对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,艳遇传奇：一段令人心动的传奇艳遇故事

2026 年的北京车展上，" 物理 AI" 成了被重复最多的词之一。

过去两年，全球科技行业的主角是数字 AI：大模型会写作、会编程、P 图，几乎重做了一遍互联网入口。但当数字世界的数据红利被快速消化之后，产业开始把目光投向更大的现实世界——道路、工厂、仓库、家庭、城市交通系统。

底层技术从数字空间迁移到物理空间，已经成为新的产业共识。问题在于，谁能成为物理世界的 OpenAI？

此次北京车展上，Momenta 给出的答案是：自动驾驶就是物理 AI 的序章，而 Momenta 想成为其中的平台型玩家。

跨界

2026 年 4 月 25 日，Momenta 发布 R7 强化学习世界模型，并将其定义为 " 物理 AI 序章 "。

Momenta CEO 曹旭东在发布会后对华尔街见闻表示，" 自动驾驶进入到了这个阶段。" 所谓 " 这个阶段 "，是自动驾驶已经成为目前少数能够同时打通 " 数据闭环 " 与 " 商业闭环 " 的物理 AI 赛道。这是理解 " 为什么自动驾驶是物理 AI 序章 " 的关键。

数字 AI 过去之所以爆发，是因为具备三个条件：海量低成本数据、快速低成本验证、成熟商业入口。互联网提供文本、图片、视频数据，用户点击一次、追问一次，模型就获得一次反馈，产品再通过订阅、广告、API 变现。

而大多数物理 AI 领域并不具备这些条件。

机器人缺数据、缺场景、缺反馈，更缺稳定现金流。一个机械臂想学会抓杯子，要真实硬件、真实动作、真实损耗；一次试错的成本，远高于数字世界的一次模型推理。

曹旭东向华尔街见闻直言，OpenAI 早期既做机器人，也做数字 AI，但阶段性放弃机器人去做 GPT，一个重要原因就是 " 机器的数据太难获得了。"

在曹旭东看来，GPT 需要的互联网数据，本身已经具备超大规模 。但自动驾驶既属于物理世界，又天然拥有持续数据源。

每一台量产车都是移动传感器，每一次通勤、变道、避障、拥堵、泊车，都是模型训练样本。只要车辆规模足够大，真实世界的数据就会源源不断进入系统。

与此同时，它还有清晰的商业入口。

用户愿意为辅助驾驶买单，车企愿意为智能化竞争力买单，供应商可以通过定点、授权、装车获得收入。技术提升不仅意味着论文成绩更高，也意味着销量更高、ASP 更高、客户更多。这就是曹旭东所说的正反馈机制。

" 先有了数据闭环，然后才有足够好的体验，这个足够好的体验一旦达到了接近人类的水平或者超过人类的水平的时候，就能够实现爆发式的商业化。而这个爆发式的商业化之后，又会带来数据爆发式的增长。" 曹旭东说道。

换句话说，自动驾驶已经具备了物理 AI 最稀缺的飞轮结构。而 Momenta 正在这个飞轮里占据有利位置。

公司披露，已交付超过 70 款量产车型，累计定点车型数超过 200 款，搭载其系统的量产车辆规模已超过 80 万台。本届北京车展，超过 20 个品牌、60 余款车型搭载 Momenta 方案，包括奔驰、奥迪、宝马新发布车型。

这 80 万台车，不只是装机量，更是 80 万个持续采集现实世界复杂路况的数据节点。OpenAI 的模型靠全球用户提问进化，Momenta 的模型靠全球车辆上路进化。

但有了数据，还不够。物理 AI 真正的难点，不是看见世界，而是理解世界。

破局

曹旭东向华尔街见闻解释道，大语言模型依靠 Next Token Prediction 预测下一个词，从而压缩数字世界常识；而物理 AI 要依靠 World Model Prediction，预测物理世界下一刻状态和交互逻辑，让模型理解物体运动规律、因果关系和潜在变化。" 因此，世界模型与强化学习，共同构成物理 AI 的两大核心支柱。"

这句话拆开看。数字 AI 的本质，是语言预测。物理 AI 的本质，是现实预测。前车急刹后，后车会不会追尾；雨天路面打滑时，制动距离会延长多少；路边儿童突然冲出，车辆还有没有避让空间——这些都不是文字问题，而是动态世界问题。

Momenta 给出的解法，是 " 世界模型 + 强化学习 "。

Momenta 研发 SVP 夏炎指出，Momenta 的世界模型分三层：第一层是预训练，用海量真实驾驶数据把物理规律、常识与因果关系压缩进模型；第二层是仿真，让模型在虚拟环境中推演行为变化后世界如何演变；第三层是在世界模型中进行强化学习，让系统在接近真实的环境里反复试错、自主优化。

