时事观潮 | Momenta 上市:自动驾驶只是物理 AI 的序章

时事观潮

坐在车里刷短视频的间隙，车辆自主完成数十公里领航行驶，数年前尚属科幻场景，如今已经落地商业化，相关企业成功登陆资本市场。2026 年 7 月 8 日，Momenta（魔门塔）于港交所正式敲钟上市，其官网定位并非传统自动驾驶企业，而是全球领先的物理 AI 公司，这一表述转变，标志着智能出行行业底层发展逻辑迎来重大转向。本文结合 2026 北京车展、2026 世界人工智能大会（WAIC）两大行业盛会公开发言，梳理物理 AI 相关产业观点与技术描述，再从商业化、技术路线、产业布局、创始团队多维度展开分析。

一、上市敲钟：量产落地支撑物理 AI 叙事

本次上市仪式上，创始人曹旭东同台敲钟的并非资本方与企业高管，而是 Momenta 第 100 万台量产车型智己 LS8 的车主，直观传递企业已实现大规模商业化落地，而非单纯概念研发。

核心商业化数据

截至上市前，Momenta 配套量产车辆突破 100 万台，合作定点车型超 210 款；国内第三方城市 NOA 供应商市占率 64.5%，位居行业首位。营收增长层面，2023-2025 年营收规模持续攀升，分别为 7.43 亿元、14.81 亿元、24.13 亿元，三年复合增长率超 80%；对应毛利 1.30 亿元、8.78 亿元、17.27 亿元，毛利率自 17.5% 提升至 71.6%，在汽车硬件产业链中，该毛利率水平仅纯软件企业能够实现。

企业仍处于战略性亏损阶段，三年累计研发投入超 46 亿元。曹旭东公开表示，2026 年企业仍将维持亏损投入研发，计划 2027 年实现收支平衡，2028 年达成全面盈利。暂缓短期盈利目标，核心目的是集中资源搭建物理 AI 完整技术底座。

二、权威观点引用：物理 AI 相关产业与技术描述

2026 年物理 AI 成为产业共识，2026 北京国际车展、2026 世界人工智能大会（WAIC）释放大量行业前沿观点，叠加学术界、海外科技企业权威解读，相关内容整理如下：

（一）2026 北京车展车企公开观点

1. 何小鹏（小鹏集团董事长，2026 北京车展发布会）
   企业层面表述：小鹏定位为物理 AI 科技公司，物理 AI 是覆盖车载智能、人形机器人、飞行汽车、Robotaxi 的通用底层技术体系，以自研仿真模型为底座，实现机器看懂三维空间、理解场景语义、输出车辆与机器人控制指令，自动驾驶仅为物理 AI 其中一类落地场景。
2. 李想（理想汽车创始人，2026 北京车展技术分享）
   技术层面表述：物理 AI 依托自研基础大模型，融合隐式物理预测能力，核心是让 AI 建立三维空间感知与动态场景预测能力，相关技术可复用至整车制造机器人、城市智驾全场景。

（二）2026 世界人工智能大会（WAIC）产业与学术观点

1. 印奇（阶跃星辰、千里科技董事长，WAIC 开幕式主旨演讲）
   产业发展表述：人工智能正从数字空间转向物理世界，物理 AI 是这一转型的核心载体，能够让智能体成为新质生产力最小单元，重塑终端、系统、产业网络，也是全球科技竞争核心赛道。
2. 于海斌院士（中科院工业人工智能研究所，WAIC《物理 AI 重塑智能制造》分论坛主席）
   工业落地表述：物理 AI 打通虚拟仿真与真实设备鸿沟，为工业装备提供通用感知、认知、决策、交互能力，实现意图驱动的全自主柔性制造。

（三）学界与海外头部企业技术解读

1. 王翔（中国科学技术大学特任教授）
   技术底层描述：物理 AI 指 AI 系统具备真实世界感知、推理、行动、反馈完整闭环能力，既能掌握重力、惯性、因果等物理常识，又能依托实体设备完成作业，并通过真实场景反馈持续迭代优化模型。
2. 黄仁勋（英伟达 CEO，CES 2026）
   产业周期判断：物理 AI 产业迎来类似 ChatGPT 的爆发节点；物理 AI 核心是让机器理解物体恒存、摩擦力、重力、惯性等基础客观规律，依靠仿真预判操作带来的环境变化，完成数字智能向实体作业智能的跨越。

