倘若将物理AI视作“步入真实世界的AI”, 那么汽车极有可能是最早被大规模证实的入口。
7月8日, Momenta实现于港交所正式挂牌上市, 其股票代码为6880.HK, 并进而成为港股“物理AI第一股”。相较于一个更为远期的机器人相关故事而言, 它在今天用以支撑这个标签的内容, 乃是已经被装入超过100万辆量产车之中的智驾系统。
过往十年间, Momenta的CEO曹旭东再三押注的就只是同一件事情, 那就是人工智能若要切实地进入到物理世界当中, 那么其必定得先获取到充裕、足够复杂的真实世界数据。自营的测试车队很难跑出如此量级的数据, 实验室也无法对道路上的长尾场景进行复现。唯有量产车每日都在路上行驶, 数据与模型之间的飞轮才有可能持续地转动。
故而, Momenta上市吸引人目光的地方并非仅仅在于那“第一股”的名号, 而是在于它借助100万辆车, 将物理AI从抽象概念推进到了实际交付阶段。随后, 这套源自驾驶场景所滋生的数据、模型以及工程能力, 还会持续拓展至Robovan、Robotruck、Robotaxi, 乃至更为广阔的物理AI市场。
不是一场简单敲钟
Momenta这次IPO，资本市场给出了相当直接的反馈。
公开进行发售, 出现了约414倍的超额认购情况, 于国际配售部分，获取了超过1000亿港元的机构订单, 并且投资者的覆盖范围涵盖了15个国家以及地区。要是超额配股权全部得以行使, 那么募资的总额约为68亿港元。在基石投资者的名单当中, 同样能够看到全球长线资金、车企以及产业资本的身影。
这些数字为Momenta的港股开局提供了一个很高的起点。
资本乐意于参与其中, 并非仅仅是鉴于AI依旧是市场里头最为受关注的主线当中的一员, 也不仅在于“物理AI第一股”此一标签自身存有稀缺属性。尤为关键的是, Momenta已将AI放置进了实际行驶的车辆之内, 并且于收入、交付以及毛利率方面造就出了能够被观察到的增长态势。
在过去的几年当中, 物理AI常常被书写成长远日期的想象。Robotaxi距离大规模实现商业化依旧需要耗费一定的时间, 通用机器人仍然处于等待硬件、供应链以及成本三方共同走向成熟的状态。许多公司能够展现其技术能力, 但是要将这种能力与车企客户、量产车型以及财务报表进行对接, 并非是轻而易举的事情。
Momenta选择先从量产车切入。
这条路, 其所具备的是, 不像Robotaxi发布会那般易于缔造传播效果, 转而却更为趋近汽车产业实际存在的商业逻辑。它存在着这样的需求, 那就是得与车企共同去开展项目, 要去适配各种各样不同的车型, 要对单车成本加以控制, 要依据整车开发的节奏来进行交付, 并且还得在用户日常驾驶期间持续不断地去修正体验以及安全边界。
到上市之前的时候, Momenta的量产智驾系统, 已经有超过100万辆车搭载其上, 交付的车型超过了100款的数量, 累计定点车型超过了210款之数, 客户涉及覆盖20多家车企。依照公司材料所显示的情况, 它已经进入全球前十大车企里的9家供应链之中。
对一家AI公司来说，这组量产数据比单点演示更有分量。
车企针对供应商所提出的要求时常极为具体, 涵盖系统能否按时予以交付, 成本能否得以控制, 体验能否契合品牌定位, 于更换至不同车型以及不同区域后是否能够稳定运行。能够跻身这些量产项目之中, 这表明技术能力已然历经了一轮产业链的筛选。
这种筛选结果开运真人app下载苹果版,开运真人app下载，也开始反映到Momenta的财务表现中。
在2023年, Momenta的收入为7.43亿元, 到了2025年, 其收入增长至24.13亿元, 在此期间的复合增速超80%, 并且毛利率从17.5%提高到了71.6%。这一组变化的背后, 并非仅仅是项目数量有所增加, 更是软件许可、算法复用以及规模交付带来的收入结构出现了变化。
这样一来, Momenta的上市讲述内容, 就变得不再仅仅只是停留在“技术先进”这个层面了, 它已然步入了一个全新的阶段, 这一阶段是由量产规模, 以及客户复制, 还有财务改善, 这三方面共同支撑起来的。
