对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,亚洲欧美二区三区久本道：二区三区内容汇总与入口

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，

“二区”“三区”在搜索语境里通常代表什么

在中文搜索场景中，“二区/三区”一般不指行政区或地理分区，更常见的是平台内部的“分区编号”。常见含义大致有三类：

第一类是内容类型分区，比如按地区（亚洲/欧美）、题材、画质、更新频率来划分；第二类是入口分流分区，用来区分不同服务器线路或镜像页面；第三类是权限与门槛分区，例如需要登录、积分、年龄确认，或特定客户端才能访问的板块。

当“久本道”和“亚洲欧美”连在一起时，往往意味着用户想快速定位到“亚洲与欧美相关内容的集合”，并直接跳转到二区或三区的可用入口。但需要注意，分区编号在不同站点并不统一：同样叫“二区”，在 A 站可能是“热门更新”，在 B 站可能是“备用入口”。不要把编号当成固定含义。

二区三区内容汇总常见形态：聚合页、标签页与分流页

所谓“二区三区内容汇总”，常见会以三种页面形态出现：

1）聚合页：把同主题、同地区、同作者或同系列集中展示，适合追更或回溯查找。

2）标签页：用“久本道”“亚洲欧美”“二区”“三区”等作为标签入口，点进去是一串关联内容。更新可能更快，但混杂信息也更容易多。

3）分流页：重点强调“入口”，会列出多个可用通道，可能写成“主线/备用线/高速线”，也可能直接用“一区/二区/三区”来替代线路名称。

很多人搜“入口”时容易忽略一点：分流页未必承载内容本身，它往往只是跳转到实际承载页。所以你看到“二区可用”，并不代表最终页面一定稳定可访问，中间可能还有二次跳转、地区限制或浏览器兼容等问题。

二区 vs 三区：差异多在更新节奏、内容范围与访问稳定性

在同一体系里同时存在“二区”和“三区”时，差别通常不是“更高级/更低级”这么简单，而更可能体现在三件事上：更新节奏、内容范围、访问稳定性。可以用下面的对照表快速判断你遇到的情况（以页面实际说明为准）：

对比项	二区常见表现	三区常见表现
内容范围	更偏主流聚合、分类更清晰	更偏补充集合、跨度更大
更新节奏	更新较频繁、排序更“热”	更新不一定快，但可能更全
入口稳定性	作为主入口时更稳定	作为备用/分流时波动更明显
使用门槛	可能要求较少	可能更依赖特定浏览器/登录状态

一个常见误区是：二区打不开就立刻认定“被封”或“资源没了”。但更常见的原因其实是入口切换、缓存残留导致还在用旧地址、DNS 解析异常，或页面被仿冒站“引流”成了广告聚合页。

找入口时最容易踩的坑：仿冒聚合、跳转链与搜索结果污染

“久本道”“二区三区”这类关键词在搜索结果里很容易被污染：看起来是同样的标题、同样的分区词，背后却是不同域名、不同页面结构，甚至只是纯跳转站。判断是否踩坑，可以留意几个信号：

- 页面是否反复要求“继续访问/确认/下载某工具”才显示内容；
- 是否经历多次跳转后，地址栏变成不相关的网站；
- 页面排版是否极度拥挤、按钮看似“入口”，但点哪都跳到同一个地方。

处理方式也相对清晰：优先用浏览器无痕模式排除缓存与插件影响；关闭可疑扩展；对比同一关键词下不同结果的页面结构与更新信息；不要把“二区三区”当成唯一识别点，更要看站内导航是否完整、分类是否自洽、列表是否真实可翻页。

访问与筛选的注意事项：别把“地区词”当成绝对筛选

“亚洲欧美”看上去像地区筛选，但在不少站内更接近“合集标签”，并不保证每条内容都严格符合地区定义。你可能会遇到混合标注、转载标注，甚至标题吸引点击但内容不匹配的情况。想提高命中率，可以重点观察：是否支持二级筛选（年份、语言、清晰度、时长、更新等）；是否能按“最新/最热/完结”切换；是否有相对统一的命名与标记规范。很多时候，这些比死盯“二区/三区”更能减少无效点击。

搜索“亚洲欧美二区三区久本道：二区三区内容汇总与入口”时，可以把这串词拆开理解：主题（亚洲欧美）、体系标签（久本道）、分区编号（二区/三区）、目标动作（汇总与入口）。分清它们分别在页面里承担什么作用，再结合站内导航与分流提示去核对，找到可用入口并稳定使用，难度会低很多。

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💫2026-04-30 🌈贵宾服务🌈️【 美银Hartnett:美国任何军事行动都会是短暂的 】系统类型:美银Hartnett:美国任何军事行动都会是短暂的(官方)官方网站IOS/Android通用版/手机APP(2025APP)【下载次数420574】🌈☀️☀️支持:winall/win7/win10/win11💰💰现在下载,新用户还送新人礼包💰美银Hartnett:美国任何军事行动都会是短暂的是一款卡通画面打造的休闲解谜游戏,游戏中玩家将需要在各种不同的场景中完成挑战.在有限的时间内找到逃离的方法.拥有非常丰富的挑战,随时随地都能开始游戏,感兴趣的朋友欢迎来下载.

相关介绍

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更新内容

一、修复了 NPC 在说话时头会旋转 360 度的诡异问题。

二、增加活动副本“名侦探模式”

三、修复浮窗 / 悬浮按钮错误

四、修复了特定的树木没有碰撞体积的问题。

五、新增动态语音提示功能

六、优化图片加载速度，浏览更流畅