对话MomentaCEO曹《旭东》：自<动驾>驶是物理AI的序章,家族乱入到底是什么梗？一文看懂含义与出处

Momenta CEO 曹旭东

很长一段时间里，自动驾驶行业喜欢讨论路线之争。

端到端、世界模型、VLA、大模型、强化学习、无图、轻图……每隔一段时间，行业都会出现一个新的关键词。车企发布会上的技术名词越来越密集，供应商之间的表达也越来越接近。乍一看，大家都在往同一个方向走。

但 Momenta CEO 曹旭东认为，真正的差距并不在这些单点技术名词上。

在北京车展期间的交流中，他多次提到一个判断：自动驾驶行业真正的壁垒，已经不再是某个单点算法，而是架构、体系和组织能力。算法可以被学习，人才会流动，技术概念也会快速扩散，但一家企业能不能把数据变成能力，把能力变成产品，把产品变成商业闭环，才是决定行业格局的核心。

他用了一个很形象的比喻：数据不是金矿，而是 " 含矿量很低的铁矿石 "。拥有海量原始数据，只是价值源头的 10%，剩下 90% 的价值，来自如何把贫矿变成富矿，再把富矿变成钢铁、发动机，最终装到车上。

这也是 Momenta 在这轮自动驾驶竞争中想强调的东西：自动驾驶的下半场，不是堆数据和喊模型，而是体系战争。

过去两年，中国智能驾驶供应商开始密集进入国际车企体系。Momenta 已经与奔驰、大众、丰田、本田、日产、通用、福特等全球主流品牌建立量产合作关系。曹旭东说，和国际 OEM 合作，最常见的挑战是 " 中国速度 " 和 " 国际标准 " 的冲突，但只要围绕用户价值共创，很多矛盾可以找到创新性的解法。

与此同时，自动驾驶也被他放进了一个更大的坐标里：物理 AI。

在曹旭东看来，自动驾驶很可能是物理 AI 最先跑通规模化闭环的领域。因为它已经率先实现了数据闭环和商业闭环，而这两者一旦互相正反馈，就可能推动能力快速跨越人类水平。机器人也会走向类似方向，但距离规模化闭环还需要更长时间。

" 物理 AI 是需要门票的。" 曹旭东说，这张门票不是一个漂亮的技术概念，而是能支撑长期研发的现金流业务。

以下是北京车展期间与 Momenta CEO 曹旭东的交流内容整理，略经编辑：

" 原始数据只是价值源头的 10%，剩下 90% 来自体系 "

问：Momenta 一直强调数据驱动。现在行业里也有一种说法，数据本身并不难，难的是用好数据。你怎么看？

曹旭东：数据这件事情，不是单单的数据本身。你可以认为数据是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石。你要真正把数据用起来，首先要把贫矿变成富矿。

比如我刚才分享的，高速上三只小狗排队横穿高速，这样的场景真的是万中无一。你怎么把这个数据挑出来？这本身就是大海捞针级别的难度。

但这只是第一步。你要把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终装到车上，这才是最终价值。

所以，整个数据飞轮是一个体系能力。拥有原始数据，哪怕拥有海量原始数据，也只是价值源头的 10%，剩下 90% 来自体系。

问：那 Momenta 是怎么把数据真正用起来的？

曹旭东：我们的大模型细节不能说太多，但可以分享一个大致过程。它分为预训练和 Post-Training 两个阶段。

预训练阶段，数据来自我们量产车的大规模数据。现在我们已经有 80 万台量产车，这些量产数据里包括大量长尾场景。我们会通过 World Model Pre-Training 预训练模型。

预训练让模型具备物理常识，但有物理常识不代表它是一个好司机。大量数据里面有好的驾驶行为，也有很多不好的驾驶行为。这一点和数字 AI 里的大模型训练类似，海量数据可以让模型具备世界常识，但不意味着它有好的行为。

所以还需要 Post-Training，把模型的行为激发出来，或者说对齐到人类好的驾驶行为上去。

" 单点算法没有长期壁垒，真正的差距在体系和组织 "

问：今年车展上，很多车企都在强调辅助驾驶技术路线，比如小鹏的 VLA、华为乾崑 ADS。Momenta 世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：我觉得更重要的不是单点算法，而是架构能力。

