文｜唐辰同学 唐辰

做智驾的 Momenta 成了 " 物理 AI 第一股 "。

7 月 8 日，Momenta 在港交所正式挂牌，开盘价 301 港元，市值迅速逼近 720 亿港元。

有意思的是，这家深耕智驾十年的第三方算法公司，在登陆港股时撕掉了 " 自动驾驶 " 的旧标签，用 " 物理 AI 第一股 " 重新定义了自己在资本市场的身份。

Momenta 招股书显示，其收入大致来自两部分：技术开发服务和软件授权许可。

前者对应车企定制化智驾方案开发，后者对应车型量产后的智驾系统使用费。2023 年至 2025 年，Momenta 的营业收入从 7.43 亿元增长至 24.13 亿元，其中许可收入三年翻了 42 倍。

也就是说，这家支柱业务还是智能驾驶解决方案，并且收入高度依赖车企客户的公司，正试图通过上市来刷新外界认知，自证其拿到了物理 AI 的门票。

从 " 卖方案 " 到 " 炼矿石 "，Momenta 必须转身

Momenta 转身讲物理 AI 的故事，并不难理解。

过去几年，城市 NOA 高阶智驾还是新能源车企的招牌卖点。但到了 2026 年，智驾已经下放为行业标配，从 " 加分项 " 变成 " 基础项 "。当所有车企都在拼价格、拼量产交付时，仅仅讲 " 智驾 " 已经很难撑起更高的估值。

更现实的是，第三方智驾供应商的生存空间在持续被挤压。华为、比亚迪、理想等头部车企都转向全栈自研，" 越高端越自研 " 成了共识。Momenta 虽然拿下了全球前十车企中的九家，在第三方城市 NOA 市场占据较高市场份额，但 " 稀缺性 " 价值正在被稀释。

如果不向外寻找新的破局点，Momenta 可能会像小马智行、文远知行等友商，上市即巅峰，接下来就是看不到头的股价低迷。

而物理 AI 被视为 "AI 的下半场 "，是未来数年最具想象空间的赛道之一。

目前，物理 AI 赛道主要有四类玩家：英伟达为首的全栈算力生态企业，它们手握仿真工具链和算力底座，但缺少实体场景闭环；特斯拉、宇树等人形机器人企业依托自有硬件做闭环训练，但技术对外复用性差；阿里、字节、腾讯、谷歌等互联网大厂，依靠通用多模态大模型发力世界模型，但普遍困于缺少真实物理交互数据，长期停留在实验室阶段；

剩下一类如五一视界、群核科技，则是从垂直实体行业出发、依托落地业务反向训练物理模型的产业算法公司。Momenta 是这个阵营里比较特殊的玩家，其以百万级量产乘用车作为天然数据载体，切入这个赛道的一个分支。

英伟达黄仁勋在 2026 年 CES 大会上，将物理 AI 定义为 AI 行业下一波核心增长浪潮。这个判断，给贴上 " 物理 AI" 标签的 Momenta 的股价加了一把火。同时，它也在对外讲一个新的叙事，其不只是卖智驾方案，而是在构建理解物理世界的底层模型。

36 氪介绍，在 Momenta 创始人曹旭东的规划中，到了 2027、2028 年，他们将进入机器人领域——一个创业公司、机器人公司、汽车公司、大模型公司全都想进入的市场。

在这个模式下，Momenta 十年积累的车载路测数据，以及跑通的商业模式，成为它搅局物理 AI 的筹码。

曹旭东曾把数据比作 " 含矿量很低的铁矿石 "，90 万台量产车每天产生海量数据，但绝大多数是重复的 " 贫矿 "。真正有价值的是从海量真实场景中筛选样本、提炼物理规律、迭代模型能力的 " 数据炼矿 " 体系，比如 " 高速上三只小狗排队横穿马路 " 这种极端场景，才是高价值的 " 富矿 "。

从贫矿到富矿，再到炼成钢铁、做成发动机，最后装上车，这套 " 炼矿 " 逻辑，就是 Momenta 口中的物理 AI，也让它有资格成为新赛道的重要变量。

Momenta 配得搅局物理 AI 么？

要观察 Momenta 的 " 物理 AI" 是 PPT，还是实打实的进化，一个鲜活切口，就是它今年 4 月发布的 R7 世界模型。

Momenta 发布 R7 世界模型，图片来源：Momenta 微信公众号

根据官方介绍，R7 是一套严密的三层世界模型，让 AI 真正学会了像人类一样理解、归纳、推理、下结论：

第一层是 " 懂物理 "（预训练）。把海量真实驾驶数据里的物理规律、因果关系压缩进基座模型。通俗点说，就是让 AI 先学懂牛顿定律，知道球踢出去会飞、车急刹车会前倾。

第二层是 " 练兵场 "（仿真）。模型光懂物理不行，还得在安全的环境里练手。R7 利用真实数据生成极度拟真的虚拟环境，现实中十万公里才碰一次的极端路况，在虚拟世界里几个小时就能经历一遍，效率比传统实车路测提升了上万倍。

