Momenta靠什麼站上物理AI的「青藏高原」？

一家專注於自動駕駛技術的公司，如何在看似不被看好的路線上走了十年，最終獲得從奔馳到比亞迪等全球頂級車企的共同背書？這背後的故事，正是 Momenta 從成立之初到如今站上「物理AI」賽道的縮影。 2026年7月8日，Momenta 在香港交易所正式掛牌上市，IPO 募資總額達到 58.9 億港元，而包括新加坡主權基金 GIC、富達國際、奔馳、比亞迪、貝萊德等 14 家基石投資者，就吃掉了近一半的發售股份。這樣的陣容，在港股科技 IPO 史上並不多見。最引人注目的，是市場為這家公司貼上的新標籤——「物理AI第一股」。 本次發行，Momenta 計劃發售約 1993.8 萬股，每股定價 295.6 港元，基石投資者認購約 996 萬股，約佔總股本的 4.23%。以此推算，Momenta 的市值約為 696 億港元，折合約 602 億人民幣或 88.7 億美元。對於這個估值，市場看法分歧。有分析師認為，25 倍的 P/S 倍數已經包含「物理AI第一股」的稀缺性溢價，如果 2026 至 2027 年營收增速無法維持 50% 至 70%，估值泡沫的風險將不容忽視。但也有分析師持相反觀點，預測到 2029 年，中國汽車市場將有 1500 萬輛新車採用第三方智駕演算法，其中城市 NOA 車型佔比將達 750 萬輛，以每輛授權費 2000 元計算，光城市 NOA 的市場空間就有 150 億元，加上高速 NOA，整體市場規模上看 200 億元人民幣。若 Momenta 能拿下四分之一的市佔，每年授權費收入可達 50 億元，再加上開發費用，年營收可能達到六、七十億元，以 50% 淨利率計算，年淨利潤約 30 多億元，對應 30 倍 PE，市值將上看 1000 億元人民幣，相比目前的 600 億元仍有成長空間。 除了乘用車業務，Momenta 在 L4 等級的佈局同樣激進。根據雷峰網掌握的消息，Momenta 今年將投入營運 800 輛 Robotaxi，2027 年計畫增至 4000 輛，2028 年進一步擴大至 15000 輛。Robovan 業務則預計今年出貨 4000 輛整車，並計畫在後續幾年將年銷量拉升至數萬輛。不過，也有分析師提醒，相較於光存、電容、電力等 AI 硬體板塊，Momenta 對市場資金的吸引力仍嫌不足，加上 2026 年上半年中國汽車零售銷量年減近 20%，市場對汽車相關個股信心偏低，上市後的股價恐面臨一定壓力。具體來看，14 家頂級基石鎖倉近 50%，加上「物理AI第一股」的稀缺性標籤，Momenta 上市首日破發的機率將低於同業，但 295.6 港元的定價已部分透支 2026 至 2027 年的成長預期，首日漲幅預計落在 10% 至 20% 之間。如果物理AI始終只是「智駕的另一種說法」，那麼 25 倍 P/S 的估值溢價將面臨收縮壓力；反之，若 Momenta 能證明物理AI不僅是包裝詞，而是一套可泛化至 Robotaxi、Robovan、甚至具身智能的底層能力，那 600 億元的定價或許只是起點。 估值的最終答案，必須回歸基本面。而這個基本面，得從十年前一個沒人相信的判斷說起。 2016 年前後，全球自動駕駛賽道的主流敘事由 Robotaxi 主導。百度在 2015 年底的烏鎮世界互聯網大會上讓無人車首次公開亮相，谷歌則在 2016 年於多個城市展開 Robotaxi 測試，並在年底將該項目拆分為獨立公司 Waymo。幾乎所有人都相信，完全無人駕駛將在數年內商業化，整個行業充斥著顛覆出行的宏大願景。然而，Momenta 的創辦人曹旭東做出了完全不同的判斷。 