架构能力比单点算法能力更强。因为一旦涉及架构，就一定涉及取舍。不是所有创新都能放到同一个架构里面。好的架构能实现更好的积累和合力。

架构之上还有体系。这个体系包括数据迭代体系、训练体系、验证体系，也包括整个迭代体系。体系之上，则是组织和文化。

根本上，企业之间的差距来自组织、文化和体系建设。单点算法当然很重要，每一代算法架构创新都会带来大的进步。但坦率来说，在中国环境下，知识流动和人才流动都很快，仅仅靠单点算法，并不存在特别大的长期壁垒。

有壁垒的是体系和组织能力。

所以你会发现，大家说的可能是同样的单点算法方向，但最终做出来的效果可能差一代甚至两代。背后不是单点算法的差距，而是体系和组织的差距。

" 中国技术出海，反向合资会是一个共赢模式 "

问：现在全球汽车产业出现一种新的趋势，越来越多海外车企看重中国科技公司，甚至出现所谓‘反向合资’。你怎么看？

曹旭东：中国技术正在从中国走向世界，速度非常快。进入欧洲等海外市场时，中国技术可以给当地用户带来更领先的产品价值，但另一方面，也会对当地公司、就业和税收产生冲击。

比较好的解决方案，就是借鉴中国之前的发展模式，做反向合资。

反向合资之后，一方面让当地用户享受到中国高科技带来的好产品和好体验；另一方面，中国技术也能赋能当地企业，给当地带来更多发展机会、就业机会和税收。这是一个共赢模式。

问：Momenta 与外资车企合作时，最大的挑战是什么？

曹旭东：我们现在已经是全球品牌的共同选择。全球顶尖品牌里，德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们的量产合作客户。

挑战最常见的是，中国速度和国际 OEM 标准之间有时会矛盾和冲突。但这个矛盾和冲突，只要围绕客户和用户价值去共创，很多时候都能找到更好的创新方法，带来更好的结果。

" 自动驾驶是物理 AI 的序章 "

问：物理 AI 最近非常热。你觉得 Momenta 在物理 AI 里处于什么位置？

曹旭东：物理 AI 是大势所趋。

数字 AI 有很大优势。第一个优势是数据能够快速、大规模获得。比如 GPT 所需要的是互联网数据，互联网数据天然就是大规模的。第二个优势是数字 AI 的验证成本更低、周期更短。Agent 调用一个工具，可能只需要一个接口。

但机器人要调用一个工具，就要先把机械手造出来，再抓取工具、使用工具，难度和复杂度都大很多。

我们所处的世界既有数字部分，也有物理部分，而且物理部分可能更大。所以当数字世界取得巨大进展后，很多成功经验和方法自然会进入物理世界。

现在只是物理 AI 的序章刚开始。

讲到物理 AI，最核心的是两个闭环：数据闭环和商业闭环。这两者是互动的。

我有一个观察：任何一个人工智能应用，一旦接近人类水平，就会在很短时间内大幅超过人类水平。AlphaGo 如此，人脸识别也是如此。前面接近人类可能花了十年、二十年，但超过人类，可能只需要一两年、两三年。

背后的逻辑，就是数据闭环和商业闭环的正反馈。先有数据闭环，才有足够好的体验；体验一旦接近甚至超过人类水平，就能实现爆发式商业化；商业化又带来数据爆发式增长；数据增长再推动模型能力继续增长。

自动驾驶正在进入这个阶段。机器人还需要一段时间。自动驾驶是物理 AI 的序章，因为它最先实现了规模化的数据闭环和商业闭环。

" 物理 AI 是需要门票的，门票就是现金流业务 "

问：为什么你认为自动驾驶会比机器人更早进入物理 AI 的规模化阶段？

曹旭东：自动驾驶要实现规模化 L4，我判断累计投入至少是百亿美金级别，而且这可能还是创业公司的研发效率。如果是大公司，可能不只是百亿美金，而是几百亿美金。

通用机器人需要多少钱？我的判断可能是几百亿美金到千亿美金级别，而且这也可能还是创业公司的研发效率。

所以，物理 AI 是需要门票的。这个门票就是你需要有现金流业务。

虽然现在中国具身智能资本市场非常活跃，但长期来看，靠投资、靠融资去追踪做成通用物理 AI，或者物理世界 AGI，是不现实的。一定要有现金流业务支撑物理 AI 研发。

这个现金流业务可以是自动驾驶，也可以是物理 AI 的某个方向，或者来自数字 AI 的现金流业务。无论如何，一定要有现金流业务支撑长期研发。

" 一个自动驾驶大模型，可以覆盖所有垂直场景 "

