同是智驾功法，怎样让车企长期共修？

AI模型江湖·行业篇 / 05 / 公司研究 · Momenta · 2610

普通人的红利：产业 × 投资 × 交易，寻找AI时代的Google、Amazon ｜ 于AI诸相中，普皆共证菩提

本系列纯属个人兴趣，仅为AI江湖的八卦交流，不构成任何投资建议！如有侵权，联系删稿！｜2026年10月

先看结论

当前定位：量产智驾模型与联合开发体系，处于筑基大圆满附近，金丹门槛待证。原因是已有车企共同开发与真实量产，技术方向和市场位置具备分量；但客户核心研发对共同模型的专属依托、跨代积累，还不能仅凭车型增加确证。[1][2]

产业视角｜AI Native：机会不只是让一款车更会开，而是让不同车企借助共同模型和工程能力，形成各自有差异的驾驶产品。

能力与持续性：发动机看真实数据、世界模型与强化学习；工程化看量产的时间、质量、成本；平台化看是否愿意开放、让各方共同挣钱，并由团队长期兑现。

投资视角｜金印五阶：筑基大圆满附近，金丹待证——量产与共同开发已成立，下一关是客户是否持续在Momenta底座上建设自己的核心能力。没有自研芯片不是否定理由，客户数也不是晋阶凭证。

交易视角｜风控五环：经调整盈亏、研发投入与现金流分开看，不提前为尚未证实的固化和元婴收益付款。

一｜江湖开场：同是量产合作，客户究竟围绕什么建设？

看过地平线，再看Momenta，很容易先摆两张清单：一家有BPU、芯片、模型和工具，另一家更突出驾驶模型与联合开发。清单能说明技术组合不同，却不能直接排出经营修为。不是多带一件兵器就多升一阶，也不是不自铸刀剑，就没有独门功夫。

先看客户已经说清楚的事情。奥迪2026年4月公布E7X时，明确其AUDI 360驾驶辅助系统与Momenta共同开发，并面向中国道路场景进行验证。[1]上汽通用更早的合作公告，也把驾驶模型与自身车辆控制、电子电气架构和测试经验放在一起。[2]这里的客户并非买完算法便退出开发，而是在共同形成自己的产品。

本期保留“筑基大圆满附近，金丹门槛待证”。依据不是掌门名气，而是技术路线已有量产承载、外部车企愿意共同开发；没有直接确认金丹，是因为这些开发成果到底怎样专属依托Momenta的共同底座，仍需拆清。共同完成一款车，与客户以后在你的体系里持续造车，中间还有一段经营关系。

这个分界也不是拿地平线的BPU强迫Momenta照着练。软件与模型同样可以承载客户长期建设，关键是撤换以后什么能力需要重建。技术路线可以不同，比较的问题不能变成“谁更像我熟悉的那家公司”。

我看Momenta最重要的矛盾，是它要把越来越多的客户要求汇入共同模型，又要保留每家车企的驾驶风格与自主空间。若共同能力持续变强，客户可以更专注自己的产品；若每多一家客户就多一套难以维护的功法，它可能成为很强的工程服务商，平台积累却未必同样快。

二｜产业视角·需求：不同车企的驾驶产品，能否共用一门底层功法？

车企购买的不是“一个会开车的模型”这句宣传语。它要的是在产品定义、硬件成本和使用边界下，可以被集成、验证并持续维护的驾驶能力。用户感受到加减速、变道和泊车，车企还要处理故障、版本、责任与后续改进。功能越接近产品核心，背后的共同工作就越不能省略。

平台级需求存在于两头：大家面对同一个物理世界，都要处理复杂交互和罕见情形；但不同车型的硬件、动力、驾驶风格与品牌目标并不一样。如果共同模型能提供基础能力，客户又能保留差异化开发，双方才可能在同一个底座上做出不同产品。平台不是把所有车都教成同一位司机。

