2026北京車展期間，Momenta首席執(zhí)行官曹旭東在接受新京報貝殼財經(jīng)記者采訪時談到對智駕的判斷，認(rèn)為中國智駕企業(yè)可能會收縮到2-3家，全球3-4家。

面對被追捧的物理AI浪潮，他提醒說，實現(xiàn)規(guī)模化L4自動駕駛，累計投入至少100億美元（約合人民幣700億元），而通用機器人則需要數(shù)百億美元到1000億美元（約合人民幣7000億元）。物理AI需要門票——即擁有能產(chǎn)生現(xiàn)金流的業(yè)務(wù)，長期靠融資支撐通用物理AI的研發(fā)并不現(xiàn)實，必須有自動駕駛或其他方向的現(xiàn)金流業(yè)務(wù)來持續(xù)投入。

Momenta首席執(zhí)行官曹旭東。受訪者供圖

新京報貝殼財經(jīng)：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中國科技巨頭，你怎么看待這一趨勢？

曹旭東：中國技術(shù)正走向世界，反向合資可以讓當(dāng)?shù)叵硎艿街袊夹g(shù)帶來的體驗，同時通過技術(shù)賦能帶動當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)與稅收，形成共贏。出海的挑戰(zhàn)在于中國速度與國際OEM（原始設(shè)備制造商）標(biāo)準(zhǔn)之間的矛盾，但只要圍繞客戶與用戶價值共創(chuàng)，往往能找出創(chuàng)新方法，帶來更好結(jié)果。

新京報貝殼財經(jīng)：數(shù)據(jù)飛輪最大的瓶頸是什么？如何用好數(shù)據(jù)？

曹旭東：數(shù)據(jù)本身如同含礦量很低的鐵礦石，必須將貧礦變?yōu)楦坏V。數(shù)據(jù)飛輪是體系能力，海量原始數(shù)據(jù)僅占價值源頭的10%，剩下90%來自這一體系。我們的大模型分為預(yù)訓(xùn)練和Post-Training（后訓(xùn)練）兩個階段，預(yù)訓(xùn)練利用80萬臺量產(chǎn)車上的海量長尾數(shù)據(jù)，讓模型具備物理常識；再用Post-Training將行為對齊到人類良好的駕駛習(xí)慣上。

新京報貝殼財經(jīng)：今年L4業(yè)務(wù)的進(jìn)度如何？

曹旭東：我們的L4不只做Robotaxi（自動駕駛出租車），也做Robovan（ 無人駕駛物流車），明年還會推出Robotruck（自動駕駛卡車）。底層邏輯是：一個自動駕駛大模型可以實現(xiàn)所有垂直應(yīng)用，且做得更好，這已在Robotaxi、Robovan和乘用車上得到驗證。其價值在于各垂直方向的研發(fā)成本大幅降低，而各場景的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)又能匯總吸收到大模型中，形成平臺效應(yīng)。就像十年前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，最終勝出的是平臺電商。自動駕駛領(lǐng)域也存在很強的平臺效應(yīng)，用一個大模型覆蓋所有垂直領(lǐng)域，成本更低、效果更好。

新京報貝殼財經(jīng)：你如何看待智駕格局？

曹旭東：智駕擁有極強的規(guī)模效應(yīng)和先發(fā)優(yōu)勢，甚至強于芯片行業(yè)。自動駕駛的軟件屬性使其邊際成本為零，規(guī)模效應(yīng)體現(xiàn)在成本降低與體驗提升上。面向主機廠，國內(nèi)OEM從接觸到簽約通常需3年，國際OEM要5到7年。因此我維持原有判斷：中國智駕將收縮到2-3家，全球3-4家，且這一過程會非�？臁�

新京報貝殼財經(jīng)記者 林子

編輯 楊娟娟

校對 王心