对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,老师别摸了我快受不了了：学生求助背后的真实困扰

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，

真正折磨人的，常常不只是那一次触碰本身，而是被迫忍耐、被迫沉默的过程：一边要维持师生关系，一边又要守住自己的身体边界。

这句话到底在说什么：被越界了，而不是“误会”

在学校环境里，“摸”可能出现在很多场景：纠正姿势时扶肩按腰，合影时搂抱，单独谈话时拍腿拍背，开玩笑时捏脸摸头，甚至以“检查衣领”“帮你整理”为名，触碰胸前、腰臀等敏感部位。学生的不适通常集中在两点：触碰的部位或方式让人反感甚至害怕；而对方拥有权威，你很难当场拒绝。

需要强调的是，是否构成骚扰或侵害，并不取决于“老师有没有恶意”，也不取决于对方给出了什么理由。更关键的是：这类接触是否必要、是否征得同意、是否尊重你的意愿，以及是否存在重复性、指向性的越界行为。

很多学生会被“他只是习惯”“她只是热情”之类的说法困住，最后只能把不适压下去。但越压越久，只会越来越难受，也更容易让对方误以为你默认了这种行为。

常见发生场景：体育、艺术训练，以及“单独相处”

被频繁提到的并不一定是极端情节，而是那些更容易被忽略的“灰色地带”。

在体育课和校队训练里，确实存在纠正动作、保障安全的必要接触。但更规范的做法应当是：先说明、先征求同意，能用示范或器材替代就尽量替代，并尽量在公开场合完成，而不是在不解释的情况下直接上手。

艺术类训练（舞蹈、表演、声乐形体等）同样容易被“专业需要”包装成反复触碰。若学生表达不适反而被嘲讽“吃不了苦”，很容易陷入自我否定，甚至开始怀疑是不是自己太矫情。

另一个高风险点是“单独”：办公室关门谈话、晚自习后留堂、以补课为名单独约见、以“照顾”为名送回宿舍等。许多不适并非一次发生，而是从轻微触碰开始试探，逐步升级；你越沉默，对方越可能把沉默当成默许。

当下怎么做：先确保安全，把话说清，留下记录

如果当场发生越界，第一目标是尽快脱离接触并保证自身安全。可以用简短、明确、不解释的句子表达边界，比如：“别碰我”“我不喜欢这样”“请保持距离”。不需要讲大道理，也不必当场证明自己“有理”。

如果担心正面冲突，可以先用情境理由撤离，例如：“我去拿水”“我有事去找班主任”。但离开后要尽快把事情记录下来：时间、地点、在场的人、对方说过的话、你的反应等，越具体越好。这些细节会帮助你在后续沟通时更清晰，也能减少你反复自我怀疑。

如果问题反复出现或带有明显针对性，尽量不要指望“再忍忍就过去”。更有效的做法是尽早让第三方介入，优先选择能形成制衡的人：班主任、年级组、德育处/学生处、校领导、家长或监护人。

沟通时抓住“事实 + 感受 + 诉求”即可：发生了什么、你为什么不舒服、你希望学校或相关人员如何处理（例如停止接触、调班/调课、避免单独相处、正式提醒或启动调查）。

必要时保留证据：聊天记录、请假条、课程安排、同学目击信息、监控是否存在的线索等。与此同时也要把安全放在第一位，不要为了取证让自己再次处在风险环境里。

你需要的支持	适合找谁	更合适的说法
立即停止接触、避免单独相处	班主任/年级组	“我遭遇了不必要的身体接触，很不舒服。请帮我安排不再与他/她单独接触。”
校内处理与留痕记录	学生处/校领导	“我希望学校介入核实，并形成明确记录或处理措施，保证类似情况不再发生。”
情绪崩溃、恐惧回避	心理老师/可信家长	“我现在害怕上课/见到他/她，需要安全感和支持，也需要一起想办法。”

容易踩的误区：把不适当矫情，把责任推给自己

很多学生第一反应是自责：“是不是我穿得不对”“是不是我想多了”。但边界感不是矫情，身体的不适本身就是非常可靠的信号。

另一个常见误区是“当场先忍住，回头再说”。可一旦拖延，对方更容易否认，你也会因为反复回想而越来越混乱。还有人觉得必须等到“很严重”才算问题，但现实往往相反：越界通常从小动作开始，越早叫停，越容易也越省力。

同时也要警惕“反向压力”：有人可能拿成绩、评优、参赛名额、人际口碑来暗示你闭嘴；也有人用“我是为你好”“你太敏感了”来削弱你的判断。面对这种话术，不必纠缠对方动机，反而更适合反复确认你的边界：“我不需要身体接触”“请尊重我”。你不必证明对方坏，你只需要明确自己不愿意被这样对待。

如何区分必要接触与越界：看必要性、同意、公开性、可替代性

相对必要的接触往往具备这些特征：有明确的教学或安全目的；事前说明并征求同意；尽量在公开环境中进行；能用语言、示范或工具替代就不碰；触碰时间短、部位合规。

越界则常常相反：没有必要却频繁触碰；刻意选择隐蔽场合；触碰敏感部位或伴随停留、摩擦；你表达不适后仍继续；甚至夹杂暧昧言语或差别对待。

最关键的一点是：你说“不”，对方就应该立刻停止。任何用权威压制拒绝、让你不敢再开口的行为，都不正常。

当你在搜索“老师别摸了我快受不了了”时，你真正需要的不是更好的忍耐技巧，而是把“不舒服”当作值得认真对待的信号。保护边界不会让你成为麻烦制造者，而是在把自己从可能持续的伤害里拉出来。只要你愿意开口，就已经是在为自己争取更安全的空间。

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相关介绍

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更新内容

一、增加了批量分解装备的功能，解放双手。

二、修复部分设备下闪退问题

三、新增可互动剧情动画

四、优化定位服务，获取更精准位置

五、支持活动评论互动

六、特定时间段解锁隐藏剧情