港交所又迎来一个热闹的敲锣日。

7 月 8 日，Momenta 正式登陆港股，发行价为 295.6 港元 / 股，开盘后小幅上涨，市值超过 700 亿港元，成为当日港交所 5 家上市企业中市值最大的一家。

表面看，这是一家自动驾驶公司的 IPO。但市场真正争论的，并不是 Momenta 能不能做城市 NOA，也不是它是不是 " 物理 AI 第一股 "，而是一个更现实的问题：在自动驾驶经历多年泡沫、降温、洗牌之后，资本市场为什么还愿意用高估值重新定价这家公司？

答案不只在技术叙事里，也在商业化进度、客户结构、数据飞轮和资本阵容里。

此次 IPO 若 " 绿鞋 " 即超额配股权全额行使，Momenta 全球发售约 2293 万股，募集资金总额约 68 亿港元。更能说明市场态度的是基石阵容：公司引入 14 家机构作为基石投资者，合计认购约 30 亿港元，接近本次发行规模的一半。

在过去几年，自动驾驶赛道经历过太多高开低走的故事。Momenta 此时上市，真正需要回答的是：它能否证明，自动驾驶不是一个单点功能生意，而是物理 AI 商业化的第一块底座？

从自动驾驶切入，但它想讲的不是车

Momenta 的创始人曹旭东，是典型的技术创业者路径。

1986 年出生于甘肃，18 岁考入清华大学工程力学专业。本科毕业后，他曾获得直博机会，但最终选择离开原本偏物理方向的研究轨道，转向人工智能。2010 年，他加入微软亚洲研究院担任研究员，之后进入商汤科技，并在 2016 年 9 月创立 Momenta。

公司名字来自 "Momentum" 的复数形式。曹旭东曾解释，每个人都是一个 "Momentum"，汇聚到一起，朝共同方向打硬仗，这就是 "Momenta"。

这个说法带有创业公司早期常见的理想主义色彩。但 Momenta 真正值得观察的地方，在于它没有完全沿着当时行业最拥挤的两条路走。

2016 年前后，国内自动驾驶刚刚起步。行业一边是重资产投入 L4 高阶自动驾驶的创业公司，另一边是更务实地做 L2 辅助驾驶量产的团队。前者烧钱重、周期长，后者更容易交付，但天花板容易被定义为供应商。

Momenta 选择了一条中间路线：曹旭东提出 " 一个飞轮，两条腿 " 的战略，以数据驱动为核心飞轮，同时推进量产业务和规模化无人业务。简单说，量产辅助驾驶负责上车、跑数据、形成现金流；L4 负责技术上探，并反哺量产方案。

这个模式的关键，不是概念，而是车必须真的跑起来。

截至目前，搭载 Momenta 系统的量产车辆规模已超过 100 万台，公司已交付超过 100 款量产车型，累计定点车型数超过 210 款，并实现过最快不到 40 天交付 10 万台的部署效率。

这些数字的意义不只是装机量。对一家做物理世界智能的公司而言，车是数据入口。每一台上路车辆都在真实交通环境中持续产生场景、交互、异常和长尾事件，而这类数据很难单靠实验室仿真补齐。

这也是 Momenta 把自动驾驶称为物理 AI 序章的原因。曹旭东曾判断，物理 AI 的核心是数据 scaling 和商业 scaling，二者形成正向反馈；目前唯一同时具备这两个条件的，是自动驾驶。

这个判断并不夸张。相比纯数字世界的大模型，物理 AI 面对的不是文本、图片或视频里的模式识别，而是现实世界中的运动、惯性、博弈和因果关系。车辆、行人、骑行者、红绿灯、雨雪天气、临时施工、突然变道，这些变量共同构成了一个持续变化的复杂系统。

