对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,美女被褥：舒适亲肤的高颜值床品推荐

2026 年的北京车展上，" 物理 AI" 成了被重复最多的词之一。

过去两年，全球科技行业的主角是数字 AI：大模型会写作、会编程、P 图，几乎重做了一遍互联网入口。但当数字世界的数据红利被快速消化之后，产业开始把目光投向更大的现实世界——道路、工厂、仓库、家庭、城市交通系统。

底层技术从数字空间迁移到物理空间，已经成为新的产业共识。问题在于，谁能成为物理世界的 OpenAI？

此次北京车展上，Momenta 给出的答案是：自动驾驶就是物理 AI 的序章，而 Momenta 想成为其中的平台型玩家。

跨界

2026 年 4 月 25 日，Momenta 发布 R7 强化学习世界模型，并将其定义为 " 物理 AI 序章 "。

Momenta CEO 曹旭东在发布会后对华尔街见闻表示，" 自动驾驶进入到了这个阶段。" 所谓 " 这个阶段 "，是自动驾驶已经成为目前少数能够同时打通 " 数据闭环 " 与 " 商业闭环 " 的物理 AI 赛道。这是理解 " 为什么自动驾驶是物理 AI 序章 " 的关键。

数字 AI 过去之所以爆发，是因为具备三个条件：海量低成本数据、快速低成本验证、成熟商业入口。互联网提供文本、图片、视频数据，用户点击一次、追问一次，模型就获得一次反馈，产品再通过订阅、广告、API 变现。

而大多数物理 AI 领域并不具备这些条件。

机器人缺数据、缺场景、缺反馈，更缺稳定现金流。一个机械臂想学会抓杯子，要真实硬件、真实动作、真实损耗；一次试错的成本，远高于数字世界的一次模型推理。

曹旭东向华尔街见闻直言，OpenAI 早期既做机器人，也做数字 AI，但阶段性放弃机器人去做 GPT，一个重要原因就是 " 机器的数据太难获得了。"

在曹旭东看来，GPT 需要的互联网数据，本身已经具备超大规模 。但自动驾驶既属于物理世界，又天然拥有持续数据源。

每一台量产车都是移动传感器，每一次通勤、变道、避障、拥堵、泊车，都是模型训练样本。只要车辆规模足够大，真实世界的数据就会源源不断进入系统。

与此同时，它还有清晰的商业入口。

用户愿意为辅助驾驶买单，车企愿意为智能化竞争力买单，供应商可以通过定点、授权、装车获得收入。技术提升不仅意味着论文成绩更高，也意味着销量更高、ASP 更高、客户更多。这就是曹旭东所说的正反馈机制。

" 先有了数据闭环，然后才有足够好的体验，这个足够好的体验一旦达到了接近人类的水平或者超过人类的水平的时候，就能够实现爆发式的商业化。而这个爆发式的商业化之后，又会带来数据爆发式的增长。" 曹旭东说道。

换句话说，自动驾驶已经具备了物理 AI 最稀缺的飞轮结构。而 Momenta 正在这个飞轮里占据有利位置。

公司披露，已交付超过 70 款量产车型，累计定点车型数超过 200 款，搭载其系统的量产车辆规模已超过 80 万台。本届北京车展，超过 20 个品牌、60 余款车型搭载 Momenta 方案，包括奔驰、奥迪、宝马新发布车型。

这 80 万台车，不只是装机量，更是 80 万个持续采集现实世界复杂路况的数据节点。OpenAI 的模型靠全球用户提问进化，Momenta 的模型靠全球车辆上路进化。

但有了数据，还不够。物理 AI 真正的难点，不是看见世界，而是理解世界。

破局

曹旭东向华尔街见闻解释道，大语言模型依靠 Next Token Prediction 预测下一个词，从而压缩数字世界常识；而物理 AI 要依靠 World Model Prediction，预测物理世界下一刻状态和交互逻辑，让模型理解物体运动规律、因果关系和潜在变化。" 因此，世界模型与强化学习，共同构成物理 AI 的两大核心支柱。"

这句话拆开看。数字 AI 的本质，是语言预测。物理 AI 的本质，是现实预测。前车急刹后，后车会不会追尾；雨天路面打滑时，制动距离会延长多少；路边儿童突然冲出，车辆还有没有避让空间——这些都不是文字问题，而是动态世界问题。

