物理AI第一股敲鐘：Momenta憑什么成為全球長線基金的共同選擇？

原創(chuàng)｜袁洲 編輯｜X

這是物理AI領(lǐng)域目前唯一同時跑通"數(shù)據(jù)規(guī)模化"和"商業(yè)規(guī)模化"的公司。

7 月 8 日，Momenta（06880.HK）正式在港交所掛牌，成為港股"物理AI第一股"。發(fā)行價295.6港元，募資58.9億港元，公開發(fā)售獲413.6倍超額認購，國際發(fā)售攬獲超1000億港元訂單。

昨日暗盤交易中，股價最高觸及325.4港元（+10%），最終收報294.6港元，微跌0.34%，成交額1.72億港元。

今日早盤高開5.55%，總市值突破700億港元。富達重倉領(lǐng)投，貝萊德、橡樹、鄧普頓歷史首秀跟進——全球頂級長線基金的集體重倉，讓Momenta成為港股物理AI領(lǐng)域的"資本錨點"。

Momenta的客戶已覆蓋國內(nèi)全部主流乘用車企業(yè)，且全球排名前10大車企中已有9家與其開展合作，Momenta成為“全球品牌的共同選擇”。據(jù)CIC灼識咨詢統(tǒng)計，2025年3月至2026年2月，中國第三方城市NOA供應(yīng)商市場中，Momenta銷量市占率達65%，行業(yè)居首。

01

世界模型：物理AI的"GPT時刻"

數(shù)字AI理解語言。物理AI理解重力、摩擦、碰撞。

Momenta R7是這套邏輯的產(chǎn)物。它的訓(xùn)練分三層。

第一層，世界模型預(yù)訓(xùn)練。把100萬輛量產(chǎn)車采集的真實駕駛數(shù)據(jù)灌進去，讓模型建立對物理世界的基礎(chǔ)認知——重力、慣性、運動因果，這些人類憑直覺就能懂的物理常識，被壓縮進模型參數(shù)。

第二層，世界模型仿真。在云端構(gòu)建一個高度還原真實世界的虛擬練兵場，針對那些真實道路上跑幾十萬公里也未必遇上的稀缺場景做閉環(huán)仿真。相比傳統(tǒng)實車路測，效率提升上萬倍。而且Momenta用的是真實數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)生成的世界，通過實車和仿真的一致性來做對齊校準，減少sim-to-real之間的gap——這比純渲染生成的仿真方式可靠得多。

第三層，在世界模型中進行強化學(xué)習(xí)。讓R7在這個虛擬世界里反復(fù)試錯，通過獎懲機制學(xué)會什么是"好"的駕駛行為。壓線扣分，碰撞重罰，急剎減分。

容易被忽略的是，業(yè)內(nèi)大多數(shù)公司把世界模型當(dāng)仿真工具用——生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，測試主模型性能，相當(dāng)于考前模擬卷。Momenta是把世界模型直接嵌進了端到端基座模型的預(yù)訓(xùn)練，相當(dāng)于重塑了學(xué)生的大腦認知結(jié)構(gòu)。

正是這種底層差異，讓世界模型成了"放大器"——系統(tǒng)性能和上限實現(xiàn)了10到100倍的代際躍升。

02

數(shù)據(jù)飛輪，和它背后的100萬輛車

海量的數(shù)據(jù)從何而來？

答案藏在兩個十年前就做好的判斷里。

第一條判斷：自動駕駛的長尾問題，只能靠數(shù)據(jù)驅(qū)動解決，不能靠規(guī)則驅(qū)動。饒慶博士曾在十周年媒體交流 會上 舉過自己的例子——深夜從蕪湖開回上海，高 速上突然竄出一條狗，觸發(fā)AEB緊急制動。這種場景你寫多少條規(guī)則都覆蓋不了。

第二條判斷：要積累足夠多的數(shù)據(jù)，必須用量產(chǎn)車。Momenta早期有600輛自采車隊，靠這點車去攢1000億公里——達到10倍人類安全性所需的里程量級——"時間會非常長，成本會非常大"。

兩個判斷催生了Momenta的"一個飛輪、兩條腿"戰(zhàn)略。

飛輪的核心邏輯：量產(chǎn)車在路上跑，遇到罕見場景自動觸發(fā)數(shù)據(jù)回傳；海量數(shù)據(jù)反哺算法迭代；算法越強，越能拿到更多車企訂單；訂單越多，路上跑的裝載Momenta方案的車就越多。

兩條腿——左腿量產(chǎn)輔助駕駛，正從L2++走向L3、L4；右腿可規(guī)模化的無人駕駛（Robotaxi、RoboVan、RoboTruck）——跑在同一套算法架構(gòu)上。

數(shù)據(jù)證明了飛輪在加速轉(zhuǎn)動。搭載Momenta方案的車輛剛剛突破100萬輛。從2022年第一款量產(chǎn)車上路到第10萬輛，花了兩年。從90萬輛到100萬輛，不到40天。

