Momenta曹旭东：世界模型与强化学习铸就物理AI双引擎

4月25日，Momenta在北京国际车展期间举办了主题为“Momenta R7，物理AI序章”的分享活动。四位合伙人共同出席，围绕Momenta的技术理念、产品实力以及全球商业化进程等议题展开深入交流，正式揭晓Momenta R7强化学习世界模型实现量产首发，标志着智能驾驶从“感知世界”迈向“理解世界”的全新阶段，物理AI正式由技术构想走向规模化落地。

Momenta宣布，目前已成功交付超过70款车型，累计定点车型突破200款，业务覆盖全球十余个国家和地区。搭载Momenta系统的量产车总数已超80万台，最快仅需不到40天即可完成10万台交付。本届北京车展中，包括梅赛德斯-奔驰、奥迪、宝马等品牌在内的20多个汽车品牌、60余款车型均采用了Momenta解决方案。

世界模型与强化学习，奠定物理AI两大基石

在分享会上，Momenta合伙人兼CEO曹旭东深入剖析了物理AI的底层逻辑与演进路径。

曹旭东指出，预测是智能进化的根本基础：大语言模型凭借下一词元预测能力（Next Word Prediction），压缩数字世界的常识，使AI具备文本与自然语言理解能力；而世界模型则通过同样的预测机制，推演物理世界未来的状态与交互逻辑，从而理解物体的物理属性、运动因果及潜在交互。

“自主进化是智能持续迭代的关键动力。AI在真实环境中不断接收反馈、试错优化、自我提升。这一进化机制，正是强化学习的核心所在。”曹旭东总结道，“因此，世界模型与强化学习共同构成了物理AI的两大支柱。”

Momenta世界模型三层架构：训练、仿真、强化学习

Momenta合伙人、研发SVP夏炎在发布会上详细拆解了Momenta R7强化学习世界模型的技术架构，并强调：物理AI的核心在于对基础物理规律的深刻理解。

夏炎介绍，Momenta的世界模型分为三个层次：第一层为预训练，通过海量真实驾驶数据压缩物理规律、常识与因果关系，使系统建立对物理世界的基础认知；第二层为仿真，将世界模型应用于自动驾驶闭环仿真，推演系统行为变化后世界的演变，凭借高效场景推演能力评估长尾场景性能；第三层为强化学习，在前两层基础上构建高度仿真的虚拟训练环境，让系统在接近真实的情境中不断试错与探索。

正是在这一虚拟训练场中，强化学习充分发挥其优势。系统从“模仿学习”迈向“想象与探索”，在虚拟世界中经历千万次推演，自主掌握复杂博弈中的最优决策能力。现实中极少出现的极端场景，在虚拟环境中已被反复演练、充分消化。这一机制的目标是让模型在罕见极端场景下的表现超越人类驾驶员，这正是物理AI的真正价值。

应对长尾极端场景，提供极致安全保障

Momenta合伙人、研发SVP孙刚强调，真正的物理AI不仅要确保车辆在绝大多数日常场景中平稳行驶，更要在极其罕见的极端场景中为用户提供万无一失的安全守护。

孙刚举例说明，在日常行驶中，若前车意外掉落一箱苹果，Momenta的物理AI能力可自主预测苹果滚落轨迹与扩散范围，提前平稳减速并规划绕行路线，以更自然、更符合人类驾驶逻辑的方式应对突发状况。对于传统端到端算法难以覆盖的长尾极端情况，Momenta R7强化学习世界模型理解物理世界的运动规律与交互逻辑，而非依赖场景记忆或规则匹配。

量产规模超80万台，Robotaxi加速全球部署

Momenta合伙人、市场商务SVP孙环介绍，搭载Momenta系统的量产车辆规模已超过80万台，量产速度实现质的飞跃：2022年首个10万台量产耗时24个月，如今最快不到40天即可完成10万台交付，飞轮效应正在加速显现。

目前，Momenta已成功交付超70款车型，累计定点车型突破200款。本届北京车展上，超过20个品牌、60余款车型采用了Momenta智能辅助驾驶方案，涵盖自主品牌、中外合资品牌等多元矩阵，成为全球车企的共同选择。

在全球化布局方面，Momenta方案已在英国、挪威、新加坡、澳新等十余个国家和地区落地。同时，Momenta Robotaxi全球生态持续扩展，已与享道出行、智己汽车、Uber、梅赛德斯-奔驰、AutoGo、Lumo和Grab等多家共享出行公司及OEM达成战略合作，共同推动自动驾驶商业化服务的规模化落地，为全球用户打造安全、便捷、高效的出行体验。

谈及创业初心，曹旭东感慨：“十年前，我在硅谷偶遇Fairchild Drive，瞬间豁然开朗。这条以仙童半导体命名的街道，孕育了全球半导体产业的起点，星火燎原、群星汇聚，最终铸就了硅谷的传奇底色。而今天，我们希望与中国所有AI企业共同书写属于东方的硅谷传奇。”