对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,8D8Dapp官方入口与功能介绍

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

8D8Dapp官方入口怎么辨别：同名、仿冒与跳转页最容易误导

所谓“官方入口”，关键在于来源链路清晰、应用信息一致、权限与更新逻辑正常。现实里最容易踩的坑，是在搜索结果里点进第三方分发页：页面用“官方”“最新版”等字眼引导，但安装包签名、开发者信息或包名与原版不一致。装上后可能出现广告弹窗、频繁索要高风险权限，甚至卸载都不顺畅。

更稳妥的做法，是在安装前后核对几个关键点：只看应用名称不够，还要看开发者主体、版本号以及更新记录是否连贯；安装过程中若出现与功能明显无关的权限请求（如通讯录、短信、无障碍、强制后台常驻等），要提高警惕。需要登录的应用也同理：正常产品会有清晰的账号体系和找回机制，而不是一上来就让你跳转到陌生页面授权，或要求额外下载“组件”。

另外，很多人把“入口”理解成“能打开就行”。但如果入口一路跳转、不断要求安装额外应用或所谓“安全插件”，这类路径的风险通常更高。链路越绕，越要谨慎。

安装与版本差异：安卓/iOS、国内外区、更新机制怎么影响功能

8D8Dapp在不同系统、不同地区环境下，体验差异通常集中在三点：安装方式、通知/后台策略、以及功能开关的可用性。安卓端更容易遇到“安装包来源不明”的提示，也更容易被仿冒包钻空子；iOS端通常走更严格的上架路径，但也可能因为同名或相似应用而误装。

更新机制同样会影响体验：有的版本走应用内更新提示，有的依赖系统应用商店更新。如果你遇到“提示更新但商店里没有新版本”，常见原因要么是安装渠道不一致，要么是地区/账号环境不同导致分发差异。此时不建议去搜所谓“热更新包”，更稳的是先确认当前版本号、发布者信息，以及系统设置里应用来源是否可追溯。

下面这张表可用于快速判断“为什么同一个8D8Dapp看起来不一样”：

关注点	常见情况	更稳妥的处理方式
版本号与更新	提示更新但无法更新	核对安装来源与开发者信息，必要时卸载后从同一正规渠道重装
权限请求	安装后索要短信/通讯录/无障碍	先拒绝非必要权限，功能因此不可用则考虑版本可信度
登录与风控	频繁验证码、异常登录提醒	检查是否多设备登录、网络环境变化，避免在陌生页面重复输入密码

8D8Dapp的核心功能：账号、内容与消息是体验的三条主线

从实际使用路径来看，8D8Dapp的功能通常围绕三条主线展开：账号体系、内容/服务承载，以及消息通知与互动。

在账号体系上，重点不只是“能不能注册”，更在于“能不能安全管理账号”。相对靠谱的产品通常会提供设备管理、密码修改、绑定方式等基础能力；反过来，如果只能用单一方式登录，还缺少退出或设备管理入口，使用时就要更谨慎，尤其是在公共网络环境下。

在内容与服务承载上，很多人的感受不是“功能没有”，而是“入口太深”或“功能开关受限”。这类情况往往与权限未开、通知被系统拦截、网络策略变化等因素相关。比如收不到消息，不一定是8D8Dapp本身的问题，也可能是系统将其判定为高耗电应用并限制后台。这时优先检查系统通知权限、后台运行设置和电池优化策略，通常比反复重装更有效。

在消息与互动上，一个常见误区是把所有弹窗都当成“官方提醒”。更正常的提醒多来自系统通知栏或应用内消息，而不是网页弹窗或第三方推送。如果你在未打开8D8Dapp的情况下，频繁看到“中奖/风险/升级”之类的弹窗，更像是来源不明的推送渠道，应优先排查安装来源，确认是否混装了可疑应用。

常见问题与处理思路：打不开、闪退、无法登录该怎么看

8D8Dapp“打不开/闪退”通常与三类因素有关：系统兼容、存储与权限、以及版本冲突。建议先做成本最低的排查：清理缓存、确认系统版本是否过旧、只开放必要权限；如果仍然闪退，再重点检查是否存在“装了两个同名应用”或残留数据引发冲突。安卓上尤为常见：卸载并不等于清干净，必要时在系统应用管理里清除数据后再重装。

“无法登录”更多是环境与风控叠加造成的。频繁验证码、异常登录提醒，可能与网络频繁切换、时间/时区不一致或多设备同时登录触发保护有关。此时最需要避免的是在不明页面反复输入密码；更稳妥的方式是回到8D8Dapp内置登录页操作，检查账号状态与设备管理入口，能开二次验证就尽量开启。

使用中的注意事项：权限、隐私与“官方”提示的边界

判断8D8Dapp是否“正常”，一个很实用的标准是：它索取的信息是否在你能理解的业务范围内。用于基础浏览或内容服务的应用，通常不需要短信读写、通话记录或无障碍权限；如果某些功能声称“不授权就不能用”，就要权衡风险，宁可少用也别硬开。

同时也要分清“官方入口”和“官方通知”的边界：官方入口强调来源可追溯、应用身份一致；官方通知则应在应用内或系统通知里呈现，文案和跳转路径也通常更克制。任何要求你下载额外安装包，或引导你在外部页面输入敏感信息的“提示”，都不宜轻信。

把入口辨别、版本一致性和权限边界这三点做到位，日常使用里大多数麻烦基本都能避开；至于功能体验本身，则更适合在稳定、安全的前提下再慢慢观察和取舍。

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你懂的⭕在线视频免费介绍

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你懂的⭕在线视频免费下载方式:

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特别说明：你懂的⭕在线视频免费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。

你懂的⭕在线视频免费使用讲解

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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，你懂的⭕在线视频免费支持，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。

进入你懂的⭕在线视频免费教程

1.打开你懂的⭕在线视频免费，进入你懂的⭕在线视频免费前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入你懂的⭕在线视频免费，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。

你懂的⭕在线视频免费特点

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相关介绍

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更新内容

一、新增密码保护功能

二、提升视频播放稳定性

三、修复某些语音未能正常播放的问题

四、优化音效 / 音乐解码效率

五、增强地图路线的直观提示

六、增强参与活动数据追踪