原创｜苗正 编辑｜Cong

2025年7月15日，宝马集团与中国智能驾驶公司Momenta宣布达成合作。这一消息本身并不令人意外，在全球汽车产业智能化转型的宏大背景下，主机厂与科技公司之间的合作已成为常态。然而，这次合作的深层意义，远不止于一次简单的技术采购或资源互换。它标志着以宝马为代表的传统豪华汽车巨头，在面对全球最大、也最激进的智能汽车市场——中国时，其战略思维、技术路径和自我定位正在发生一次根本性的转变。这是一场关于生存、进化与未来主导权的严肃博弈。

01

战略的必然：

“全球标准”到“中国专属”

长期以来，以德国车企为首的跨国汽车集团奉行的是一种全球化标准战略。一套成熟的技术平台、一种统一的品牌理念、一套历经考验的供应链体系，被应用于全球各个市场。这种模式在机械工业时代被证明是高效且成功的，它塑造了品牌的全球一致性，并带来了巨大的规模经济效益。宝马的“纯粹驾驶乐趣”（Sheer Driving Pleasure）正是在这一体系下被塑造成为一个全球性的品牌标签。

然而，当汽车产业的竞争核心从机械性能转向智能化体验时，这一模式在中国市场遇到了前所未有的挑战。中国的智能电动汽车市场，在本土新势力（如蔚来、小鹏、理想）以及华为这样的跨界科技巨头的强力驱动下，用短短数年时间，将智能驾驶的军备竞赛推向了白热化。城市领航辅助驾驶（Navigate on Autopilot, NOA）功能从最初的卖点，迅速变成了市场标配，其可用场景、体验流畅度和迭代速度，都远超全球其他市场。

在这种背景下，跨国车企普遍面临一种“水土不服”的尴尬。其全球同步开发的智能驾驶系统，无论在功能定义、数据积累还是算法迭代上，都难以适应中国复杂多变的道路环境——从混乱的交通参与者（行人、电动自行车），到不尽规范的道路标线，再到层出不穷的施工场景。消费者感知到的，是功能的“不好用”、“不敢用”，与本土品牌的产品形成了鲜明对比。

宝马与Momenta的合作，正是对这一现实的直接回应。其核心目标是打造“中国专属”的智能驾驶辅助解决方案。这不仅仅是在全球方案基础上进行本地化适配，而是在根本上承认了中国市场的独特性和领先性，需要一套从底层逻辑、数据基础到算法模型都原生于中国的全新体系。

宝马大中华区总裁兼CEO高翔的表述——“将宝马‘在中国、为中国，以中国速度创新’战略推向新的历程”，揭示了这种转变的迫切性。这意味着宝马正在放弃过去那种中央集权式的全球研发模式，转而将更多的决策权、开发权下放到中国本土。这是一种战略上的解耦，也是一种务实的妥协。所谓“中国速度”，指的正是本土科技公司那种以数据驱动、快速迭代的互联网开发模式，这是传统汽车行业漫长的开发验证周期所无法比拟的。因此，选择与Momenta这样的本土头部玩家合作，成为了宝马在中国市场追赶智能化进程的必然选择。

02

技术的选择：

为何是Momenta“飞轮大模型”

在中国，能够提供高阶智能驾驶解决方案的供应商并不在少数，宝马选择Momenta，其背后是对技术路径的深度考量。新闻稿中提到的几个关键词——“飞轮大模型”、“一段式端到端”、“长期记忆+短期记忆”，勾勒出了Momenta技术方案的核心轮廓。

“飞轮”模式是Momenta商业模式与技术路径的核心。其逻辑闭环如下：通过量产车辆搭载其智能驾驶系统，在真实世界中行驶，收集海量的驾驶数据，特别是人类驾驶员处理复杂场景（即长尾问题）的数据。这些数据被传回云端，用于自动化地训练和优化AI模型。经过验证的、更强大的模型，再通过OTA（空中下载）技术推送回车辆。如此循环往复，形成一个数据驱动模型自我进化的“飞轮”，车辆越卖越多，数据就越积累越快，模型就越智能。

对于宝马而言，这种模式极具吸引力。它解决了传统车企在AI时代最核心的两个痛点：数据获取和算法迭代。宝马拥有庞大的用户基数，但如何将这些用户的行驶数据转化为有效的训练数据，并建立一套高效的自动化迭代机制，是其自身体系内的短板。Momenta的“飞轮”提供了一套现成的、已经在中国市场得到验证的方法论。

传统的智能驾驶系统通常采用多模块、分阶段的处理方式：感知模块负责识别车辆、行人等；预测模块负责判断他们的动向；规划决策模块再根据这些信息决定车辆的行驶路径。这种架构的缺点是，每个模块的误差会被层层传递和放大，且难以处理各模块之间的复杂耦合关系，导致系统的行为有时会显得机械和僵硬。

