对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,云端征途：梦想的无限翱翔

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

“云端征途”在真实场景里的含义：把不确定变得可控

不少人第一次意识到“云端”的价值，是在换手机、电脑崩溃，或临时要交文件却找不到版本的时候。最直观的好处是：文件不再只属于某一台设备。但更核心的，是“可控性”——你能明确知道资料放在哪、当前版本是什么、由谁改过、出了问题能不能找回。

常见的云端使用大致分三类：其一是个人资料管理（照片、文档、证书、简历、学习笔记）；其二是团队协作（共享文件夹、权限分级、在线编辑与评论）；其三是创作与项目推进（素材管理、版本回溯、跨端接力）。这些环节一旦理顺，“征途”就不再靠意志力硬撑，而是由系统和习惯托底：今天没做完，明天接着做；换设备不慌，出差也不断线。

选择云端方式时最容易踩的坑：同步≠备份、方便≠安全

一个最常见的误区，是把“同步”当成“备份”。同步的逻辑是“保持一致”：你在 A 设备删了，B 设备也会跟着消失；备份的逻辑是“保留历史”：即便误删也能回滚。很多人以为开了同步就高枕无忧，直到某次误操作、覆盖，或遭遇勒索软件，才发现所有设备一起“同步损失”。

另一个容易被忽略的问题，是只顾方便、不做权限。共享链接随手一发，可能被转发、被收录，或被同名文件覆盖；团队里有人离职，权限没有及时回收，资料还可能持续外流。云端让分享更轻松，也让失误扩散得更快。对重要资料而言，“能用”和“能控”同样重要。

处理方式更像习惯而不是技巧：版本、权限、命名三件事

真正让云端成为助力的，往往不是多复杂的功能，而是三件基础却高频的事：版本管理、权限管理、命名与结构。

在版本上，把“随手覆盖”改成“阶段性留痕”：关键节点保留清晰版本，尤其是合同、简历、论文、设计源文件、财务表格等。权限上，先区分“可看”“可评”“可编辑”“可下载”，不要默认给最高权限；团队协作时，尽量使用成员权限，而非公开链接。命名上，避免“最终版、最终最终版”这类无效堆叠，改用“日期+事项+负责人/角色”，例如“2026-04_方案A_市场部评审”。结构上，文件夹层级不宜过深，两到三层通常最顺手；资料难找往往不是因为太多，而是规则不一致。

下面这张表可用于快速判断：你的需求更偏向哪类能力，以及最容易忽略的风险点。

需求场景	更需要的能力	容易忽略的点
个人资料长期保存	备份、历史版本、跨端访问	同步会放大误删；要设置回收站周期
团队协作改稿	权限分级、评论/修订记录	公共链接外泄；编辑权过多导致覆盖
创作与素材管理	大文件传输、目录结构、标签检索	命名混乱会让素材“存了也找不到”

“无限翱翔”的前提：把云端当成系统，而非临时仓库

很多人把云端当作临时中转：电脑满了就丢上去，手机卡了就传一份。短期省事，长期却容易变成“云端垃圾场”。当资料多到一定程度，检索和整理的成本会反过来拖累效率，梦想也更容易在琐碎里被消耗。

更好的做法，是把云端当作个人或团队的“工作系统”：有固定入口（收集箱/临时文件夹）、固定出口（归档区/项目区）、固定规则（命名、权限、版本）。每周花十分钟做一次归档，往往比临用时翻半小时更划算。对经常在不同地点切换的人来说，离线可用同样重要——别等网络不稳才发现关键文件没缓存。

差异与注意事项：不同人群的侧重点不一样

学生更在意资料整合与可检索：课程笔记、论文引用、证书扫描件、实习材料最好分区管理，避免毕业季临时补洞。自由职业者和创作者更在意素材与交付：源文件、导出文件、客户反馈要能一眼分清，交付前要保留不可改的定稿版本。企业团队更关注合规与权限链路：谁能看、谁能改、谁能导出，以及离职交接、设备丢失后的应对预案。