这套结构，本质上是在复制 OpenAI 的成功路径，但训练对象从语言变成现实世界。

先学习常识，再进行后训练，再通过强化学习获得更优决策。曹旭东也提到，仅有常识并不代表是好司机。" 大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为。" 因此预训练之后，还需要 Post-Training，" 把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去。"

这几乎就是车圈版的 RLHF。现实司机会急刹、犹豫、加塞、分心，模型若只是模仿人类平均水平，只能成为普通司机。只有通过强化学习筛选更优行为，才可能成为超人类司机。

这也是为什么曹旭东说，自动驾驶是物理 AI 的序章——它是第一个真正需要解决现实世界复杂博弈，又具备规模数据和商业回报的场景。

更重要的是，它还能继续外溢。曹旭东向华尔街见闻透露，Momenta 的 L4 业务不只做 Robotaxi，也做 Robovan，明年还会做 Robotruck。他们相信，" 一个自动驾驶的大模型能够实现所有的自动驾驶垂直应用，并且做得更好。"

这意味着，Momenta 并不想只做一家智驾 Tier1，而是想做一个平台底座。

OpenAI 把同一个模型延伸到搜索、办公、客服、编程；Momenta 则想把同一个驾驶大模型延伸到乘用车、出租车、物流车、卡车。不同场景共享底层能力，不同场景再反哺模型进化。

这是平台公司的典型路径。

当然，物理 AI 的门票极贵。

曹旭东说，实现规模化 L4，累计投入 " 至少是百亿美金 "；通用机器人可能需要 " 几百亿美金到千亿美金 " 级别投入 ，所以他的结论非常现实：长期只靠融资并不现实，" 一定要有现金流业务来支持物理 AI 的研发。"

这恰恰是 Momenta 相较许多概念型 AI 公司的优势——它已经拥有量产业务、客户订单和真实收入，再把现金流投入下一代模型训练。

很多公司在谈物理 AI 的未来，Momenta 则是在用自动驾驶养出物理 AI 的未来。

十年前，曹旭东在硅谷看到 Fairchild Drive，那条以仙童半导体命名的街道点燃了他的创业念头。他说，希望与所有中国 AI 公司一起，书写属于东方的硅谷传奇 。今天看，这个愿景的现实版本或许是：OpenAI 先让机器学会说话，Momenta 想让机器学会在现实世界里行动。

以下是与 Momenta CEO 曹旭东的对话实录：

问：当下全球汽车产业流行反向合资，越来越多的海外车企看重了中国的科技巨头，怎么看待这种新的趋势？

曹旭东：中国的技术现在正在从中国走向世界，整个发展速度非常快的，进入海外的市场，比如说进入欧洲的市场，进入其他的一些市场的时候，给当地用户带来更领先的产品价值，但是另外一方面也会带来一些冲击，比如说冲击当地的公司、当地的就业或者是当地的税收等等。

比较好的一个解决方案就是借鉴中国之前的模式，就是跟中国学习，来做反向合资，反向合资完之后，既让当地享受到了中国高科技的技术和产品很好的用户体验，另外一方面就相当于是中国的技术赋能当地企业，对当地企业带来更多的发展，带来更好的工作机会、更多的就业、更好的税收，是一个共赢的模式。

问：今年车展上有哪些海外的客户和 momenta 交流？过程中有过哪些挑战？

曹旭东：不光是今年，去年的时候我们就已经是全球品牌的共同选择了，在全球最顶尖的品牌里面，像德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们量产的合作客户了。

挑战的话，最常见的挑战，是中国的速度和国际 OEM 的标准，有时候是矛盾和冲突的，但是这个矛盾和冲突主要围绕着客户和用户，以客户和用户的价值为中心去共创，很多时候都能找到更好的创新性的方法，带来更好的结果。

问：数据飞轮在实际量产的过程中，最大的瓶颈是什么？

曹旭东：数据这件事情，它不是单单的数据本身，你可以认为数据它就是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石，所以你要把数据真的用起来的话，首先你要把这个贫矿变成富矿。

我举一个例子，在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、万里挑一，你怎么把这个数据给挑出来？它的难度本身就是一个大海捞针的难度，这已经有很高的门槛了，你怎么把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终又装到车上，这才是最终的价值，所以整个的数据飞轮的体系，它是一个体系能力，拥有原始数据，拥有海量的原始数据仅仅是一个价值源头的 10%，剩下的 90% 是来自于这个体系的价值，这是第一个问题。

