对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,k8经典花房乱爱：经典花房主题乱爱体验

Momenta CEO 曹旭东

很长一段时间里，自动驾驶行业喜欢讨论路线之争。

端到端、世界模型、VLA、大模型、强化学习、无图、轻图……每隔一段时间，行业都会出现一个新的关键词。车企发布会上的技术名词越来越密集，供应商之间的表达也越来越接近。乍一看，大家都在往同一个方向走。

但 Momenta CEO 曹旭东认为，真正的差距并不在这些单点技术名词上。

在北京车展期间的交流中，他多次提到一个判断：自动驾驶行业真正的壁垒，已经不再是某个单点算法，而是架构、体系和组织能力。算法可以被学习，人才会流动，技术概念也会快速扩散，但一家企业能不能把数据变成能力，把能力变成产品，把产品变成商业闭环，才是决定行业格局的核心。

他用了一个很形象的比喻：数据不是金矿，而是 " 含矿量很低的铁矿石 "。拥有海量原始数据，只是价值源头的 10%，剩下 90% 的价值，来自如何把贫矿变成富矿，再把富矿变成钢铁、发动机，最终装到车上。

这也是 Momenta 在这轮自动驾驶竞争中想强调的东西：自动驾驶的下半场，不是堆数据和喊模型，而是体系战争。

过去两年，中国智能驾驶供应商开始密集进入国际车企体系。Momenta 已经与奔驰、大众、丰田、本田、日产、通用、福特等全球主流品牌建立量产合作关系。曹旭东说，和国际 OEM 合作，最常见的挑战是 " 中国速度 " 和 " 国际标准 " 的冲突，但只要围绕用户价值共创，很多矛盾可以找到创新性的解法。

与此同时，自动驾驶也被他放进了一个更大的坐标里：物理 AI。

在曹旭东看来，自动驾驶很可能是物理 AI 最先跑通规模化闭环的领域。因为它已经率先实现了数据闭环和商业闭环，而这两者一旦互相正反馈，就可能推动能力快速跨越人类水平。机器人也会走向类似方向，但距离规模化闭环还需要更长时间。

" 物理 AI 是需要门票的。" 曹旭东说，这张门票不是一个漂亮的技术概念，而是能支撑长期研发的现金流业务。

以下是北京车展期间与 Momenta CEO 曹旭东的交流内容整理，略经编辑：

" 原始数据只是价值源头的 10%，剩下 90% 来自体系 "

问：Momenta 一直强调数据驱动。现在行业里也有一种说法，数据本身并不难，难的是用好数据。你怎么看？

曹旭东：数据这件事情，不是单单的数据本身。你可以认为数据是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石。你要真正把数据用起来，首先要把贫矿变成富矿。

比如我刚才分享的，高速上三只小狗排队横穿高速，这样的场景真的是万中无一。你怎么把这个数据挑出来？这本身就是大海捞针级别的难度。

但这只是第一步。你要把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终装到车上，这才是最终价值。

所以，整个数据飞轮是一个体系能力。拥有原始数据，哪怕拥有海量原始数据，也只是价值源头的 10%，剩下 90% 来自体系。

问：那 Momenta 是怎么把数据真正用起来的？

曹旭东：我们的大模型细节不能说太多，但可以分享一个大致过程。它分为预训练和 Post-Training 两个阶段。

预训练阶段，数据来自我们量产车的大规模数据。现在我们已经有 80 万台量产车，这些量产数据里包括大量长尾场景。我们会通过 World Model Pre-Training 预训练模型。

预训练让模型具备物理常识，但有物理常识不代表它是一个好司机。大量数据里面有好的驾驶行为，也有很多不好的驾驶行为。这一点和数字 AI 里的大模型训练类似，海量数据可以让模型具备世界常识，但不意味着它有好的行为。

所以还需要 Post-Training，把模型的行为激发出来，或者说对齐到人类好的驾驶行为上去。

" 单点算法没有长期壁垒，真正的差距在体系和组织 "

问：今年车展上，很多车企都在强调辅助驾驶技术路线，比如小鹏的 VLA、华为乾崑 ADS。Momenta 世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：我觉得更重要的不是单点算法，而是架构能力。

架构能力比单点算法能力更强。因为一旦涉及架构，就一定涉及取舍。不是所有创新都能放到同一个架构里面。好的架构能实现更好的积累和合力。

架构之上还有体系。这个体系包括数据迭代体系、训练体系、验证体系，也包括整个迭代体系。体系之上，则是组织和文化。

根本上，企业之间的差距来自组织、文化和体系建设。单点算法当然很重要，每一代算法架构创新都会带来大的进步。但坦率来说，在中国环境下，知识流动和人才流动都很快，仅仅靠单点算法，并不存在特别大的长期壁垒。

