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7月8日，自动驾驶企业Momenta在港交所主板成功上市，股票代码为“6880”。公司开盘后股价一度攀升超过6%，总市值突破700亿港元。
根据每股295.6港元的发行价计算，如果绿鞋机制（超额配股权）全部行使，Momenta此次全球发售将发行约2,293万股，预计募集资金约68亿港元。
在此汽车产业普遍面临价格竞争的背景下，Momenta的上市无疑为行业注入了一剂强心针。
过去十余年间，汽车行业经历了多次洗牌，不仅涌现出蔚来、理想、小鹏等造车新势力，宁德时代、禾赛科技以及如今的Momenta等产业链头部企业也脱颖而出。
这些成功企业的共同之处在于，它们在市场激荡中找到了清晰的战略定位并坚定执行。Momenta的历程便是典型代表。公司成立于2016年，当时自动驾驶技术引发行业热潮，资本大量涌向L4级自动驾驶项目。
然而，在微软和商汤拥有深厚计算机视觉背景的创始人曹旭东，很早就确立了数据驱动和数据闭环的技术路线。他致力于构建一个能够持续相互促进的数据与研发体系，因此在创业之初就制定了L2量产和L4自动驾驶“两条腿走路”的战略。
这条战略旨在利用L4技术的前沿突破赋能L2量产业务，再通过L2业务产生的数据闭环反哺L4自动驾驶的研发。
曹旭东在Momenta上市前接受36氪采访时表示：“要实现规模化的L4，数据飞轮和海量数据是必不可少的，没有这两者，‘登月’是不可能的。”
Momenta上市前夕，36氪CEO冯大刚与高级内容总监杨轩对Momenta创始人曹旭东进行了专访。
Momenta从2016年到2022年，几乎尝试了所有能够大规模落地的L2量产业务，包括后装一体机以及为车企提供大量近乎免费的POC（前期验证）项目。
曹旭东坦言，从技术理念到商业落地存在巨大的落差。他原本以为汽车行业与互联网行业类似，产品从立项到发布周期仅需数月或一两年。然而，Momenta从进入奔驰供应链到产品最终上车，耗费了整整八年时间。
尽管过程艰辛，Momenta最终成为最早一批进入车企量产辅助驾驶算法领域的公司之一，并跻身自动驾驶公司第一梯队。
在上市前不久，Momenta宣布其装车量已突破100万辆。伴随规模的增长，公司业绩也呈现线性增长。招股书显示，Momenta的收入从2023年的7.43亿元增长至2025年的24.13亿元，毛利率达到71.6%。随着规模效应显现，净亏损也从10.93亿元收窄至3.03亿元。
曹旭东将Momenta的L2量产业务比作“造火箭”，他解释道：“很多人一开始目标宏大，想‘登月’，就去爬离月亮最近的珠穆朗玛峰。但‘登月’需要的是造火箭。在我们看来，我们做L2量产，就是在造火箭。”
Momenta已对未来技术方向做出预判，选择了世界模型和强化学习，这套技术体系已应用于其最新的R7世界模型。曹旭东对R7世界模型充满信心，认为其“能够跟特斯拉FSD V14打得有来有回”。对于Robotaxi业务，他规划稳健，目标是到2028年实现1万台Robotaxi的运营，其中中国和海外市场各占一半。
Momenta的长远战略布局延伸至机器人领域。曹旭东计划于2027年启动机器人业务，一方面是因为届时Momenta的Robot飞轮将较为完善，另一方面是公司“溢出的能力刚好可以做机器人”。
尽管不少自动驾驶公司和车企已先行布局机器人领域，曹旭东并不认为Momenta错失良机。他指出，机器人与自动驾驶在数据基础设施、训练基础设施、数据飞轮和大型模型架构等方面具有高度复用性。此外，Momenta在汽车产业长期积累的技术底蕴、组织体系和市场体量，也为其进入机器人领域提供了坚实基础。