这也是AI Native的行业表达。增能，让研发团队得到更好的模型与验证工具；承责，要在明确功能边界内交付可靠任务，而非让客户替模型盯住全部细节。若更多价位的产品也能负担得起合格能力，才有丰裕的空间。新的交互方法可以打开功能边界，但高级辅助驾驶不能直接被写成驾驶责任已经全面转交。

上汽通用的公告特意强调，驾驶模型必须与车辆运动控制、底盘和电子电气系统协同；同时介绍驾驶员监测、接管和故障处理等工程经验怎样进入合作。[2]这条客户侧描述值得重视：车企不是空白纸，供应商也不是独自包揽全部智能。双方各有能力，平台机会来自它们能否少一些重复拼接。

开放，应当看客户取得多少继续建设的能力。联合开发本身提供了入口，但模型可修改范围、训练权限、工具接口与开发成果归属，仍要按具体合作判断。不能把联合品牌视为完整白盒开放，也不能因为没有公开全部权重，就说客户没有开发空间。

从实际协作出发，我更关心三个连在一起的动作：车企能否提出并验证自己的产品目标，Momenta能否把要求接回共同模型，双方形成的工具与知识能否在后续继续使用。这些动作说明开放为什么有价值；是否都已发生，则需要客户与供应商各自的记录，而不是一张“全面赋能”的海报。

共生看的是各方都有自己的产品与账本。车企经营整车与用户关系，计算与域控伙伴承担相应硬件，Momenta提供模型、开发与授权支持。这是分析这种合作可能形成的分工，不代表所有合同都采取同一种收益比例。共同开拓不能只意味着原厂客户表更长，还应让伙伴有理由维护和扩展自己的能力。

如果供应商为了证明自己无所不能，把客户和伙伴能够经营的层次不断收回，短期可能多拿一些收入，长期却会减弱别人围绕它建设的意愿。反过来，开放也不要求公司放弃全栈验证。样板可以帮助练功，关键是练成之后怎样与伙伴分工，而不是自己既当擂主又收回所有摊位。

团队要在共同研究与客户工程之间组织一场合击。2026年R7发布会上，曹旭东与夏炎、孙刚、孙环共同解释技术路线、研发与量产业务。[3]这个场面本身不能证明组织优秀，但它让我们找到应继续核验的问题：客户现场遇到的问题，能否改变共同模型的研究安排；研究成果又能否及时进入客户验收，而不是分别在两个部门庆功。

因此，我不因没有自有BPU而削弱Momenta的平台可能性。它要证明的不是硬件清单齐全，而是共同模型与工程体系有足够价值，开放与分工也给车企留下空间，使客户越会做自己的产品，越有理由继续使用这一底座。

三｜产业视角·供给：共同模型怎样在数据、验证与算力中进步？

Momenta在2026年4月公开的R7路线，把世界模型预训练、世界模型仿真和其中的强化学习分成三个层次。[3]它要解决的不是把现有视频复述得更像人，而是当自身行动改变以后，怎样推演周围变化，并据此改善决策。以下讨论依据公司披露的技术结构，不把发布会表现视为独立测试。

C｜算力工程，既包括训练时的计算组织，也包括车端实际部署。更复杂的模型可能需要更多计算，但客户的硬件、时延和成本不会自动让路。发动机强不强，应看改进能否被部署和验证，而非只看买了多少卡。现有材料没有足够的同任务硬件预算对照，本篇不填一个“算力效率行业第一”。

A｜算法效率，世界模型路线提供了一种可研究的变化：先学习环境如何随行动变化，再在这个环境中反复试验策略。[3]我的理解是，它试图让算法不只复制看过的动作，也能比较不同选择。但仿真器若对某类交互理解有偏差，策略可能在自己的擂台上百战百胜，出门才发现对手根本不按这本剧本打。

因此，评价算法不宜只问新模型比旧模型高多少倍，还应问比较的任务、失败定义与验证材料是什么。增加计算、改变题目、换奖励设计，都可能影响结果。同一条研究路线有进展，可以支持技术收敛的方向；不能由此认定所有复杂工况已经解决。

