本文内容仅为基于公开信息的客观事实梳理与行业观察分享，不构成任何投资建议。文中所有分析、评论、数据引用，均不作为买卖依据。证券市场风险较大，请投资者结合自身情况独立判断，谨慎决策。部分业务展望基于行业趋势与历史表现推演，存在不确定性，不代表公司未来必然实现。

一张图了解Momenta概况

维度	详情
公司全称	Momenta Global Limited（魔门塔科技有限公司）
股票代码	9888.HK（香港联交所主板）
创始人/关键人物	曹旭东（创始人兼CEO，前微软亚洲研究院研究员，清华博士）
成立时间	2016年12月
总部所在地	北京市·海淀区； 苏州市·相城区（全球总部）
上市日期	2026年7月8日
主营业务	自动驾驶解决方案（L2量产辅助驾驶 + L4全无人驾驶）
核心产品	Mpilot（量产自动驾驶方案）、MSD（全无人驾驶方案）
行业地位	中国头部自动驾驶独角兽，全球“数据驱动+端到端”技术路线先行者

Momenta成立于2016年，是全球领先的物理AI公司，致力于通过突破性的AI科技创造更美好的生活。Momenta以世界模型为基座，基于“数据飞轮”技术洞察，量产业务（Mass Production）与规模化无人业务（Scalable Robo）“两条腿”并行，让物理AI走入现实生活。目前，搭载Momenta系统的量产车辆规模已突破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，合作伙伴已覆盖全球主流车企，成为“全球品牌的共同选择”。今年4月，Momenta R7世界模型量产首发，开启“物理AI序章”。Momenta致力于打造物理AI的基座平台，支撑乘用车、Robovan、Robotruck和Robotaxi的规模化落地，也将扩展至机器人等领域。在谈及公司未来发展方向时，曹旭东从公司过往的技术积累出发，延展至下一阶段的智能化场景，“过去十年，我们让AI学会驾驶，为每个家庭带来了专职的司机；未来十年，我们将为每个家庭带来专职的阿姨、医生、教师等机器人的服务场景，开创物理AI的‘GPT时刻’。希望和所有的中国AI公司一起，书写东方的硅谷传奇，拥抱全世界，也让全世界来拥抱中国的技术。”

微软亚洲研究院走出的“另类”创业者——曹旭东与他的数据信仰

Momenta的故事，始于微软亚洲研究院的一间实验室。

创始人曹旭东，清华大学博士毕业，曾在微软亚洲研究院从事计算机视觉研究。他是那一批“AI炼丹师”中最早看到自动驾驶前景的人之一。2016年，他离开微软，在北京创立了Momenta。

彼时，全球自动驾驶行业分成泾渭分明的两个阵营：一派是Waymo、百度Apollo为代表的“L4原教旨主义”——坚信必须一步到位做全无人驾驶；另一派是Mobileye、博世为代表的“L2渐进派”——先做辅助驾驶，再慢慢往上走。

曹旭东看到了这两条路各自的致命缺陷：纯L4路线缺乏大规模真实数据，算法迭代慢；纯L2路线数据虽多，但技术天花板低，难以突破到L4。

他提出的解决方案，被业内称为“一个飞轮、两条腿”——左腿是Mpilot，做L2量产辅助驾驶，卖给车企，装进千千万万辆在路上跑的车里，获取海量真实驾驶数据；右腿是MSD，做L4全无人驾驶，用左腿“喂”过来的数据训练算法，不断逼近无人驾驶的技术上限。两条腿走路，一个数据飞轮在中间转。

这个逻辑在2016年听起来有些“异想天开”。很多投资人问曹旭东：“你凭什么觉得车企会把数据给你？”他的回答很朴素：“因为我能帮他们把车卖出去。”9年后的今天，Momenta的Mpilot方案已量产搭载于上汽智己、比亚迪、通用汽车、丰田等多家车企的多款车型。MSD全无人驾驶方案也在上海、苏州、深圳等城市的Robotaxi车队中投入运营。曹旭东在一次公开演讲中说：“自动驾驶的本质不是造一辆聪明的车，而是造一个能自我进化的数据系统。车是终端，数据才是灵魂。”

企业基因：微软系AI血统、数据飞轮信仰、量产为王的执念

Momenta的基因，带有鲜明的“学院派+工程派”混合特征：

• 微软系AI血统：曹旭东和早期核心团队多来自微软亚洲研究院、商汤科技等AI研究机构，在计算机视觉和深度学习领域有深厚积累。这让Momenta在感知算法上具备先发优势。

• 数据飞轮信仰：Momenta从成立第一天起，就把“数据飞轮”作为公司最核心的战略。曹旭东曾反复强调：“自动驾驶的竞争，最终不是算法的竞争，而是数据获取效率和迭代速度的竞争。”这种信仰，驱动着公司坚持“L2量产+L4无人”两条腿走路的独特路径。

• 量产为王的执念：与很多追求Demo视频效果的自动驾驶公司不同，Momenta极其重视“车规级”和“量产交付”。Mpilot方案需要满足车企严苛的成本控制、功耗限制和安全认证要求，这种工程化能力的积累，构成了公司最深的护城河。