以下是36氪CEO冯大刚、36氪原创内容负责人杨轩与Momenta创始人曹旭东的对话实录，经整理编辑：
关于上市：提升品牌与赢得信任
36氪： Momenta为何选择在此刻上市？
曹旭东： 上市主要是为了提升品牌影响力和赢得市场信任。公司目前的现金储备充足，亏损也在快速收窄，预计明年实现盈亏平衡，后年实现规模化盈利。因此，从现金流角度看，上市并非迫切需求。但上市能够极大地放大我们的品牌知名度，从而帮助我们赢得用户、客户以及资本市场的信任。
36氪： 这是否意味着Momenta希望像英特尔一样，让消费者一提到Momenta就联想到高品质的辅助驾驶系统？
曹旭东： 这是我们学习和借鉴的方向。目前，许多客户如奔驰、宝马、奥迪、丰田、本田、日产以及上汽、奇瑞等车企，在产品上市时都会与我们进行联合营销。提升品牌影响力和用户信任度，也能帮助我们的客户更好地销售汽车。
36氪： 您希望资本市场如何定义Momenta？是智能驾驶公司还是AI公司？您自己又如何看待Momenta？
曹旭东： 资本市场的定义并非我能主导，但我认为Momenta的愿景是“Better AI, Better Life”。长期来看，我们无疑是一家AI公司，自动驾驶是其中的核心应用。从目前的城市辅助驾驶到未来的L4自动驾驶，无论是乘用车还是Robotaxi、Robotruck，其本质都是AI，而AI的核心对应到物理世界就是“World model”。
36氪： 当前业界存在“纯血AI”的说法，认为只有某些特定类型的公司才是纯血AI。您是否认为将Momenta排除在外是不公平的？
曹旭东： 不同人有不同看法。我认为市场短期是“投票机”，长期是“称重机”。Momenta的决策始终以价值导向而非资本导向，我们关注如何为用户创造价值，并确保所做之事与我们的价值主张相符。例如，我们早期提出的“飞轮+两条腿”战略，即同时发展L2量产和L4无人驾驶，在当时不被行业主流看好，也与资本市场的热门方向不同。但我们坚信这是实现规模化L4的正确路径，并坚持了下来。
关于世界模型：自动驾驶的必要条件
36氪： 您如何定义“世界模型”，以及如何确保Momenta的世界模型真正理解物理世界？
曹旭东： 我们的世界模型包含三个核心部分：World model prediction、World model simulation 和 World model reinforcement learning。以World model pretrain为例，我们借鉴了GPT的预训练思想。GPT通过“next token prediction”学习海量互联网数据，将数字世界的常识压缩到模型中。同理，World model pretrain通过预测物理世界的行为，如“笔扔出去会掉下来”，来学习物理规律。海量此类数据的训练，能使模型具备物理常识。
36氪： 世界模型对自动驾驶的重要性体现在哪里？
曹旭东： 世界模型对自动驾驶乃至机器人领域都至关重要。我们已在去年下半年验证了世界模型在自动驾驶上的效果，并计划于今年实现量产。在硅谷，许多公司已从VLA转向世界模型，因为大规模预训练显著提升了成功率，据估计可从50%提升至90%，这在业内引起了巨大反响。
36氪： 世界模型与早期的端到端模型有何区别？
曹旭东： 端到端模型与世界模型并不冲突。ResNet、Transformer、GPT、强化学习、世界模型本质上都是端到端的。端到端是模型实现的一种方式。
36氪： 那么，当前世界模型相较于几年前的端到端模型，进步体现在哪里？
曹旭东： 如果没有世界模型，纯粹的端到端模型在处理高维输入（如自动驾驶的传感器数据）到低维输出（如驾驶轨迹）时，容易出现过拟合或因果混淆。而世界模型首先学习物理常识，如同拥有大学知识的人更容易理解复杂的物理问题，从而能更有效地处理信息，避免学习到奇怪的映射关系。