问：今年 Momenta 的 L4 业务有什么进展？Robotaxi 赛道玩家越来越多，Momenta 的优势是什么？

曹旭东：Momenta 的 L4 不只做 Robotaxi，也会做 Robovan，也就是物流。我们十年前的愿景里，就有物流和出行效率翻倍。实际上物流放在更前面，出行放在后面。明年我们还会做 Robotruck，今年不会做，但明年会做。

背后的底层逻辑，是我们相信一个自动驾驶大模型能够实现所有自动驾驶垂直应用，并且做得更好。

这件事我们已经在 Robotaxi、Robovan 和乘用车上验证过，并取得了很好的效果。

它带来的价值是，每一个 vertical 的研发成本会大幅降低。每个应用场景、每个垂直领域的经验和数据，又可以汇总、吸收到同一个大模型里，让每个垂直领域做得更好。

这就是平台优势。

有点像十年前互联网行业有垂直电商，也有平台电商。最后胜出的往往是平台电商，重要原因就是平台效应。

我们的判断是，自动驾驶大模型领域也存在很强的平台效应。一个大模型能够覆盖所有垂直领域，每个领域成本更低，效果也会更好。

" 自动驾驶会比芯片行业更快收敛 "

问：你怎么看智驾供应商格局？未来会一直是华为、Momenta 和少数玩家，还是会有更多供应商赶上来？2030 年会不会迎来终局？

曹旭东：自动驾驶有非常强的规模效应和先发优势，而且这个效应会比芯片行业更强。

回顾历史，PC 芯片时代全球主要就两家，手机芯片时代全球也就两家，高通和 MTK。自动驾驶因为是软件，边际成本是零，所以规模效应更强。

它的规模效应不只是成本上的规模效应，还有体验提升上的规模效应。

另一方面，面向主机厂也有很强的先发优势。汽车行业很多业务都是敲门敲三年。从见到客户到拿下合同，国内 OEM 可能需要三年，国际 OEM 可能需要五到七年。

比如奔驰。2017 年奔驰投资了我们，当时 Ola K ä llenius，也就是现在奔驰董事长，觉得 Momenta 很有活力，选择投资我们。但我们和奔驰的第一个量产项目真正上市，是 2025 年后半年，整整经历了八年时间，而且这已经算加速了。

2017 年到 2020 年是 POC，2020 年到 2022 年是 Pre-SOP，2022 年到 2024 年是小批量量产开发，到了 2024 年才拿到奔驰所有电车和油车业务，

“家族乱入”的真实含义：不是亲戚，也不一定是圈内人

很多人第一次看到“家族乱入”，会以为真有“家族成员”出镜，比如某位UP主的爸妈、兄弟姐妹客串。实际上，大多数语境里，“家族”指的是“同一类、同一套符号体系”的集合，强调的是“辨识度”和“成群出现”的感觉。

它常见的意思大致有三层：

1）同IP/同系列乱入：原本只在A作品里才会出现的人物、台词、BGM、道具，突然跑到B作品里；

2）同风格/同模板乱入：某种滤镜、运镜、配音腔、表情包、剪辑节奏出现在“不该出现”的地方，观众一眼认出“这是一家人”；

3）同圈层/同团队乱入：同公司艺人、同工作室创作者，或某个社群的固定评论套路成批出现，顺势把话题带跑。

所以这里的“乱入”不一定是硬把人塞进剧情，也可能只是“气氛上的闯入”：一句熟悉的梗、一个熟人团体，会让原本的内容瞬间带上另一个圈子的味道。

出处与传播：从“乱入”到“家族乱入”怎么来的

“乱入”在中文互联网很早就流行，常见于ACG和弹幕文化，用来戏称“跨作品闯入”：角色不按世界观出场、BGM不按场景响起、剪辑把不相干的片段硬拼在一起，都可以叫“乱入”。

后来大家发现，很多乱入并不是“单点事件”，而是带着明显的“同源标识”成套出现——比如某系列经典台词被反复借用、同一个团队的演员/声优在不同作品里频繁碰面、同一种剪辑梗像流水线一样扩散——于是加上“家族”二字，突出那种“成群结队、血脉相连（指风格或IP血统）”的观感。

这种说法并没有唯一的权威出处，更像社群里自然长出来的口头禅。它能流行，原因也很简单：顺口、好用，一句话就能把“我认出来你们是一套体系”“你们怎么又集体跑这儿来了”的情绪说清楚。