有壁垒的是体系和组织能力。

所以你会发现，大家说的可能是同样的单点算法方向，但最终做出来的效果可能差一代甚至两代。背后不是单点算法的差距，而是体系和组织的差距。

" 中国技术出海，反向合资会是一个共赢模式 "

问：现在全球汽车产业出现一种新的趋势，越来越多海外车企看重中国科技公司，甚至出现所谓‘反向合资’。你怎么看？

曹旭东：中国技术正在从中国走向世界，速度非常快。进入欧洲等海外市场时，中国技术可以给当地用户带来更领先的产品价值，但另一方面，也会对当地公司、就业和税收产生冲击。

比较好的解决方案，就是借鉴中国之前的发展模式，做反向合资。

反向合资之后，一方面让当地用户享受到中国高科技带来的好产品和好体验；另一方面，中国技术也能赋能当地企业，给当地带来更多发展机会、就业机会和税收。这是一个共赢模式。

问：Momenta 与外资车企合作时，最大的挑战是什么？

曹旭东：我们现在已经是全球品牌的共同选择。全球顶尖品牌里，德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们的量产合作客户。

挑战最常见的是，中国速度和国际 OEM 标准之间有时会矛盾和冲突。但这个矛盾和冲突，只要围绕客户和用户价值去共创，很多时候都能找到更好的创新方法，带来更好的结果。

" 自动驾驶是物理 AI 的序章 "

问：物理 AI 最近非常热。你觉得 Momenta 在物理 AI 里处于什么位置？

曹旭东：物理 AI 是大势所趋。

数字 AI 有很大优势。第一个优势是数据能够快速、大规模获得。比如 GPT 所需要的是互联网数据，互联网数据天然就是大规模的。第二个优势是数字 AI 的验证成本更低、周期更短。Agent 调用一个工具，可能只需要一个接口。

但机器人要调用一个工具，就要先把机械手造出来，再抓取工具、使用工具，难度和复杂度都大很多。

我们所处的世界既有数字部分，也有物理部分，而且物理部分可能更大。所以当数字世界取得巨大进展后，很多成功经验和方法自然会进入物理世界。

现在只是物理 AI 的序章刚开始。

讲到物理 AI，最核心的是两个闭环：数据闭环和商业闭环。这两者是互动的。

我有一个观察：任何一个人工智能应用，一旦接近人类水平，就会在很短时间内大幅超过人类水平。AlphaGo 如此，人脸识别也是如此。前面接近人类可能花了十年、二十年，但超过人类，可能只需要一两年、两三年。

背后的逻辑，就是数据闭环和商业闭环的正反馈。先有数据闭环，才有足够好的体验；体验一旦接近甚至超过人类水平，就能实现爆发式商业化；商业化又带来数据爆发式增长；数据增长再推动模型能力继续增长。

自动驾驶正在进入这个阶段。机器人还需要一段时间。自动驾驶是物理 AI 的序章，因为它最先实现了规模化的数据闭环和商业闭环。

" 物理 AI 是需要门票的，门票就是现金流业务 "

问：为什么你认为自动驾驶会比机器人更早进入物理 AI 的规模化阶段？

曹旭东：自动驾驶要实现规模化 L4，我判断累计投入至少是百亿美金级别，而且这可能还是创业公司的研发效率。如果是大公司，可能不只是百亿美金，而是几百亿美金。

通用机器人需要多少钱？我的判断可能是几百亿美金到千亿美金级别，而且这也可能还是创业公司的研发效率。

所以，物理 AI 是需要门票的。这个门票就是你需要有现金流业务。

虽然现在中国具身智能资本市场非常活跃，但长期来看，靠投资、靠融资去追踪做成通用物理 AI，或者物理世界 AGI，是不现实的。一定要有现金流业务支撑物理 AI 研发。

这个现金流业务可以是自动驾驶，也可以是物理 AI 的某个方向，或者来自数字 AI 的现金流业务。无论如何，一定要有现金流业务支撑长期研发。

" 一个自动驾驶大模型，可以覆盖所有垂直场景 "