36氪： 您认为世界模型是自动驾驶的终极答案吗？
曹旭东： 我认为世界模型是实现自动驾驶的必要条件，但并非唯一终极答案，技术仍在快速发展。强化学习和端到端同样是必要条件，世界模型和强化学习都是建立在端到端基础上的。
36氪： 在世界模型框架下，强化学习的重要性是否再次凸显？使用强化学习训练世界模型时，是否存在奖励函数设计等方面的挑战？
曹旭东： 是的，强化学习在提升安全性方面作用显著，可带来5-10倍的提升。但挑战在于，强化学习容易出现“reward hack”现象，模型可能“偷懒”。因此，奖励函数的设计至关重要，既要保证安全，也要考虑行为的拟人化。
36氪： Momenta是否已观察到强化学习显著提升了自动驾驶表现？
曹旭东： 在安全性方面，强化学习带来了巨大的提升。例如，在我们的R6上应用强化学习后，安全性比未应用时提升了至少5-10倍。
关于优先量产辅助驾驶：规模化L4依赖海量数据
36氪： 您提出的“飞轮+两条腿”战略，即同时发展L2和L4，这是否意味着您既追求“月亮”（L4的理想）又要兼顾“六便士”（L2的现实）？您凭什么认为能兼得？
曹旭东： 我当时选择此战略并非为了“兼得”，而是认为这是实现“登月”的唯一途径。虽然只做L4也能获得投资，但这并非关键。我基于过往经验认识到，要实现规模化的L4，数据驱动和海量数据是核心要素。如同“登月”需要造火箭，“造火箭”就是我们做L2量产的意义所在。
36氪： “飞轮+两条腿”是技术判断，但为何您的技术判断与其他L4公司创始人不同？
曹旭东： 我曾与Waymo的团队交流，发现他们更多是出于“老板想做”的热情，但并未深入思考实现规模化L4的最根本问题以及战略路径。这让我更加坚定了按照自己的想法去做的决心。
36氪： 您所说的“最根本问题”指的是什么？
曹旭东： 可能与我在微软和商汤的经历有关。我曾负责过需要海量数据和数据驱动算法的规模化产品。要有效利用海量数据，数据驱动算法是关键。
36氪： 这是否是“第一性原理”的体现？为何不同人基于第一性原理得出不同结论？
曹旭东： 我们相信的理念正在逐步实现，并逐渐成为行业共识。
36氪： Momenta成立于2016年，但直到2020年前后才获得车企订单。在此期间，行业普遍追逐L4，您是否曾质疑过自己？
曹旭东： 没有。
36氪： 公司内部是否有人质疑？
曹旭东： 质疑肯定会有。有些人“因为相信所以看见”，有些人“因为看见所以相信”。在技术、产品和商业落地之前，融资能力往往被视为判断正确性的标尺。我们之所以能坚持下来，是因为内部存在一条连续的正反馈路径，反馈周期可能只有三个月，而非三年。
36氪： 您是刻意建立了这种正反馈机制吗？
曹旭东： 是的。任何一位负责人的核心决策者，都不应让反馈周期过长。如果反馈周期长达三五年，仅凭信念坚持下来的人将非常少。
36氪： 在那段最艰难的时期，内部能够坚定军心的正反馈是什么？
曹旭东： 坚持数据驱动并在技术研发上取得的显著进展，是我们重要的正反馈。尽管我们的技术路线与行业主流不同，但我们自身能看到清晰的进展和正反馈。
36氪： 您是否曾焦虑过融不到钱的风险？
曹旭东： 没有。
36氪： 有说法称Momenta与奔驰的合作长达八年才取得成果。这个过程中是否有值得分享的细节？
曹旭东： 8年实际上是快的。我刚进入汽车行业时，以为产品周期像互联网一样，几个月到一两年。一位在汽车行业多年的师兄告诉我，敲门需要三年，再加上两年开发，量产可能需要五年。后来我得知，与奔驰合作量产，通常需要十年，因为奔驰对品质要求极高。我们从获得奔驰投资到最终量产，确实花了八年，算是加速了。