D｜数据工厂要把长尾问题变成可学习、可验证的样本。上汽通用对R6的描述涉及从实际驾驶中挑选高价值材料，并在模拟环境中训练。[2]数据的价值不在里程袋子有多大，而在是否知道一次交互为什么失败、哪些条件能够重现、训练与独立验证怎样划分。

真实道路、仿真与合成各有位置。道路记录帮助发现实际分布，仿真有机会比较现实中不宜反复试错的选择；但模型生成的反馈仍需要外部依据校准。优秀的数据工厂应能让失败成为方法上的进步，不是把不漂亮的案例从演示片中删掉。

E｜经验飞轮要追到一次真实问题怎样改进下一版。公司早期就把量产辅助驾驶与更高阶自动驾驶并行发展的安排，概括为“一个飞轮两条腿”。[4]这种安排提供互相支持的可能，不意味着两类任务的数据、责任与验证可以通用，也不意味着客户全部行驶记录都依法归模型原厂训练。

我更在意的是，车企定义的问题能否进入有授权的诊断，形成通用模型或工具改进，再回到同类任务验证。只增加使用量，没有有效结果与改进链，飞轮就只是海报上的风车；相反，即使原始数据留在客户侧，经过许可的验证方法和工程改进也可能沉淀。

F｜资本续航有一组需要并读的数。2026年上半年公告披露，研发投入约11.6亿元，占收入72.6%；经调整亏损约1409.7万元，而经营活动仍净流出约3.81亿元。[5]这既不能写成“已稳定盈利”，也不能因接近经调整盈亏平衡就认定公司放弃研发。钱袋是否足够，还得对照义务、现有消耗和后续任务。

表1｜CADEF：世界模型的路线，与已验证能力分开

把这些连起来，Momenta并不是一支只负责给现成芯片装算法的队伍。它在争取能够持续学习物理任务的共同模型。真正的竞争力要由研究与量产彼此促进来建立，不能让新增车型只增加工程负担，也不能让模型进步停留在无法按期交付的版本里。

四｜产业视角·交付：联合调校如何变成可验收的量产交付？

看量产，最先要把合同、发布、上市与软件升级分开。Momenta在2026年5月29日披露E7X上市及联合开发的驾驶辅助系统，同时写明R7相关功能将在下半年通过OTA推送。[6]上市是产品事件，后续升级是另一件事；不能把车已经卖了，写成公告里的下一代功能全部兑现。

公司2025年4月的公告，已将此前实际交付车型与更广的合作车型分别表述。[4]这种区分比只报一个热闹的总数更有用。一个项目拿到定点，先说明进入开发安排；走到量产，还要完成客户要求和验证。至于“交付速度领先”，仍要有可比起点、范围和验收条件。

时间上，车企的产品节点与模型团队的理想版本未必一致。共同模型每次更新，哪些功能可进入本期，哪些要留待下一次，必须由工程和产品共同决定。提前发布一套更强功法，若让客户既有系统重新适配几个月，也未必改善真正的交付周期。

质量上，车企保有自己的验证与产品标准。奥迪公告确认了共同开发和测试，上汽通用则说明车辆控制、驾驶员监测和异常处理经验进入合作。[1][2]这些支持实际工程参与；没有给出同口径全量运行数据时，本篇不会把它写成无人接管率或所有车型的安全保证。

成本上，2026年上半年收入中，技术开发服务占62.1%，许可服务占37.9%。[5]这个结构至少提醒我们：模型不是只靠安装后按辆收费，前端共同开发同样是重要生意。但开发收入也可能包含可重复的方法，不能反过来见到服务收入，就判定全是人海定制。

