对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,亚洲成在是什么？一文了解亚洲成在

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，

第一种是把“成分在……”省略成“成在”。比如原本想问“这个亚洲版的成分在哪儿看”，在聊天或搜索时被简写成“亚洲成在？”；也有人打字时漏了“分”，把“成分在”写成“成在”，久而久之就形成了这种看起来很别扭的表达。

第二种是口语式的“成分在这/成分在背标”的缩写。有些人会说“成在背标”“成在贴纸上”，意思是“成分表在包装背面/在贴纸上”，传播过程中被截取成“成在”。

第三种是与“亚洲版/亚版”绑定使用。在护肤品、彩妆、防晒、香氛乃至保健品里，“亚洲版”常被拿来区分不同地区上市的配方、容量、标识或法规文本。于是“亚洲成在是什么”这类提问，往往是在确认：亚洲版的成分表在哪里、标注位置是否不同、配方是不是和其他版本不一样。

因此，理解“亚洲成在”最有效的方式，是先回到原始场景：你到底是在问“成分在哪儿看”，还是在问“亚洲版成分是什么/是否有差异”。

之所以会出现“亚洲”这个限定，很多时候并不是在强调地理概念，而是把它当作检索时的“版本标签”。同一产品在不同市场看起来不一样，常见原因主要有三类：

一是成分标注规则不同。不同国家或地区对成分命名、排列方式、过敏原标注、语言要求并不一致。成分表出现在外盒、背标或贴纸上的位置，也可能因为合规要求而变化。

二是配方存在微调，或香精、色粉等存在差异。有些产品会因为气候、肤感偏好、供应链或法规限制，对防腐体系、香精、粉体/色粉、溶剂比例做调整。消费者追问“亚洲成在”，本质上常是在确认“是不是换了配方”。

三是销售渠道与包装版本不同。同一品牌可能同时存在“国际版/亚洲版/日本版/港版”等多种包装，成分表可能出现在外盒、瓶身贴纸或说明书里，多语言并列也容易让人找不到重点。

遇到“亚洲成在”这种模糊说法，与其猜词，不如先判断它出现的位置：

如果它出现在商品详情页或聊天记录里，多半就是“成分在（哪里）”的省略。此时优先找包装上的“成分/Ingredients/全成分”等字段，比搜索一个固定词更有效。

如果它出现在外包装贴纸上，很多“亚洲版”在进口后会加贴中文标签，成分可能以中文名呈现，并与瓶身原文并存。这种语境里，“成在”往往就是在提醒“成分在贴纸上”。

如果它出现在社群讨论中，“成在”有时只是“成分在这条帖里/在图二”的口头表达。真正有用的信息通常是对方提供的成分截图、批号或版本说明。

为了更清晰地区分“问位置”和“问版本差异”，可以这样拆解：

当你想问“亚洲版的成分表在哪里”，重点看外盒、瓶身以及中文贴标上的“全成分”，先找贴纸再对照瓶身原文，通常最快。

当你想问“亚洲版和其他版本成分是否一样”，需要确认版本名称、批号，并把两版成分表逐行对照，重点看前10位成分，以及防晒剂、香精、防腐体系等关键项。

当你只是不确定“成在”到底是什么意思，最该做的是回到原句上下文：看原图、原帖或原聊天记录，把被省略的词补全，往往就能直接得到答案。

如果你的关注点是“配方有没有差异”，别把“亚洲版=更温和/更适合亚洲肤质”当作默认结论。是否适合，更多取决于具体成分和你的皮肤状态。对比时建议抓住几个细节：

先看成分表前段位次。多数情况下成分按含量从高到低排列（也有少数例外），前10位往往决定肤感与基础功能。两版前几位差异明显，通常意味着底子确实不一样。

再看功能性关键成分是否替换。防晒重点看滤镜组合；修护可关注屏障类脂、神经酰胺等；祛痘则看酸类或抗菌相关成分。名字相近并不等于同一种原料，也不代表浓度区间一致。

同时留意香精、酒精与潜在致敏项。有些地区标注更细，会让人误以为“多了很多东西”，实际可能只是披露更完整；反过来，标得少也不代表更安全。

最后别忽略批次与年份。同一地区也可能持续迭代配方，容易被误认为是“亚洲版和国际版的差异”。

另外，“亚洲成在”也常被拿来讨论真假，但仅凭“亚洲版”几个字很难做判断。更稳妥的做法是看渠道与标识：中文贴标信息是否完整（成分、净含量、生产信息等是否齐全）、包装印刷是否一致、批号是否能对应到合理的生产周期。

也不要把“成分表完全一致”当作唯一标准：同品牌不同市场用同配方很常见，出现微调也同样常见；只凭一两项差异就断言是假货，误判风险很高。更不要把“亚洲版”自动等同于“更清爽、更适合油皮”，有些产品确实会做肤感调整，但也有不少只是包装与标识变化，体验未必有明显不同。

归根结底，“亚洲成在是什么”更像一个搜索入口。你真正需要解决的，通常是：亚洲版到底指什么、成分表在哪里看、不同版本差异如何确认。把问题拆开，回到成分表与版本信息本身，答案往往就会变得很清楚。

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相关介绍

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更新内容

一、优化了工会系统的成员权限管理。

二、优化故事流程节奏跳转体验

三、修复已知bug，优化用户体验

四、节日关卡内含隐藏谜题

五、修复了在楼梯上使用技能会卡住的 Bug。

六、提供多种奖励兑换方式