文｜唐辰 图源：网络资料
做智驾的Momenta成了“物理AI第一股”。
7月8日，Momenta在港交所正式挂牌，开盘价301港元，市值迅速逼近720亿港元。
有意思的是，这家深耕智驾十年的第三方算法公司，在登陆港股时撕掉了“自动驾驶”的旧标签，用“物理AI第一股”重新定义了自己在资本市场的身份。
Momenta招股书显示，其收入大致来自两部分：技术开发服务和软件授权许可。
前者对应车企定制化智驾方案开发，后者对应车型量产后的智驾系统使用费。2023年至2025年，Momenta的营业收入从7.43亿元增长至24.13亿元，其中许可收入三年翻了42倍。
也就是说，这家支柱业务还是智能驾驶解决方案，并且收入高度依赖车企客户的公司，正试图通过上市来刷新外界认知，自证其拿到了物理AI的门票。
从“卖方案”到“炼矿石”，Momenta必须转身
Momenta转身讲物理AI的故事，并不难理解。
过去几年，城市NOA高阶智驾还是新能源车企的招牌卖点。但到了2026年，智驾已经下放为行业标配，从“加分项”变成“基础项”。当所有车企都在拼价格、拼量产交付时，仅仅讲“智驾”已经很难撑起更高的估值。
更现实的是，第三方智驾供应商的生存空间在持续被挤压。华为、比亚迪、理想等头部车企都转向全栈自研，“越高端越自研”成了共识。Momenta虽然拿下了全球前十车企中的九家，在第三方城市NOA市场占据较高市场份额，但“稀缺性”价值正在被稀释。
如果不向外寻找新的破局点，Momenta可能会像小马智行、文远知行等友商，上市即巅峰，接下来就是看不到头的股价低迷。
而物理AI被视为“AI的下半场”，是未来数年最具想象空间的赛道之一。
目前，物理AI赛道主要有四类玩家：英伟达为首的全栈算力生态企业，它们手握仿真工具链和算力底座，但缺少实体场景闭环；特斯拉、宇树等人形机器人企业依托自有硬件做闭环训练，但技术对外复用性差；阿里、字节、腾讯、谷歌等互联网大厂，依靠通用多模态大模型发力世界模型，但普遍困于缺少真实物理交互数据，长期停留在实验室阶段；
剩下一类如五一视界、群核科技，则是从垂直实体行业出发、依托落地业务反向训练物理模型的产业算法公司。Momenta是这个阵营里比较特殊的玩家，其以百万级量产乘用车作为天然数据载体，切入这个赛道的一个分支。
英伟达黄仁勋在2026年CES大会上，将物理AI定义为AI行业下一波核心增长浪潮。这个判断，给贴上“物理AI”标签的Momenta的股价加了一把火。同时，它也在对外讲一个新的叙事，其不只是卖智驾方案，而是在构建理解物理世界的底层模型。
36氪介绍，在Momenta创始人曹旭东的规划中，到了2027、2028年，他们将进入机器人领域——一个创业公司、机器人公司、汽车公司、大模型公司全都想进入的市场。
在这个模式下，Momenta十年积累的车载路测数据，以及跑通的商业模式，成为它搅局物理AI的筹码。
曹旭东曾把数据比作“含矿量很低的铁矿石”，90万台量产车每天产生海量数据，但绝大多数是重复的“贫矿”。真正有价值的是从海量真实场景中筛选样本、提炼物理规律、迭代模型能力的“数据炼矿”体系，比如“高速上三只小狗排队横穿马路”这种极端场景，才是高价值的“富矿”。
从贫矿到富矿，再到炼成钢铁、做成发动机，最后装上车，这套“炼矿”逻辑，就是Momenta口中的物理AI，也让它有资格成为新赛道的重要变量。
Momenta配得搅局物理AI么？
要观察Momenta的“物理AI”是PPT，还是实打实的进化，一个鲜活切口，就是它今年4月发布的R7世界模型。
Momenta发布R7世界模型，图片来源：Momenta微信公众号
根据官方介绍，R7是一套严密的三层世界模型，让 AI 真正学会了像人类一样理解、归纳、推理、下结论：
第一层是“懂物理”（预训练）。把海量真实驾驶数据里的物理规律、因果关系压缩进基座模型。通俗点说，就是让AI先学懂牛顿定律，知道球踢出去会飞、车急刹车会前倾。
第二层是“练兵场”（仿真）。模型光懂物理不行，还得在安全的环境里练手。R7利用真实数据生成极度拟真的虚拟环境，现实中十万公里才碰一次的极端路况，在虚拟世界里几个小时就能经历一遍，效率比传统实车路测提升了上万倍。
第三层是“找最优解”（强化学习）。在这个高度真实的虚拟训练场里，AI通过奖惩机制反复试错，从单纯的“模仿”走向“想象与探索”，自主习得在复杂博弈中做出最优决策的能力。
