对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,英语老师充足的奶水：真实情况与原因分析

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

更接近真实的情况是：奶量差异主要由生理基础、喂养方式、作息压力和支持条件共同影响。职业本身并不直接决定奶水多少，但职业带来的节奏与环境，确实可能间接影响供需平衡。

“充足的奶水”到底指什么：别把“外观”当“产量”

不少人会把“奶水充足”理解为胸部胀、容易漏奶、能挤出很多、冰箱里存货多。但这些现象并不等同于宝宝真正吃到的量。更可靠的判断通常是：宝宝精神状态如何、尿布数量是否达标、体重增长趋势是否稳定。

相反，有些妈妈几乎不怎么胀，也很少漏奶，但宝宝长得很好，这种“安静的充足”其实非常常见。

还有一个常被忽略的点：挤奶量不等于泌乳量。有人对吸奶器反应不佳，挤出来不多，但宝宝含接有效时照样吃得很好；也有人对吸奶器反应好、挤得很多，却因为喂养间隔过长、夜间刺激不足，整体供需反而不稳定。

为什么会显得“特别充足”：供需建立期与反射差异

“英语老师充足的奶水”这类说法，常见于两种场景：一是供需刚建立的阶段，二是泌乳反射更敏感的人群。

产后前几周，身体处于“试产能”的过程。如果乳汁被频繁且有效地移出（亲喂或吸奶），供应很容易被快速拉起来，看上去就“特别能产”。反之，若一开始含接不佳、喂得少、补得多，乳房接收到的“需求信号”偏弱，后续想追赶往往会更吃力。

个体差异同样关键。有人更容易触发喷乳反射，情绪放松、皮肤接触和规律刺激都会让出奶更顺；也有人喷乳慢、出奶启动时间长，需要更久的刺激。把这种差异投射到某个职业上，就容易形成“某某职业奶水更足”的错觉。

职业与奶量的真实关系：间接影响比“身份标签”更大

职业不直接决定奶量，但工作带来的时间结构、压力水平，以及能否获得哺乳支持，会实实在在影响供需关系。以“英语老师”为例：课堂节奏固定、说话多、喝水不方便、课间短、可能还要看班或开会——这些因素都可能让泵奶不规律、休息不足，从而影响奶量。

但如果学校能提供相对固定的泵奶时间、私密空间和冷藏条件，同样也可能让供需更稳定，甚至更容易长期坚持。

把“看起来奶多/奶少”的差异拆开来看，往往更接近真实原因：

影响因素	更容易“看起来充足”的情况	更容易“看起来不足”的情况
乳汁移出频率	间隔短、夜间不断档	间隔长、夜间长期不刺激
含接/吸奶效率	含接深、吞咽清晰；或泵奶适配度高	含接浅、疼痛导致减少喂；吸奶器不合适
压力与睡眠	情绪相对稳定、能补觉	长期紧绷、睡眠碎片化严重
补喂方式	按需亲喂或挤奶后少量补	先大量补、减少亲喂与挤奶次数
体感与误判	不胀也不漏但宝宝增长好	仅凭“软了”“挤不出”就判定少

处理方式与注意事项：先稳需求，再谈“追奶”

如果觉得奶量不够，优先要做的是让“需求信号”更清晰，而不是先把重点放在各种汤水上。更常见、也更有效的方向通常有三条：提高有效移出频率、提升每次移出效率、尽量减少干扰供需的补喂方式。

落实到日常，往往就是把喂养或泵奶尽量规律化：白天别隔太久，夜里尽量别完全断刺激；每次确保含接舒适、吞咽可见，或把吸奶器喇叭口尺寸、吸力与节律调到“不疼但有效”。对需要上班的人来说，提前与单位沟通固定泵奶时段和存储条件，通常比“硬扛到下班”更现实。

同时也要避开两个常见误区。第一，把“越胀越好”当目标：长期靠憋胀来“攒奶”，更容易堵奶、乳腺炎，反而扰乱供需。第二，把“喝很多汤”当核心手段：水分与热量不足确实会影响状态，但更关键的仍是乳汁是否被足够、有效地移出。

常见误区：把“标签叙事”当生理规律

“英语老师充足的奶水”这类说法，很容易让人误以为存在某种固定规律：只要是某个职业，就一定奶多。现实中，真正拉开差距的往往是支持系统——是否有人分担家务与夜醒、能否按时吃饭、能否按时泵奶、是否具备隐私与冷藏条件、焦虑时能否得到安抚与必要的专业帮助。

把注意力从“职业标签”转回这些可调整的条件，通常更能解决问题。

如果正在经历奶量波动，也不必因为一两天的变化就急着下结论。泌乳会随着宝宝猛长期、作息变化、压力水平以及月经恢复而起伏。只要宝宝总体增长稳定、排泄正常，多数波动都能通过规律刺激与休息逐步调整回来。归根结底，“充足”的标准应该落在宝宝身上，而不是落在冰箱里存奶袋的数量上。

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相关介绍

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更新内容

一、增强快照记录系统：可查看解谜历史图

二、引入新版Firebase SDK

三、改进APP内浏览器兼容性

四、活动历史记录可查询

五、修复NPC对话重复循环

六、提高图表渲染速度