如果 AI 只是 " 看见 " 世界，还不够。它还要理解世界会如何变化，并判断自己行动后世界会怎样响应。

R7 世界模型，是技术叙事，也是商业分界线

今年 4 月，Momenta 自主研发的 R7 世界模型宣布量产首发。这是一个关键节点。

过去，自动驾驶公司的竞争通常围绕感知、规控、地图、算力和交付能力展开。但世界模型的出现，让行业叙事开始向更底层的 " 物理理解能力 " 迁移。

按照 Momenta 的定义，R7 世界模型是一个能够理解物理规律、推演世界演变的基座模型，可支撑其在乘用车、Robotaxi、Robovan 等场景落地，未来还可能扩展到 Robotruck 和具身智能等领域。

换句话说，Momenta 不想只做一个车载智能化供应商。它试图把自动驾驶中积累的数据、模型和仿真能力，抽象成面向物理世界的 AI 平台。

这也是它与传统自动驾驶公司的主要区别。

多数自动驾驶公司，本质仍是汽车智能化服务商，核心交付是车载算法、辅助驾驶方案或出行服务。普通大模型公司则更多处理数字内容与虚拟数据。Momenta 试图站在两者之间：用真实物理世界的数据训练模型，再让模型回到真实物理世界完成决策和行动。

这条路能否走通，取决于三个条件：足够大的真实数据规模、可持续的商业收入、能够跨场景迁移的模型能力。

Momenta 目前给出的答案是：量产车队提供数据，车企合作提供收入，世界模型负责技术统一。

但这也是市场需要保持冷静的地方。世界模型确实是物理 AI 的重要方向，却不等于商业价值已经完全兑现。它需要持续投入、持续迭代，也需要在更复杂、更开放的场景中反复验证。对 Momenta 来说，上市不是终点，而是把这场长期竞争搬到了公开市场。

投资人买的，是一套 " 长周期生意 " 的确定性

物理 AI 不是短跑，而是典型的重研发、长周期赛道。

曹旭东曾提出一个 " 门票理论 "：物理 AI 是有门票的，而这张门票需要企业拥有现金流业务。因为从长期看，单靠融资做成通用物理 AI，或者物理世界 AGI，并不现实。

这句话背后是一个很现实的商业逻辑：越底层的 AI 能力，越需要长期投入。没有稳定商业化收入，技术理想很容易被现金流拖垮。

所以，Momenta 上市时最值得看的不是一句 " 物理 AI 第一股 "，而是它的商业化数据。

据 CIC 灼识咨询，2025 年 3 月至 2026 年 2 月，在中国第三方城市 NOA 供应商市场中，Momenta 销量市占率达到 65%。这意味着，在第三方城市 NOA 这一细分市场里，Momenta 已经形成较强领先位置。

招股书显示，Momenta 已与全球 24 家车企建立合作，客户覆盖国内全部主流乘用车企；全球排名前 10 大车企中，已有 9 家与其合作。

但车企合作不是一个容易拿下的生意。

曹旭东曾提到，主机厂业务往往要 " 敲门敲 3 年 "，从见到客户到拿下合同周期很长；如果是国际 OEM，可能要敲 5 到 7 年。例如奔驰在 2017 年投资 Momenta，但双方第一个量产项目预计到 2025 年后半年才上市，中间经历了整整 8 年。

这说明汽车产业链的一个基本特征：一旦进入量产体系，门槛很高；但一旦通过验证，客户粘性也很强。从 POC 到 Pre SOP，再到小批量开发、量产交付，每一步都要经过安全、成本、性能、供应链和法规等多重考验。

这正是 Momenta 商业价值中更 " 硬 " 的部分。它不是靠单次技术展示获得订单，而是进入车企长期产品周期。

财务数据也在反映这一变化。

2023 年至 2025 年，Momenta 营业收入从 7.43 亿元增长至 24.13 亿元，年均复合增长率超过 80%。其中，收入主要由技术开发收入和许可收入构成。更值得注意的是许可收入：从 2023 年的 0.23 亿元增长至 2025 年的 9.68 亿元，三年增长 42 倍。

许可收入提升，通常意味着产品从项目制开发逐步走向更可复制的规模化收费。这对一家自动驾驶公司非常关键。因为如果收入长期依赖定制化开发，人力成本和交付复杂度会压制利润率；只有许可收入占比上升，才可能释放软件与平台型业务的经营杠杆。

