十年前，曹旭東在硅谷轉(zhuǎn)悠時(shí)，看到一個(gè)路牌寫著Fairchild，一時(shí)沒有反應(yīng)過來，然后“突然就像被閃電擊中一般，感覺整個(gè)人燃燒起來了”——這條街叫仙童，而仙童半導(dǎo)體公司是硅谷誕生的標(biāo)志，也是此后一系列偉大的起源。

這顆“火種”一直保留下來，在十年間支撐Momenta的“飛輪”快速轉(zhuǎn)動(dòng)。4月25日的北京車展上，Momenta宣布累計(jì)定點(diǎn)車型數(shù)超過200款，成功交付超過70款量產(chǎn)車型，量產(chǎn)落地覆蓋十余個(gè)國家和地區(qū)。

一個(gè)更為直觀的體現(xiàn)是，登陸本屆北京車展的汽車品牌，有60余款產(chǎn)品搭載了Momenta的方案，包括奔馳、寶馬、奧迪新發(fā)布的車型。

從量產(chǎn)和定點(diǎn)數(shù)據(jù)，以及“朋友圈”規(guī)模來看，如今的Momenta已是國內(nèi)智駕供應(yīng)商市場不折不扣的領(lǐng)軍者之一，與華為形成了短期內(nèi)難以被打破的“兩超多強(qiáng)”格局。在第三方城市NOA供應(yīng)商市場的份額已連續(xù)三年超60%。

正值Momenta成立十年之際，曹旭東終于有底氣喊出，“創(chuàng)造屬于中國的東方硅谷傳奇”。

有熟悉Momenta的人士告訴我們，Momenta能夠迅速脫穎而出，來自于實(shí)力和機(jī)遇的多重因素：一方面它是國內(nèi)最早L2+L4同時(shí)發(fā)展的公司，基礎(chǔ)技術(shù)能力夠硬，多年技術(shù)積累和技術(shù)驗(yàn)證讓其量產(chǎn)業(yè)務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)高效且質(zhì)量過硬的交付。

另一方面則是在開拓市場上“卡位”的時(shí)間夠早。彼時(shí)在“靈魂論”理念的影響下，主機(jī)廠的選擇并不多，Momenta很好地抓住了這個(gè)窗口期。曹旭東在發(fā)布會(huì)后的訪談發(fā)言也印證了這一點(diǎn)，即智駕市場有非常強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢，換句話說，Momenta的“滾雪球”優(yōu)勢同樣是壁壘之一，而且還將越來越大。

從本次車展以及近期的動(dòng)作來看，Momenta的氣質(zhì)正在發(fā)生變化，這或許源自商業(yè)化爆發(fā)帶來的底氣，Momenta開始將愿景提到了更加重要的位置，也將目光投向了更長遠(yuǎn)的地方。

例如“Better AI，Better Life”正在更醒目的位置被大規(guī)模提起，而車展上Momenta員工T恤的背后，都統(tǒng)一印上了“十年挽救百萬生命”的英文。

如果說過去的Momenta是一個(gè)崇尚技術(shù)飛輪的理工男，那么如今的Momenta則多了一份人文氣息——這正是眾多巨頭科技公司從強(qiáng)大走向偉大的一致性關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

支撐Momenta實(shí)現(xiàn)高速發(fā)展新野心的底層引擎，是“物理AI”層面的全面加速。

這一方面來自行業(yè)競爭環(huán)境的變化：當(dāng)下數(shù)字AI已經(jīng)卷成深度紅海，傳統(tǒng)技術(shù)路線正在觸及天花板，尤其在長尾場景的表現(xiàn)上始終難以有效突破；同時(shí)眾多智駕供應(yīng)商和車企均開始加速落地端到端和世界模型，同質(zhì)化的價(jià)格戰(zhàn)和體驗(yàn)戰(zhàn)正在擠壓增長空間。

另一方面，也是更重要的原因，是Momenta基于對未來趨勢明確預(yù)判的主動(dòng)戰(zhàn)略“卡位”：曹旭東認(rèn)為，自動(dòng)駕駛是物理AI的序章?，而世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是物理AI的兩大核心支柱。

簡單來說，這是智駕從“看見世界”到“理解世界”的一次躍升，讓智駕像人一樣去真實(shí)理解物理世界和規(guī)律，最終實(shí)現(xiàn)大幅超越人類司機(jī)的水平。