归根结底，“云端征途：梦想的无限翱翔”并不是追求更花哨的工具，而是把目标拆成每天可持续的动作：风险提前考虑，效率沉淀进流程里。当资料可追溯、协作可控、进度能接力，梦想就不再是偶尔的冲动，而会成为一条能在日常里持续前行的航线。

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床上72种扦插方法图片特色

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3. ☀️「实践前沿」☀️ 透明内裤被🐔巴捣出白浆视频官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:透明内裤被🐔巴捣出白浆视频下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V8.1.8.66(安全平台)登录入口💫《透明内裤被🐔巴捣出白浆视频》是一款画面十分简洁的冒险rpg游戏,游戏以地下城迷宫作为主要的冒险场景,玩家将通过完成各种任务和战斗来逐步的提升自己的实力,还有十分有趣的解谜玩法.感兴趣的朋友可以来下载体验.

4. ☀️「战术百科」☀️ 知更鸟ちゃんの球棒生涯背景官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:知更鸟ちゃんの球棒生涯背景下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V5.9.6.5(安全平台)登录入口💫《知更鸟ちゃんの球棒生涯背景》是一款像素风格的角色扮演类的冒险游戏，游戏画面采用极简的画面风格进行展现，游戏中为你的角色设计有各种各样的游戏皮肤！游戏关卡丰富，操作简单易上手！玩家在关卡中还可以借助收集到的道具进行闯关，体验一场复古时尚元素之旅！

5. ☀️「凤凰资讯」☀️ 糖心v1.0.3破解破解内容官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:糖心v1.0.3破解破解内容下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V08.6.97.87(安全平台)登录入口💫《糖心v1.0.3破解破解内容》是一款文字类日系解谜游戏，在该游戏中，玩家将扮演一名失去记忆的女孩，为了找回遗失的以及，她只好侦查身边的每一处细节，希望最后能解开心中的困惑；该游戏有着十分丰富的剧情等着玩家来解锁，文字向解谜玩法，有趣又耐玩，感兴趣的朋友赶紧来下载试试吧！

6. ☀️「复古游戏」☀️ 穗和集团❌❌官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:穗和集团❌❌下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V3.10.06.6(安全平台)登录入口💫《穗和集团❌❌》是一个像素风格的冒险求生游戏，游戏中的各种画面场景都是采用卡通风格，玩家在这里将选择合适的人物角色去进行战斗比拼。不断的利用自身的技能特效去击败你的对手，多种趣味玩法结合在一起。游戏中有广阔的场景可以不断的变化，你可以尽情感受求生冒险的乐趣。

7. ☀️「历史游戏」☀️ 免费❌❌🔞成人❌❌❌深夜小野草官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:免费❌❌🔞成人❌❌❌深夜小野草下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V62.5.50.7(安全平台)登录入口💫《免费❌❌🔞成人❌❌❌深夜小野草》是一款非常烧脑的密室逃脱手游，小编为你整理了密室逃脱1逃离地牢正版的关卡攻略，帮助你快速逃离阴森恐怖的地牢，随着关卡的变化难度也会随之提高，有需要的小伙伴快来下载体验吧。

8. ☀️「脚本百科」☀️ 18動🍆🍑🔞❌❌❌官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:18動🍆🍑🔞❌❌❌下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V32.4.53.9(安全平台)登录入口💫《18動🍆🍑🔞❌❌❌》是一款主打冒险闯关玩法的手机游戏。独特的冒险闯关挑战，新颖的玩法乐趣内容，通过游戏来给予你各种新颖的乐趣，赶快来下载试试吧！

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1.打开床上72种扦插方法图片，进入床上72种扦插方法图片前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入床上72种扦插方法图片，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。

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相关介绍

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更新内容

一、提升自动化脚本执行兼容性

二、提升H5页面适配能力

三、[治疗药水]的冷却时间由 10 秒增加至 15 秒。

四、优化评论系统，互动更轻松

五、增强断线重连能力

六、修复本地存档 / 存储异常