问：今年 Momenta 的 L4 业务有什么进展？Robotaxi 赛道玩家越来越多，Momenta 的优势是什么？

曹旭东：Momenta 的 L4 不只做 Robotaxi，也会做 Robovan，也就是物流。我们十年前的愿景里，就有物流和出行效率翻倍。实际上物流放在更前面，出行放在后面。明年我们还会做 Robotruck，今年不会做，但明年会做。

背后的底层逻辑，是我们相信一个自动驾驶大模型能够实现所有自动驾驶垂直应用，并且做得更好。

这件事我们已经在 Robotaxi、Robovan 和乘用车上验证过，并取得了很好的效果。

它带来的价值是，每一个 vertical 的研发成本会大幅降低。每个应用场景、每个垂直领域的经验和数据，又可以汇总、吸收到同一个大模型里，让每个垂直领域做得更好。

这就是平台优势。

有点像十年前互联网行业有垂直电商，也有平台电商。最后胜出的往往是平台电商，重要原因就是平台效应。

我们的判断是，自动驾驶大模型领域也存在很强的平台效应。一个大模型能够覆盖所有垂直领域，每个领域成本更低，效果也会更好。

" 自动驾驶会比芯片行业更快收敛 "

问：你怎么看智驾供应商格局？未来会一直是华为、Momenta 和少数玩家，还是会有更多供应商赶上来？2030 年会不会迎来终局？

曹旭东：自动驾驶有非常强的规模效应和先发优势，而且这个效应会比芯片行业更强。

回顾历史，PC 芯片时代全球主要就两家，手机芯片时代全球也就两家，高通和 MTK。自动驾驶因为是软件，边际成本是零，所以规模效应更强。

它的规模效应不只是成本上的规模效应，还有体验提升上的规模效应。

另一方面，面向主机厂也有很强的先发优势。汽车行业很多业务都是敲门敲三年。从见到客户到拿下合同，国内 OEM 可能需要三年，国际 OEM 可能需要五到七年。

比如奔驰。2017 年奔驰投资了我们，当时 Ola K ä llenius，也就是现在奔驰董事长，觉得 Momenta 很有活力，选择投资我们。但我们和奔驰的第一个量产项目真正上市，是 2025 年后半年，整整经历了八年时间，而且这已经算加速了。

2017 年到 2020 年是 POC，2020 年到 2022 年是 Pre-SOP，2022 年到 2024 年是小批量量产开发，到了 2024 年才拿到奔驰所有电车和油车业务，

“经典花房主题乱爱”通常在表达什么

“经典花房”一般指视觉符号很明确的场景：花墙、藤蔓、玻璃温室感、柔光灯、香薰与轻音乐，整体走浪漫、微醺或带点潮湿氛围的路线。“乱爱”在搜索语境里更接近“情绪与互动的混合玩法”：不是单一剧情线，而是多段情境切换、角色关系更开放，对话更暧昧，有时还会出现可选择的分支。

因此，它的体验核心往往是：

• 氛围浓度高：景别统一、道具密集，更容易快速进入状态。
• 互动更主动：常见引导式情境设计，比如暗示性任务、换位对话、即兴小剧本。
• 边界更需要确认：互动越“多线”，越依赖事先约定，减少误会和不适。

不少人会把“乱爱”等同于“尺度”，这是常见误区。更贴近的理解是：它强调“关系张力”和“多线互动”。尺度不一定更大，但对沟通与默契的要求更高。

体验常见流程：从入戏到收束的节奏点

经典花房类主题好不好玩，很大程度取决于节奏是否顺。多数情况下会先用视觉与气味定调，再逐步加互动，而不是一上来就抛高强度内容。更舒服的节奏通常分为三段：

1. 入场定调：灯光、音乐、香气、摆件先把氛围拉起来。这一步最怕“堆满但不统一”，花材多却色彩冲突、光源杂乱，反而更容易出戏。
2. 关系推进：借助对话卡、情境道具或角色设定，让两个人（或多人）更自然地进入暧昧互动。这一步最怕尴尬，通常需要提前想好谁更适合主导、谁更适合跟随。
3. 收束与回到现实：结束前最好有一个“降温点”，例如收起道具、切回更明亮的灯光，用明确的结束语或一个小仪式收尾，避免情绪悬着不落地。