第三层是 " 找最优解 "（强化学习）。在这个高度真实的虚拟训练场里，AI 通过奖惩机制反复试错，从单纯的 " 模仿 " 走向 " 想象与探索 "，自主习得在复杂博弈中做出最优决策的能力。

传统自动驾驶算法，本质是基于海量场景的模仿学习，只能适配训练过的常规路况，面对未知极端场景，极易出现决策失误。

R7 是将世界模型作为端到端系统的核心基座，而非辅助工具。面对前车掉落物品、突发障碍物等非常规场景，模型可自主预判物体轨迹、规避风险，展现出传统数字 AI、旧式智驾算法不具备的物理世界认知能力。

此外，还有一个关键变量是，Momenta 跑通了 " 技术 - 数据 - 现金流 " 的循环。其招股书里有两个数字很性感：

一个是 71.6% 的毛利率。相比之下，同年地平线的毛利率为 64.5%，黑芝麻智能的毛利率为 41.0%，且波动较大；文远知行的毛利率为 30.2%，小马智行更低，仅为 15.7%。

这得益于其收入结构的调整，2023 年，其技术服务开发收入占比超过 90%，但到了 2025 年，软件授权许可收入占比已经达到了 40.1%。

甲子光年评价，这几乎是一种 " 躺着收钱 " 的业务模式，不仅边际成本趋近于零，而且能够大幅拉高 Momenta 的毛利率。

另一个是超 100 亿元的现金储备。其三年营收翻了 3 倍，年均复合增长率超 80%，经调整净亏损大幅收窄。在普遍还在靠融资续命的自动驾驶圈，Momenta 已经是最接近盈亏平衡的选手。

这种造血能力，也增强了 Momenta 在物理 AI 竞速赛中的 " 续航 " 能力。产业资本和财务巨头同时下场，认购了近 30 亿港元，也等于用真金白银为其 " 数据飞轮 " 投了信任票。

它还是 " 自动驾驶 " 公司

作为少有的 " 有真实场景、有落地数据、有商业模型 " 的产业型玩家，Momenta 的入局，把物理 AI 从 " 实验室概念 " 拉到 " 实体产业落地 " 层面，但它还没有强大到独占 " 物理 AI 第一股 " 的地步。

首先，业务结构高度单一，物理 AI 暂无实质业绩支撑。目前公司 24 亿元的年营收，几乎全部依赖乘用车 L2+ 辅助驾驶方案，主打高阶智能、通用物理能力的 Robotaxi 业务，收入贡献微乎其微。物理 AI 的远期价值清晰，但当下无法贡献营收，公司业绩基本盘依旧牢牢绑定传统车载智驾。

其次，纯软件模式存在天然壁垒短板。区别于华为、地平线软硬一体化的布局，Momenta 坚持纯软件、开放算法的路线，虽然更容易适配车企供应链，但缺乏硬件壁垒加持，在行业价格战持续、供应链内卷的背景下，软件方案的可替代性较强，长期议价权难以稳固，也限制了技术的全域落地。

最后，数据资产并非完全自主可控。物理 AI 的燃料是真实物理场景数据，而 Momenta 无自有运营车辆，所有路测数据均依赖车企授权回流，数据的量级、质量、使用权限完全掌握在合作方手中，模型持续迭代存在不确定性，数据飞轮的稳定性有待验证。

现阶段的 Momenta，依旧是车载场景的专用世界模型玩家，距离通用型的跨行业物理 AI 底座，还有很长一段路要走。

它还无法回避一个现实矛盾，即短期业绩靠智驾基本盘，长期估值靠物理 AI 想象空间，两者完全错配。

要知道，物理 AI 的算力、人才、研发投入是长期持续性支出，短期内无法实现商业化盈利，公司未来数年的生存与发展，依旧需要传统智驾业务输血。

某种意义上，Momenta 当前的市值，已经提前透支了远期 AI 价值。一旦物理 AI 热度回落，其概念红利也会快速消退，重回传统车载软件估值逻辑。

有媒体就注意到，地平线创始人余凯疑似发文暗讽，称 " 地平线不太会混社会，没有吹过‘ XX 第一股’，是一家比较无聊的公司 "。当天下午，他又在网友微博下留言 " 不是（态度）软（乎）了，是在忙着搞客户，没工夫搞股价。"

Momenta 创始人曹旭东 图源：网络资料

我还是认为，Momenta 上市本身是一件值得肯定的事。过去十年，曹旭东的每一次转身都踩在了时代的节点上，最终带领一家中国智驾独角兽完成成人礼。

但资本市场永远务实：讲故事能拿到融资，兑现故事才能留住估值。700 亿港元的市值，是资本市场在 " 智驾供应商的业绩底座 " 与 " 物理 AI 的远期想象力 " 之间，达成的阶段性妥协。

Momenta 能不能把物理 AI 的故事讲下去，能不能在物理 AI 搅出一片天地，就看它的世界模型，什么时候能真正驶出乘用车的舒适区，去征服更广阔的物理世界。

这才是它未来十年，真正的终极考验。

虎嗅，《谁拿到了物理 AI 的门票？》

甲子光年，《一个智驾供应商为何要讲物理 AI？》