比 " 物理 AI 第一股 " 的标签，Momenta 真正需要回答的问题并不只是概念是否足够新，而是商业化是否能够持续跑通、安全边界是否能够经受验证，以及第三方智驾供应商在车企加速自研、科技巨头持续下探的格局中，能否保持独立价值。

收入及毛利率的改善是其受到市场青睐的重要原因之一

从招股书看，Momenta 的基本面呈现出典型的高成长与高投入并存特征。2023 年至 2025 年，公司收入由 7.43 亿元增至 24.13 亿元，三年复合增速超过 80%；同期毛利率由 17.5% 提升至 71.6%，改善幅度明显。背后一个重要变化，是收入结构正在从早期项目制技术开发服务，逐步转向量产后的授权许可收入。2025 年，Momenta 授权许可收入达到 9.68 亿元，占总收入比重提升至 40.1%，这意味着其城市 NOA 等量产方案开始进入更具规模效应的变现阶段。 

运营数据也支撑了这一变化。根据招股书，截至 2025 年底，Momenta 智能驾驶解决方案在量产车上的安装量超过 68 万辆；而在上市前夕，公司进一步宣布，其量产业务搭载规模已突破 100 万台，已成功交付超过 100 款量产车型，累计定点车型数超过 210 款。更值得注意的是，Momenta 首个 10 万台量产耗时 24 个月，而如今最快不到 40 天即可完成 10 万台交付。对于一家第三方智能驾驶软件供应商而言，这说明其商业化已经从单点项目验证，进入更强调规模交付、平台复用和数据回流效率的新阶段。 

但另一面也必须看到，Momenta 仍未走出亏损周期。2023 年至 2025 年，公司归母净亏损分别为 25.70 亿元、32.06 亿元和 34.58 亿元，三年累计亏损超过 92 亿元。虽然其中较大部分来自优先股及其他金融负债公允价值变动、股份支付等非现金项目，剔除相关因素后的经调整亏损已由 2023 年的 10.93 亿元收窄至 2025 年的 3.03 亿元，但研发、交付、测试、合规和海外拓展仍将持续消耗资金。换言之，Momenta 已经证明了收入增长、毛利率改善和量产落地能力，但距离稳定盈利仍有一段路要走。 

目前手中的现金流还很宽裕

这也是本次上市值得关注的核心：资本市场买的是自动驾驶产业下一阶段的确定性，但自动驾驶本身仍处在不确定性较高的阶段。Momenta 招股书中提到的 " 一飞轮、两条腿 " 战略：即通过量产车解决方案获取真实道路数据，再反哺 Robotaxi 及更高阶自动驾驶能力，逻辑上具备想象空间。但在现实层面，L3、L4 的落地节奏仍受到法规、安全、成本、社会接受度以及运营效率等多重因素影响，任何一环放慢，都可能改变商业闭环的时间表。

这也解释了 Momenta 为何要在上市节点强化 " 物理 AI" 定位。官方口径中，Momenta 将自身定义为以世界模型为基座的物理 AI 公司，并提到今年 4 月 R7 世界模型量产首发，未来将支撑乘用车、无人物流车、无人驾驶卡车、Robotaxi 等场景，并进一步扩展至机器人领域。

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从会开车到理解物理世界

相比传统意义上的自动驾驶软件供应商，Momenta 试图把能力边界从 " 开车 " 延伸到更广泛的物理世界交互。 

在此背景下，Momenta 全球解决方案首席架构师饶庆近期在交流会上的表达，反而比单纯的上市数据更能呈现公司对下一阶段竞争的判断。他并没有将自动驾驶简单包装成 " 模型越大越好 " 的竞赛，而是反复强调对真实物理世界的理解、长时序数据、高质量数据筛选和工程化交付能力。

例如在 R7 路测场景展示中，车辆面对前车苹果散落，能够预测苹果轨迹并规划避让路线；在窄路遇到自行车时，能够寻找合适豁口完成绕行；在白色车辆遮挡场景中，系统通过相机捕捉到黄色 T 恤信息，判断左侧绕行可能涉及逆行，从而选择向右绕行。