據(jù)Momenta合伙人、研發(fā)SVP夏炎介紹，Momenta的技術(shù)路線分為三層：一是世界模型預(yù)訓(xùn)練，通過海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)，將物理規(guī)律、常識與因果關(guān)系壓縮進(jìn)模型，使系統(tǒng)形成對物理世界的基礎(chǔ)認(rèn)知；二是世界模型仿真，用于自動(dòng)駕駛的閉環(huán)仿真，讓系統(tǒng)能夠推演自身行為變化時(shí)世界將如何演變，評估長尾場景；三是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，基于前兩層構(gòu)建高度真實(shí)的虛擬訓(xùn)練場，讓系統(tǒng)在接近真實(shí)的環(huán)境中反復(fù)探索與試錯(cuò)。

在能力的應(yīng)用上，Momenta合伙人、研發(fā)SVP孫剛表示，讓車輛在絕大多數(shù)日常場景中順暢行駛只是基礎(chǔ)，Momenta物理AI的真正價(jià)值，是在萬中無一的極端罕見場景中依然能實(shí)現(xiàn)安全守護(hù)。

對此孫剛舉了一個(gè)例子，如果在行車中遭遇前車掉落一箱蘋果，傳統(tǒng)技術(shù)的邏輯是識別障礙，緊急剎停，而Momenta的物理AI能力則能預(yù)判蘋果滾落的軌跡與擴(kuò)散范圍，提前平穩(wěn)減速、規(guī)劃繞行路線，以更從容、更貼合人類駕駛邏輯的方式進(jìn)行處理。

事實(shí)上，Momenta的物理AI并不是技術(shù)理念，而是已經(jīng)走向量產(chǎn)落地。Momenta R7作為物理AI能力的首發(fā)，已經(jīng)搭載于上汽大眾ID.ERA 9X，該車在車展正式上市，29.98萬元的起售價(jià)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了1小時(shí)鎖單破萬。

對于Momenta來說，BBA和大眾等海外巨頭的選擇，代表著全球最嚴(yán)苛標(biāo)準(zhǔn)之下篩選出的“入場券”，這成為其物理AI進(jìn)入國際高端供應(yīng)鏈的一張“通行證”。

在現(xiàn)場，光子智行等與曹旭東進(jìn)行了一場線下對話，以下為對話實(shí)錄，部分內(nèi)容經(jīng)編輯梳理，核心觀點(diǎn)與表達(dá)邏輯未作修改：

Q：當(dāng)下全球汽車產(chǎn)業(yè)流行反向合資，越來越多的海外車企看重了中國的科技巨頭，您怎么看待這種新的趨勢？今年北京車展期間，有哪些海外的意向客戶來咱們這邊交流？

曹旭東：中國的技術(shù)現(xiàn)在正在從中國走向世界，整個(gè)發(fā)展速度還是非�？斓�，進(jìn)入海外的市場，比如說進(jìn)入歐洲的市場，進(jìn)入其他的一些市場的時(shí)候，給當(dāng)?shù)赜脩魩砀I(lǐng)先的產(chǎn)品價(jià)值，但是另外一方面也會(huì)帶來一些沖擊，比如說沖擊當(dāng)?shù)氐墓�、�?dāng)?shù)氐木蜆I(yè)或者是當(dāng)?shù)氐亩愂盏鹊�。比較好的一個(gè)解決方案就是借鑒中國之前的模式，就是跟中國學(xué)習(xí)，來做反向合資，反向合資完之后，既讓當(dāng)?shù)叵硎艿搅酥袊呖萍嫉募夹g(shù)和產(chǎn)品很好的用戶體驗(yàn)，另外一方面就相當(dāng)于是中國的技術(shù)賦能當(dāng)?shù)仄髽I(yè)，對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)帶來更多的發(fā)展，帶來更好的工作機(jī)會(huì)、更多的就業(yè)、更好的稅收，是一個(gè)共贏的模式。

Q：今年車展上有哪些海外的客戶交流？Momenta在和外資車企合作的過程中，有過哪些挑戰(zhàn)？今年的出海目標(biāo)是什么？

曹旭東：不光是今年，去年的時(shí)候我們就已經(jīng)是全球品牌的共同選擇了，在全球最頂尖的品牌里面，像德系的BBA、大眾，日系的豐田、本田、日產(chǎn)，美系的通用、福特，都已經(jīng)是我們量產(chǎn)的合作客戶了。

