作者丨郑浩钧
什么样的公司，能让奔驰、比亚迪这些大车企在同一张基石股权的认购单上签字？
2026 年 7 月 8 日，Momenta 将在港交所上市，IPO 募资 58.9 亿港元，新加坡 GIC、富达国际、奔驰、比亚迪、贝莱德等 14 家基石投资者吃掉近一半发售股份。
新加坡主权基金和德系豪华车品牌、中国新能源霸主站在同一张认购单上，这种局面在港股科技 IPO 史上并不多见。
更引人注目的是 Momenta 被贴上的标签：“物理 AI 第一股”。
数字 AI 的壁垒建立在算力和语料上，互联网积累了海量文本，只要算力管够、工程到位，就能训出能写会聊的模型。
物理 AI 的壁垒建立在物理世界上，互联网没有积累过真实的刹车距离、路面摩擦力和人类司机的应急反应，这些数据只能靠一辆辆量产车一公里一公里跑出来。
Momenta 的目的地，是需要十年弯腰前行的“青藏高原”。十年前，Momenta 选了一条当时不被看好的路，十年后，市场为这条路开出了数百亿元价码。这是一个关于选择、忍耐和提前下注的故事。
后续，雷峰网将推出《Momenta 五问》系列，系统回顾 2016-2026 年的时间里，Momenta 如何从清华实验室、微软研究院走出来，用十年时间把自己从“学术僧”打磨成“打硬仗的商业战队”的故事。
600 多亿元的市值贵吗？
这次在港交所上市，Momenta 计划发售约 1993.8 万股，每股定价 295.6 港元，其中基石投资者认购约 996 万股，占总股本的 4.23%，据此推算，Momenta 的市值约为 696 亿港元（602 亿人民币，88.7 亿美元）。
有分析师向雷峰网表示，"25 倍 P/S 意味着市场已经为物理 AI 第一股支付了稀缺性溢价。如果 2026-2027 年营收增速不能维持 50-70%，这个估值就有泡沫风险。”
但也有分析师认为 Momenta 的发行价并不算贵。其预期，2029 年我国汽车市场会有 1500 万辆新车采用第三方智驾算法，其中城市 NOA 车型占比 50%，即 750 万辆，按每辆车授权费 2000 元计算，整体市场空间便有 150 亿元。
再加上高速 NOA，预计 2029 年第三方智驾算法市场空间将达到 200 亿元人民币。如果 Momenta 能占据四分之一的市场，便能获得 50 亿元授权费收入，再加上开发费用，年收入大致就有六七十亿元，按 50% 净利率计算，年净利润约 30 多亿元，按 30 倍 PE 计算，对应 1000 亿元人民币市值，相比现在的 600 亿元，还有增长空间。
在乘用车业务之外，Momenta 的 L4 级业务也有激进的规划。
据雷峰网了解，Momenta 今年会投入运营 800 辆 Robotaxi，2027 年计划增加至 4000 辆，2028 年进一步扩大至 15000 辆。Robovan 业务今年预计出货 4000 辆整车，后续年销量计划增长至数万辆。
不过，该分析师也认为，相比热门的光存、电容、电力等 AI 硬件板块，Momenta 对市场资金的吸引力还是不够大。同时，由于 2026 年上半年中国汽车零售销量同比下降近 20%，市场对于汽车相关股信心不足，Momenta 上市后的股价会面临一定压力。
具体来说，14 家顶级基石锁仓近 50%，叠加“物理 AI 第一股”的稀缺性标签，Momenta 上市首日破发概率会低于同业。但 295.6 港元的定价已将 2026-2027 年的增长预期部分透支，首日涨幅预计在 10-20% 区间。
如果物理 AI 始终停留在“智驾的另一种说法”，25 倍 P/S 的估值溢价将面临收缩压力。反过来，如果 Momenta 能证明物理 AI 不只是智驾的包装词，而是一套可以泛化到 Robotaxi、Robovan、具身智能的底层能力，那 600 亿的定价，可能只是一个起点。
估值的高低，最终要靠基本面来回答。Momenta 的基本面，得从十年前那个没人信的判断说起。
赌一个没人信的判断
2016 年前后，全球自动驾驶赛道的叙事被 Robotaxi 统治。
2015 年底，百度在乌镇互联网大会让旗下无人车首次公开亮相引得满城关注。2016 年，谷歌在多城落地 Robotaxi 测试，并在年末将项目拆分成独立公司 Waymo。
几乎所有人都相信：完全无人驾驶将在未来几年内商业化，整个行业充斥着颠覆出行的宏大叙事。
曹旭东做了不同的判断。2016 年，在 Momenta 成立之初的内部推演中，他认为实现规模化的 L4，最关键的是安全，而安全需要数据驱动来解决数以万计的长尾问题，至少需要千亿公里的数据。
千亿公里是什么概念？家用乘用车一年大约跑一万公里，千亿公里需要一千万台车跑一整年。靠自建测试车队？一支千辆规模的车队，一年顶多跑几千万公里，和千亿公里差了好几个数量级。