物理 AI 与传统智驾核心差异

传统端到端智驾仅依靠海量图像数据完成场景记忆，属于数字空间模式识别，面对信号灯故障、路面结冰等长尾未知场景易出现决策偏差；物理 AI 以物理规律为底层逻辑，依靠因果推理预判未知场景，决策具备可解释性，从根源弥补传统方案黑盒缺陷。

三、自动驾驶：物理 AI 落地先行赛道，而非全部市场

Momenta 的发展逻辑可总结为一个数据飞轮、两条业务主线，汽车只是物理 AI 商业化的首个载体。

1. 数据飞轮

量产车辆上路产生海量真实路况数据，持续迭代算法；算法能力提升带动车企定点订单增长，装车规模扩大进一步补充数据，形成正向循环。

2. 两条业务主线

• Mpilot 量产辅助驾驶：面向当下市场，向整车厂交付城市 NOA 等标准化智驾软件，持续贡献现金流，支撑高额研发投入；
• MSD 规模化无人驾驶：布局长期赛道，研发 Robotaxi、Robovan 无人运输方案，与量产业务共用世界模型技术底座，数据、算法双向复用。

汽车作为复杂度最高、数据规模最大、商业化路径最清晰的移动智能终端，率先完成物理 AI 落地。整套世界模型技术底座具备极强迁移性，成熟后可复制至人形机器人、航空制造、物流、巡检设备等全部实体交互场景。

四、世界模型：物理 AI 自动驾驶的核心技术底座及行业玩家

世界模型是落地物理 AI 的核心技术载体，核心思路是构建可动态推演的数字化物理空间，让 AI 预判车辆操作引发的周边环境变化，依托底层物理建模完成驾驶决策，不依赖单纯语义解析，在物理规律还原、决策可解释性上具备天然优势。

国内已有多家企业深耕自动驾驶世界模型路线，不同厂商基于自身数据、算力积累形成差异化方案：

1. Momenta：自研 R7 世界模型，以百万量级量产实车数据完成预训练，搭建 “预训练 - 仿真推演 - 强化学习” 三层架构，已规模化搭载于量产车型，依托自有数据飞轮持续迭代模型，侧重城市复杂路况、窄路博弈场景的物理推演能力。
2. 华为：推出 WEWA 端云协同世界模型架构，云端世界引擎负责海量长尾场景仿真生成，车端世界行为模型实时输出控制指令，多智能体博弈、安全风险场为核心差异化技术，适配全场景高阶智驾需求。
3. 其他布局企业：百度 BEVWorld、英伟达 Cosmos、小鹏 X-World、商汤开悟世界模型等均完成技术落地，各家在仿真生成、多传感器融合、端侧轻量化部署上各有侧重，行业整体朝着统一物理 AI 基座方向融合发展。

现阶段行业尚未形成唯一最优技术方案，各家企业均持续投入研发，不断完善世界模型对极端路况、复杂交通参与者的预测能力。

五、国内高校科研体系，支撑物理 AI 人才供给

物理 AI 属于力学、自动化、计算机视觉交叉等学科，国内多所顶尖高校持续输出核心技术人才，形成完整产学研人才链条：Momenta 四位创始人分属清华、中科大、南开、中科院、MIT 多元学术背景，是交叉学科研发团队典型样本。行业人才分布清晰：北大深耕通用大模型与 AI 安全；哈工大领跑自然语言处理；上交计算机视觉、机器学习成果突出；浙大持续孵化 AI 创业团队，人形机器人研究积累深厚；港科大、华南理工也向小鹏、卓驭等头部企业输送核心研发人员。

物理 AI 赛道竞争，本质是国内高校科研体系、产业企业联合推进的长期竞赛，实验室技术依靠产学研接力完成商业化落地。

核心创始团队介绍

曹旭东｜创始人、CEO，清华力学背景

1986 年生于甘肃庆阳，2004 年考入清华航天航空学院工程力学专业，本科旁听大量计算机课程，直博阶段看好深度学习发展前景，拒绝导师挽留退学。先后任职微软亚洲研究院、商汤科技，2016 年联合创立 Momenta，公司名称取自物理概念 “动量”。曾入选《麻省理工科技评论》35 岁以下创新人才、《财富》中国 40 位 40 岁以下商界精英，力学专业背景奠定企业物理 AI 底层研发基因。

