Momenta 公司于7月8日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上涨超过6%，市值突破700亿港元。

根据每股295.6港元的发行价格，若“绿鞋”（超额配股权）悉数行使，Momenta此次全球发售将发行约2293万股，预计募集资金总额约68亿港元。

在汽车行业激烈的价格竞争中，Momenta的上市无疑为市场注入了一剂强心针。

过去十余年，汽车行业经历了多轮洗牌，不仅涌现出蔚来、理想、小鹏等造车新势力，在产业链上，宁德时代、禾赛科技以及今天的Momenta等头部企业也脱颖而出。

这些成功企业的底层逻辑相似，即在市场热潮中，能够清晰地识别并坚定地执行自身战略。Momenta的经历尤为典型。公司创立于2016年，当时自动驾驶技术备受瞩目，资本纷纷涌向L4级自动驾驶项目。

然而，曾在微软和商汤积累了深厚计算机视觉经验的创始人曹旭东，很早就确立了数据驱动和数据闭环的技术路线。他期望建立一种能够持续互相促进的商业模式，因此在创业之初就制定了“两条腿走路”的战略：一方面发展L2量产业务，另一方面探索L4自动驾驶技术。

通过L4技术的前沿探索，将其成果下放至L2量产业务，再利用L2业务产生的数据形成“飞轮效应”，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’是不可能实现的。”

Momenta在走向上市的过程中，经历了从2016年到2022年对多种L2量产业务模式的探索，包括尝试后装一体机以及为车企提供大量近乎免费的前期验证（POC）项目。

曹旭东坦言，从技术理念到商业落地存在巨大的落差。他原以为进入汽车行业如同互联网行业，产品从立项到发布只需数月或一两年，但Momenta从打入奔驰供应链到产品上车，耗时八年。

正是长期的打磨和准备，让Momenta成为最早一批敲开量产辅助驾驶算法大门的自动驾驶公司之一，并跻身行业头部。

上市前夕，Momenta宣布其装车量已突破100万辆。随着规模的增长，业绩也随之提升。招股书显示，公司收入从2023年的7.43亿元增长至2025年的24.13亿元，毛利率达到71.6%。尽管净亏损从10.93亿元收窄至3.03亿元，但规模效应已显现。

曹旭东将Momenta的L2量产业务比作“造火箭”，他解释道：“许多人一开始目标宏大，想‘登月’，但又选择最近的‘珠穆朗玛峰’。然而，‘登月’需要的是‘火箭’，而我们做L2量产，就是在‘造火箭’。”

Momenta最新的技术预判聚焦于世界模型和强化学习，这套体系已应用于其最新的R7世界模型。曹旭东对其充满信心，认为R7“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年运营1万台Robotaxi，国内与海外各占一半。

Momenta的长期战略布局还包括机器人业务，计划于2027年启动。他解释说，届时Momenta的Robot飞轮将较为完善，且公司“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。他认为机器人和自动驾驶领域在数据基础设施、训练基础设施、数据飞轮和模型架构等方面具有高度复用性。此外，Momenta从汽车行业淬炼出的技术底蕴、组织体系和市场体量，也是其信心的来源。

关于上市：品牌与信任的构建

36氪： Momenta为何选择上市？

曹旭东： 上市主要目的是为了提升品牌和赢得信任。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，上市并非必需。然而，作为一家To B公司，我们高度重视C端品牌形象和用户信任度。上市将极大地放大我们的品牌影响力，从而帮助我们赢得用户、客户及资本市场的信任。

36氪： 这是否类似于英特尔的模式，让用户产生“英特尔芯片=好电脑”的认知，进而形成“Momenta辅助驾驶=好车”的联想？

曹旭东： 我们确实在学习和借鉴这种模式。目前，许多客户，如奔驰、宝马、奥迪、丰田、本田、日产以及国内的上汽、奇瑞等车企，在产品上市时会与我们进行联合营销。提升品牌知名度和用户信任度，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？是智驾公司还是AI公司？

曹旭东： 资本市场的定义由其自身判断。我认为Momenta是“Better AI, Better Life”。从长远来看，我们是一家AI公司，自动驾驶是其核心应用。无论是城市辅助驾驶还是未来的L4自动驾驶，其本质都是AI，在物理世界中体现为“World model”。

36氪： 当前市场存在“纯血AI”的概念，您认为Momenta被归类为AI公司是否公平？

曹旭东： 不同人有不同看法。短期是投票机，长期是称重机。我们公司的决策始终以价值为导向，而非资本导向，致力于为用户创造价值。我们早期选择“两条腿走路”，即同时发展L2量产和L4自动驾驶，这与当时行业主流的Robotaxi方向不同，但我们坚信这是通往规模化L4的正确路径。

