对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,骚妹妹性爱天空：真实体验与精彩内容一览

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

在实际搜索中，它可能出现在站内专题页标题、网盘或压缩包的文件夹名、短视频平台的擦边引流口令，以及一些浏览器弹窗或应用内的“推荐内容”里。所以你在不同设备、不同网络环境下搜到的结果差异很大：有的会直接跳转，有的会被拦截，有的只显示模糊的封面和标题，看不出具体内容。

另外，这类关键词很容易被反复“换皮”使用：今天叫这个名字，明天换一套封面，再加上“完整版/高清/最新”等字样继续分发。内容本身可能并不稳定，甚至只是用来诱导点击的空页或跳转入口。

很多人提到的“真实体验”，其实更多集中在使用过程里的摩擦点，而不是内容本身，最常见的无非三类：打不开、跳转多、要求安装。

第一类是“打不开或提示风险”。这通常来自两方面：一是搜索平台或浏览器的安全策略拦截，二是页面本身在不同地区或网络环境下受限。遇到这种情况，反复刷新或切换网络往往只会增加跳转次数，并不会让页面变得更可信。

第二类是“跳转层层叠叠”。点一次标题，可能先进入广告聚合页，再跳到下载页，最后才到所谓的内容页。跳转越多，夹带追踪脚本、推送授权申请或伪装系统提示的概率就越高。

第三类是“要求安装应用/描述文件/播放器”，风险最高。只要出现“必须安装XX才能观看”“安装后自动解锁”之类的说法，就要提高警惕：这类页面常借成人内容的强刺激性诱导你授予安装权限、通知权限，甚至无障碍或设备管理等高危权限，最终可能带来弹窗骚扰、扣费或隐私泄露。

不少带“体验”“一览”“合集”的页面，会把内容包装成各种标签，比如剧情、制服、直播回放、同城、私密等，营造“类型齐全”的感觉。但常见误区也很集中。

一是以为“有封面就有内容”。不少页面只有封面和标题，点进去要么是重复片段、拼接视频，要么根本没有可播放资源。

二是把“评论区反馈”当成真实性证明。有些评论本身就是模板灌水，用“看到了/太顶了”这类短句制造氛围，并不能证明内容质量，更谈不上安全。

三是误判“需要注册=正规”。注册不等于合规，反而可能是收集手机号、诱导订阅扣费的入口。尤其是强行弹出“开通会员/解锁完整版”的页面，更要谨慎对待。

如果只是想弄清关键词含义、避免踩坑，更有效的顺序是：先把隐私和安全放在前面，其次才是判断内容。

遇到要求安装的页面，建议直接停止操作，手机端尤其不要安装来路不明的“播放器”。同时尽量不授予敏感权限，例如通知、通讯录、相册、短信读取、无障碍、设备管理等，任何一个被滥用都可能带来持续风险。

在工具层面，保持浏览器与系统更新，开启拦截弹窗和恶意网站提醒；必要时使用无痕模式，减少搜索与访问痕迹被留存的机会。涉及“短信验证即可观看”“领取体验后自动续费”“支付后发链接”等链路时，可以直接视为高风险信号，避免继续。

下面的表格可用来快速对照你遇到的页面类型和建议动作：

你看到的现象	常见目的	建议动作
多次跳转、不断弹出新标签页	广告变现/引流	关闭页面，清理浏览数据与站点权限
要求安装APP/播放器/描述文件	权限获取/捆绑推广	不安装，检查手机是否已装入可疑应用
让你注册并绑定手机号或支付解锁	收集信息/订阅扣费	不填写，不支付，查看是否已开通自动续费

至于“我搜到的怎么和别人不一样”，多数时候并不是什么内容更“神秘”，而是分发策略不同。同一个关键词在不同搜索引擎、不同地区网络，甚至同一平台的不同账号上，都可能被导向不同落地页。再加上动态跳转和A/B测试，有的人落到广告页，有的人落到空白页，有的人直接被安全策略拦截，这些都很常见。

如果追求更稳定、可控的观看体验，现实选择往往是合规平台和内容分级规则清晰的产品，而不是追逐这类高度不确定的聚合关键词。

归根结底，“骚妹妹性爱天空：真实体验与精彩内容一览”更像一个高风险的搜索入口，而非可靠的内容来源。看清它的真实用途，控制权限和信息暴露，往往比反复试链接更重要。

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余静赵猛余师长田馨的合作与冲突介绍

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余静赵猛余师长田馨的合作与冲突特色

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5. ☀️「知识图谱」☀️ 17岁macbookpro中国官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:17岁macbookpro中国下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V4.92.7.04(安全平台)登录入口💫《17岁macbookpro中国》是一款主打非恐怖向的逃脱游戏。萌萌的幽灵甚至会让你觉得可爱，独特的逃脱体验加上奇妙的内容，给你带来更爽的游戏乐趣，在每个关卡中发现小细节来成功的完成关卡，赶快来下载试试吧！

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余静赵猛余师长田馨的合作与冲突下载方式:

①通过浏览器下载

打开“余静赵猛余师长田馨的合作与冲突”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://liuzhou.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“余静赵猛余师长田馨的合作与冲突”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。

余静赵猛余师长田馨的合作与冲突安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问余静赵猛余师长田馨的合作与冲突官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://kaifu.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）来选择余静赵猛余师长田馨的合作与冲突。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载余静赵猛余师长田馨的合作与冲突软件：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，确保余静赵猛余师长田馨的合作与冲突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，点击即可启动使用余静赵猛余师长田馨的合作与冲突软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动余静赵猛余师长田馨的合作与冲突软件时，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：余静赵猛余师长田馨的合作与冲突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。

余静赵猛余师长田馨的合作与冲突使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加余静赵猛余师长田馨的合作与冲突”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，余静赵猛余师长田馨的合作与冲突支持，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。

进入余静赵猛余师长田馨的合作与冲突教程

1.打开余静赵猛余师长田馨的合作与冲突，进入余静赵猛余师长田馨的合作与冲突前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入余静赵猛余师长田馨的合作与冲突，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。

余静赵猛余师长田馨的合作与冲突特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复了点击过快导致 UI 重叠的问题。

二、增强了[法师]的初始法力值回复速度。

三、新增动态壁纸设置功能

四、修复底部菜单栏错位BUG

五、修复语音识别失败的问题

六、修复存档无法加载的BUG