而“端到端”大模型，则试图将从传感器原始输入（Input）到车辆驾驶指令输出（Output）的整个过程，整合进一个统一的神经网络中。这种“所见即所得”的方式，更接近人类的驾驶行为，理论上能够做出更拟人、更流畅的决策。Momenta是业内较早实现此类方案量产的公司，这意味着其技术不仅停留在理论阶段，更经历了量产的工程化考验。

“长期记忆+短期记忆”的类人脑机制是对其大模型内部工作原理的形象解释。“长期记忆”可以理解为模型通过学习海量数据后形成的、对世界运作规律的普遍认知，如同人类驾驶员的驾驶本能和经验直觉。“短期记忆”则是在每一次具体驾驶任务中，对当前道路环境、交通参与者动态的即时分析和逻辑推理。这种结合，使得模型在面对从未见过的罕见场景（长尾问题）时，能够基于其“长期记忆”中的普遍规律进行推理，而不是仅仅依赖于预设规则，从而极大地提升了系统的泛化能力和可靠性。

宝马选择的，不仅仅是一个供应商，而是一整套能够在中国市场持续进化的技术体系。这套体系的核心是数据驱动和AI大模型，这正是宝马自身需要补齐的关键能力。

03

产品的融合：

“德系驾控”遇上“中国智能”

合作的最终目的是交付产品。根据公告，这套方案将提供“全场景、点到点的领航驾驶辅助功能”，并应用于包括国产新世代车型在内的多款汽车。这意味着，宝马的目标是实现从用户家地库出发，到公司地库停车的全程智能驾驶覆盖，涵盖了高速公路和复杂的城市道路。

这其中最值得探讨的，是如何将Momenta的AI能力与宝马的“品牌DNA”相结合。Momenta CEO曹旭东提到的“集‘德系卓越驾控’与‘AI大模型前沿能力’于一体”，点明了这次合作的难点与亮点。

“德系驾控”代表了什么？它不仅仅是精准的转向、扎实的底盘和线性的加速与制动。在智能驾驶时代，它更应该体现为一种驾驶风格（Driving Style）。例如，系统在执行变道超车时，是果断迅速，还是犹豫保守？在通过拥堵路口时，是谨慎礼让，还是高效博弈？这些决策风格，共同构成了智能驾驶系统的“驾驶性格”。

宝马的挑战在于，如何确保这套由Momenta主导开发的系统，其“驾驶性格”是符合宝马品牌定位的。它应该是自信的、稳定的、可预期的，能够给予驾驶者和乘客足够的信任感，同时在动态性能上体现出宝马应有的水准，而不是一套千篇一律的、缺乏品牌辨识度的“公版”方案。

这需要双方团队进行深度的联合研发与调校。Momenta提供AI算法的底座，而宝马的工程师则需要定义系统的行为边界、舒适性指标和动态响应逻辑，并将这些工程目标转化为AI模型可以学习和优化的数据标签与奖励函数。这是一个将传统汽车工程学与人工智能深度融合的过程。最终的产品体验，将是评判这次合作成功与否的关键标准。如果能成功，宝马将为全球传统车企提供一个范例：如何在智能化时代，既拥抱前沿科技，又不失品牌灵魂。

结语：

一场无可回避的自我革命

宝马与Momenta的合作，是全球汽车产业格局变迁的一个缩影。它清晰地表明，在中国这个全球创新的前沿阵地，任何一家跨国巨头都无法再依靠过往的品牌光环和技术壁垒高枕无忧。市场竞争的维度已经彻底改变，数据、算法和生态系统正在成为新的护城河。

这次合作对宝马而言，是一次深刻的自我革命。它意味着在组织架构上要更加开放和灵活，在技术路径上要敢于拥抱本土创新，在战略思维上要从全球一体化转向更精准的区域化。这条路充满挑战，涉及到企业文化、研发流程乃至利益分配的深刻变革。

对于Momenta以及中国的智能驾驶产业链来说，这是一次重要的胜利。它证明了中国科技公司不仅能在本土市场与新势力并驾齐驱，更能赢得对技术、安全和品质要求最为严苛的传统豪华品牌的信任，并成为其核心战略的合作伙伴。

未来，搭载着这套“中国心”的宝马汽车行驶在中国的道路上时，它所承载的将不仅仅是乘客，更是传统汽车工业在智能化浪潮冲击下，寻求变革、适应与再生的全部努力。这场联姻的结果，将在很大程度上预示着，那些曾经定义了汽车的百年巨头们，能否在一个由代码和数据定义的新时代里，继续引领前行。