问：现在有一种说法，数据不难，但是用好数据比较难，Momenta 怎么去用好这些数据？

曹旭东：像我们的大模型，我们可能会分为预训练的阶段和 Post-Training 的阶段，预训练的阶段，海量的来自于我们的量产车，我们现在已经 80 万台车了。海量量产的数据，而且量产的数据包括了大量的长尾数据，通过 World Model Pre-Training 来预训练这个模型。

预训练完这个模型之后有物理常识，但是有物理常识不代表它是一个好司机，因为大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为，所以就有一点像数字 AI 里面大模型的训练一样，你通过海量的数据作为输入，它具备了这个世界的常识，但是不代表着它有好的行为，所以你还是需要 Post-Training，通过 Post-Training，把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去，大概会分为这两个环节。

问：今年北京车展上很多的车企都在强调自己的辅助驾驶技术路线的不同，Momenta 的世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：更重要的不是单点算法，是架构能力，架构能力已经比单点算法能力更强了，因为一旦涉及到架构一定涉及到取舍，不是所有的创新都能放到同一个架构里面，涉及到架构的话就涉及到取舍，好的架构能够实现更好的积累和更好的合力，架构之上又包含了体系，这个体系包含了数据迭代的体系，包括了训练的体系，也包括了整个迭代的体系和验证的体系，体系之上更多的是组织和文化，就有一点像中国有一句古话，淮南为橘、淮北为枳。

我觉得根本上的企业之间的差距来自于组织和文化和对应的体系的建设，这是有更大的差距的。而具体的单点的算法的话，这个创新当然很重要了，每一代的算法架构的创新，实际上会带来大的进步，但是坦率来说，在中国的环境下，知识的流动和人才流动的速度其实是比较快的，仅仅是单点算法的话，并不存在特别大的壁垒或者差异性，有壁垒的是体系和组织的能力，所以你会发现，可能大家说的

“艳遇传奇”到底在讲什么：心动、巧合与边界

“艳遇”常被误解成“快速关系”，但更贴近的含义其实是：在陌生情境里因为偶然相遇而产生强烈好感，双方在短时间内建立起一种轻盈却真实的连接。它可能停留在一次长谈、一次并肩散步，也可能延续为持续联系。所谓“传奇”，不必是电影式反转，而是那种“原本不太可能，却因为当下的勇气与恰到好处的克制而发生”的体验。

这里的关键有三点：第一，双方都要明确同意，任何模糊、被动、被迫都不能算艳遇；第二，氛围感不等于承诺，越是心动越要把话说清楚；第三，传奇感来自共鸣与体面，而不是风险与刺激。很多真正动人的故事，并不是“越界”，而是“刚好停在最美的边缘”。

常见发生场景：并非只有酒吧与旅行

现实里更常见的相遇，往往发生在那些“可以自然交流”的空间：书店活动、展览排队、城市慢跑路线、朋友聚会的边缘位，甚至是临时改签的候车室。旅行确实会提高偶遇概率，因为人更放松，也更愿意表达，但旅行并不自动等于艳遇，更不等于安全。

不同场景的信号强度与风险程度并不一样。大多数人真正想要的是“可持续的愉悦”，而不是“不可控的意外”。把相遇放进更正常的生活流里，反而更容易出现那种耐人回味的“传奇感”。

场景类型	更容易发生的互动	需要特别注意的点
朋友聚会/熟人局	话题自然、信任建立快	别让旁人起哄代替当事人同意
旅行/异地	新鲜感强、时间密度高	先确认对方状态与边界，避免“默认”
咖啡馆/书店/展览	交流相对克制、有内容	别用过度搭讪打破安全感
夜间娱乐场景	情绪高涨、推进容易	酒精影响判断，尤其要慢下来

让故事“令人心动”的细节：克制比冲动更高级

传奇艳遇之所以好看，很多时候不是因为发生了什么，而是因为“没发生什么却足够动人”。真正有效的做法，是把注意力放在三个细节上。

一是对话质量。比起直接问“你一个人吗”，更自然的方式是从共同情境切入：展品、音乐、城市、天气，或排队的无聊。对方愿不愿意接话、是否会主动延伸，才是你继续的理由。

二是节奏控制。心动不代表要立刻升级关系。第一次相遇最舒服的结尾，往往是一句明确却不压迫的邀请：“如果你也愿意，改天一起喝杯咖啡。”给对方选择空间，也给自己留出体面退路。

三是边界确认。很多误会都发生在“以为对方也在暗示”。越是暧昧，越要用温和的方式确认，比如：“我这样做你会不会不舒服？”“如果你不方便，我们就到这。”这句话看似降温，反而更容易让信任升温。