Momenta 给出的解法，是 " 世界模型 + 强化学习 "。

Momenta 研发 SVP 夏炎指出，Momenta 的世界模型分三层：第一层是预训练，用海量真实驾驶数据把物理规律、常识与因果关系压缩进模型；第二层是仿真，让模型在虚拟环境中推演行为变化后世界如何演变；第三层是在世界模型中进行强化学习，让系统在接近真实的环境里反复试错、自主优化。

这套结构，本质上是在复制 OpenAI 的成功路径，但训练对象从语言变成现实世界。

先学习常识，再进行后训练，再通过强化学习获得更优决策。曹旭东也提到，仅有常识并不代表是好司机。" 大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为。" 因此预训练之后，还需要 Post-Training，" 把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去。"

这几乎就是车圈版的 RLHF。现实司机会急刹、犹豫、加塞、分心，模型若只是模仿人类平均水平，只能成为普通司机。只有通过强化学习筛选更优行为，才可能成为超人类司机。

这也是为什么曹旭东说，自动驾驶是物理 AI 的序章——它是第一个真正需要解决现实世界复杂博弈，又具备规模数据和商业回报的场景。

更重要的是，它还能继续外溢。曹旭东向华尔街见闻透露，Momenta 的 L4 业务不只做 Robotaxi，也做 Robovan，明年还会做 Robotruck。他们相信，" 一个自动驾驶的大模型能够实现所有的自动驾驶垂直应用，并且做得更好。"

这意味着，Momenta 并不想只做一家智驾 Tier1，而是想做一个平台底座。

OpenAI 把同一个模型延伸到搜索、办公、客服、编程；Momenta 则想把同一个驾驶大模型延伸到乘用车、出租车、物流车、卡车。不同场景共享底层能力，不同场景再反哺模型进化。

这是平台公司的典型路径。

当然，物理 AI 的门票极贵。

曹旭东说，实现规模化 L4，累计投入 " 至少是百亿美金 "；通用机器人可能需要 " 几百亿美金到千亿美金 " 级别投入 ，所以他的结论非常现实：长期只靠融资并不现实，" 一定要有现金流业务来支持物理 AI 的研发。"

这恰恰是 Momenta 相较许多概念型 AI 公司的优势——它已经拥有量产业务、客户订单和真实收入，再把现金流投入下一代模型训练。

很多公司在谈物理 AI 的未来，Momenta 则是在用自动驾驶养出物理 AI 的未来。

十年前，曹旭东在硅谷看到 Fairchild Drive，那条以仙童半导体命名的街道点燃了他的创业念头。他说，希望与所有中国 AI 公司一起，书写属于东方的硅谷传奇 。今天看，这个愿景的现实版本或许是：OpenAI 先让机器学会说话，Momenta 想让机器学会在现实世界里行动。

以下是与 Momenta CEO 曹旭东的对话实录：

问：当下全球汽车产业流行反向合资，越来越多的海外车企看重了中国的科技巨头，怎么看待这种新的趋势？

曹旭东：中国的技术现在正在从中国走向世界，整个发展速度非常快的，进入海外的市场，比如说进入欧洲的市场，进入其他的一些市场的时候，给当地用户带来更领先的产品价值，但是另外一方面也会带来一些冲击，比如说冲击当地的公司、当地的就业或者是当地的税收等等。

比较好的一个解决方案就是借鉴中国之前的模式，就是跟中国学习，来做反向合资，反向合资完之后，既让当地享受到了中国高科技的技术和产品很好的用户体验，另外一方面就相当于是中国的技术赋能当地企业，对当地企业带来更多的发展，带来更好的工作机会、更多的就业、更好的税收，是一个共赢的模式。

问：今年车展上有哪些海外的客户和 momenta 交流？过程中有过哪些挑战？

曹旭东：不光是今年，去年的时候我们就已经是全球品牌的共同选择了，在全球最顶尖的品牌里面，像德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们量产的合作客户了。

挑战的话，最常见的挑战，是中国的速度和国际 OEM 的标准，有时候是矛盾和冲突的，但是这个矛盾和冲突主要围绕着客户和用户，以客户和用户的价值为中心去共创，很多时候都能找到更好的创新性的方法，带来更好的结果。

问：数据飞轮在实际量产的过程中，最大的瓶颈是什么？

曹旭东：数据这件事情，它不是单单的数据本身，你可以认为数据它就是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石，所以你要把数据真的用起来的话，首先你要把这个贫矿变成富矿。

