对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,什么是Tobu18_在什么场景下使用

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，

Tobu18在实际使用中常见有三种指代方式：

1）客户端应用：安装在 Windows、macOS、Android 等设备上，用来导入订阅、选择节点，并设置分流与规则；

2）配置包/订阅名称：你在“订阅管理”里看到的某个条目，里面包含多个节点、策略组和规则；

3）节点/线路分组代号：例如把 HK/JP/SG/US 等地区线路打包成一个系列，“Tobu18”只是其中一个命名。

这也解释了一个常见误区：不少人以为 Tobu18 是某种“协议”或“加密方式”。但协议通常是 Shadowsocks、VMess、VLESS、Trojan、Hysteria 等；Tobu18更像是把这些能力以产品化的方式组织起来的名称，仅凭名字本身无法判断安全性或速度表现。

用户使用 Tobu18 的场景，通常更偏向“连接能力”和“路由管理”，而不是“内容本身”。常见包括：

远程办公与协作：访问跨地区的代码仓库、企业邮箱、会议系统时，尽量减少丢包和高延迟带来的卡顿。

学术与资料检索：打开海外文献平台、软件镜像、开发文档时，避免因网络波动导致反复加载失败。

出差/酒店/校园网环境：公共网络对端口或连接策略限制更常见，需要更稳的转发与重连机制。

跨境电商与运营工具：后台管理、广告投放平台、素材库等对地区与网络质量更敏感，稳定性往往比“峰值速度”更重要。

需要说明的是，这类工具本质上是网络连接与路由管理工具，主要解决“连不稳、延迟高、握手失败”等问题；但它不负责具体网站或账号的权限。有时即使“能打开”，也不代表“能登录”或“所有功能都能正常使用”，还可能受到风控、地区策略或账号状态影响。

使用过程中最常见的三类问题大致如下：

1）无法连接/频繁断开：多与节点不可用、端口受限、协议被干扰有关。通常先更换节点与协议组合，再检查系统代理是否冲突、是否被安全软件拦截。在公共网络下，改用更“抗干扰”的传输方式往往更有效。

2）能连接但打不开网页：常见原因是分流规则不合适、DNS 解析异常，或系统代理并未生效。这时与其盲目换节点，不如先核对当前是“全局/规则/直连”哪种模式，必要时调整 DNS 策略或启用“远程 DNS”。

3）部分应用正常，部分应用异常：例如浏览器可用但某个 App 不行，通常与 App 走直连、IPv6 优先、或系统级代理权限有关。移动端尤其常见，需要确认客户端是否具备 VPN 权限、是否对指定应用进行了代理接管。

快速定位问题时，可以按下面思路对照：

表现	更可能原因	优先处理
一直显示连接失败	节点失效/端口受限/协议不匹配	换节点、换协议、换网络
连接成功但网页打不开	规则模式或 DNS 问题	切换全局/规则、调整 DNS
速度忽快忽慢	节点负载/线路拥塞	换同地区其他节点、避开高峰

由于 Tobu18 并不是行业统一标准名词，不同来源可能会把它做成不同的“套壳形态”。比较时别只盯着名字或所谓“版本号”，更值得看的反而是这些关键点：

支持的协议与更新频率：能否及时适配新协议、修复兼容性问题，影响长期可用性。

规则与分流能力：是否支持按域名/应用/地区分流，会直接影响体验与流量消耗。

多端一致性：手机、电脑、路由器能否共用同一套订阅与策略，决定维护成本。

日志与排障能力：能否清晰显示握手失败、DNS 错误、证书问题等信息，遇到故障时差别很大。

看起来“同样叫 Tobu18”，体验却可能差很多，往往就差在这些细节：规则是否合理、DNS 策略是否清晰、节点质量是否稳定。

最后是一些容易踩的坑。首先在安全与合规层面，不要把这类工具当成“万能隐身衣”。账号与数据安全更多取决于你是否使用可信的客户端与配置来源，是否做好基础系统防护，以及是否避免在不明节点环境下输入敏感信息。体验层面也有几点建议：

别长期只用一个节点：节点会维护、会拥塞、也会临时波动，准备几条可替换线路更现实。

别把全局模式当默认：全局会让所有流量都走代理，可能增加延迟，也可能导致本地服务异常；多数情况下规则分流更合适。

出问题先排除本机因素：系统代理冲突、浏览器插件、杀毒软件拦截、系统时间不准导致证书异常，都可能看起来像“节点坏了”。

综合来看，在搜索语境里 Tobu18 更像是某个代理/加速客户端或订阅体系的名称。真正决定是否好用的，通常是节点质量、协议适配、分流与 DNS 策略，以及你所处的网络环境。把它当作一种“连接工具的代号”，比纠结名字本身更贴近实际使用需求。

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相关介绍

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更新内容

一、改进时间谜题（如倒计时类）的节奏反馈

二、图标统一为扁平风格

三、新增一键登录功能

四、新增动态语音提示功能

五、加强断点续传机制

六、修复部分机型闪屏/花屏问题