类似案例之所以重要，并不只在于展示车辆 " 会开车 "，而在于说明高阶智驾的竞争正从感知识别，走向对复杂环境、交通规则和行为意图的综合判断。 

对于当下热门的 VLA 路线，饶庆也给出了相对克制的判断。他认为，VLA 更偏机器人学技术路径，通过将视频转化为语言再设计动作；而自动驾驶的核心是与周围环境实时交互，并不一定需要加入语言链路。这一判断体现出 Momenta 对自动驾驶技术路线的坚持：相比把智驾系统做成会 " 描述世界 " 的模型，更关键的是让系统持续理解世界、预测世界并安全地作用于世界。 

Momenta 全球解决方案首席架构师饶庆

这也是其 " 物理 AI" 叙事的落点。Momenta 未来将从智能驾驶公司向物理 AI 技术公司转变，为下一代物理世界基座模型打基础。具身智能则更像是物理 AI 的一个应用分支，而自动驾驶本身是物理 AI 最典型、也是最严苛的落地场景之一。车辆每天都在真实道路中面对行人、非机动车、遮挡、施工、极端天气和规则博弈，这些长尾场景构成了模型能力进化的现实土壤。 

在数据层面，Momenta 的思路也并不是盲目堆量。公司训练会采用 30 秒数据包的长时序数据，以便模型获取事件发生前后的上下文信息；同时，数据并非越多越好，而是要通过 trigger 或筛选机制挖掘 " 黄金数据 "，选择对模型训练贡献最大的片段。对于拥有百万级量产车数据基础的公司而言，这决定了数据飞轮能否真正转动起来。海量数据只是基础，如何筛选、标注、训练和快速部署，才是工程能力的分水岭。 

对于车企自研与供应商合作的关系，饶庆的判断也较为现实。他认为，战略决心足够、内部流程体系和人才储备成熟、有顶层投入的车企适合坚持自研；但与供应商合作，能够帮助车企快速吸收好的技术理念和工程经验，提高产品竞争力。这实际上点出了第三方智驾公司的生存逻辑：在车企自研趋势不可逆的情况下，供应商不能只卖 " 外包方案 "，而必须提供足够强的技术迭代能力、交付效率和跨平台经验，成为车企补齐短板、加速量产的外部放大器。 

上市之后，Momenta 面临的考验会更加具体。一方面，全球化确实正在成为其新的增长变量。根据官方表述，Momenta 量产方案已在亚洲、欧洲、大洋洲、拉美和北非的 10 多个国家和地区实现落地；Robotaxi 业务则已与 Uber、Grab、Lumo、享道出行以及梅赛德斯 - 奔驰等出行平台和车企建立合作，并已落地亚洲、欧洲和中东地区。另一方面，海外市场的本地化适配、数据合规、责任划分和运营成本并不低，Robotaxi 商业化更不是简单复制中国经验。 

饶庆提到，L3 和 L4 是渐进式发展，L3 车辆未来可能通过数据回流不断提升，最终走向 L4，但落地时间仍取决于社会接受程度和产品性能。对 Momenta 而言，L2 量产业务带来的规模数据，能否真正反哺更高阶自动驾驶能力；Robotaxi 业务能否从示范运营走向更大范围商业闭环；海外业务能否在合规和成本约束下跑出效率，都将决定其 " 物理 AI" 故事能否从资本市场概念变成长期业绩支撑。 

Momenta 登陆港交所，是自动驾驶产业融资窗口的一次重要节点，也让 " 物理 AI" 第一次以更清晰的资本市场身份站到台前。对于 Momenta 而言，上市带来的资金弹药将支持其继续投入 L4、物理 AI 模型和海外商业化，但资本市场最终要看的，仍是亏损能否持续收窄，百万级量产规模能否转化为更强的数据和收入飞轮，以及所谓物理 AI 能力能否在真实道路和真实商业场景中形成可验证的价值。