当然，Momenta 仍处于阶段性研发亏损状态。但招股书披露，随着收入和毛利率提升，公司经调整年内亏损已收窄至 3.03 亿元，接近盈亏平衡。

这也是资本市场愿意重新审视它的原因：它不只是一个烧钱研发故事，而是已经出现了规模化收入和亏损收窄的迹象。

全明星股东阵容背后，是产业链提前站队

Momenta 从成立初期就受到资本关注。

招股书显示，2016 年成立后，公司获得 500 万美元 A 轮融资。之后，Momenta 累计完成多达 20 笔融资，背后股东覆盖汽车产业链、科技公司和财务投资机构。

产业资本包括上汽、通用、奔驰、丰田、比亚迪、现代、奇瑞等车企，也包括博世、德赛西威、立讯精密等产业链企业，以及 Uber、Grab、Stone Venture 等 Robo 业务合作伙伴。

科技公司方面，腾讯、阿里云、蚂蚁集团、京东等也在其股东名单中。财务投资人则包括淡马锡、IDG 资本、阿曼投资局、亦庄国投、Granite Asia、顺为、蔚来资本、凯辉基金、云锋基金、蓝湖资本、创新工场、真格基金、鼎晖投资、高榕创投、高成资本、众为资本、愉悦资本、钟鼎资本、盈峰资本、招银国际、华泰创新资本、混沌资本、春华资本、大湾区基金、高达投资、国新基金、光合创投、九合创投、锦秋基金等。

这类股东结构的意义，不只是 " 融资能力强 "。更重要的是，Momenta 的投资人里既有潜在客户，也有供应链伙伴，还有全球化资源方。对自动驾驶这种深度嵌入汽车产业链的业务而言，资本关系往往也是产业关系的一部分。

这次 IPO 进一步放大了这种信号。

Momenta 本次锚定认购方包括新加坡政府投资公司 GIC、富达国际、贝莱德、富兰克林邓普顿、中投公司、阿布扎比投资局、加拿大养老金计划投资委员会、威灵顿、施罗德、淡马锡、摩根大通资管、普信、霸菱、瑞士百达、高盛资管、瑞银资管、安本投资、阿曼投资局、Dragoneer、骏利亨德森、东方汇理、Deka Investment、DWS 集团、Union Investment 等。

据悉，仅长线投资者认购金额就超过 15 倍。

基石投资方面，Momenta 共引入 14 家基石投资者，认购总额约 30 亿港元。其中，GIC 和富达国际分别获配 1 亿美元；贝莱德出资 2500 万美元，橡树资本出资 2000 万美元，富兰克林邓普顿出资 1000 万美元。

产业投资人中，梅赛德斯 - 奔驰和比亚迪分别出资 2500 万美元和 1500 万美元，兆易创新出资 600 万美元。中资机构包括高毅、博裕、华夏基金、广发基金、太平洋保险等，每家出资 1000 万美元。此外，基石投资者还包括苏州魔速。

这套阵容说明，Momenta 的估值并非只靠二级市场情绪支撑。全球长线资金、产业方和中资机构共同参与，本质上是在为一个更长期的问题下注：谁能成为物理 AI 进入真实产业的基础设施公司？

当然，豪华股东阵容并不能替代商业验证。它只能说明，市场愿意给 Momenta 一张继续向前的票。

物理 AI 的 "GPT 时刻 "，还没有真正到来

过去两年，全球 AI 叙事正在从生成式 AI 转向物理 AI。

2025 年 7 月，黄仁勋首次明确提出，人工智能的下一个浪潮是 " 物理 AI"。在 CES 2026 展会上，他再次用长达 90 分钟的演讲强调，物理 AI 的 "ChatGPT 时刻 " 即将到来。

与此同时，世界模型成为全球 AI 投资中的高频词。

今年 3 月，世界模型公司 AMI 完成约 10.3 亿美元种子轮融资，投后估值超过 45 亿美元，刷新欧洲历史上种子轮融资规模纪录，背后掌舵者是 "AI 教父 " 杨立昆。再往前，李飞飞创立的 World Labs 在 2 月初也完成一笔 10 亿美元新融资。