总部所在地： 北京海淀区（研发总部）、苏州相城区（全球总部及测试基地），在上海、深圳、德国慕尼黑、美国硅谷设有研发和商务中心。

关键跨越：从算法Demo到百万辆量产的三次跃迁

第一跃：2016-2019年，算法为王，从感知到规划的全栈自研

成立初期，Momenta以“打造自动驾驶大脑”为口号，快速搭建起覆盖感知、地图、规划、控制的全栈算法团队。2018年，公司获得戴姆勒（奔驰母公司）战略投资，标志着其技术能力获得全球顶级车企认可。这一阶段的核心任务，是证明自己的算法够强。

第二跃：2020-2023年，量产破冰，数据飞轮开始转动

2020年后，Momenta的Mpilot方案先后拿到上汽智己、比亚迪、通用汽车、丰田等车企的量产定点。2022年，首款搭载Mpilot的量产车型——上汽智己L7正式上市。此后，公司进入了“量产-积累数据-算法迭代-更多量产定点”的正循环。

这一阶段，Momenta完成了从“算法公司”到“量产供应商”的身份转变。

第三跃：2024年至今，端到端大模型+Robotaxi双线突破，登陆港交所

2024-2026年，是Momenta历史上具有分水岭意义的年份。

2024年，公司发布了基于端到端大模型的下一代自动驾驶方案，将感知、预测、规划整合到一个统一的神经网络中，大幅提升了复杂城市场景的通行能力。同年，MSD全无人驾驶方案在上海嘉定、苏州相城等地获得Robotaxi运营许可，开始向公众提供付费出行服务。

产品矩阵：一个飞轮，两条产品线

产业占位与竞争格局

国内地位：量产自动驾驶的“双轨制”领跑者。在中国自动驾驶赛道，Momenta是少有的“L2量产和L4无人两手都硬”的企业。其Mpilot方案在中国自主品牌和合资品牌中的渗透率持续提升，MSD方案在Robotaxi运营规模上也位居国内前列。

全球视角：与Waymo、特斯拉的差异化竞争

竞争优势

• “双轨制”数据飞轮：Momenta的独特模式——用L2量产车海量数据训练L4算法，再用L4高阶能力赋能L2方案——在全球自动驾驶行业独树一帜。

• 顶级车企合作伙伴：戴姆勒、通用、比亚迪、上汽、丰田等全球顶级车企的投资和定点合作，为Momenta提供了难以复制的量产渠道。

• 端到端大模型先发优势：Momenta是国内最早一批将端到端深度学习大规模应用于量产自动驾驶的公司，在复杂城市场景的通行能力上领先同行。

• 工程化量产能力：经过数年与车企的磨合，Momenta在车规级域控制器适配、成本控制、功能安全认证等方面积累了扎实的工程经验。

竞争劣势与主要挑战

• 持续亏损，盈利路径待验证：与大多数自动驾驶公司一样，Momenta仍处于战略性亏损阶段。L2方案的毛利率受车企压价影响较大，L4 Robotaxi实现盈利的时间表尚不确定。

• 数据主权博弈：与车企合作获取的数据，在所有权、使用权和分成机制上存在复杂的博弈。部分头部车企已开始自研自动驾驶方案，未来可能减少外部依赖。

• 地缘政治风险：Momenta业务深度布局中国、德国和美国，三地在自动驾驶数据安全和技术出口管制方面的监管政策差异，构成了持续的合规挑战。

• 竞争白热化：华为、小鹏、蔚来等本土玩家在L2赛道上投入巨大，Waymo和Cruise在L4赛道上技术领先。Momenta面临的不是一场“一对一的比赛”，而是一场混战。

• 端到端大模型的“黑箱”风险：端到端方案虽然性能强大，但在遇到未知场景时的可解释性和安全性仍是监管和公众关注的焦点。一次重大事故就可能动摇市场信心。

近期业务动态与产业机遇

• 港股上市：2026年7月8日正式登陆港交所主板，募资用于研发投入、Robotaxi车队扩张和海外市场拓展。

• 端到端城市NOA大规模推送：基于端到端大模型的城市NOA方案已在上汽/比亚迪/通用/丰田等具体车企的多款车型上实现OTA推送。

• Robotaxi多地运营：MSD方案已获得上海/苏州/深圳等城市的Robotaxi商业运营许可，运营车队规模持续扩大。

• 全球化布局深化：除中国外，Momenta正在与某德系、日系车企合作推进欧洲和日本市场的L2量产定点。

• 出海数据合规体系搭建：公司在德国和新加坡建立数据合规中心，以应对不同司法管辖区的数据安全监管要求。

财务剪影：高成长、高研发、待盈利

根据Momenta上市前披露的招股书（部分节选）：

自动驾驶是物理AI最宏大的应用场景——方向盘上，每一个判断都关乎生死。

Momenta选择了一条极其艰难的路：既要做L2量产，与车企在成本控制上磨；又要做L4无人，在技术上限上攻。两条路一起走，意味着双倍的投入、双倍的挑战，但也意味着一旦数据飞轮真正转起来，将形成同行难以逾越的竞争壁垒。下一程，它需要证明的，是这条“双轨制”的路，不仅能跑通，还能通向无人驾驶的终局。