对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,靠比片我的影视旅行：跟着电影去旅行的观影记录

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

“靠比片”的记录方法：先记镜头，再记城市

我习惯在看完电影后立刻做两类笔记：一类是“镜头触发点”，比如某条坡路、某个海边长镜头、某间狭小酒吧里的光线；另一类是“城市线索”，包括口音、交通方式、人物的日常路线、他们会去的市场或公园。前者决定我想去哪个区域，后者决定我到了之后该怎么走、怎么停、在哪些地方多待一会儿。

很多人跟着电影去旅行会卡在一个误区：只盯着地标，忽略“移动”。电影里的城市常常被剪辑重组，主角从A到B只需要一个转场，但现实里可能要换两次车、再爬一段陡坡。把这些“移动成本”也记下来，旅行反而更接近电影：你会明白角色为什么总在街角停一停，为什么一段步行戏能拍得那么长——那不是拖沓，而是城市本身在发声。

取景地的常见情况：同名、拼接、封闭与“只能远看”

真正开始查取景地时，常见的情况大致有四种：同名地点（不同城市有同一条街名）、镜头拼接（一场戏由多个地点剪在一起）、场地封闭（店铺换了、场馆限流）、以及“只能远看”（私人住宅、保护区边界）。应对方式也要更务实：与其死磕“必须站到同一个机位”，不如把目标换成“同一段光线”“同一条风向的海岸”，或“同一类社区的氛围”。

有时最有价值的并不是抵达，而是辨认差异：电影里调色后的街区更温暖，现实里可能阴冷潮湿；影片把噪音抹平，现场却是车流不断。把这些反差写进“靠比片我的影视旅行”的观影记录，比单纯的合影更耐读，因为它回答的是更真实的问题：电影到底怎样塑造了你对一座城市的期待。

行程怎么排更像观影：时间、季节与人流的三件事

跟着电影去旅行，时间安排往往比路线更关键。电影最擅长抓住“清晨的空”“黄昏的金”“雨后路面的反光”，你如果在正午去同一地点，很容易觉得“怎么一点都不像”。我通常把一天切成两段：清晨追光线，傍晚追氛围；中间留给室内场景（博物馆、咖啡馆、书店）或慢行街区，让节奏更贴近电影叙事。

季节也得尊重：冬天的海边和夏天的海边几乎是两座城市；秋天的林荫路与春天的花树也完全不是同一种气质。人流则是第三个变量：热门取景点在节假日很容易变成排队合照现场，情绪会被打断。遇到这种情况，我会换一个“相似但不拥挤”的备选点——电影想表达的通常不是“这一栋楼”，而是“这一类街道的尺度”和“这一类生活的密度”。

你在片中想要的感觉	现实里优先调整的变量	更稳的做法
空旷、疏离	到达时间、人流	选清晨或工作日，别长时间挤在入口位置
温暖、亲密	光线、室内空间	找有侧光的小店或街巷，慢坐而不是快拍
迷路感、冒险感	步行比例、转弯密度	刻意走支路与小巷，留出一小时“无目的时间”

记录要写什么：不只是打卡，还要写“你被电影影响的部分”

“靠比片我的影视旅行”适合做长期观影记录，是因为它能把旅行串成一条可回看的线：你会在不同城市里反复寻找相同的情绪母题，比如“车站告别”“雨夜独行”“海边沉默”。写作时我通常固定三段：第一段写影片给我的预设（我以为会怎样）；第二段写抵达后的现实（闻到什么、听到什么、路怎么走）；第三段写落差带来的理解（我为什么会误读，电影用了什么手法让我这样想）。

也要避开另一个常见误区：把电影旅行写成景点清单。清单当然有用，但更像备忘录，不像观影记录。真正可读的部分，是你在城市里做了哪些“非必要动作”：绕路去看一面旧墙、在同一张长椅上坐了二十分钟、在不起眼的面包店买了最普通的东西——这些细节才是电影教会你的观看方式。

注意事项与边界：尊重当地、尊重镜头之外的生活

不少取景地都在居民区，或仍在正常经营。拍照时别把镜头伸进别人的窗户，别为了“同款机位”挡住通行，也别把安静的空间变成喧闹背景。还有一种容易忽略的边界：电影里看起来安全的夜路，现实未必适合独行；镜头里随手走进的院子，现实可能是私人领地。把安全和礼貌写进记录里并不会破坏浪漫，反而让“跟着电影去旅行”更像一次成熟的观看延伸。

走到最后会发现，电影旅行真正留下的不是某个完美复刻的画面，而是你对城市的“二次认识”：一次来自银幕，一次来自脚下。两者叠在一起，才是“靠比片我的影视旅行”值得长期写下去的理由。

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更新内容

一、场景细节纹理增强处理

二、增强解谜提示语中的代入感与沉浸感

三、增强内容过滤功能，屏蔽不良信息

四、增加实时谜题提示词库

五、增加剧情CG动画展示

六、优化夜间模式下对比度