世界模型受到追捧，是因为它被认为是物理 AI 的核心引擎。生成式 AI 擅长处理语言、图像和视频，但物理 AI 需要理解现实、预测现实，并与现实交互。它要解决的是 " 下一秒会发生什么 "" 我做出动作后世界会如何变化 " 这类问题。

曹旭东曾表示，预测是智能进化的基石，物理 AI 的核心在于对世界基础物理规律的深度认知。世界模型通过 World Model Prediction，预测物理世界未来状态和交互逻辑，从而理解物体属性、运动因果和交互可能性。

Momenta 的世界模型体系大致分为三层。

第一层是世界模型预训练。通过海量真实驾驶数据，将物理规律、常识和因果关系压缩进模型，让模型先 " 懂物理 "。

第二层是世界模型仿真。通过闭环仿真为模型提供训练场，让系统推演自身行为变化后，外部世界会如何演变，并对长尾场景进行评估。

第三层是在世界模型中进行强化学习。它让模型从 " 模仿学习 " 走向 " 想象与探索 "，在复杂博弈中自主寻找更优决策路径。

Momenta 披露，其量产业务已带来超过 120 亿公里实车里程，并从中提炼出超过 1 亿段黄金数据。这些数据成为 R7 世界模型进行强化学习和自我博弈进化的基础。

如果把物理 AI 拆成三个要素：世界模型技术、真实数据规模、商业化落地，Momenta 目前都已经有了相对清晰的布局。100 万台装车规模、65% 的第三方城市 NOA 细分市场份额、24 亿元年收入，共同构成了它向资本市场讲述平台化故事的底气。

但真正的考验也在这里。

物理 AI 的 "GPT 时刻 " 还没有被完全证明。ChatGPT 之所以成为分水岭，不只是因为模型能力突破，更因为它迅速形成了大规模用户使用、开发者生态和商业想象。物理 AI 要达到类似效果，需要的不只是模型演示，而是安全、成本、法规、场景泛化和商业回报同时成立。

自动驾驶只是入口，不是终局。

Momenta 的估值重估，才刚开始接受市场检验

Momenta 把自己定位为平台级公司，逻辑是依托 R7 世界模型，打通从 L2++ 量产辅助驾驶到 L4 全无人驾驶的技术链路，实现底层技术通用化、场景适配多元化和迭代能力自主化。

如果这一逻辑成立，它的边界就不会停留在乘用车智能驾驶，而可能延伸到无人物流、无人货运、Robotaxi、Robotruck 乃至具身智能等实体场景。

这也是资本市场愿意给它较高期待的原因：传统自动驾驶公司的估值看交付、订单和毛利；物理 AI 平台公司的估值则会被放进更大的 AI 基础设施叙事中。

Momenta 的全球化进展也为这个叙事提供了支撑。其量产方案已在亚洲、欧洲、大洋洲、拉美和北非的 10 多个国家和地区落地。赴港上市后，公司获得了一个更国际化的融资和展示平台，也有利于推进全球业务拓展。

但港股市场并不缺 AI 故事，缺的是能够持续兑现的 AI 公司。

Momenta 今天成为港交所 " 物理 AI 第一股 "，只是打开了估值重构的窗口。接下来，市场会更关注几个硬问题：许可收入能否继续增长？亏损能否真正收窄到盈亏平衡？世界模型能否在更多场景复用？国际车企项目能否按节奏量产？自动驾驶数据飞轮能否持续扩大，而不是停留在早期领先优势？

这些问题，决定 Momenta 最终会被定价为一家自动驾驶供应商，还是一家真正的平台级物理 AI 公司。

眼下，港股买下的是一个稀缺样本：一家已有规模化装车、车企客户、收入增长和世界模型叙事的 AI 公司。

但物理 AI 真正的竞争才刚开始。自动驾驶能不能成为通向通用物理智能的入口，Momenta 能不能把今天的资本热度转化为长期产业地位，这才是上市之后更大的悬念。