表2｜TQC：模型进了车，工程账还要这样看

在可比车型上，真正有分量的效率证据应当是：同样质量要求下，调校、集成、回归验证与长期维护有没有少做重复劳动。把供应商毛利率当客户全成本，会把车企自己承担的工作漏掉；用销量增长反推单位工程成本下降，也会把两本账混在一起。

我的判断是，量产共同开发已经让Momenta跨过了“会不会交付”的初级问题。更难的题是，交付越多，共同产品是否越清晰；下一款车能否承接已有工具和方法。江湖高手可以为一个客户闭关半年，行业平台却要让更多客户不必轮流等掌门出关。

五｜投资视角：车型越来越多，底座位置有没有一起变深？

Momenta争取的战略位置，是驾驶模型、开发方法与量产支持中的共同能力；对应市场应当落在这些实际可提供、可收费的工作，而不是整个汽车产值。技术定看数据驱动、端到端与世界模型等方法能否在真实约束下逐步形成稳定方向；格局定看它在明确市场里的竞争位置，而非不同集团品牌名字排得多长。

本期用“筑基大圆满附近”表达既有技术和量产基础的成熟倾向，不是认定全行业只剩这一条路线，也不是给未知市场份额填满分。车企共同开发、实际产品和持续商业交付是支撑；格局边界和同等深度覆盖仍需具体核对。[1][2][5]

金丹门槛仍待证，缺的不是又一款车，而是客户核心能力对共同底座的可识别依托。客户为某款产品投入开发、测试和人员，可能形成供应商专属资产，也可能主要沉淀在客户通用系统中。要看后续研发是否持续站在Momenta的模型与方法上，而不是因为本期交付不错再买一份服务。

这不是要求客户永远不能换。正确的替换检验，是保留同一产品目标、自主控制要求及合理交付条件，再问：换另一模型以后，哪些行为定义、验证方法、运行支持必须重建？客户能带走自己的数据，并不自动说明切换简单；当前只有一份采购合同，也不自动说明别的方案行不通。

与地平线比较，要比的是经营关系，不是硬件谱系。地平线的计算架构提供了一种容易识别的依托形式；Momenta可以在共同模型、训练验证与开发体系中形成另一种。两家都应取得相应事实，不能因为一家的依赖更容易画成芯片框图，就让另一家永远无法结丹。

表3｜筑基后段到金丹：证据差在“建设归属”

跨代固化还要避免被版本号带着走。发布R7只证明供给发生变化，R6客户下一代怎样继续投入，才说明客户关系是否加深。若旧工具、评测和方法继续有效，又能接住新能力，关系会更厚；若每次都推倒重来，就需要判断客户留的是供应商团队，还是可持续的共同平台。

穿价值已有开发和许可的明确商业路径，[5]但能收费不代表收费权完全在自己手里。穿生态则应看车企和专业伙伴能否依托共同能力形成各自产品，并影响后续终端选择。公开合作还没有把所有伙伴的持续收益讲清楚，不能用原厂收入替所有人写盈利报告。

EDP的独立作用在于解释后续条件。世界模型若产生可部署的改进，工程若能稳定交付，开放与共生又让客户放心保留自主空间，就有机会把共同开发推进成持续占据。相反，技术升级若不断增加客户重建负担，或者每家专属工程都越来越重，原来强的量产能力也可能限制平台化。

元婴要再看这种位置能否转成分配、交付与合作规则，并以两高两稳留下收益。模型聪明、收入增长、经调整亏损收窄，都不能独自完成这一关。本期不替它办提前飞升宴；更值得做的，是看下一次客户建设有没有给“长期共修”增加实物证据。

六｜交易视角：盈利与投入都要看口径，不能代替客户判断

研发投入、经调整盈亏与经营现金流，应当分开理解；它们回答不同问题。接近经调整盈亏平衡，不等于已经形成稳定现金，也不等于停止研究下一代。定点、开发验收与车型量产有不同时间表，不能全部提前折成当期授权收益。本文不提供统一买点、目标价或仓位；先确认理解的是模型、工程还是平台关系，再判断预期已经走到哪里。宗门可以多接几桌客人，投资者不必把每桌未来的香火都先付清。

