作者｜黄燕华

过去十年，围绕 " 如何让车自己开 " 这件事，智驾行业始终争论不断。

不同技术路线的碰撞，赛道玩家们的你追我赶，推动智驾行业快速发展的同时，也加速市场走向成熟。

随着 L2 级智能辅助驾驶渗透率突破 70%，城市 NOA 渗透率达到 34%，智驾行业进入了规模化应用期。大规模的落地应用，让智驾行业告别 " 烧钱 " 阶段，市场关注的焦点正在从 " 能不能做 " 转向 " 能不能挣钱 "。

「TMT 星球」注意到，在刚刚过去的中报季，不少深耕智驾行业的上市公司纷纷交出营收大幅增长、亏损快速收窄或扭亏为盈的上半年成绩单。

其中，市场头部玩家 Momenta 上半年实现营收 16.0 亿元，同比增长 76%；经调整净亏损降至 1409.7 万元，同比大幅收窄 97%，距离扭亏只有一步之遥；经营活动现金流出较上年同期收窄 47%。

引人注目的营收增速和亏损收窄趋势，不仅是 Momenta 等智驾企业业绩持续向好的信号，也预示着整个智驾行业正在告别烧钱换市场，迎来爆发期的拐点。

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智驾进入规模化落地阶段

在今年 7 月举行的 2026 世界智能网联汽车大会上，一组数据被广泛传播与报道：今年以来，国内搭载 L2 级组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达 70.5%，NOA 功能渗透率同步突破 34.2%，首批 L3 级有条件自动驾驶车型已在特定区域合法上路。

公开数据显示，2022 年国内 L2 级智能辅助驾驶渗透率约为 34.5%，到了 2024 年，这一数字突破了 50%，达到 57.3%，2026 年已经跃升至 70% 以上。智驾渗透率在过去四年时间翻了一倍多。

尤其是一线城市，比如北京，2026 年上半年新车 L2 级智能辅助驾驶的渗透率已达 77.5%，意味着北京市场 4S 店每卖出 10 台新车，就有近八台搭载了 L2 级智能辅助驾驶。

此外，城市 NOA 的渗透率快速提升至 34.2%，意味着每三台新车就有一台搭载了高阶智驾功能。

业内人士指出，智能辅助驾驶渗透率的快速提升，标志着我国智能网联汽车从 " 技术验证期 " 迈向了 " 规模化应用期 "。全国累计发放测试示范牌照超过 2 万张，开放测试示范道路超 5.7 万公里，累计测试超过 2.2 亿公里。

与此同时，L3/L4 的制度障碍正在加速扫清，已经正式发布，将于 2027 年 7 月 1 日起实施的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准，为智驾规模化落地应用提供了进一步的保障。

智驾技术经过近 10 年的快速发展后，也逐渐形成了两条清晰路线：VLA 与世界模型。前者是基于视觉 - 语言 - 动作模型的逻辑，后者的核心能力是预测物理在车辆执行某个动作之后的演化。

两条技术路线经过一系列争论碰撞后，正在走向融合，为智驾的大规模落地在技术端进一步夯实了基础。

「TMT 星球」注意到，已有企业在智驾方案中采取了 "VLA 与世界模型双支柱 " 的模式。世界模型负责预测行动之后世界会如何变化，VLA 则学习如何采取行动，二者共同构成物理世界基座模型。

随着两种技术的融合，距离 " 让车自己开 " 的目标又近了一步，既让车辆 " 听得懂、看得见、会思考 "，也让系统真正理解物理世界的运行规律，为智驾带来更大的规模化空间。

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盈利拐点已至

如果说规模化是智驾行业的 " 量变 "，那么盈利拐点的出现就是 " 质变 "。这种质变在智驾企业 Momenta 身上率先得到验证。

根据 Momenta 日前发布的上市后首份年度中期业绩报告，公司期内实现营收 16.0 亿元，同比增长 76%；剔除以股份为基础的薪酬开支后，毛利润 12.1 亿元，同比增长 75%。

相较快速增长的营收和大幅收窄的亏损，更值得关注的是盈利指标的改善。

上半年，Momenta 经调整净亏损降至 1409.7 万元，同比大幅收窄 97%；经营活动现金流出较上年同期收窄 47%。

1400 万元的亏损缺口，对于一家年营收奔着 30 亿元以上规模的公司来说，已经是触手可及的盈利门槛。

Momenta 这份上市后发布的首份财报更大的意义在于验证了智驾行业正在迎来盈利拐点的事实。

支撑这一判断的，是 Momenta 商业模式的转变。当前，汽车行业竞争日趋白热化，单纯押注某一款车型并不足以支撑企业的长期生存。

为此，Momenta 将 " 大数法则（Law of Large Numbers）" 作为战略底层逻辑，通过广泛布局大量整车厂与车型矩阵，对冲单一车企 / 车型带来的市场风险，使其在瞬息万变、充满不确定性的汽车行业，逐渐建立长期竞争优势。

