对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,2025年全年免费资料大全与2025新门正版免费资料：全面释义、专家解析解释与落实与警惕虚假宣传解析与释义

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，

也有人把“全年免费资料大全”理解成带预测性质的内容，这往往是误区的起点。只要信息开始宣称具备确定性、收益性，或强调可验证的“命中率”，就已经偏离了“资料”的范畴，更像是营销包装。检索时不妨先问自己：我需要的是公开规则、流程与节点，还是在寻找“结果承诺”？前者通常能在可靠渠道找到，后者往往是风险入口。

“2025新门正版免费资料”这类说法常见于聚合平台或自媒体标题。“正版”本应意味着版权清晰、来源明确、允许合法传播，但在实际传播中，它经常被偷换成“可信”“内部”“官方”的同义词，容易让人误判。判断是否“正版”，不要看口号，重点看三点：来源是否可追溯、授权是否清晰、内容是否与公开规则一致且可复核。

至于“新门”，更多是一种话术标签，用来暗示“新渠道”“新体系”“新方法”。它本身并不能证明可信，也不等同于任何官方版本名称。遇到“新门正版免费资料”时，最好把它当作检索入口而不是结论：先核对内容究竟是对公开信息的整理，还是夹带诱导付费、引流、博彩或所谓“预测服务”。一旦出现“先免费后加群”“解锁完整版”“充值查看”“包中”等链条，就应立刻提高警惕。

真正有价值的“专家解析解释与落实”，不在于把内容说得多玄，而在于能落到可执行、可核验的判断标准。实际使用时，可以按三步来筛选：

第一步，看性质：它是政策原文、规则说明、时间安排、工具模板，还是推断与预测？前几类可用性通常更高；后一类要么只能当观点参考，要么干脆避开。

第二步，看一致性：是否与公开发布的规则相冲突。涉及时间节点、资格条件、流程材料等要点时，任何与权威口径不一致的“内部消息”，都应以权威口径为准。

第三步，看适配性：同一份“全年资料”并不一定适合所有人。你需要的是某地区、某行业、某版本的规则，还是通用版？把“地区名、版本名、功能名”对齐，往往比追逐“最新”“最全”更关键。

资料类型	可用场景	主要风险点	更稳妥的处理方式
公开规则/条文汇编	理解口径、对照要求	断章取义、旧版混用	核对发布日期与修订记录
时间节点/全年日历	规划安排、提醒	调休变化、地区差异	以官方最终通知为准
模板/表格/样章	提高效率、减少漏项	不适配具体要求	按实际场景二次修改
“预测”“包中”类内容	多为情绪安慰	诱导付费与风险行为	直接回避，避免扩散

虚假宣传最常见的做法，是把“资料”包装成“结果”。在搜索场景中，可以重点识别这些信号：一是反复强调“内部”“渠道”“保真”，却始终不给明确出处；二是用“正版免费资料”作幌子，真正目的是导流到付费环节；三是制造稀缺感与紧迫感，例如“今晚截止”“最后名额”；四是不断强调“命中率”“稳赚不赔”，或暗示能够规避规则。

还要留意“混搭式内容”：前半段看似是正常的公开信息整理，后半段却突然转向“专属方案”“老师带你赚”“加密资料”。这类页面往往利用用户已经建立的信任完成转化。遇到这种情况，与其争论对错，不如回到可验证的信息：能不能在公开口径中找到对应条款？能不能解释清楚适用条件与限制？如果做不到，就不值得继续投入时间和金钱。

从差异上看，“2025年全年免费资料大全”强调覆盖面，“2025新门正版免费资料”强调“看起来更可信、更前沿”。但对真实需求而言，最重要的仍是“准确、适配、可复核”。很多人踩坑并不是因为信息太少，而是把不该当依据的内容当成依据：把观点当规则、把传言当通知、把营销当解析。

想把资料用好，通常抓住三件事就够了：先明确自己所处的地区与版本口径；只采信可追溯、可复核的信息；对任何承诺结果的“免费资料”保持距离。信息越复杂，越要把注意力放在来源与边界上，而不是在标题里寻找安全感。

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相关介绍

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更新内容

一、调整装备 / 技能等级上限

二、修复公告 / 提示信息显示异常

三、支持触屏长按识别隐藏物

四、优化关卡难度曲线

五、改进设置界面分类逻辑

六、修改装备分解 / 回收机制