七｜共修观察：下一版模型，能否承接上一代客户资产？

第一项观察，跟踪既有客户从现役方案走向下一代的真实变化。新功能何时在客户产品中完成，旧有的验证工具、行为定义和开发方法怎样沿用，重大变更由谁承担？不要只看发布会说了哪一代，要看同一客户的工程和产品实际怎样走过来。

第二项观察，跟踪客户自主增强以后，共同底座的位置。车企能做更多自己的开发，可能意味着开放合作更成功，也可能意味着供应商正被模块化。区分两者，要看客户新增能力是否仍依托Momenta持续更新与支持，以及伙伴是否有自己的产品、客户和合理收入。

有两种反证值得认真面对：后续项目主要靠重新堆人，过去积累无法继续使用；或者客户换用另一模型时，原有核心能力几乎不受影响。前者削弱固化，后者提示占据可能较浅。发现这些事实，应缩小相应判断范围，而不是替喜欢的团队解释成“行业惯例”。

反过来，若同等深度的开发关系在独立客户与下一代产品中持续出现，即使没有自研芯片，也应承认模型底座的经营分量。补齐材料而看清既有关系，是认识进步；客户真正新增了专属建设，才是企业经营向前。这两种变化不能混写。

本期给出的不是算法排名，而是一个可继续验证的位置：两定已有成熟基础，占据尚待取实，下一代检验固化，EDP解释持续性，共生检验伙伴是否愿意同走。车企长期共修靠的不是一封战帖，而是下一次仍值得一起开工。下一篇去Schrödinger：客户自己也能造模型，为什么还需要别人的科学计算底座？

资料与研究口径

本篇刊期为2610，资料核对截至2026年9月24日。主评量产智驾模型与联合开发体系，采用本系列“筑基大圆满附近；金丹门槛待证”的研究定位，不把版本发布、车型数量或财务表现直接换算阶段。客户公告、供应商技术主张与财务披露分别标示；R7发布、相关OTA安排和更高阶驾驶计划不混写为已完成。

EDP采用CADEF／时间、质量、成本／开放、共生、团队；金印五阶依据经营事实判断位置，能力用于解释持续性，不作总分换阶。情景、隐喻与反事实检验用于分析，未公开的客户重建成本、数据权限和伙伴收益不补造。

[1] 奥迪｜AUDI E7X: China-exclusive sister brand unveils its first SUV

2026-04-24，客户侧产品公告。采用AUDI 360与Momenta共同开发及测试的说明；当时的上市时间表按计划状态理解。 原文

[2] 上汽通用｜与Momenta合作、别克至境L7采用R6

2025-08-18，客户侧公告。支持驾驶模型、车辆控制与验证经验的结合；数据规模和效果为公告方口径，不外推普遍安全保证。 原文

[3] Momenta｜R7，物理AI序章

2026-04-26，供应商发布材料。采用预训练、世界模型仿真、强化学习的分层路线与研发组织说明；自报效果不作为独立同条件评测。 原文

[4] Momenta｜全球品牌的共同选择

2025-04-24，历史公司公告。采用量产与更高阶自动驾驶并行发展的研究安排；合作车型、交付车型及远期规模不混算。 原文

[5] Momenta｜2026年中期业绩公告

2026-08-31，港交所披露，未经审计。PDF第1、5、7、9页：经调整亏损与经营现金、研发投入、工程平台及收入构成；公司工程效率主张不替代客户项目实测。 原文

[6] Momenta｜奥迪E7X上市与后续升级安排

2026-05-29，供应商公告。上市事件与R7相关功能下半年OTA安排分别采用；未将未来计划写成截至本文已全部推送。 原文

研究说明：本文用于产业与企业研究交流，不构成任何投资建议。阶段为有证据边界的研究判断，未来情景不构成承诺。

声明：本文由 AI 辅助整理初稿。