我举一个例子，在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、万里挑一，你怎么把这个数据给挑出来？它的难度本身就是一个大海捞针的难度，这已经有很高的门槛了，你怎么把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终又装到车上，这才是最终的价值，所以整个的数据飞轮的体系，它是一个体系能力，拥有原始数据，拥有海量的原始数据仅仅是一个价值源头的 10%，剩下的 90% 是来自于这个体系的价值，这是第一个问题。

问：现在有一种说法，数据不难，但是用好数据比较难，Momenta 怎么去用好这些数据？

曹旭东：像我们的大模型，我们可能会分为预训练的阶段和 Post-Training 的阶段，预训练的阶段，海量的来自于我们的量产车，我们现在已经 80 万台车了。海量量产的数据，而且量产的数据包括了大量的长尾数据，通过 World Model Pre-Training 来预训练这个模型。

预训练完这个模型之后有物理常识，但是有物理常识不代表它是一个好司机，因为大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为，所以就有一点像数字 AI 里面大模型的训练一样，你通过海量的数据作为输入，它具备了这个世界的常识，但是不代表着它有好的行为，所以你还是需要 Post-Training，通过 Post-Training，把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去，大概会分为这两个环节。

问：今年北京车展上很多的车企都在强调自己的辅助驾驶技术路线的不同，Momenta 的世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：更重要的不是单点算法，是架构能力，架构能力已经比单点算法能力更强了，因为一旦涉及到架构一定涉及到取舍，不是所有的创新都能放到同一个架构里面，涉及到架构的话就涉及到取舍，好的架构能够实现更好的积累和更好的合力，架构之上又包含了体系，这个体系包含了数据迭代的体系，包括了训练的体系，也包括了整个迭代的体系和验证的体系，体系之上更多的是组织和文化，就有一点像中国有一句古话，淮南为橘、淮北为枳。

我觉得根本上的企业之间的差距来自于组织和文化和对应的体系的建设，这是有更大的差距的。而具体的单点的算法的话，这个创新当然很重要了，每一代的算法架构的创新，实际上会带来大的进步，但是坦率来说，在中国的环境下，知识的流动和人才流动的速度其实是比较快的，仅仅是单点算法的话，并不存在特别大的壁垒或者差异性，有壁垒的是体系和组织的能力，所以你会发现，可能大家说的

先把“美女被褥”拆开：看颜值，也看触感与耐用

高颜值床品最常见的误区，是只盯着图片效果。比如同样是奶油白，偏冷容易显灰，偏暖则更显干净；同样是浅粉，饱和度稍微一高，就可能显得不够高级。更重要的是触感和耐用度：亲肤来自纤维本身和织造方式，并不是“越厚越好”。

举个例子，磨毛更适合冷天，摸起来软糯，但也更容易吸附皮屑和细尘；贡缎光泽细腻、视觉更精致，不过对湿度更敏感，南方回南天若通风差，体感可能比平纹更闷。下单前不妨先想清楚：你更想要“冬天钻进去就不想出来”，还是“四季都清爽不黏身”，再决定走哪条材质路线。

面料怎么选才亲肤：棉、莱赛尔、真丝、磨毛各有脾气

床品的亲肤感，通常和柔软度、透气性、吸湿性、静电与刺激感有关。几种常见面料，可以按自己的生活场景来挑：

面料类型	体感特点	适合人群/季节	容易踩的坑
长绒棉（高支数更细密）	亲肤、耐洗、四季稳	大多数家庭、日常高频使用	只追“支数”忽略工艺，可能更闷或更易皱
莱赛尔/Tencel™（常与棉混纺）	凉滑、贴肤、垂坠好看	怕热、皮肤敏感、追求床面质感的人	太滑可能导致被芯更易跑位，需看内侧固定点
真丝	轻薄、顺滑、触感温润	夏季、对摩擦敏感的人	护理要求高，洗涤不当容易发白、起毛
磨毛/法兰绒（多为棉或化纤混纺）	绒感明显、保暖强	北方冬季、怕冷人群	易起静电、吸灰，化纤比例高可能更闷汗

如果皮肤容易泛红或有轻微过敏史，优先考虑棉或莱赛尔/棉混纺，尽量避开气味重、手感“假滑”的低质化纤。判断亲肤也别只靠指尖摸一摸：可以用手掌贴住揉几下，感受有没有细微刺痒；再把面料对着灯光看密度，过于稀松的更容易起球、变形。