挑戰(zhàn)的話，最常見的挑戰(zhàn)，是中國的速度和國際OEM的標(biāo)準(zhǔn)，有時(shí)候是矛盾和沖突的，但是這個(gè)矛盾和沖突主要圍繞著客戶和用戶，以客戶和用戶的價(jià)值為中心去共創(chuàng)，很多時(shí)候都能找到更好的創(chuàng)新性的方法，帶來更好的結(jié)果。

Q：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是Momenta一直在強(qiáng)調(diào)的，數(shù)據(jù)飛輪在實(shí)際量產(chǎn)的過程中，您覺得最大的瓶頸是數(shù)據(jù)量還是算法？還是車企的配合度？包括市面上也有一些說法，獲得大量的數(shù)據(jù)沒有那么難，但難的是利用好數(shù)據(jù)，真正能用好這些數(shù)據(jù)的車企不多，你怎么看待這個(gè)觀點(diǎn)？以及Momenta是怎么做的？

曹旭東：數(shù)據(jù)這件事情，它不是單單的數(shù)據(jù)本身，你可以認(rèn)為數(shù)據(jù)它就是礦石，而且是含礦量很低的鐵礦石，所以你要把數(shù)據(jù)真的用起來的話，首先你要把這個(gè)貧礦變成富礦。

我舉一個(gè)例子，我剛才分享到的，在高速上三只小狗排隊(duì)橫穿高速，這樣的場景真的是萬中無一、萬里挑一，你怎么把這個(gè)數(shù)據(jù)給挑出來？它的難度本身就是一個(gè)大海撈針的難度，這已經(jīng)有很高的門檻了，你怎么把貧礦變成富礦，再從富礦變成鋼鐵，鋼鐵又變成發(fā)動(dòng)機(jī)，發(fā)動(dòng)機(jī)最終又裝到車上，這才是最終的價(jià)值，所以整個(gè)的數(shù)據(jù)飛輪的體系，它是一個(gè)體系能力，擁有原始數(shù)據(jù)，擁有海量的原始數(shù)據(jù)僅僅是一個(gè)價(jià)值源頭的10%，剩下的90%是來自于這個(gè)體系的價(jià)值，這是第一個(gè)問題。

Q：現(xiàn)在有一種說法，數(shù)據(jù)不難，但是用好數(shù)據(jù)比較難，所以Momenta怎么去用好這些數(shù)據(jù)？

曹旭東：大模型可能細(xì)節(jié)不能說太多，但是我可以分享一下我們可能會(huì)分為預(yù)訓(xùn)練的階段和Post-Training的階段，預(yù)訓(xùn)練的階段，海量的來自于我們的量產(chǎn)車，我們現(xiàn)在已經(jīng)80萬臺(tái)車了。海量量產(chǎn)的數(shù)據(jù)，而且量產(chǎn)的數(shù)據(jù)包括了大量的長尾數(shù)據(jù)，通過World Model Pre-Training來預(yù)訓(xùn)練這個(gè)模型。

預(yù)訓(xùn)練完這個(gè)模型之后有物理常識，但是有物理常識不代表它是一個(gè)好司機(jī)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)里面有好的駕駛行為，但是更多的是不好的駕駛行為，所以就有一點(diǎn)像數(shù)字AI里面大模型的訓(xùn)練一樣，你通過海量的數(shù)據(jù)作為輸入，它具備了這個(gè)世界的常識，但是不代表著它有好的行為，所以你還是需要Post-Training，通過Post-Training，把它的行為激發(fā)或者對齊到人類好的行為上去，大概會(huì)分為這兩個(gè)環(huán)節(jié)。

Q：今年北京車展上很多的車企都在強(qiáng)調(diào)自己的輔助駕駛技術(shù)路線的不同，比如說小鵬升級版的VA，還有華為乾崑的ADS 5.0與他們相比，Momenta的世界模型最大的特點(diǎn)是什么？

曹旭東：剛才在交流的過程中，我覺得夏炎講得特別好，更重要的不是單點(diǎn)算法，是架構(gòu)能力，架構(gòu)能力已經(jīng)比單點(diǎn)算法能力更強(qiáng)了，因?yàn)橐坏┥婕暗郊軜?gòu)一定涉及到取舍，不是所有的創(chuàng)新都能放到同一個(gè)架構(gòu)里面，涉及到架構(gòu)的話就涉及到取舍，好的架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)更好的積累和更好的合力，架構(gòu)之上又包含了體系，這個(gè)體系包含了數(shù)據(jù)迭代的體系，包括了訓(xùn)練的體系，也包括了整個(gè)迭代的體系和驗(yàn)證的體系，體系之上更多的是組織和文化，就有一點(diǎn)像中國有一句古話，淮南為橘、淮北為枳。