如果你看到“经典花房乱爱”被描述得非常跳跃，比如“无脑上强度”“全程高刺激”，就要留个心：这往往意味着流程设计粗糙，体验可能从“沉浸”变成“尴尬或不适”。

适合谁、不适合谁：别让主题变成压力测试

这类体验更适合喜欢“氛围+互动”的人：愿意配合情境、能接受轻度角色扮演、不排斥暧昧对话。相对不太适合的情况包括：

• 很在意私密边界但不擅长表达：现场容易忍着不说，结束后才觉得不舒服。
• 只想拍照打卡：花房确实好拍，但“乱爱”的互动环节可能会打断拍摄节奏，让人觉得多余。
• 对气味或花粉敏感：花房常用香薰、干花或仿真花材，但仍可能引发不适，建议提前确认能否无香或更换香型。

一个简单的判断方式是：你更在意“好看”，还是更在意“好玩”。如果只求视觉氛围，选“花房主题”就够；如果想要“关系推进”的体验，再考虑带“乱爱”结构的互动玩法。

容易踩的坑与处理方式：把规则说在前面

“经典花房主题乱爱体验”最容易出问题的往往不是场景本身，而是双方预期不一致。更稳妥的做法是提前把三件事说清楚：互动边界、主导方式、可随时暂停。尤其是多人或半公开场景，规则越清晰越不容易翻车。

体验前可以用下面几个关注点快速对齐预期：

关注点	常见误区	更稳妥的做法
尺度理解	以为“乱爱”=必然更露骨	提前列出“可接受/不可接受”的行为，只在明确同意范围内推进
互动主导	双方都等对方先开口导致冷场	约定一个“主导者”，或按段落轮流主导
安全感	不好意思喊停，怕破坏气氛	约定停词/手势，“停”不需要解释，先暂停再沟通

另外还有两个常见坑：一是把它当成“万能修复关系”的工具，互动强度一高反而更容易激化矛盾；二是把角色扮演当成“必须演得像”，其实轻度配合就足够，越自然越容易沉浸。

“经典花房”与其他主题的差异：为什么它更吃细节

和赛博、暗黑、夜店风相比，经典花房的优势在于“柔”和“近”：柔光更显气色，花材让空间更有包裹感，互动也更容易从玩笑过渡到暧昧。但它同样更挑细节：色温不对会显得土，香味太重会腻，花墙堆得过满会显拥挤。很多人觉得“明明很用心却不高级”，问题往往就出在这些细节没有统一。

筛选“k8经典花房乱爱”相关内容时，与其只看“多少花”“场景多大”，不如优先关注是否提到：灯光层次、气味可控、互动分段、边界机制。这些信息更能决定真实体验。

回到搜索的核心：k8经典花房乱爱之所以被频繁提起，是因为它把“好看的花房”做成了“可参与的关系场景”。只要在进入之前把期待说清、把边界落到细处，它更可能是一段舒服的沉浸，而不是一次压力测试。

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💫2026-04-29 🔥玩家首选🔥【 美女露出大雷❌❌❌视频 】系统类型:美女露出大雷❌❌❌视频(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数369786】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰美女露出大雷❌❌❌视频是一个悬疑类的解谜手游，玩家们需要在这里找到相关的线索和道具来躲避危机，你将与很多的人物命运纠缠，发现与探索更多的秘密，加上其他的剧情，与每一个人都能互动，还能提供更多的玩法，一起来这里看看吧！

💫2026-04-29 🎗荣耀回归🎗【 XXXX上网天堂 】系统类型:XXXX上网天堂(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数262479】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰XXXX上网天堂是一款休闲益智的社交推理游戏。该游戏属于多人角色扮演，易于操作，这里有最通俗易懂的规则介绍和新手攻略，一秒入门，5~8人的实时语音沟通，热血刺激的策略战争对战，玩转阿瓦隆，深度社交体验，丰富的奖励系统已为你开启，快来成为阿瓦隆大神吧！

💫2026-04-29 🌈永远在线🌈️【 ▓蓝莓视频▓无码免费入口 】系统类型:▓蓝莓视频▓无码免费入口(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数4856】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰▓蓝莓视频▓无码免费入口是一个国风风格的悬疑推理游戏，游戏中的画面制作很精致亮丽，各种场景刻画的十分逼真，玩家在这里将随着故事剧情的发展，不断寻找最终的真相。游戏结合了多种玩法，很考验玩家的头脑思维能力，不仅有真实的画面感还有刺激的背景音效搭配，可以带给大家最真实的体验感。

相关介绍

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更新内容

一、平衡伤害减免 / 护盾机制

二、优化关卡难度曲线

三、新增竞技联赛 / 排行榜

四、修复了装备模型穿模，导致角色看起来像是有四只手。

五、新增邀请好友奖励机制

六、增加地图缩放与快速跳转功能