Momenta：物理AI的“资本锚点”

作者：钟声

编辑：Mark

出品：红色星际

头图：Momenta图片

2026年7月8日，全球领先的物理AI公司Momenta正式在港交所挂牌上市，股票代码为6880.HK，成为“物理AI第一股”。首日开盘行情火热，股价开盘涨超6%，总市值突破700亿港元。

Momenta营收从2023年的7.43亿元增长到2025年的24.13亿元，两年翻了三倍多，毛利率也从17.5%跃升到71.6%。财务增长叠加“物理AI”基座模型构建者的定位，带动认购热度，募资超额完成。

根据Momenta此前公布的配售结果，上市定价为295.6港元/股，假设“绿鞋”（超额配股权）全额行使，此次全球发售约2,293万股，募集资金总额约68亿港元。市场认购反响热烈：公开发售部分获得414倍超额认购；国际发售部分获得超过1,000亿港元的机构订单，覆盖了来自15个国家和地区的主权基金与长线基金，总计认购超额（剔除基石后，绿鞋前）达到约44倍。

前一日，Momenta宣布，其量产业务搭载规模已突破100万台。

1. 物理AI的ChatGPT时刻

2026年英伟达年度股东大会上，黄仁勋讲道，"物理AI是公司的下一波增长浪潮。"在同一时间段，英伟达机器人团队在北京、上海、深圳三地同步启动了大规模招聘。马斯克也确认Optimus将于2026年7月下旬或8月在弗里蒙特投产，在英伟达，特斯拉的推动下，物理AI行业迎来爆发式增长。

在数字AI时代，大语言模型成为主线，通过Scaling Law定理，在某些方面超过了人类的智力水平。在物理AI时代，世界模型即将成为新的基座模型，把物理世界的规律压缩到模型里面，使World Model具备物理世界的常识。

目前数字AI已卷成红海，而物理AI才刚开场。数字AI（如GPT）之所以先爆发，是因为互联网数据易得、检验成本低；而物理AI的数据获取难、测试周期长。但物理世界“可能是更大的一部分”，所以数字AI的成功经验必然向物理世界迁移。

自动驾驶是物理AI率先落地的实战场，Momenta推出了物理AI的基座平台Momenta R7世界模型，包含三层架构：世界模型预训练，世界模型仿真和世界模型强化学习。

Momenta第100万台车：智己LS8车主

通过世界模型预训练，让世界模型更懂物理。目前，Momenta拥有100万量产车和基于120+亿公里实车里程提炼的1亿段黄金数据，将数字世界的知识全部训练到模型里面，通过海量真实驾驶数据的视频，将物理常识与因果关系压缩进基座模型，使系统形成对物理世界的基础认知。

通过世界模型仿真，让模型拥有练兵场。通过真实数据学习生成的世界，并可通过实车和仿真的一致性来做对齐和校准，拥有明确可参考的benchmark，进而减少simulation to real 之间的Gap（即减少仿真与真实世界之间的差异性），比渲染生成的仿真方式更加可靠。利用生成模型推演周围环境进行闭环仿真，让系统能够推演自身行为变化时世界将如何演变，对极其罕见的长尾场景进行评估和验证，其效率比传统实车路测提升了上万倍。

通过世界模型强化学习，让模型成为真实世界的教练。Momenta拥有真实世界里大量用户的反馈闭环，拥有更多的黄金长尾场景数据，通过奖惩机制让大模型反复探索与试错，最终输出更安全安心、高效丝滑的类人驾驶表现。

Momenta通过构建数据，预训练，强化学习的完整闭环，在物理AI领域，继续延续Scaling Law在大语言模型的跨越式发展。业内普遍将世界模型用作仿真工具，生成数据、来训练或测试主模型，而Momenta则是市场上极少数将其直接应用于“端到端基座模型预训练”的公司。好比前者是考前的模拟考试，而Momenta则是直接重塑了学生的大脑认知结构。这正是R7能在短时间内快速进化的核心密码。

2. 物理AI基座平台

据悉，MomentaR7世界模型在Robotaxi、Robovan（无人物流小车）上已得到了成功的验证，并且取得了良好的测试效果。

自动驾驶作为物理AI领域，也会像大语言模型一样受益于“技术中台”逻辑。Momenta R7世界模型通过理解通用的物理规律（如惯性、运动因果），即可凭借同一套底层系统架构，同时赋能乘用车、Robotaxi、Robovan与Robotruck四大业务形态。