我覺得根本上的企業(yè)之間的差距來自于組織和文化和對應(yīng)的體系的建設(shè)，這是有更大的差距的。而具體的單點(diǎn)的算法的話，這個(gè)創(chuàng)新當(dāng)然很重要了，每一代的算法架構(gòu)的創(chuàng)新，實(shí)際上會(huì)帶來大的進(jìn)步，但是坦率來說，在中國的環(huán)境下，知識的流動(dòng)和人才流動(dòng)的速度其實(shí)是比較快的，僅僅是單點(diǎn)算法的話，并不存在特別大的壁壘或者差異性，有壁壘的是體系和組織的能力，所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，可能大家說的都是同樣的單點(diǎn)算法的方向，但是最終做出來的效果可能有一代或者兩代的差距，背后不是單點(diǎn)算法的差距，背后是體系和組織的差距。

Q：今年剛好是Momenta成立10周年，創(chuàng)業(yè)之初也曾立下3個(gè)愿景，剛才在發(fā)布會(huì)上看到用戶的故事讓人印象深刻，在此時(shí)此刻，在北京車展上，一路走來您有什么感悟想要和大家分享嗎？

曹旭東：我覺得還是蠻幸運(yùn)，一路走來，最重要的還是跟志同道合的人去干真正喜歡的事情，真的會(huì)讓你的人生生機(jī)勃勃，創(chuàng)業(yè)過程中有很多的困難和挑戰(zhàn)，這些困難和挑戰(zhàn)，每一年都會(huì)覺得，這一年可能是最難的，過了這一年明年可能會(huì)更好，但實(shí)際上不是。所以的話就是，如果你不享受發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的過程，你不享受和你身邊志同道合的人共同去探索、共同去面臨困難和解決困難的過程，其實(shí)創(chuàng)業(yè)遇到的這些困難是很難堅(jiān)持下去的。可能咬著牙堅(jiān)持一年，咬著牙堅(jiān)持兩年，咬著牙堅(jiān)持三年，很難堅(jiān)持十年，所以你一定要找到志同道合的人去干喜歡的事情，去讓自己的人生生機(jī)勃勃。

Q：物理AI被英偉達(dá)的黃教主帶火之后，很多公司都說是物理AI的公司，你覺得Momenta在全球范圍內(nèi)，物理AI方面，你們是一個(gè)什么樣的位置？

曹旭東：首先我覺得物理AI是大勢所趨，為什么呢？首先大家都知道數(shù)字AI有很大的優(yōu)勢，第一個(gè)就是數(shù)字AI的數(shù)據(jù)能夠快速的呈規(guī)模的獲得。

大家都知道Open AI很早的時(shí)候，有機(jī)器人、有數(shù)字AI，但是后來在聚焦的過程中，階段性的放棄了機(jī)器人，選擇了去做GPT，很重要的原因是機(jī)器的數(shù)據(jù)太難獲得了。

而GPT需要的是互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)本來就已經(jīng)是非常大規(guī)模了。數(shù)字AI在過去幾年實(shí)際上是突飛猛進(jìn)，當(dāng)然另一方面數(shù)字AI能夠更加低成本、短周期的檢驗(yàn)，因?yàn)樗軌蛟跀?shù)字世界上去互動(dòng)，它的成本是更低的，周期是更短的，就比如說現(xiàn)在Agent要調(diào)用的話，只需要給一個(gè)接口。但是機(jī)器人要調(diào)用某一個(gè)工具的話，它要把機(jī)械手造出來，并且要抓取那個(gè)工具，并且來使用那個(gè)工具，那個(gè)難度和復(fù)雜度都會(huì)大非常多。

但是，我們所在的世界，既有數(shù)字的部分，又有物理的部分，而物理的部分可能是更大的一部分，所以當(dāng)數(shù)字世界整個(gè)的發(fā)展取得了非常大的進(jìn)展之后，自然而然的很多的成功的經(jīng)驗(yàn)和方法就要進(jìn)入物理世界，并且在物理世界中做創(chuàng)新，這也是為什么我覺得現(xiàn)在是物理AI的序章剛開始。