关于世界模型：实现自动驾驶的基石

36氪： 随着AI技术日新月异，您如何定义“世界模型”？Momenta如何确保其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。World model pretrain借鉴了GPT的预训练思想，通过预测未来（如物体下落）来学习物理世界规则，并将其压缩到模型中，赋予模型物理常识。

36氪： 世界模型对自动驾驶的重要性如何？

曹旭东： 非常重要，不仅对自动驾驶，也对机器人领域。我们在自动驾驶上已验证了世界模型的有效性，并计划于今年量产。许多公司已从VLA转向世界模型，因其能大幅提升成功率，据估计可从50%提升至90%，在行业内引起广泛关注。

36氪： 世界模型与之前的“端到端”模型有何区别？

曹旭东： 端到端模型是基础，如ResNet、Transformer、GPT、强化学习和世界模型，它们都属于端到端范畴。但与早期端到端模型不同，世界模型通过学习物理常识，解决了高维输入到低维输出的映射问题，避免了过拟合和因果混淆。拥有常识的模型，能更高效地解决复杂问题。

36氪： 您认为世界模型是自动驾驶的终极答案吗？

曹旭东： 它是必要条件，但并非唯一答案，技术仍在快速发展。强化学习和端到端模型也是必要条件，世界模型和强化学习都是在端到端基础上构建的。

36氪： 强化学习在世界模型框架下的作用是否变得更加关键？其训练过程中是否存在挑战，例如奖励函数设计？

曹旭东： 是的，强化学习对安全性至关重要，可带来5-10倍的提升。然而，奖励函数的设计是关键，需避免“reward hacking”，确保安全性和行为的拟人化。

36氪： Momenta是否观察到强化学习显著提升了自动驾驶性能？

曹旭东： 在安全性方面，R6搭载强化学习后，安全性提升了5-10倍。

关于优先量产辅助驾驶：为L4“造火箭”

36氪： 您将L2量产比作“造火箭”，以实现L4的“登月”。这种“两条腿走路”的策略，在当时是否被视为既要理想又要现实？

曹旭东： 当时我们认为，只有这样才能“登月”。实现规模化L4的关键在于数据飞轮和海量数据。将L2量产比作“造火箭”，是因为它能为L4提供必要的数据和技术积累。

36氪： 为什么您的技术判断与当时许多L4公司的创始人不同？

曹旭东： 我曾与Waymo交流，发现他们更多是基于“老板想做”的驱动力，而非深入思考实现规模化L4的根本问题和战略路径。这坚定了我按自己想法去做的决心。

36氪： 您提到的“根本性问题”是指什么？

曹旭东： 源于我在微软和商汤的经验，我认识到规模化产品需要海量数据驱动的算法。

36氪： 您认为Momenta的“第一性原理”是否已被证明是正确的？

曹旭东： 我们相信的正在逐渐实现，并逐渐成为行业共识。

36氪： Momenta在2020年前后才获得车企订单，期间是否经历过质疑？

曹旭东： 没有。我们内部有“因相信而看见”和“因看见而相信”两类人。在技术、产品和商业落地前，融资能力是衡量标准。但我们内部建立了连续的正反馈机制，每三个月就能看到技术研发和产品进展的积极反馈。

36氪： 这种正反馈是刻意为之吗？

曹旭东： 是的。产品、商业或技术负责人不应让反馈周期过长。

36氪： 在最艰难的四年里，内部的正反馈是什么？

曹旭东： 数据驱动的技术研发取得了显著进展，尽管与主流技术路线不同，但我们看到了积极的成果。

36氪： 您是否曾为融不到钱而焦虑？

曹旭东： 没有。

36氪： Momenta与奔驰的合作长达八年才实现量产，其中有何故事？

曹旭东： 八年实际上是快的。我刚进入汽车行业时，以为周期只有一两年，后被告知需要五年。与奔驰合作的量产周期，通常需要十年。我们从获得奔驰投资到量产花了八年。期间经历了POC验证、PreSOP阶段，并在2022年获得小规模SOP项目。2024年，我们在与友商的竞争中胜出，获得了奔驰在中国所有车型的量产项目。首个车型将于2025年底量产。

36氪： L2市场的蛋糕是否正在缩小，这是否会影响Momenta的L4计划？

曹旭东： 二线供应商正面临价格战，但一线供应商仍在快速迭代。特斯拉的订阅费模式证明了技术提升可带来商业价值增长。若自动驾驶安全性提高10倍，用户订阅费和保险费用均有优化空间，商业价值将随之提升。

36氪： 您认为未来几年，自动驾驶的价格和用户体验将存在巨大差距？

曹旭东： 是的。

关于Robotaxi和机器人：百亿美金的研发投入

36氪： Robotaxi能否实现规模化盈利？

曹旭东： 肯定能实现，并且在加速实现。目标是到2028年运营1万台Robotaxi。能否实现规模化盈利尚不确定，但预计到2030年，规模可达10万台，毛利润或达10亿美元。

