对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,花蜜的诱惑：美味的花蜜体验

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

花蜜到底是什么：从植物分泌到风味来源

花蜜本质上是花朵分泌的含糖液体，用来吸引传粉昆虫。日常生活里，人们更常接触到两类“花蜜相关”的产品：一类是直接以“花蜜”命名的饮品或果汁（比如“桃花蜜”“梨花蜜”等，多为风味命名的配方饮料）；另一类则是与花蜜密切相关的蜂蜜（蜜蜂采集花蜜，经酶解与浓缩后形成）。

很多人搜索“花蜜”时容易把两者混在一起：蜂蜜是天然糖类与微量芳香物质的浓缩物；而市面上标注“花蜜”的饮料，通常是以水、糖/果葡糖浆、果汁或香气成分，再配合酸度调节等方式调配出来的“花香甜感”。这并不是谁更高级的问题，关键在于你想要哪种口感体验：偏自然的蜜香与回味，还是清爽稳定、适合冷饮的花果风味。

风味差异通常来自三点：花源（不同花的芳香物质不同）、加工方式（是否加热、过滤程度、浓缩手法）、以及配方（甜度与酸度的平衡）。同样是“花香”，荔枝花可能更像熟果甜香，槐花偏清甜，桂花更浓郁直接；而饮料里的花香往往更“干净”，少了蜂蜜那种略带蜡质、草本或木质的复杂尾韵。

一口好喝的关键：甜度、酸度、香气的平衡

花蜜体验最容易翻车的点，其实在“甜”。花蜜类饮品如果只剩甜，入口会舒服，但两三口后容易发腻、口感发黏；蜂蜜冲饮若水温过高或比例没拿捏好，也会显得厚重，香气被闷住。想要顺口，往往要做到“甜里带一点酸”，同时让香气不过分冲鼻。

一些常见情况可以这样判断：

• 入口很甜但没回味：可能糖感突出、香气偏薄；可以加冰或加柠檬片，拉出一点酸感。
• 香味很浓但喝着发苦或“香精感”明显：可能香气成分过强或与酸度不协调；降低浓度、改用气泡水稀释，通常更顺口。
• 蜂蜜冲饮出现涩感或“燥”：可能是蜜源本身带草本苦尾，也可能水温太高让香气被“压住”；换成温水、降低比例往往能改善。

如果你追求清爽，花蜜饮品的“酸甜比”很关键；如果你更在意自然香气，蜂蜜更讲究“香气展开”——温水更容易把细香拉出来，热水则更容易把甜感顶上来。

选购时看什么：配料表、花源标注与常见误区

“写了花蜜就更天然”，这是最常见的误区之一。判断一款花蜜饮品是否符合预期，最直接的方法是看配料表排序：排在前面的往往用量更高。如果糖（或果葡糖浆）靠前，整体甜度多半更明显；若含果汁、植物提取物或花材浸提，风味通常更接近“花果”，但也要留意是否通过香精来补香。

蜂蜜相关产品则更值得关注“花源”和“工艺”。单一花源（如槐花蜜、荔枝蜜）风味辨识度更高；多花蜜通常更均衡，但个性没那么突出。过滤程度越高，口感越干净，但也可能损失部分香气与花粉带来的层次。另一个常见误区是把“结晶”当作变质：蜂蜜是否结晶多与葡萄糖比例和温度有关，并不等于坏。想恢复流动性，用温水隔水回温即可，避免用沸水直冲。

你更在意的点	更可能适合的选择	需要留意
清爽解腻、随手即饮	花蜜风味饮品/花果饮	甜度是否过高、酸度是否自然
自然蜜香、回味层次	单一花源蜂蜜冲饮	水温别太高；风味差异大，建议先小量尝试
控糖/怕腻	低糖配方或减少蜂蜜用量	别指望“无糖也很甜”，更多靠香气与酸度撑口感
冷饮口感	花蜜饮品加冰/气泡水调配	冰会压香，可用柑橘类提香

喝法与搭配：把花蜜喝出层次

花蜜的好喝，很多时候不在“单喝”，而在搭配。冷饮场景里，花蜜类饮品最怕甜到发腻，解决思路是引入轻微的苦味或酸味：柠檬、青柑、柚子皮都能把香气抬起来；加一点乌龙或茉莉茶底，也能带来更清爽的“茶感收口”。

如果是蜂蜜，温水是最稳妥的方式，但也可以用淡茶替代水——茶别泡太浓，否则茶多酚的涩会把蜜香压住。早晨想要轻负担，可以把蜂蜜量减半，用柠檬的酸和果皮香补足风味；夜里想喝得更柔和，则尽量避开强酸，改用温牛奶或燕麦奶少量调和，口感会更像“花香甜乳”，更适合放松。

另外一个容易被忽略的因素是容器与温度。花香多属于易挥发的轻香，冰太多会把香气“锁住”，温度太高又会散得太快。多数情况下，微凉到温热之间更舒服：香气有时间铺开，也不至于只剩甜。

注意事项：过敏、儿童与存放细节

花蜜相关产品并非人人都能放心随意尝试。对花粉或蜂产品敏感的人，第一次接触蜂蜜或含花粉成分的产品要更谨慎，一旦出现口腔发痒、喉咙不适等情况应立即停止。蜂蜜不建议给一岁以内婴儿食用，这是需要明确遵守的安全边界。

存放方面，饮料开封后应冷藏并尽快饮用；蜂蜜则怕受潮、易串味，盖紧、避光、常温保存即可。若出现明显发酵气味、异常气泡或酸败味，就不要再勉强入口。

花蜜的“诱惑”从来不只是甜，而是甜里有花香、香里有回味，喝完不觉得负担，并且在不同季节都能找到合适的喝法。把来源弄清、把甜酸平衡抓住，再给它一个合适的温度与搭配，这份花蜜的美味体验会更稳定，也更耐喝。

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穗和集团❌❌介绍

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5. ☀️「行业百科」☀️ 女人被❌到喷水18禁韩国动漫官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:女人被❌到喷水18禁韩国动漫下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V99.1.16.60(安全平台)登录入口💫《女人被❌到喷水18禁韩国动漫》是一款冒险生存类游戏。游戏中你意外穿越到侏罗纪时期，在这里有超级多已经灭绝了的动物。生活中你不仅要躲避野兽的袭击，还要保障自己日常的吃饭问题、居住问题。还可以收集一些可用的材料来建造生存所需的房屋。

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更新内容

一、扩展旧关卡细节，解锁隐藏剧情

二、支持活动评论互动

三、新增图片水印设置

四、新增离线内容浏览功能

五、开启限时抽奖转盘

六、加强敏感行为审核机制