再回到我們公司，講到物理AI，其實(shí)物理AI我覺得最核心的，一個(gè)是數(shù)據(jù)閉環(huán)，一個(gè)是商業(yè)閉環(huán)，而且這兩者是互動(dòng)的。我有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)，這個(gè)經(jīng)驗(yàn)就是，任何一個(gè)人工智能的應(yīng)用，一旦接近人類的水平，就會(huì)在很短的時(shí)間大幅超過人類的水平，這背后的邏輯是什么呢？僅僅是我的一個(gè)觀察，就比如說你看Alpha Go也好，或者過去的人臉識別也好，前面經(jīng)過了一個(gè)非常漫長的爬坡期去接近人，接近人可能花了十年、二十年很長的時(shí)間，但是超越人，或者大幅地超越人，有可能就發(fā)生在1、2年，2、3年的時(shí)間，一開始有這個(gè)觀察之后，我就在想背后的原因到底是什么？

后來就覺得最關(guān)鍵的還是數(shù)據(jù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)，而且這兩者之間是正反饋的，因?yàn)橄扔辛藬?shù)據(jù)閉環(huán)，然后才有足夠好的體驗(yàn)，這個(gè)足夠好的體驗(yàn)一旦達(dá)到了接近人類的水平或者超過人類的水平的時(shí)候，就能夠?qū)崿F(xiàn)爆發(fā)式的商業(yè)化。而這個(gè)爆發(fā)式的商業(yè)化之后，又會(huì)帶來數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，而數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長又會(huì)帶來模型能力進(jìn)一步的爆發(fā)式增長，最終能夠互相促進(jìn)、互相激發(fā)，形成強(qiáng)烈的正反饋，而強(qiáng)烈的正反饋使得在很短的時(shí)間內(nèi)就能夠?qū)崿F(xiàn)十倍、百倍甚至千倍人類的經(jīng)歷。

我們的判斷就是自動(dòng)駕駛進(jìn)入到了這個(gè)階段，機(jī)器人還需要一段時(shí)間，這是第一點(diǎn)。所以自動(dòng)駕駛是物理AI的序章，因?yàn)樗钕葘?shí)現(xiàn)了規(guī)模的數(shù)據(jù)閉環(huán)和規(guī)模的商業(yè)閉環(huán)。

第二點(diǎn)就是，你看自動(dòng)駕駛要實(shí)現(xiàn)規(guī)�；腖4，我的判斷累計(jì)的投入至少是百億美金，而且有可能還是創(chuàng)業(yè)公司的研發(fā)效率，如果你是大公司的話不只是百億美金，可能需要幾百億美金。

但是機(jī)器人呢？通用的機(jī)器人它需要多少錢？我的判斷可能是幾百億美金到千億美金這個(gè)級別，有可能還是創(chuàng)業(yè)公司的研發(fā)效率。所以我的判斷就是，物理AI它是需要有門票的，而這個(gè)門票就是你需要有現(xiàn)金流的業(yè)務(wù)，雖然現(xiàn)在整個(gè)中國具身智能的資本市場是非�；钴S的，但是長期來看，要靠投資，要靠融資，追蹤做成通用的物理AI，或者物理世界的AGI是不現(xiàn)實(shí)的，而是一定要有現(xiàn)金流業(yè)務(wù)，而這個(gè)現(xiàn)金流業(yè)務(wù)可以是自動(dòng)駕駛，也可以是物理AI某一個(gè)方向，雖然我現(xiàn)在沒有想到，其他的某一個(gè)方向能夠更早地實(shí)現(xiàn)規(guī)�；臄�(shù)據(jù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)，或者其他來自于數(shù)字AI的現(xiàn)金流業(yè)務(wù)。無論如何一定要有一個(gè)現(xiàn)金流業(yè)務(wù)來支持物理AI的研發(fā)。

Q：Momenta今年L4業(yè)務(wù)的進(jìn)度如何？有沒有什么規(guī)劃？或者重要的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)？以及現(xiàn)在Robotaxi這個(gè)賽道的玩家越來越多，想要請您分享一下，Momenta做Robotaxi的優(yōu)勢。

曹旭東：我們公司的L4并不是只做Robotaxi，我們既會(huì)做Robotaxi，也會(huì)做Robovan，就是物流。因?yàn)槲覀兪甑脑妇袄锩�，十年物流和出行的效率翻倍，�?shí)際上物流是放在更前面的，出行放到后面，明年我們也會(huì)做Robotruck，雖然我們今年不會(huì)做，但是我們明年會(huì)做。