常见场景：弹幕、影视、游戏、短视频里怎么用

“家族乱入”最常见于弹幕和评论区，尤其在下面几种情况里出现得很频繁：

演员/声优重复出现：在新作品里听到熟悉声线或看到熟面孔，观众会说“某某家族乱入”，意思是“老熟人又来串场”。

梗图与台词套娃：某句经典台词被不断移植到不同内容里，甚至形成接龙，大家会刷“这梗的家族又来了”。

剪辑与BGM标识过强：某个BGM一响，立刻让人联想到另一类视频，评论就会说“家族乱入”，指“那个风格阵营闯进来了”。

同圈层用户集体出没：某个话题突然被某圈层的内部梗占领，路人看不懂但能感到“队伍来了”，也常被调侃为“家族乱入”。

它和几个相近说法的侧重点也不太一样：

乱入：强调不合时宜的闯入、跨作品出现，语气偏惊讶、好笑；

客串：强调“有意安排的短暂出现”，整体更中性；

联动：强调双方合作或关联（公开或暗示），偏正面、也更“官方”；

家族乱入：强调同源元素成群出现、辨识度很强，带点“又来了”的调侃感。

怎么判断是在玩梗还是在“指责”：别把玩笑当攻击

“家族乱入”大多数时候不带恶意，但偶尔也会夹带两种微妙情绪：

审美疲劳：同一套梗、同一套剪辑模板被反复复制，观众用它表达“怎么又是这套”。

圈地感：当某个圈层的内部语言挤占讨论空间，外圈用户会觉得被排除，于是用“家族乱入”提醒“你们出现得太密集了”。

如果你是内容创作者，看到这类评论先别急着对号入座，重点看上下文：

— 夸你“有那味儿”、说“DNA动了”，多半是在夸；

— 如果同时出现“刷屏、出警、占楼、看不懂”等词，可能是在嫌套梗过度或评论区失控。

一般不必上纲上线：适度互动、简单解释一个关键梗点就够。真正影响观感的往往是刷屏和人身攻击，必要时控评或引导话题，比纠结“家族乱入”这四个字更有效。

容易踩的误区：把“家族”当成真实关系、把“乱入”当成抄袭

最常见的两个误区是：

把“家族”当现实亲属或粉黑大战阵营：多数情况下它只是“同源元素集合”的夸张说法，不必追问“谁和谁是亲戚”。

把“乱入”直接等同于抄袭：乱入更接近“借用、致敬、套用共同语料库”。是否构成抄袭要看原创度、引用比例，以及表达是否实质相同。“家族乱入”更多是在描述现象，并不是给作品定性。

归根到底，“家族乱入”是一句很互联网的“识别暗号”：当你能一眼认出某个元素属于哪个“家族”，就等于进入了同一套语境。看懂它，也就更容易读懂评论区里那种“熟人感”“套娃感”和“意外碰头”的快乐从何而来。

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女朋友的妈妈中字头歌词下载方式:

①通过浏览器下载

打开“女朋友的妈妈中字头歌词”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://data.pdqgt.com/】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“女朋友的妈妈中字头歌词”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

女朋友的妈妈中字头歌词安装步骤:

🌈☀️☀️第一步：访问女朋友的妈妈中字头歌词官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://yanan.pdqgt.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择女朋友的妈妈中字头歌词。

🌈☀️☀️第三步：🪳 下载女朋友的妈妈中字头歌词软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

🌈☀️☀️第四步：✅️检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保女朋友的妈妈中字头歌词软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用女朋友的妈妈中字头歌词软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动女朋友的妈妈中字头歌词软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：女朋友的妈妈中字头歌词软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

女朋友的妈妈中字头歌词使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加女朋友的妈妈中字头歌词”按钮从电脑文件夹选择文件《💫api.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，女朋友的妈妈中字头歌词支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入女朋友的妈妈中字头歌词教程

1.打开女朋友的妈妈中字头歌词，进入女朋友的妈妈中字头歌词前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入女朋友的妈妈中字头歌词，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

女朋友的妈妈中字头歌词特点

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相关介绍

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更新内容

一、新增多账号切换功能

二、加入了天气系统，雷雨天可能会被闪电击中（请注意避雷）。

三、增加NPC互动时人物特写表现

四、重新压缩了资源包体积，更新包瘦身了 2GB。

五、支持限时活动提醒通知

六、减少 GPU / CPU 占用