Momenta在港股上市后, 会被置于更具透明效果的市场环境里予以观察, 认购倍数表明市场甘愿为这个故事投入赌注, 而后续的估值依据, 将更多源自量产车型持续增多、软件收入占比提升、毛利率维持向好态势, 以及Robo业务渐次承接全新的增长范畴。
这是一家物理AI公司, 进入二级市场后, 这是其真正开始被长期定价的那个起点。
飞轮转起来了
曹旭东最早押注的不是“物理AI”这个词开云正版app下载开云app在线入口，而是数据。
创立Momenta是在2016年, 那时他的判断清晰明确, 即智能驾驶不能依靠手工规则进行长久的迭代发展, 而必须借助数据来驱动。放到如今来看, 这已然近乎成为行业间的共识, 然而在自动驾驶发展的早期阶段, 这可不是一条容易行进的路线。
对于自动驾驶而言, 困难之处并非在于使车辆于标准场景之中启动行驶, 然而却是在于数目众多的非标准场景里能够稳定地对问题予以处理。施工导致道路改道, 突然出现行人, 无保护状态下进行左转, 雨夜时出现反光情况, 骑手横穿马路, 诸如此类场景靠工程师逐一制订规则去涵盖是极为困难的。
系统要不断接触真实道路，才可能逐渐学会这些长尾问题。
算过一笔账的曹旭东表示, 要是想证实自动驾驶比人类司机安全十倍, 起码得需要1000亿公里级别的数据, 这样的量级, 绝没办法只依靠几十辆或者几百辆测试车去达成。
Momenta长期坚持量产路线, 这是有着相应原因的。量产业务能够带来收入, 量产业务同样还为算法找到了持续不停的数据入口。
初期时, 外界很难对这条路线达成全面理解。其一, Momenta所涉及的是无人驾驶以及更为远期的物理AI；其二, 它长时间投入的却是针对车企的量产辅助驾驶。前一方面相对易于被资本市场看穿, 后一方面则需大量工程投入以及长期与客户磨合才行。
现在看，这段看似更慢的积累，正在成为Momenta的优势。
在真实道路上行驶的量产车, 每日都会给系统带去高频、相当复杂且成本更低的数据回流, 更多车型上路, 便会带来更多数据, 更多数据能训练出更好的模型, 模型能力得以提升, 进而又帮助公司收获更多车企以及车型项目。
在Momenta给出的数据里头, 同样能够瞧见这个飞轮开始加快速度。到了2022年, 它达成首个10万辆量产搭载耗费了24个月；而后，速度最快的时候不到40天就能够达成10万辆新增交付。交付速度的提高, 表明它于客户复制、工程适配以及软件复用上均在变得愈发成熟。
在智能驾驶这个行业领域当中, 规模化交付作为其中一项内容本身就构成了一道存在着一定难度的门槛, 这是事实。每一家汽车企业的电子电气架构都存在着差异, 传感器配置也不一样, 成本约束各有不同, 而且对于驾驶体验所提出的要求同样有所区别。能够达到把同一套能力迅速便捷地去适配到不同的车型之上这种情况, 其所考验的不仅仅是算法这一方面, 还涵盖了产品化以及工程体系这些方面。
这也是Momenta毛利率改善的重要背景。
倘若软件以及模型能够被复用, 那么新增项目的边际成本将会降低；要是车企客户数量增多, 进而交付经验会积淀为更为成熟的工具链；一旦数据规模得以扩大, 模型升级又能够反过来服务更多车型。收入实现增长并且毛利率有所提升同时出现, 这表明Momenta的量产业务已经从项目制服务, 渐次步入软件化、规模化阶段。
当然，飞轮持续转动还需要投入。
Momenta为了去追赶具有更高阶模型能力这件事, 会持续地去加码算力。曹旭东曾经提到过, 公司对于GPU的投入在今年有可能会达到2亿美元, 到了明年有可能可以升至4亿美元, 在那之后还会进一步地去放大。
和许多依旧主要借助融资来支撑研发工作的AI公司不一样, Momenta存在量产业务作为根基, 公司相关材料表明, 上市以后它的现金储备会超出100亿元, 这使得它于持续投入大模型以及Robo业务之际, 拥有更为充足的资金缓冲, 并且能够用量产业务的毛利去支撑更为长久的物理AI研发工作。
在跑过100万辆车之后, Momenta所在的位置已然产生了变化, 位置变得不同了, 有了改变了是另一种状况了。
曾经, 它需证实自身有能力进入车企供应链；当下, 它要在更大范畴内证实, 真实道路数据能够持续回馈模型，量产业务能够不断改进财务表现, 且可为后续Robo业务给予支撑。
这条路足够扎实。
更大的物理AI市场
