对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,一楼一凤app官方入口

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

多数用户最在意的是前两类，因为入口一旦不对，后续下载安装包、权限申请、付费页面都可能存在风险。

这里也容易踩一个坑：把“能打开的第一个结果”当成“官方入口”。但搜索排名靠前不等于官方，尤其当关键词热度高、争议大或投放多时，更应该以“能被核验的信息”为准，而不是看页面是否“像官网”。

识别官方入口时最关键的四个核验点

判断是不是“官方入口”，建议先看能不能核验，而不是看对方怎么承诺。常用的核验点主要有：开发者主体、包名/签名一致性、版本更新链路是否连续、权限与功能是否匹配。

开发者主体：在正规应用商店页面，一般能看到开发者名称及相关信息；仿冒入口常常含糊其辞，甚至只放一个“下载”按钮。

包名与签名：同名应用可能不止一个包。官方包通常签名稳定、更新延续；套壳或仿冒包则可能频繁更换包名、版本号跳跃明显。

更新连续性：正常的官方更新会有相对规律的版本迭代与说明；如果突然冒出“全新版本”“极速版”“尊享版”，却没有历史记录或更新脉络，就要提高警惕。

权限匹配：如果只是浏览内容或提供简单服务，却要求通讯录、短信、无障碍等高风险权限，这类链路往往更值得警惕。

观察点	更像官方入口的表现	更像仿冒/风险入口的表现
信息完整度	有开发者信息、版本号、更新说明、隐私政策入口	只有“立即下载/安装”，信息空白或含糊
下载方式	通过主流应用商店或明确的分发渠道	强制多次跳转、要求先装“下载器/浏览器”
权限与弹窗	首次使用时再申请必要权限	安装后立刻索要短信/通讯录/无障碍等
支付与会员	付费路径清晰、可在平台内管理	频繁弹出付费墙、二维码/代付/外部跳转

常见情况：搜不到、显示下架、安装被拦截怎么办

搜索“一楼一凤app官方入口”时，有人会遇到“商店搜不到”“页面打不开”“提示高风险拦截”等情况。这些现象不一定说明你找错了，但也绝不代表就找对了，最好分情况判断。

1）应用商店搜不到或显示下架：可能是地区限制、合规调整、名称变更、关键词屏蔽，也可能从未在该商店上架。此时更要避免去不明页面“直接下载APK”，因为你失去了最重要的核验渠道。可以先确认是否记错名称、是否存在同系列产品名，或是否需要通过已安装版本内的更新渠道获取新版本。

2）安卓安装被拦截：系统提示“禁止安装未知来源”属于正常的安全策略。真正需要警惕的是：对方引导你关闭多项安全设置、授予无障碍/设备管理器权限，或要求额外安装所谓“安全组件/加速器”。一旦照做，风险很可能从“装错软件”升级为“设备被控制”。

3）iOS无法安装：如果出现需要信任企业证书、频繁失效后重装等情况，往往意味着并非通过 App Store 的稳定上架路径。企业证书不必然等于恶意，但对普通用户来说可核验性更差、稳定性更弱，也更容易被仿冒链路利用。

“入口”相关的高频陷阱与误区

搜索场景里最常见的问题，并不是“下载失败”，而是“你以为进了官方，其实只是中转站”。以下几类误区尤其常见：

误区一：把“同名同图标”当成官方。图标和界面都能复制，关键还是开发者信息、签名以及更新连续性。

误区二：轻信“官方认证”“唯一入口”等字样。很多页面会用强暗示词，但不给任何可核验的主体信息。

误区三：为了“解锁功能”随手同意高权限。短信读取、通讯录、无障碍、后台常驻、悬浮窗等权限，一旦与实际需求不匹配，就应该立刻停下。

误区四：把“群文件/网盘转存/短链跳转”当作便捷入口。链路越长，越难核验文件来源，也越容易在中途被替换。

更稳妥的处理方式：先核验，再安装，再授权

下次再搜索“一楼一凤app官方入口”，更稳妥的顺序是：先找到能核验主体与版本的信息入口；确认一致后再安装；首次打开只授予必要权限。遇到异常弹窗、频繁跳转或诱导操作时，及时退出并卸载。

如果设备已经安装，但出现明显异常（如广告异常多、自动跳转、后台耗电、出现不明扣费提示），不要急着在应用内“申诉”或按提示安装所谓“修复包”。更稳的做法是先在系统里卸载，清理相关配置（例如设备管理器/无障碍授权），再检查是否有未知应用残留。

如果你只是想确认“官方入口”到底是什么意思：它并不等同于某个固定链接，而是指向一个“可核验、可追溯、可持续更新”的分发与登录入口。记住这套判断方法，比记住某一次的搜索结果更可靠。

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男生无打码勃起介绍

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男生无打码勃起特色

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3. ☀️「超星领域」☀️ 给你扣扣里面官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:给你扣扣里面下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V8.6.3.7(安全平台)登录入口💫《给你扣扣里面》是一款很刺激好玩的冒险战斗游戏,游戏中玩家你要来操控角色在这里进行射杀敌人们,在游戏中击毁敌人们的基地,然后来这里收集各种物品,你要注意四周敌人们的攻击,感兴趣的朋友们快来下载体验吧!

4. ☀️「豆瓣条目」☀️ 🌸✿极品白丝✿🌸白皙mba官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:🌸✿极品白丝✿🌸白皙mba下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V83.48.98.6(安全平台)登录入口💫《🌸✿极品白丝✿🌸白皙mba》是一款互动解密类型的游戏。玩家在游戏里需要与邪恶的男朋友互动，每一次问答都会有着不同的分支剧情。合理的规划问答信息，避免激怒他导致游戏失败，游戏有着多种结局可以供玩家体验。

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男生无打码勃起下载方式:

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打开“男生无打码勃起”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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相关介绍

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更新内容

一、新增已用道具灰度处理效果

二、修复按钮长按 / 双击异常

三、修复自动保存后数据不更新的问题

四、丰富用户行为激励手段

五、优化运营活动后台配置逻辑

六、新增自动保存草稿功能，防止数据丢失