被芯与填充：轻、暖、透气之间怎么平衡

真正决定睡眠体验的，往往是被芯。很多人以为被子越重越踏实，但重不等于暖，反而可能影响翻身，局部更容易出汗。常见填充各有侧重：

羽绒被：轻且保暖，蓬松度很关键。怕冷又不喜欢厚重的人会很喜欢，但要注意防钻绒面料和清洁度。刚拆封有些轻微羽绒味较常见，若是刺鼻的油味就要谨慎。

大豆/玉米纤维等再生纤维：价格更友好，手感也柔和，适合春秋或空调房。缺点是时间久了容易塌，需要勤晾晒、拍打。

羊毛被：干爽、回弹好，尤其适合湿冷地区的冬天。但对螨虫敏感的人，防螨与定期通风日晒要做到位。

棉花被：贴身、吸湿，但相对更重、回弹慢。适合喜欢“有分量”睡感的人，南方梅雨季需要特别注意防潮。

选厚度时别只看“几斤”，更实用的是结合室温和体质：卧室常年开空调、又怕冷，可以选中厚；本身爱出汗或住在南方，宁可薄一点，再用毯子叠搭，调节更灵活，也更方便随季节做出好看的层次。

高颜值不等于难打理：颜色、工艺和细节决定高级感

真正耐看的“高级感”，往往来自克制：低饱和纯色、细条纹、小提花通常比大面积印花更不容易过时，也更能适配不同风格的卧室。想要上镜好看、日常也不翻车，可以重点看三个细节：

1）颜色耐脏度：纯白最显干净，但也最考验清洗；奶油白、米杏、雾灰更适合日常。家里有宠物或深色衣物多，尽量避开对比度很高的浅色床单。

2）缝制与固定：被套内侧最好有四角绑带或固定扣，减少被芯团成一团的尴尬；床单包边要平整，车线不顺、边缘不服帖，铺一晚就容易皱得显旧。

3）静音与亲肤：有些“挺括显贵”的面料会偏硬，翻身时更容易出声，敏感的人会睡不踏实。理想的床品是看起来利落、摸起来柔软、睡起来安静。

清洗方面也别迷信“越热越干净”。棉和莱赛尔更适合温和洗、低温烘或阴干；真丝尽量按专用方式护理；磨毛类避免强烈摩擦和高温烘干，否则起球和静电会更明显。洗后也别暴晒到发脆，手感会明显变差。

购买时的尺寸与搭配：不跑位、不拖地，才算真的好用

床品最常见的翻车点其实是尺寸。同样写着“1.8 米床”，床垫厚度、是否加床褥都会影响床单垂边；被芯尺寸也会决定被套是饱满还是空荡。床垫较厚（25cm 以上）建议优先选加深款床笠或更大尺寸的床单；被套则要与被芯同规格。想要更饱满的视觉效果，可以选更蓬松的被芯，但尺寸一定要一致，否则更容易偏移。

搭配上如果想要“高颜值但不费劲”，一个稳妥的方法是：主色保持中性（米白/浅灰/雾蓝等），再用枕套或毯子点一处小面积的强调色。这样无论换季换被芯、加盖毛毯，都不容易打破整体协调。

选床品并不复杂：面料决定亲肤与温度，被芯决定睡感与保暖，工艺与尺寸决定你会不会每天都想把床重新铺一遍。把这些关键点想清楚，“美女被褥”就不只是好看，而是一套真正能让人睡得舒服、醒来心情也更好的床品。

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9. ☀️「网络百科」☀️ 豆花传剧mv免费观看官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:豆花传剧mv免费观看下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V0.75.1.0(安全平台)登录入口💫《豆花传剧mv免费观看》是一款非常好玩的冒险游戏，游戏中玩起来还是十分的不错的，游戏汇总也是十分的刺激，玩家们要在众多的僵尸中生存下去，还有很多的武器可以供玩家进行选择使用，感兴趣的朋友们快来下载体验吧！

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1.打开18禁🍆🍑🔞❌❌❌-百度，进入18禁🍆🍑🔞❌❌❌-百度前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入18禁🍆🍑🔞❌❌❌-百度，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、新增个性化首页模块

二、修复了宠物偶尔会消失的 Bug。

三、优化了雨雪天气的粒子表现。

四、增加缓存管理入口，一键清理更轻松

五、新增透明状态栏效果

六、优化用户数据同步功能