处理方式：遇到心动时，怎样不冒犯也不卷入风险

搜索“艳遇传奇”的人，常担心两类问题：一类是自己太主动显得轻浮；另一类是害怕被套路。做法并不复杂，但要守住几个底线。

首先，信息要对等。对方是否单身、是否愿意继续、是否介意留下联系方式，都应该在合适的时机问清楚。很多“传奇”之所以变成“麻烦”，往往是把试探当默契，把沉默当默认。

其次，尽量在公共空间延续互动。第一次相处更适合在明亮、可退出的场所；如果对方急着把你带入私密空间，或以“现在就得决定”为由施压，基本可以视为不健康信号。

再者，别把投入当证明。有人会用“你要是真喜欢就……”来绑定你，或用忽冷忽热制造稀缺感。真正的心动应该是轻松的，不需要你用金钱、隐私或过度的时间成本去换取确定。

容易踩的误区：把传奇当剧本，把心动当结论

最常见的误区，是把“相遇的巧合”当成“命运的暗示”。巧合只说明当下合拍，并不意味着未来一定合适。第二个误区，是把短时间的高浓度情绪当作关系的答案；情绪可以很真，但也可能只是新鲜感与投射。第三个误区，是为了让故事好听而忽略现实条件，比如对方行程、工作、城市距离、价值观差异。传奇感可以来自相遇，但能不能继续，靠的是日常里的一致与尊重。

“艳遇传奇：一段令人心动的传奇艳遇故事”最动人的版本，往往不是轰轰烈烈，而是两个人在合适的时刻相遇，彼此都没有越界，也都没有辜负那份心动。哪怕最后只是互道晚安、各自回到生活，回想起来仍觉得温柔，这就已经足够传奇。

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丈母娘不让戴套介绍

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丈母娘不让戴套特色

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4. ☀️「理论前沿」☀️ 黄✡️色✡️网✡️站✡️官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:黄✡️色✡️网✡️站✡️下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V79.40.04.1(安全平台)登录入口💫《黄✡️色✡️网✡️站✡️》是一款非常有趣的动作冒险游戏，玩家将在游戏中不断的进行各种有趣的冒险，玩家需要驾驶着一辆汽车避开或者撞击僵尸，游戏采用了非常有趣的画风，拥有超高的游戏乐趣，感兴趣的朋友快来下载吧！

5. ☀️「脚本百科」☀️ 小心🐤入🍑🍑视频动漫官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:小心🐤入🍑🍑视频动漫下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V92.87.86.43(安全平台)登录入口💫《小心🐤入🍑🍑视频动漫》是一款好玩的冒险游戏，采用卡通风格的游戏画面，玩家在游戏中要不断的进行冒险，有很多武器可以使用，在遇到危险时利用武器消灭敌人，感兴趣的小伙伴快来下载吧！

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8. ☀️「玩家社区」☀️ 和亚洲综合V2EX官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:和亚洲综合V2EX下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V4.06.86.6(安全平台)登录入口💫《和亚洲综合V2EX》是一个有趣的生存冒险游戏，游戏中的画面制作采用卡通风格，玩家在这里将操作着自己的人物角色去进行建造。在这里有很多不同类型的武器提供给大家，可以让大家根据自己的需求来建造房屋或者战斗比拼。游戏中结合了多种趣味性的玩法，多种关卡在这里等待着大家的挑战。

9. ☀️「百科知识」☀️ acg天⭕涯官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:acg天⭕涯下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V5.0.8.29(安全平台)登录入口💫《acg天⭕涯》是一款非常好玩的像素类沙盒游戏，游戏中玩家将在未知的世界中进行探索，超自由度游戏玩法，让玩家尽情的感受像素沙盒世界的乐趣，感兴趣的朋友不要错过了，快来下载体验一下吧！

丈母娘不让戴套下载方式:

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打开“丈母娘不让戴套”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://guandu.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“丈母娘不让戴套”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。

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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。

丈母娘不让戴套安装步骤:

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🌈☀️☀️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，点击即可启动使用丈母娘不让戴套软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动丈母娘不让戴套软件时，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：丈母娘不让戴套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。

丈母娘不让戴套使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加丈母娘不让戴套”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。

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⭐️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。

进入丈母娘不让戴套教程

1.打开丈母娘不让戴套，进入丈母娘不让戴套前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、优化交互动效，体验更顺畅

二、提高图标分辨率适配度

三、提升触控反馈响应速度

四、优化消息推送机制，重要通知不错过

五、所有页面支持系统字体大小

六、修复调查记录中条目缺失问题