36氪： Momenta何时启动机器人业务？

曹旭东： 2027年。届时L4飞轮将较为完善，且组织能力将有所溢出。

36氪： 此时布局机器人业务，相比先行者有何优势？

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、模型架构等方面高度复用。此外，Momenta在汽车行业积累的技术底蕴、组织体系和市场体量也是优势。

36氪： 您认为机器人业务的研发投入需要多少？

曹旭东： 打造家庭机器人，累计研发投入至少需要百亿美金以上，包括算力和人力成本。

关于创业目标：机器人是下一个兴奋点

36氪： 您如何定义自己？您希望打造什么样的公司？

曹旭东： 我是一个对喜欢的事物会全力投入的人。我更喜欢解决实际问题，而非仅发表论文。Momenta的初衷是创造价值和发展技术，而非追求“第一”。我们选择自动驾驶，是因为它融合了感知智能和认知智能，有助于我们深入理解智能的本质。

36氪： 您在创业之初是否热爱开车？

曹旭东： 坦白说，当时我并不热爱开车，甚至认不清汽车品牌。

36氪： 您的出发点更多是学术兴趣，并将其应用于实际？

曹旭东： 自动驾驶是包含感知和认知智能的绝佳切入点，我们的目标是理解智能并用之创造更美好的生活。

36氪： 您如何看待Momenta当前的成功？

曹旭东： 公司进入了一个新起点。成功本身带来的喜悦感并不强烈。

36氪： 下一个让您兴奋的目标是什么？

曹旭东： 机器人。我曾向大姑介绍自动驾驶，她反应平淡；但当我谈及机器人能帮忙接送孩子、买菜、清理垃圾时，她表现出极大的兴奋。她认为10万的机器人价格不贵，并表示愿意购买。

36氪： 您认为10年后Momenta会是一家伟大的公司吗？其风险何在？

曹旭东： 这是我们的目标。伟大源于价值创造：用户价值、客户价值和社会价值。至于风险，我们更关注如何解决问题，而非担忧风险本身。我们遵循“危心”原则，深入分析问题，寻找不同观点，以更好地实现目标。

关于公司竞争力：高品质软件许可费的坚挺

36氪： Momenta如何从早期软件版本不适配的阶段，发展到如今高市场占有率？

曹旭东： 我们遵循“get what you name”的原则，重视对问题的命名和清晰定义，这有助于深入讨论和解决模糊问题。

36氪： Momenta组织能力的快速进化，靠的是什么？

曹旭东： 依靠标准化、流程化和自动化（SPA），将重复性工作进行优化。清晰的定义是标准化的前提，而良好的架构和体系是实现SPA的基础。

36氪： 效率和价格是Momenta的杀手锏吗？

曹旭东： 我们不打价格战。若竞争对手价格过低，我们选择退出。低质低价不可持续，最终会被市场淘汰。

关于行业竞争：R7与特斯拉FSD V14的较量

36氪： 面对车企自研趋势，Momenta作为第三方如何竞争？

曹旭东： 我们更关注“竞”而非“争”，即如何更好地为用户创造价值。我们相信，做得足够好自然会吸引用户和客户。

36氪： 主机厂自研与合作，谁更有优势？

曹旭东： 都有可能。特斯拉、Momenta、华为都做得很好。

36氪： 最终的胜负取决于什么？

曹旭东： 综合因素，包括团队的使命感、投入度、吸引顶尖人才的能力，以及团队从中获得的快乐。

36氪： 车企是应该自研辅助驾驶还是智能座舱？

曹旭东： 应该自研智能座舱。自动驾驶如同电池，只有好与更好之分，存在优秀供应商。而智能座舱更能体现车企的品牌个性和差异化。

36氪： 自动驾驶行业目前最激烈的竞争点是什么？

曹旭东： 已非单点能力竞争，而是组织和组织文化的维度竞争。

36氪： FSD与Momenta的产品有何不同？

曹旭东： FSD表现出色。Momenta在北美已提供L2++体验接近L4的产品。我们对最新的R7世界模型有信心，能与FSD V14一较高下。

36氪： 数据处理在不同团队效果差异巨大的原因是什么？

曹旭东： 数据、基础设施（数据和训练）、模型架构以及端侧集成等都是关键因素。体系中存在上千个待决策点，任何环节的错误都会导致巨大差异。

关于公司管理：青睐高潜力新人

36氪： 马斯克是您的偶像吗？

曹旭东： 是的。

36氪： 您如何评价马斯克？

曹旭东： 钦佩，但其风格不完全适用于我们。马斯克在FSD项目早期频繁更换行业大佬，我们难以效仿。

36氪： 您如何看人？最重要的标准是什么？

曹旭东： 准确识人很难。我们更倾向于招聘高潜力的年轻人才，而非行业大佬。通过内部培养，我们能发掘出优秀人才。

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