背后的底層邏輯是什么呢？還是回到今天提到的Jeff Hawkins那一本書里面，它講到了一個(gè)核心概念就是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)、一個(gè)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)通用AI的能力，具體落地到自動(dòng)駕駛這個(gè)領(lǐng)域的話，我們相信的是什么呢？我們相信的是一個(gè)自動(dòng)駕駛的大模型能夠?qū)崿F(xiàn)所有的自動(dòng)駕駛的垂直應(yīng)用，并且做得更好。

而且這件事情我們已經(jīng)在Robotaxi、Robovan和乘用車上成功的驗(yàn)證了，并且取得了很好的效果。這個(gè)帶來的價(jià)值是什么呢？帶來的價(jià)值就是你在每一個(gè)vertical的研發(fā)成本會(huì)大幅度的降低。而每個(gè)應(yīng)用場景，每個(gè)垂直應(yīng)用場景的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，又可以匯總和吸收到這個(gè)大模型里面，使得每個(gè)垂直領(lǐng)域做得更好，這實(shí)際上就是一個(gè)平臺(tái)優(yōu)勢。

這個(gè)就有一點(diǎn)像十年前或者十幾年前整個(gè)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，有垂直電商，也有平臺(tái)電商，但是最終勝出的都是平臺(tái)電商，垂直電商可能現(xiàn)在都不存在了，很重要的原因就是這個(gè)平臺(tái)效應(yīng)帶來的。我們的判斷在自動(dòng)駕駛在大模型領(lǐng)域也存在著很強(qiáng)的這樣的平臺(tái)效益，一個(gè)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)所有的垂直領(lǐng)域，并且能夠做得更好，這樣每個(gè)垂直領(lǐng)域的成本更低，效果會(huì)更好。

Q：智駕格局您怎么看？今年還會(huì)一直保持華為、Momenta和其他，還是有其他更強(qiáng)勢的智駕供應(yīng)商趕上來？還有就是您怎么看待2030年會(huì)不會(huì)迎來智駕的終局？

曹旭東：整個(gè)智駕或者整個(gè)自動(dòng)駕駛它有非常強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢，它的效應(yīng)會(huì)比芯片行業(yè)更強(qiáng)，所以你回顧歷史可以看到，這個(gè)芯片行業(yè)，不管是PC時(shí)代的芯片，實(shí)際上全球就只有兩家，手機(jī)芯片的時(shí)代全球也就只有兩家，高通和MTK。

自動(dòng)駕駛，因?yàn)樗擒浖�，它的邊際成本是零，所以它的規(guī)模效應(yīng)更強(qiáng)，它的規(guī)模效應(yīng)除了成本上的規(guī)模效應(yīng)，還有體驗(yàn)上提升的規(guī)模效應(yīng)。

另一方面，面向主機(jī)廠有特別強(qiáng)的先發(fā)優(yōu)勢，因?yàn)橹鳈C(jī)廠很多業(yè)務(wù)都是敲門敲三年，從你見到客戶到拿下合同是3年，如果是國際OEM的話，可能要敲門敲5-7年。

我拿奔馳舉例子，就比如說我們和奔馳的合作，2017年奔馳就投資了我們，而且當(dāng)時(shí)特別巧，運(yùn)氣也特別好，Ola K?llenius（康林松），現(xiàn)在奔馳的董事長，他覺得這個(gè)公司特別有活力，選擇投資我們，但是我們跟奔馳的第一個(gè)量產(chǎn)項(xiàng)目上市是2025年的后半年，經(jīng)歷了整整8年的時(shí)間，其實(shí)已經(jīng)加速了。

我當(dāng)時(shí)問了一個(gè)清華的師兄，那個(gè)清華的師兄告訴我說，你們跟奔馳合作量產(chǎn)至少需要十年。我們中間2017年到2020年是POC，2020年到2022年是Pre SOP，2022年到2024年是小批量的量產(chǎn)開發(fā)，到了2024年才拿到了奔馳所有的電車和油車的業(yè)務(wù)，2025年底的時(shí)候才真正的量產(chǎn)。

所以舉一個(gè)例子可以感受到，汽車行業(yè)敲門敲3年，國內(nèi)的OEM敲門敲3年，海外的OEM敲門敲5-7年，到底是一個(gè)什么樣的原因？因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)有非常強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)和非常強(qiáng)的先發(fā)優(yōu)勢，所以我還是維持我原來的判斷，中國也就2-3家，全球也就3-4家，會(huì)非�？焖俚厥諗俊