在业务模式迭代方面，Momenta 的营收增长不再简单依靠新增项目堆量，而是将同一套算法、模型复用至更多车企项目，软件授权占比持续抬升，带动边际成本不断下行。

根据官方披露的资料，截至 2026 年上半年，搭载 Momenta 智驾系统的量产车辆规模突破 110 万台，交付超 110 款量产车型，累计定点车型超 230 款。

最新 10 万台交付仅用时 36 天，而第一个 10 万台用了约 24 个月。装车速度从 " 百万级 " 向 " 千万级 " 加速冲刺。在第三方城市 NOA 供应商市场中，Momenta 市占率达 65%，排名行业首位。

事实上，放眼整个行业，Momenta 并非孤例，量产智驾正成为一门真正的 " 软件生意 "，可以看到，在智能驾驶赛道也有玩家借助这套市场打法实现了业绩大幅增长。

当软件授权收入占比持续抬升，边际成本不断下行，智驾供应商的商业模式正在从 " 项目型 " 向 " 平台型 " 转变，智驾行业的盈利拐点，不在遥远的 L4 无人驾驶，而在眼下正在跑起来的量产车上。

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软件生意只是起点

对于智驾企业来说，单纯做一个智驾软件供应商非常容易，但不利于企业在竞争激烈的市场内构建宽阔的护城河，且更容易遇到业绩天花板。

为此，Momenta 给出的答案是打造 " 世界模型基座平台 "。Momenta CEO 曹旭东在财报中明确表示，公司 " 以世界模型为统一基座，通过预训练、仿真、强化学习三个层次，使自动驾驶深度认知物理世界 "。

显然，Momenta 对未来自己的定位不再是单纯的自动驾驶公司，而是 " 物理 AI" 的基座平台构建者。

今年 3 月，Momenta R7 世界模型发布，被公司称为开启 " 物理 AI 序章 "。这是一款强化学习世界模型，采用三层架构：世界模型预训练层压缩物理规律，世界模型仿真层推演长尾场景，强化学习层实现自主决策优化。

支撑这一模型的是海量数据，基于量产业务带来的超过 150 亿公里实车里程，以及从中提炼的超 1 亿段黄金数据、每日超 1000 万公里仿真。

在这个世界模型基座平台上，同一套大模型能同时支撑乘用车、Robovan（无人物流）、Robotaxi（无人出租车）和 Robotruck（无人卡车）的规模化落地，并将扩展至具身智能等领域。

依托统一的世界模型基座平台，各类业务共用同一套大模型作为核心基座，不同场景产生的海量真实驾驶数据积累，既促进了模型参数量的跃升，也摊薄了研发成本。

这种战略逻辑，与大语言模型领域的 " 基座模型 " 概念如出一辙。

在大语言模型领域，OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 等基座模型，通过统一的模型架构支撑了从文本生成到代码编写、从问答到推理的多样化应用。

而在物理世界，Momenta 的世界模型正扮演同样的角色，它既能够理解物理规律、预测世界演化的通用基座，也可以支撑从自动驾驶到具身智能的无限场景。

具体来说，Momenta 通过持续积累的真实驾驶数据与不断增长的训练算力，推动世界模型参数量快速跃升，驱动模型能力和产品体验持续进化，带来更多车型定点与商业收入；更多定点进一步沉淀真实场景数据，更多收入反哺算力投入。

从这个角度看，从 L2 辅助驾驶到 L4 无人驾驶，Momenta 基于世界模型基座平台跑通了一条 " 数据 - 算力 - 模型 - 业务 " 的正向增长飞轮。

在业务落地层面，Momenta 的 L4 业务已经取得实质性进展。

Robovan 业务已落地苏州相城，合作方集齐邮政、京东、顺丰、三通一达等主流快递公司。

Robotaxi 方面，Momenta 仅用时 8 个月便获得上海浦东无人驾驶运营牌照，并将在今年内启动在上海、阿布扎比的运营。7 月，Momenta 正式获得德国联邦机动车运输管理局颁发许可，可在德国全国范围内的城市道路进行 L4 级自动驾驶测试，这是中国企业首次获得该资质。

世界模型能否成为继大语言模型之后的下一个核心增量赛道？从 Momenta 的实践来看，答案正在变得清晰。

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结语

纵观 2026 年的中国自动驾驶行业，几个清晰的脉络正在交织。

L2 普及、L3 上路、L4 商用的梯度落地格局已经形成；VLA 与世界模型从 " 路线之争 " 走向 " 技术融合 "；量产软件的规模效应正在改写行业的盈利模型。Momenta 的物理 AI 叙事，则把这场变革的想象力从汽车延伸到了更广阔的物理世界。

因此，Momenta 的半年报之所以值得关注，不仅因为它交出了一份漂亮的财务数据，更因为它用一个逼近盈利的案例证明，智驾不是永远烧钱的黑洞，而是一门可以规模化、可复制的生意。

当百万辆量产车把道路变成训练场，当世界模型开始理解物理世界的运行规律，这场从数字世界向物理世界跨越的 AI 革命，或许才刚刚开始。