在 Momenta 成立之初的內部推演中，曹旭東認為，要實現規模化的 L4 自動駕駛，最關鍵的是安全，而安全需要透過數據驅動來解決數以萬計的長尾問題，至少需要千億公里的數據。千億公里是什麼概念？一輛家用車一年大約跑一萬公里，千億公里相當於一千萬輛車跑一整年。若只靠自建測試車隊，一支千輛規模的車隊一年頂多跑幾千萬公里，與千億公里相差好幾個數量級。因此，Momenta 從成立第一天就確立了「一個飛輪、兩條腿」的戰略：量產輔助駕駛負責獲取數據與收入，L4 自動駕駛負責追趕技術天花板，兩者共享同一個數據驅動的模型進化閉環。量產車每跑一公里，都在為 L4 積累彈藥。 這個判斷在當時並不受青睞。量產輔助駕駛聽起來是供應商的生意，是博世、大陸這些傳統 Tier 1 在做的事，遠不如 Robotaxi 來得酷。在 Momenta 成立的前幾年，資本市場更願意為「顛覆出行」買單，而不太願意為「給車企做 Tier 1」買單。但曹旭東的邏輯是自洽的：大多數自動駕駛公司把 Robotaxi 當作拳頭產品來開發，急於證明自己能實現 L4；Momenta 則把 Robotaxi 當作飛輪的終點來等待，賭的是量產數據能把 L4 喂出來。一個追求即時技術驗證，一個追求長期數據積累。 2019 到 2020 年，當主打 Robotaxi 的小馬智行、文遠知行、滴滴自動駕駛接連完成數億美元融資時，Momenta 幾乎沒有融資消息傳出。這段時間，Momenta 正在做出成立以來「最艱難的決定」——將總部從北京遷往蘇州，更貼近汽車產業鏈，讓團隊從發論文、打比賽的學院派，轉向更注重工程落地的實戰派。從北京到蘇州，意味著不少人才流失，許多員工不願意拖家帶口離開熟悉的城市。不少 Momenta 員工形容，2019 年是公司的至暗時刻。 就在此時，上汽向 Momenta 伸出了援手。事實上，雙方早在 2018 年就針對類記憶泊車項目進行過概念驗證，雖然合作停留在技術交流層面，未涉及高層，也沒有明確的量產時間表，但這次合作讓上汽看到了 Momenta 在演算法與感知層面的潛力，也認識到這是一個能「打硬仗」的團隊。轉機出現在 2020 年下半年。隨著智己品牌即將發佈，上汽需要快速確定智駕方案供應商。當年 7 月，Momenta 與智己項目組正式接洽，僅僅五個月後，雙方就敲定了涵蓋全棧智駕軟體與股權投資的一攬子合作。通常這類涉及底層架構的全棧合作需要一到兩年的概念驗證週期，且車企傾向於引入多家供應商競標，但這一次上汽沒有預留緩衝時間。投資推進得更快，敲定合作後，曹旭東很快見到時任上汽集團董事長陳虹，一個多月後雙方簽訂投資協議。2021 年 3 月，上汽領投 Momenta C 輪 5 億美元融資；僅 8 個月後，上汽再次領投 C+ 輪超過 5 億美元融資，成為 Momenta 最大機構投資者。隨後，豐田、通用、比亞迪、奇瑞、現代等中外大型車企也陸續成為 Momenta 的股東。 在多家車企的支持下，Momenta 的數據飛輪越轉越快。2022 年開始的首個 10 萬輛量產耗時 24 個月，如今最快不到 40 天就能完成 10 萬輛交付。目前，Momenta 累計交付超過 100 款車型，搭載量突破 100 萬輛，定點車型超過 210 款，在城市 NOA 銷量方面，於獨立第三方供應商中市佔率高達 65%。 不過，如果 Momenta 的故事僅僅止步於「選對了路、等到了風」，那它無非是又一個踩中行業節拍的幸運兒。真正讓 Momenta 從一眾智駕供應商中脫穎而出、被市場貼上「物理AI第一股」標籤的，是做對了三件事。 第一件事是從「賣人天」轉向「賣軟體」。