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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,
点击某个入口卡片时,常见的情况有三种:打开内置网页、跳转到系统浏览器,或唤起已安装的第三方 App(未安装时可能引导去应用商店)。
需要注意的是,很多人会把“导航平台”误当成“资源平台”。导航平台并不等同于网盘、内容库或下载站,它更像一个中转页。也正因为它依赖第三方链接与页面,偶尔出现入口失效、跳转变化、页面风格不统一等情况并不意外,属于聚合型产品的常见现象。
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🌈☀️☀️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,点击即可启动使用老师脱👙让学生摸🐻欧美软件。
🌈☀️☀️第六步:🛷更新和激活(如果需要): 第一次启动老师脱👙让学生摸🐻欧美软件时,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:老师脱👙让学生摸🐻欧美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。
⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加老师脱👙让学生摸🐻欧美”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。
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⭐️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,老师脱👙让学生摸🐻欧美支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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⭐️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。
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进入老师脱👙让学生摸🐻欧美教程
1.打开老师脱👙让学生摸🐻欧美,进入老师脱👙让学生摸🐻欧美前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入老师脱👙让学生摸🐻欧美,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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一、新增APP内搜索支持标签筛选
二、修复了装备模型穿模,导致角色看起来像是有四只手。
三、活动奖励支持一键领取
四、增强图片内容识别安全机制
五、调整技能范围 / 效果
六、修复推送重复问题
厂商其他下载
安卓应用安卓手游苹果应用苹果手游电脑更多+
多平台下载
Android版 PC版
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