100万辆车之后，Momenta的定位不再只是智驾供应商。
它接下来要讲述的故事, 是将驾驶场景里所产生的数据、构建的模型以及具备的工程能力, 运用于更为广阔的物理AI市场之中。遵循Momenta当前设定的节奏, 先让量产智驾打造出基本的局面, 而后安排Robo业务缓缓衔接上来, 至于机器人则被置于更为长远的发展阶段。
体现出曹旭东对商业化节奏取舍的这个顺序是, 先从业务做起, 该业务需求更确定、场景更清楚世界杯直播观看，然后再向更复杂一些的场景进行延伸。
因商业需求更明确, Robovan和Robotruck排在前列, 干线物流对人力成本、运输效率和安全性的改善更直接, 城配运输亦如此, 封闭或半封闭场景同样这般情况能有效改善相关多方面状况, 与Robotaxi作对比发现, 面对最复杂的C端体验它们不见得要先行面对困扰, 自建一整套出行平台它们也无需去做。
Robotaxi依旧有着重要性, 然而在进度推进的节奏方面, 会更加依赖于平台, 以及城市的运营条件。
曹旭东所抱持的想法乃是, Momenta不会自行搭建网约车平台, 且不会大规模地开展自营车队业务, 而是会与滴滴、高德等平台展开合作, 进而提供“自动驾驶司机”, 以此从服务当中进行分成。如此这般的模式更为轻巧, 并且更易于借助已然成熟的平台而得以进入真实的运营网络之中。
这表明, 于往后的几年当中, Robotaxi不会成为一条单独的业务线路, 而是会跟Momenta的量产数据、Robo业务以及平台合作一同向前推进。
这同样是Momenta对于“物理AI”叙事较为务实之处, 它并未将全部故事都压在最遥远的终局那种程度上, 而是率先把汽车当作首个入口, 随后把物流以及出行视为下一步, 再把机器人放置在硬件、供应链还有成本进一步成熟起来以后。
二级市场也会沿着这个顺序理解Momenta的价值。
要是有一家从事物理人工智能的公司, 仅仅谈论二零三零年的家用机器人, 那么投资人要给它当前定价, 是极为困难的。然而, Momenta已然拥有量产的智驾收入, 拥有汽车企业客户, 拥有车辆上路数据, 再将这些能力转移到机器人业务上, 其估值逻辑便会从概念朝着分阶段实现转变。
不同阶段，市场观察的重点也会不同。
观测量产智驾, 需考量搭载数量、车型定点情况、软件许可所获收入以及毛利率；针对Robovan、Robotruck, 需关注实际订单以及单车的经济性；对于Robotaxi, 要看城市开放程度、平台合作状况以及服务分成情况；而机器人方面, 则需等待端侧算力、供应链、可靠性以及价格共同成熟方可有进一步发展。
互联网相比物理世界更快, 且更便宜, 一个模型于屏幕上答错问题, 付出代价有限, 一辆车或者一个机器人在真实环境里犯错, 付出代价高更多, 它不但得认清环境情形, 还需承担硬件成本支出、安全责任以及长期维护压力负担。
这也是Momenta先从车开始的原因。
汽车, 属现实世界里少数已然具备规模、还有数据及付费以及产业链的AI载体。它不像通用机器人, 还在等着硬件成熟。它也不像纯Robotaxi那般, 长时间卡在示范运营与城市扩张期间。它能够更早地将AI放入真实世界, 还能更早形成可持续的商业反馈。
车让Momenta先拿到一张进入物理AI市场的门票。
门票之后, 存在着更大的市场。倘若Robovan、Robotruck以及Robotaxi能够逐步实现运行通畅, 那么Momenta将不再仅仅只是一个智能驾驶的供应商了, 而是会成为真实世界中AI能力的实际提供者。
Momenta在跑过100万辆车后, 握住了进入物理AI市场的首个支点, 这个支点是真实道路数据、车企客户以及量产交付体系。这些内容不像机器人演示那般地热闹, 可却更贴近一家物理AI公司长期滚动收入以及模型能力的来源之处。
在港股上市以后, Momenta所要做的事情, 是将那套从车里延伸出来的能力持续向外拓展, 量产智驾能够提供数据以及现金流, Robo业务会打开更多场景, 而机器人则需等待硬件与供应链成熟起来, 物理AI的故事颇为宏大, Momenta已然从最为现实的一端起步奔跑了。
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