基于120億公里實車里程，Momenta提煉出超過1億段對模型訓(xùn)練最有價值的"黃金數(shù)據(jù)"——那些極其罕見的長尾場景片段。

這是物理AI領(lǐng)域目前唯一同時跑通"數(shù)據(jù)規(guī)模化"和"商業(yè)規(guī)模化"的公司。兩者正反饋，越滾越快。

03

All-in-One：一個模型，四個戰(zhàn)場

世界模型還有一個好處：它天然能泛化。

因為理解的是通用物理規(guī)律——慣性、運動因果——它不需要為每個場景單獨開發(fā)一套系統(tǒng)。"物理AI的基座既可以應(yīng)用到自動駕駛，也可以應(yīng)用到RoboVan、Robotaxi、 Robotruck ，甚至具身智能，"饒慶說。

這套"All-in-One Platform"架構(gòu)，讓Momenta能用同一套底層系統(tǒng)同時賦能乘用車和三大Robo業(yè)務(wù)。市場空間足夠大，據(jù)預(yù)測，到2030年，全球Robotaxi市場規(guī)模約818億美元（中國381億），Robovan約850億美元（中國535億），Robotruck約330億美元（中國165億）。

更關(guān)鍵的是邊際成本——跨場景復(fù)用讓研發(fā)成本被大幅攤銷，系統(tǒng)迭代效率指數(shù)級提升。

這套極簡架構(gòu)徹底終結(jié)了過往各場景孤立開發(fā)的模式。

04

不造車的特斯拉，物理AI的Anthropic

Momenta的發(fā)展路徑，在行業(yè)里有兩個有趣的參照系。

對標特斯拉，技術(shù)路徑出奇相似。兩者都在行業(yè)率先采用無圖模式和強化學(xué)習(xí)+端到端架構(gòu)，都用"一套大模型覆蓋L2至L4"的策略驗證商業(yè)化可行性。

特斯拉靠百萬輛量產(chǎn)車積累場景數(shù)據(jù)，通過世界模型迭代FSD；Momenta堅持"一個飛輪兩條腿"，基于統(tǒng)一算法架構(gòu)打通L2++數(shù)據(jù)流和L4技術(shù)流。區(qū)別在于，特斯拉自己造車，Momenta選擇和全球車企站在一起。

對標Anthropic，商業(yè)模式有更深的共通之處。Anthropic憑借Claude基座模型在coding領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地閉環(huán)，代碼場景沉淀的推理優(yōu)勢正快速復(fù)制到金融、法律、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域。

Momenta同樣擁有具備物理AI能力的R7基座模型和完善的數(shù)據(jù)閉環(huán)，L2++量產(chǎn)合作已創(chuàng)造超100萬臺搭載量、65%第三方城市NOA市占率，率先跑通了物理AI的"商業(yè)+數(shù)據(jù)"雙閉環(huán)，正將技術(shù)優(yōu)勢拓展至Robotaxi、Robovan、Robotruck等領(lǐng)域。

終局視角下，Momenta不只是一個智駕供應(yīng)商，更像物理AI時代的"Android"——一個平臺級的系統(tǒng)提供者。

"一套模型、多維共生"將攤薄研發(fā)成本，隨業(yè)務(wù)邊界拓展，指數(shù)級放大先發(fā)優(yōu)勢。

Momenta CEO 曹旭東的判斷是："自動駕駛有非常強的規(guī)模效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢，效應(yīng)會比芯片行業(yè)更強。最終中國2到3家，全球3到4家供應(yīng)商會勝出。"

05

業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的質(zhì)變

支撐近700億港元估值的，不止是敘事。

2023年到2025年，Momenta營收從7.43億元增長到24.13億元，復(fù)合增速超過80%。毛利率從17.5%飆升至71.6%，三年躍升54個百分點——這在智駕行業(yè)極為罕見。

比增速更搶眼的，是業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。許可費收入從2300萬元飆到9.68億元，漲了42倍，占總收入比重從3%沖到40%。技術(shù)開發(fā)服務(wù)是定制化的一次性收入，而許可費是每輛車持續(xù)的軟件授權(quán)費——邊際成本接近于零。

賬面虧損仍在，三年累計超92億元，但虧損率在收窄。經(jīng)調(diào)整口徑下2025年凈虧損約3億元，研發(fā)開支同比下降約1.1%。IPO募資的約58.9億港元中，60%繼續(xù)投向研發(fā)。

商業(yè)模式能否從"高投入換技術(shù)壁壘"過渡到"技術(shù)壁壘兌現(xiàn)商業(yè)利潤"，是上市后面臨的核心命題。按Momenta的節(jié)奏——每年性能10倍提升——2028年通過1000億公里數(shù)據(jù)，實現(xiàn)可規(guī)模化的L4。

06

新篇章

饒慶博士曾引用過一個有趣的比喻：海鞘。這種海洋生物幼年時有大腦，在海洋中漂流尋找?guī)r石。一旦附著上去，大腦就退化，變成一株植物。

"智能的本質(zhì)是對環(huán)境的交互和對未來的預(yù)測。海鞘一旦不再需要預(yù)測，就不再需要智能。"

Momenta的選擇是相反的方向——不斷逼近更高層次的預(yù)測能力。從規(guī)則驅(qū)動到模仿學(xué)習(xí)，從強化學(xué)習(xí)到世界模型，每一次跳躍都是對預(yù)測精度和泛化能力的重新定義。

十年前，這個行業(yè)幾乎每年都有人在喊"明年L4"。十年間，熱錢涌入、資本寒冬、技術(shù)瓶頸、公司倒閉，淘汰賽比預(yù)想的更殘酷。

港交所的鐘聲敲響時，Momenta已經(jīng)走了十年。故事從這里翻開新的一章。