中间经历了POC阶段（2017-2019年），我们做了大量识别类POC，奔驰因此在2018年底增持了我们。随后是PreSOP阶段（2020-2022年），我们开始验证量产能力。2022年，我们获得了一个小规模量产项目。到2024年，我们的量产开发效果显著，奔驰将中国市场的所有车型（包括电动和燃油）都给了我们。首个奔驰车型将于2025年底量产，今年还将有多款车型量产。这个漫长的周期，是我进入这个行业之前完全无法想象的。
36氪： 有观点认为L2辅助驾驶市场正在萎缩，渗透率已高，单车收费也在下降，这是否会影响Momenta的计划，导致L4“断粮”？
曹旭东： 这描述了行业的部分现状，尤其是一些二线供应商面临价格战的困境。但我认为一线供应商情况不同，它们仍在快速迭代，商业模式也在演进。以特斯拉为例，其每月99美元的订阅费相当可观，用户体验也很好。随着技术和产品的提升，为用户创造的价值会增加，商业回报也将随之提升。
例如，若自动驾驶安全性达到人类的10倍，用户每年城市NOA订阅费可降至2700元，保险费300元，商业价值反而增加。因此，商业价值的萎缩还是增长，取决于产品的水平和为消费者创造的价值。
36氪： 所以您的判断是，几年后自动驾驶的价格和用户体验差距会更加明显？
曹旭东： 是的，必然如此。
关于Robotaxi和机器人：家庭机器人需百亿美元投入
36氪： Robotaxi能否实现盈利一直存在争议。在新的技术架构下，您认为Robotaxi能否实现规模化盈利？
曹旭东： Robotaxi肯定能实现，并且正在加速实现。我们的目标是到2028年运营1万台Robotaxi，中国和海外各占一半。至于能否规模化盈利，尚不确定。国内毛利较低，海外较高。若每台车年毛利润为1万美元，1万台可带来1亿美元毛利润，不算特别多。我们公司去年Robotaxi业务毛利润已超过2亿美元，到2030年规模有望达到10万台，毛利润可能达10亿美元。
36氪： Momenta计划何时启动机器人业务？
曹旭东： 2027年。
36氪： 选择2027年的原因是什么？
曹旭东： 一方面，届时L4或Robot飞轮的构建将相对完善。另一方面，我们判断届时组织和能力将出现“溢出”，正好可以用于机器人业务。
36氪： 但届时其他机器人公司可能已深耕多年。自动驾驶公司在机器人领域有哪些优势和劣势？
曹旭东： 机器人与自动驾驶在数据基础设施、训练基础设施、数据飞轮、大模型架构、推理芯片和端侧模型等方面具有高度相似性和复用性。这些在自动驾驶领域验证过的技术，可以直接应用于机器人。此外，组织和体系也是优势。机器人业务需要“现金奶牛”。要将最复杂的家庭机器人场景做好，累计研发投入至少需要百亿美元以上。
36氪： 这百亿美元的投入是基于算力成本还是其他？
曹旭东： 包括算力成本和人力成本，其中算力成本占大头。
关于创业目标：机器人是下一个兴奋点
36氪： 您似乎是一位循规蹈矩的人，但您的经历却并非如此——从清华退学，博士退学，离开商汤，做了许多“不该做”的事。如今公司上市，您希望Momenta成为什么样的公司？
曹旭东： 我对待喜欢的事情会非常投入。高考时我偏科，但对理科浓厚兴趣让我成绩优异。我更喜欢解决实际问题，而非追求学术发表。
36氪： 您是否考虑过从事学术研究？
曹旭东： 考虑过，但我对发表论文不感兴趣，更倾向于解决实际产品问题。我关心的是能否解决问题，以及用什么方法解决，可以借鉴现有方法，也可以独创。
36氪： 那么，您想成为什么样的人，想打造什么样的公司？
曹旭东： 我想打造我喜欢的公司。Momenta成立之初，我们并未将“成为全球第一”作为目标，而是关注创造何种价值和发展何种技术。选择自动驾驶是因为它融合了感知智能和认知智能，我们认为要实现“Better AI”，必须理解智能的全貌，这需要认知