传统自动驾驶算法，本质是基于海量场景的模仿学习，只能适配训练过的常规路况，面对未知极端场景，极易出现决策失误。
R7是将世界模型作为端到端系统的核心基座，而非辅助工具。面对前车掉落物品、突发障碍物等非常规场景，模型可自主预判物体轨迹、规避风险，展现出传统数字AI、旧式智驾算法不具备的物理世界认知能力。
此外，还有一个关键变量是，Momenta跑通了“技术 - 数据 - 现金流” 的循环。其招股书里有两个数字很性感：
一个是71.6%的毛利率。相比之下，同年地平线的毛利率为64.5%，黑芝麻智能的毛利率为41.0%，且波动较大；文远知行的毛利率为30.2%，小马智行更低，仅为15.7%。
这得益于其收入结构的调整，2023年，其技术服务开发收入占比超过90%，但到了2025年，软件授权许可收入占比已经达到了40.1%。
甲子光年评价，这几乎是一种“躺着收钱”的业务模式，不仅边际成本趋近于零，而且能够大幅拉高Momenta的毛利率。
另一个是超100亿元的现金储备。其三年营收翻了3倍，年均复合增长率超80%，经调整净亏损大幅收窄。在普遍还在靠融资续命的自动驾驶圈，Momenta已经是最接近盈亏平衡的选手。
这种造血能力，也增强了Momenta在物理AI竞速赛中的“续航”能力。产业资本和财务巨头同时下场，认购了近30亿港元，也等于用真金白银为其“数据飞轮”投了信任票。
它还是“自动驾驶”公司
作为少有的“有真实场景、有落地数据、有商业模型”的产业型玩家，Momenta的入局，把物理AI从“实验室概念”拉到“实体产业落地”层面，但它还没有强大到独占“物理AI第一股”的地步。
首先，业务结构高度单一，物理AI暂无实质业绩支撑。目前公司24亿元的年营收，几乎全部依赖乘用车L2+辅助驾驶方案，主打高阶智能、通用物理能力的Robotaxi业务，收入贡献微乎其微。物理AI的远期价值清晰，但当下无法贡献营收，公司业绩基本盘依旧牢牢绑定传统车载智驾。
其次，纯软件模式存在天然壁垒短板。区别于华为、地平线软硬一体化的布局，Momenta坚持纯软件、开放算法的路线，虽然更容易适配车企供应链，但缺乏硬件壁垒加持，在行业价格战持续、供应链内卷的背景下，软件方案的可替代性较强，长期议价权难以稳固，也限制了技术的全域落地。
最后，数据资产并非完全自主可控。物理AI的燃料是真实物理场景数据，而Momenta无自有运营车辆，所有路测数据均依赖车企授权回流，数据的量级、质量、使用权限完全掌握在合作方手中，模型持续迭代存在不确定性，数据飞轮的稳定性有待验证。
现阶段的Momenta，依旧是车载场景的专用世界模型玩家，距离通用型的跨行业物理AI底座，还有很长一段路要走。
它还无法回避一个现实矛盾，即短期业绩靠智驾基本盘，长期估值靠物理 AI 想象空间，两者完全错配。
要知道，物理AI的算力、人才、研发投入是长期持续性支出，短期内无法实现商业化盈利，公司未来数年的生存与发展，依旧需要传统智驾业务输血。
某种意义上，Momenta当前的市值，已经提前透支了远期AI价值。一旦物理AI热度回落，其概念红利也会快速消退，重回传统车载软件估值逻辑。
有媒体就注意到，地平线创始人余凯疑似发文暗讽，称“地平线不太会混社会，没有吹过‘XX第一股’，是一家比较无聊的公司”。当天下午，他又在网友微博下留言“不是（态度）软（乎）了，是在忙着搞客户，没工夫搞股价。”
Momenta创始人曹旭东 图源：网络资料
我还是认为，Momenta上市本身是一件值得肯定的事。过去十年，曹旭东的每一次转身都踩在了时代的节点上，最终带领一家中国智驾独角兽完成成人礼。
但资本市场永远务实：讲故事能拿到融资，兑现故事才能留住估值。700亿港元的市值，是资本市场在“智驾供应商的业绩底座”与“物理AI的远期想象力”之间，达成的阶段性妥协。
Momenta能不能把物理AI的故事讲下去，能不能在物理AI搅出一片天地，就看它的世界模型，什么时候能真正驶出乘用车的舒适区，去征服更广阔的物理世界。
这才是它未来十年，真正的终极考验。
参考资料：
虎嗅，《谁拿到了物理 AI 的门票？》
甲子光年，《一个智驾供应商为何要讲物理AI？》
36氪头条转载：
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