傳統智駕 Tier 1 的典型模式是項目制：車企給定點，供應商負責開發、測試、整合，收取技術開發費。本質上是「賣人天」——人越多、項目越多、收入越多，但毛利率始終被人員成本壓住。這是一門可以做很大但很難做厚的生意。Momenta 的收入結構正在發生根本性改變：許可收入——也就是車型量產後，按系統裝車數量收取的授權費——從 2023 年的 0.23 億元人民幣躍升至 2025 年的 9.68 億元，兩年增長 42 倍，占總收入的比重從 3.1% 躍升至 40.1%。與之對應，毛利率從 2023 年的 17.5% 提升至 2024 年的 49.0%，再到 2025 年的 71.6%。這不僅是降本增效的結果，更是商業模式轉變帶來的成果。前期技術開發是固定成本投入，車型一旦量產，後續每輛車帶來的許可收入幾乎是純利潤。定點越多，量產規模越大，許可收入的雪球就滾得越快。當許可收入占比越來越高，Momenta 便逐漸從「賣人天」的 Tier 1 轉變為「賣軟體授權」的平臺型公司。這個跨越，是它有資格談物理AI的商業前提——一個還在為毛利率掙扎的項目制公司，沒有資格談基座模型。 第二件事是從「演算法供應商」走向「軟硬一體」。當演算法越來越複雜、晶片成本越來越高時，Momenta 選擇與晶片公司新芯航途深度合作，開發定製化 SoC。目前，新芯航途首款自研量產晶片 X7 已搭載於上汽大眾 ID.ERA 9X 車型，Momenta 是這款車型的智駕供應商。據了解，後續上汽智己、上汽乘用車、上汽通用、奔馳、奇瑞等車企均有搭載 X7 晶片的計畫。對 Momenta 而言，開發定製化晶片的意義在於能與演算法更好地配合。當演算法迭代到世界模型階段，算力架構與演算法架構的協同優化變得至關重要，你不可能永遠在別人的晶片上跑出最優演算法。目前，智駕領域實現軟硬一體的供應商主要有三家——地平線、華為、Momenta。地平線從晶片起步向 HSD 智駕方案延伸，華為一開始便全棧切入，Momenta 則從演算法向晶片邁進。三條路徑方向不同，但都能證明同一件事：純軟體在智駕領域的壁壘有限，只有掌握從晶片到演算法的完整鏈條，才能形成難以複製的技術縱深。 第三件事是發佈 R7 世界模型。2026 年 4 月北京車展，Momenta 正式發佈 R7 強化學習世界模型。曹旭東在發佈會上公開表態：世界模型與強化學習共同構成物理AI的兩大核心支柱。世界模型讓 AI 理解物理世界，強化學習則讓 AI 在不斷試錯中自主進化。R7 模型更大的意義在於背後的 All-in-One Platform 邏輯：只要模型理解通用的物理規律，就能用同一套底層系統架構覆蓋乘用車、Robotaxi、Robovan、Robotruck 以及未來的具身智能場景，而不需要為不同場景設置獨立團隊、開發獨立模型。這個邏輯如果順利實現，Momenta 擴張業務線的邊際成本將越來越低，擴張效率也會大幅提升。從一個幹苦活累活的 Tier 1 到物理AI公司，Momenta 的跨越由這三件事共同構成，每一步都有風險，但每一步都在提高競爭對手複製的難度。 在智駕行業，「數據飛輪」是一個被說爛的概念，幾乎每家公司的簡報裡都有一張圖：數據採集→模型訓練→OTA 升級→更多數據採集，箭頭圍成一個圈，中間寫著「飛輪效應」。但 Momenta 的數據壁壘，除了 120 億公里的實際行駛里程，以及從中提煉出超過 1 億段黃金數據之外，更關鍵的是這些數據來自 24 家整車廠、超過 100 款量產車型，數據多樣性遠非任何單一車企可比。這意味著 Momenta 的世界模型在訓練時面對的場景分佈更廣，在物理AI這種依賴數據品質的賽道上，數據多樣性本身就是一道護城河。 