Momenta CEO曹旭东

上市仪式上，Momenta CEO曹旭东表示：“十年前，我们创立Momenta，只为追随一个简单却笃定的使命：Better AI, Better Life。Better AI，源于我们的好奇心。对于人工智能的痴迷与好奇，让我们的人生‘生机勃勃’。Better Life，承载着我们的使命感。相信技术的价值，在于让人们的生活更安全、更自由、更美好。所以，我们定下三个十年愿景：十年挽救百万生命，十年解放百分百时间，十年物流出行效率翻倍。如今，我们已给超过100万用户，带来了更加安全安心的驾驶体验。”

在谈及公司未来发展方向时，曹旭东从公司过往的技术积累出发，延展至下一阶段的智能化场景，“过去十年，我们让AI学会驾驶，为每个家庭带来了专职的司机；未来十年，我们将为每个家庭带来专职的阿姨、医生、教师等机器人的服务场景，开创物理AI的‘GPT时刻’。希望和所有的中国AI公司一起，书写东方的硅谷传奇，拥抱全世界，也让全世界来拥抱中国的技术。”

市场数据显示，到2030年，全球及中国Robotaxi市场规模将分别增长至约818亿美元和381亿美元，中国Robotaxi渗透率预计将达到11.9%，高于全球5.7%的渗透率；Robovan全球及中国市场规模将分别达到约850亿美元和535亿美元，市场渗透率将达6.9%和14.0%；Robotruck全球及中国市场规模将分别达到约330亿美元和165亿美元，市场渗透率将达0.6%和1.2%。未来几年，L4级市场（Robo市场）有望达到万亿元级规模。

Momenta R7世界模型通过预训练和强化学习，不断提高模型的泛化能力，通过掌握了底层物理规律，能够快速泛化到任何需要与物理世界交互的自动驾驶载体上。这种极简架构，改变了过往各场景孤立开发的模式，核心底层技术的跨场景复用极大地摊销了多业务线并行的研发成本，提升了系统的整体迭代效率。这就像移动互联网时代的“技术中台”故事，在AI时代再次上演：一个领先的通用技术中台，能在多个垂直领域建立竞争优势。

目前市场上和Momenta公司比较相似的公司是特斯拉，只不过Momenta是不造车的“特斯拉”。两家公司均在行业率先采用无图模式，以及强化学习+端到端架构，低成本验证商业化可行性，“All in one platform”——用一套大模型覆盖L2级至L4级业务。同时，特斯拉FSD和Momenta R7，均采用“世界模型”技术。

智能驾驶方面，特斯拉通过在百万辆L2++量产业务中积累场景数据，通过世界模型，迭代FSD以实现L4级能力；Momenta坚持“一个飞轮两条腿”战略，基于统一算法与传感器架构，实现L2++数据流与L4技术流的高效打通。

自动驾驶方面，特斯拉依托海量真实驾驶数据，已在德州多地实现无安全员Robotaxi运营，大幅降低L4落地门槛；Momenta则复用L2++海量长尾数据，仅用3个月获得阿布扎比L4路测牌照，提前验证算法并缩短适配周期。

自动驾驶有非常强的规模效应和先发优势，自动驾驶作为软件，边际成本是零，因此其规模效应更强，除了成本上的规模效应，还有体验上提升的规模效应。Momenta不仅是智驾供应商，更是平台级系统提供商。“一套模型、多维共生”将摊薄研发成本，随业务边界拓展，指数级放大先发优势。

终局

Momenta交付首个10万台车用了2年；如今完成同等规模交付已缩短至不到40天。从2017年启动到2025年底量产，历时8年，但突破后节奏明显加快。2024年，Momenta获得了奔驰所有电车和油车的业务。

物理AI的核心是数据Scaling与商业Scaling的相互驱动。自动驾驶是目前唯一同时实现这两者的物理AI领域，Momenta通过100万台量产车已初步跑通这一循环。

随着R7在物理世界的快速部署和正向循环，Momenta的长期目标指向打造物理AI基座平台，成为物理AI时代的“Android”。自动驾驶是起点，但并非终点。

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