对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,武侠快播：俺的江湖奇遇

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

“武侠快播”到底指什么：快节奏叙事的武侠口味

“武侠快播”这四个字很容易让人误会成某种特定平台或播放形态，但从内容气质看，它更像一种叙事取向：信息密度高、转场快、冲突抛得早，让读者或观众很快抓住主线钩子。传统武侠往往会把“江湖规矩”“师门渊源”“成名过程”铺陈得更长；而“快播”式武侠更像把关键事件提前：先让你看到主角摔进坑里，再用回忆或碎片把缘由补齐。

这种写法的优点是利落、不拖泥带水；缺点也很明显——如果你习惯慢热的江湖铺陈，可能会觉得人物立得太快、反派出得太急。理解这一点，就不容易一上来用“正统不正统”去否定它：它并不打算复刻旧派章回的节奏，而是让你跟着奇遇一路往前跑。

“俺的江湖奇遇”看点在哪：奇遇不是偶然，是选择的回声

标题里的“俺的江湖奇遇”带着口语感，也暗示叙事视角更贴近“当事人自述”，更关注个人遭遇，而不是宏大的江湖史。真正耐看的“奇遇”，通常不靠天降神功，而靠选择带来的回声：

比如你要不要救一个受伤的陌生人，决定了你之后遇到的会是“恩人”还是“祸根”；你在客栈里咽不咽下那口气，决定了你会不会被推上擂台；你能不能守住一句承诺，决定了你最后到底算“侠”，还是只算“江湖人”。

不少人会把奇遇当成“随机彩蛋”，读着读着就觉得离谱。更合理的期待是：奇遇像一个个路口，主角每一次偏转都把自己带进更深的局里——江湖的复杂感也因此站得住。

常见搜索场景：为什么觉得“看不懂”“太碎”“像在赶进度”

围绕“武侠快播：俺的江湖奇遇”的讨论里，最常见的三类反馈大致是：

一是“碎”。碎不一定是缺点，可能是短章结构、快速切视角或多线并进导致信息先抛后补。应对方式不是死记名词，而是先抓三件事：主角眼下想达成什么、阻碍来自谁、这一章/这一集解决了什么。

二是“赶”。快节奏压缩了铺垫，人物动机会显得突然。可以留意它是否用“物件线索”（信物、刀谱、令牌）或“承诺/债”（救命之恩、欠账、人情）来串联；只要线能串起来，动机就不算空。

三是“像套路”。武侠里“误会—反转—更大阴谋”确实常见，关键不在反转本身，而在反转有没有代价：主角赢得太轻松就会发虚；如果付出了名声、伤势、关系或底线，江湖才有重量。

体验差异与注意事项：别拿一种武侠标准衡量所有武侠

“武侠快播：俺的江湖奇遇”更偏娱乐向、事件驱动的江湖冒险，和偏考据、偏门派体系或偏哲思的武侠不太一样，阅读/观看时的期待也需要跟着调整。差异大致如下：

关注点	快节奏“武侠快播”取向	传统慢热武侠取向
叙事推进	先冲突后补因果	先因果后冲突
人物塑造	用事件快速定性	用经历慢慢成型
世界观呈现	够用即可、逐步揭露	体系完整、层层铺开
阅读门槛	低，上手快	中高，耐心更重要

一些更实际的注意点也值得提前放在心里：

第一，别被“江湖黑话”和名号吓住。很多名号更多是营造氛围，不一定每个都要追根究底。

第二，对“神功”“秘笈”保持一点怀疑。真正推动剧情的往往是人情债与立场变化，而不是技能数值。

第三，看到“误会”先别急着否定，先看它是否源于信息不对称、是否有人在背后推动、以及它是否真正改变了人物关系。

容易踩的误区：把快节奏当成粗糙，把奇遇当成无脑

快节奏不等于粗糙，它只是把叙事重心放在“不断发生的事”上；奇遇也不等于无脑，它更像把主角丢进一台不停转的江湖绞盘里，逼他在利益、面子、承诺和底线之间做取舍。真正容易踩坑的，是两种读法：

一种是只追反转、不看因果，于是越看越像“拼贴”；另一种是用“完美侠客”去要求主角，结果他每次妥协都被当成“人设崩”。江湖本就不干净，主角如果从头到尾都干净，那往往不是江湖，更像舞台。

读“武侠快播：俺的江湖奇遇”，更合适的打开方式，是把它当成一串连锁奇遇：每一次出手、每一次退让，都在给下一次更大的风波埋钩子。等你接受它的节奏和口味，反而更容易在快刀乱麻里看见那点武侠的老味道——不在招式多漂亮，而在身处局中时，仍有人愿意守住一点自己。

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更新内容

一、修复屏幕旋转后UI错乱的问题

二、优化搜索记录管理

三、调整竞技场匹配权重

四、优化深色模式适配问题

五、增加密室机关触发效果

六、新增副本挑战模式，难度更丰富