但要讓這個循環持續加速，還需要一個關鍵的商業齒輪：搭載 Momenta 系統的車型必須在市場上賣得動。從許可收入的急速增長來看，這些車型確實賣得不錯。相較之下，許多 Tier 1 為了讓融資故事多添一頁亮點，對於無法起量、不是標準配備的車型也來 Turm 不拒，結果車型賣不動，後續的授權費慘不忍睹，甚至被客戶白嫖技術方案。高毛利的許可收入兩年增長 42 倍，支撐了 Momenta 高昂的研發投入。2025 年，Momenta 研發投入達 18.69 億元，占當年營收的 77.5%。高額研發投入推動模型迭代，迭代後的模型幫助 Momenta 拿下新定點，新定點帶來新量產車，新量產車產生新數據。很多智駕公司也能講「數據飛輪」，但它們的數據只來自有限的幾個品牌甚至自己的測試車隊。Momenta 的數據壁壘之所以能夠建立，有一個大前提容易被忽略——為什麼會有 24 家車企願意把合作交給它？ 數據是智駕行業最核心的資產，沒有車企會輕易把自己車輛產生的行駛數據交給一個不信任的供應商。Momenta 能夠同時從全球最大的幾家車企——奔馳、豐田、通用、比亞迪——手中拿到數據，這件事本身更值得追問。中國智駕供應商已形成三強格局：地平線從晶片起步向演算法延伸，走軟硬一體路線，下探 10 萬級車型，核心優勢在晶片與演算法的協同；華為全棧自研，三位一體——零部件供應、HI 模式、鴻蒙智行——主攻 20 萬以上市場，優勢在品牌勢能與系統級整合能力；Momenta 從軟體出發向晶片延伸，走數據驅動演算法飛輪的路線，優勢在數據多樣性、全球車企信任度與平臺化效率。三條路線並非零和博弈，不同車企根據品牌定位、技術能力、成本目標選擇不同供應商，是理性的商業決策。Momenta 的競爭定位不是「比華為和地平線更好」，而是「不同」。這個「不同」在產業博弈中越來越值錢。上汽曾因擔心「失去靈魂」而拒絕華為，這可能也是奔馳、豐田、通用等汽車巨頭共同的擔憂。Momenta 為這些巨頭提供了一個「不同」的選項：一個智駕能力足夠強、數據積累足夠厚、又不跟車企搶品牌主導權的中立第三方供應商。 目前，全球前十大車企中已有九家與 Momenta 合作。近兩年，曹旭東可能是出現在車企發佈會中最多次的智駕公司 CEO：別克品牌日、奔馳純電 CLA 發佈會、上汽奧迪新車發佈會、上汽大眾 ID.ERA 技術發佈會……一個供應商 CEO 被多家車企邀請站臺，意味著在這場智駕競賽中，車企認為 Momenta 的名字本身就是加分項。 回歸最初的問題：Momenta 靠什麼站上物理AI的「青藏高原」？答案不在任何一個單一維度裡。技術路線選得對，但沒有數據壁壘撐著，技術就是一層窗戶紙；數據壁壘夠厚，但沒有商業效率變現，數據就是一堆儲存成本；商業效率上來了，但沒有中立站位讓全球車企放心合作，生意就做不出現在的規模。Momenta 的特殊之處在於，它把這些事同時做成了：65% 的第三方市占率意味著數據多樣性很難被追上，71.6% 的毛利率意味著商業飛輪已經開始自轉，全球前十大車企合作九家意味著它卡住了一個短期內無人可替代的位置。 但站上去和站得住是兩回事。許可收入增長 42 倍的同時，Momenta 的淨虧損仍在；全球前十大車企合作九家的背後，車企自研的暗流一直在湧動；物理AI的敘事能否成為事實，最終要靠 Robotaxi 及其他場景的商業化結果來回答。600 億元的市值是否合理，也取決於這些問題的答案。曹旭東的創業願景是「十年挽救百萬生命、解放百分之百時間、物流和出行的效率翻倍」。十年過去了，這個故事才剛開了個頭。