夏炎｜联合创始人、高级副总裁，中科大自动化背景

中科大自动化本科全系第一，获郭沫若奖学金，中科大与微软亚研联合培养控制工程博士，前商汤高级研发科学家。全权负责 Momenta 高阶无人驾驶 MSD 全栈研发，主导 Robotaxi 整套技术体系搭建，依托中科大自动化、控制学科积累深耕物理 AI 底层算法研发。

孙刚｜联合创始人、高级副总裁，南开 + 中科院背景

南开大学软件工程学士，中科院软件所计算机博士，拿下 ImageNet 2017 图像分类全球冠军，曾任商汤视觉研究员。负责量产 Mpilot 业务全栈研发与标准化交付工具链，统筹技术商业化落地，是国内计算机视觉人才 “学术 - 竞赛 - 产业” 完整发展路径代表。

孙环｜联合创始人、高级副总裁，清华 + MIT 背景

清华本硕、麻省理工硕士，前 Rokid 产品负责人，统筹企业全球销售、品牌营销与海外客户拓展。依托海内外双重学术视野搭建国际化业务体系，支撑 Momenta 海外车企定点业务持续扩张。

结语

自动驾驶只是物理 AI 发展的序章，行业长期目标是让整套智能体系从车辆延伸至全部实体机器。Momenta 港交所上市，不只是一家智驾企业的里程碑，更标志 AI 产业正式跳出数字屏幕，全面进入真实物理世界。

依靠力学跨界 AI 的创始团队、百万量级量产数据底座、双线并行的商业化世界模型研发模式，国内物理 AI 赛道已完成初步产业落地。结合 2026 北京车展、WAIC 两大行业盛会释放的产业共识，物理 AI 将成为未来十年科技产业核心主线，重构出行、制造、能源、物流全产业链，属于实体智能的产业周期才刚刚开启。

信息来源索引

[1]黄仁勋. 2026 国际消费电子展（CES）主题演讲 [EB/OL]. (2026-01-06)[2026-07-20]. https://test.rev.com/transcripts/nvidia-at-ces-2026. 

[2]王翔。物理 AI 技术体系与闭环能力解读 [J]. 智能驾驶与机器人产业观察，2026 (4):45-51. 

[3]何小鹏. 2026 北京国际车展小鹏集团发布会演讲实录 [EB/OL]. (2026-04-24)[2026-07-20]. https://www.xpeng.com/pressroom/news/019dccb59f469c0960ee8a0281290658. 

[4]李想。物理 AI 基础模型技术分享 [R].2026 北京车展车企技术论坛，2026. 

[5]新华网. 2026 世界人工智能大会：物理 AI 从展台走向产业战场 [EB/OL]. (2026-07-20)[2026-07-20]. http://www.xinhuanet.com/digital/20260717/57380f2a52154ddd8f3285515ae2cd8a/c.html. 

[6]于海斌。物理 AI 重塑智能制造分论坛主旨报告 [R].2026 世界人工智能大会，2026. 

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[8]EET China. 2026 上半年物理 AI 落地案例盘点 [R]. 行业研究报告，2026. 

[9]新浪科技. 2026 北京车展物理 AI 产业深度专访合集 [EB/OL].(2026-07-18)[2026-07-20].https://auto.sina.cn/2026-07-18/detail-iniifhua1633309.d.html. 

[10]中国科学院工业人工智能研究所. WAIC 2026 物理 AI 分论坛会议资料 [EB/OL].(2026-07-07)[2026-07-20].https://iaii.cas.cn/kxyj/kydt/202607/t20260707_8243187.html. 

[11]华为智能汽车解决方案 BU. WEWA 世界模型技术白皮书 [R].2026. 

[12] Momenta. R7 世界模型技术官方解读 [EB/OL].(2026-04-26)[2026-07-20].https://wwwwww.momenta.cn/article/476.html.