对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,樱桃汁迅雷下载资源合集（高速下载）

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，

所谓“资源合集”，重点通常不在某一个“神奇链接”，而在于把同一主题下仍可用的资源，按版本、体积、格式、字幕与完整度整理成一份清单，配合迅雷的任务管理与校验思路，尽量减少反复试错的时间。

“樱桃汁”资源合集通常包含什么，为什么会有很多版本

同名资源出现多套版本很正常：可能是清晰度不同（如 1080p、4K），也可能是封装不同（MP4/MKV），再加上音轨、字幕方案、剪辑长度各异，就会看起来“到处都是同一个名字”。对下载者来说，关键往往不是“哪个文件名更像原版”，而是先确认三点：文件是否完整、是否与自己的播放环境兼容、是否包含需要的字幕/音轨。

更靠谱的“合集”一般会像一张清单：同一内容的多个可选版本，以及配套字幕、封面、说明文件（NFO）或校验文件（如 SFV/MD5）。至于能不能“高速”，主要取决于资源热度、来源数量和网络环境；迅雷擅长做多来源连接与任务调度，但并不能把冷门资源凭空变快。

用迅雷追求“高速下载”时，最容易踩的坑

很多人以为“开了会员就一定满速”，但下载体验往往更受资源端质量影响。常见问题主要集中在以下几类：

1）伪合集：标题写合集，实际只有一两个文件，其余用无关内容凑数。常见表现是文件名杂乱、体积明显不合理、目录层级很怪。

2）分卷缺失：RAR/7z 分卷少一段就无法解压；有时只拿到“.part1”，后续分卷链接已失效。

3）封装与编码不兼容：部分电视盒子、车机对 HEVC、10bit 或某些音频编码支持不佳，下载完才发现打不开或没声音。

4）字幕错位或语言不符：同一作品帧率不同（23.976/25/30）很容易导致字幕越看越“漂”；也可能是机翻字幕，或内嵌字幕无法替换。

合集里如何快速判断“值得下”的那一份

不需要复杂工具，抓住几个直观信号通常就够用：体积是否与清晰度匹配、是否清楚标注码率/帧率/音轨、是否提供校验文件，以及文件结构是否干净。可以按下面的思路快速取舍：

关注点	更稳妥的特征	可能的风险信号
完整度	含样本图/说明文件/校验信息，文件数量逻辑清晰	单文件超小或超大、目录里混杂无关文件
兼容性	常见封装（MP4/MKV）+ 常规音频（AAC/AC3）	特殊编码/多音轨未标注，设备可能不支持
字幕	提供外挂字幕（SRT/ASS）或清楚标注内封字幕语言	写“中字”但无字幕文件、字幕与版本不匹配
可持续下载	同一资源有多个来源、断点续传正常	速度忽高忽低、频繁报错或长时间 0 速

处理“下载慢、卡住、下完损坏”的实用思路

遇到速度慢或卡住，先考虑“资源本身偏冷”的可能：同一内容换一个版本，往往比原地反复重试更省时间。任务层面可以按下面的顺序处理：

优先选择体积合理、来源更多的版本：大而冷的 4K 并不适合所有场景，先拿到可用版本，再决定要不要升级更高规格。

别同时开太多任务：并发过高会让每个任务分到的连接和带宽更碎，尤其在磁力/BT 场景下更明显。

下载后先做完整性检查：能校验就先校验；不方便校验也建议试播关键片段。压缩包则先确认分卷齐全，再进行解压。

字幕尽量用外挂匹配：同名字幕也要对照帧率和版本标记；出现时间轴漂移，多数不是播放器问题，而是字幕与片源版本不对应。

关于“资源合集”搜索时的注意事项与误区

“高速下载”更像结果描述，并不是资源类型。与其被“极速”“满速”之类字样吸引，不如看版本信息是否具体、文件结构是否自洽。另一个常见误区是只盯文件名：很多资源会用简称、代号或拼音混排，更可靠的确认方式是查看媒体信息（分辨率、编码、时长、音轨等）。

如果你的需求是“手机直接看”，通常优先选择常见封装与适中体积；如果目标是“收藏级”，再去挑更高码率、更完整字幕和多音轨版本。分阶段获取，往往比一次性追求“最顶配”更稳。

归根结底，搜索“樱桃汁迅雷下载资源合集（高速下载）”，是在“更少试错”和“更快拿到可用版本”之间取一个平衡。先把可播放、字幕合适、来源稳定的版本拿到手，再考虑升级画质或补齐附加文件，通常更省心。

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学生跪床被引热议介绍

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学生跪床被引热议特色

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6. ☀️「上海百科」☀️ 米娜酒酒酱国产官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:米娜酒酒酱国产下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V36.1.9.89(安全平台)登录入口💫《米娜酒酒酱国产》是一款像素收集的采矿的游戏，帮你在游戏中找到很多的乐趣，加上一些超简单的方式，可以招募更多的矿工，一边的冒险打怪，一边的进行游戏的战斗，帮你轻松的进行玩耍吧，一起来看看。

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9. ☀️「同人游戏」☀️ 可以看操的网站官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:可以看操的网站下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V0.22.98.3(安全平台)登录入口💫《可以看操的网站》是一款汤姆猫题材的跑酷类型的游戏，含有多种角色以及关卡，不断变换的游戏场景，操控汤姆猫进行躲避以及收集奖励，含有许多有趣的小道具能够选择，超越好友领取奖励，喜欢的朋友就来下载试试吧！

学生跪床被引热议下载方式:

①通过浏览器下载

打开“学生跪床被引热议”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://wap.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“学生跪床被引热议”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。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

学生跪床被引热议安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问学生跪床被引热议官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://tag.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择学生跪床被引热议。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载学生跪床被引热议软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

🌈☀️☀️第四步：✅️检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保学生跪床被引热议软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用学生跪床被引热议软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动学生跪床被引热议软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：学生跪床被引热议软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

学生跪床被引热议使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加学生跪床被引热议”按钮从电脑文件夹选择文件《💫user.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，学生跪床被引热议支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入学生跪床被引热议教程

1.打开学生跪床被引热议，进入学生跪床被引热议前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入学生跪床被引热议，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

学生跪床被引热议特点

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相关介绍

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更新内容

一、优化长时间游戏后的发热控制

二、增强图像比对分辨率细节

三、优化了登录界面的背景图。

四、改进了全局光照效果，阴影看起来更自然了。

五、修复账号信息显示错误的问题

六、大幅优化CPU占用率