所以，Momenta 从成立之初就确立了“一个飞轮、两条腿”的战略：量产辅助驾驶负责获取数据和收入，L4 自动驾驶负责追赶技术天花板，两者共享同一个数据驱动的模型进化闭环。量产车每跑一公里，都在为 L4 积累弹药。
这个判断在当时不够吸引人。量产辅助驾驶听起来是供应商的生意，是博世、大陆们干的事，不如 Robotaxi 酷。在 Momenta 成立的前几年，资本市场更愿意为“颠覆出行”买单，不太愿意为“给车企做 Tier 1"买单。
但曹旭东的逻辑链条是自洽的。大多数自动驾驶公司把 Robotaxi 当拳头产品来开发，急于证明能实现 L4；Momenta 把 Robotaxi 当飞轮的终点来等待，赌的是量产数据能把 L4 喂出来。一个要的是即时的技术验证，一个要的是长期的数据积累。
2019 到 2020 年，当主打 Robotaxi 的小马智行、文远知行、滴滴自动驾驶接连完成数亿美元融资时，Momenta 几乎没有融资消息传出。
因为这段时间的 Momenta 正在做出此生“最艰难的决定”——将总部从北京迁往苏州，更贴近汽车产业链，让团队从发论文、打比赛的学院派，转向更注重工程落地的实战派。
从北京到苏州，意味着不少人才的流失，有人不愿意拖家带口离开熟悉的城市。
不少 Momenta 的员工向雷峰网形容：2019 年，是 Momenta 的至暗时刻。
但在这个时候，上汽向 Momenta 抛来了橄榄枝。
实际上，Momenta 与上汽的接触很早。2018 年，双方已开展类记忆泊车项目的 POC（概念验证），虽然合作停留在技术交流层面，未涉及高层，也没有明确量产时间表。不过，这次合作让上汽看到 Momenta 在算法与感知层面的潜力，也认识到 Momenta 是一个能“打硬仗”的团队。
转机出现在 2020 年下半年。
随着智己品牌发布在即，上汽需要快速确定智驾方案供应商。当年 7 月，Momenta 与智己项目组正式接洽，仅五个月后（2020 年底），双方就敲定了覆盖全栈智驾软件与股权投资的一揽子合作。通常这类涉及底层架构的全栈合作需要 1-2 年 POC 周期，且车企倾向于引入多家供应商竞标。这一次，上汽没有预留缓冲时间。
投资推进得更快。敲定合作后，Momenta CEO 曹旭东很快见到原上汽集团董事长陈虹。一个多月后，双方签订投资协议。2021 年 3 月，上汽领投 Momenta C 轮 5 亿美元融资。仅 8 个月后（2021 年 11 月），上汽再次领投 Momenta C+ 轮超 5 亿美元融资，成为其最大机构投资者。
后来，丰田、通用、比亚迪、奇瑞、现代等中外大车企陆续成为了 Momenta 的股东。
得到多家车企的支持后，Momenta 的数据飞轮越转越快，2022 年开始的首个 10 万台量产耗时 24 个月，如今最快不到 40 天完成 10 万台交付。
目前，Momenta 累计交付超 100 款车型，搭载量突破 100 万，定点车型超 210 款，城市 NOA 销量在独立第三方供应商中市占率 65%。
一家供应商的三次“越界”
但如果 Momenta 的故事仅仅止步于“选对了路、等到了风”，那它无非是又一个踩中行业节拍的幸运儿。真正让 Momenta 从一众智驾供应商中跳出来、被市场贴上“物理 AI 第一股”标签的，是做对了三件事。
第一件事：从“卖人天”到“卖软件”。
智驾 Tier 1 的典型模式是项目制：车企给定点，供应商做开发、测试、集成，收技术开发费。本质是“卖人天”——人越多、项目越多、收入越多，但毛利率始终被人员成本压住。这是一门可以做大但很难做厚的生意。
Momenta 的收入结构正在发生改变。许可收入（车型量产后，按系统装车数量收取的授权费）从 2023 年的 0.23 亿元飙升至 2025 年的 9.68 亿元，两年增长 42 倍，占总收入比重从 3.1% 跃升至 40.1%。
与之对应，毛利率的变化是最直观的信号：17.5%（2023 年）、49.0%（2024 年）、71.6%（2025 年）。这不仅是降本增效省出来的，更是新的商业模式带来的。前期技术开发是固定成本投入，车型一旦量产，后续每辆车带来的许可收入几乎是纯利润。定点越多，量产规模越大，许可收入的雪球就滚得越快。
当许可收入占比越来越高，Momenta 就逐渐从“卖人天”的 Tier 1，转变为“卖软件授权”的平台型公司。这个跨越，是它有资格谈物理 AI 的商业前提。
一个还在为毛利率挣扎的项目制公司，是没有资格谈基座模型的。
第二件事：从“算法供应商”到“软硬一体”。
当算法越来越复杂、芯片成本越来越高时，Momenta 选择与芯片公司新芯航途深度合作开发定制化 SoC。
目前，新芯航途首款自研量产芯片 X7 已搭载于上汽大众 ID.ERA 9X 车型，Momenta 是这款车型的智驾供应商。据雷峰网了解，后续上汽智己、上汽乘用车、上汽通用、奔驰、奇瑞等车企均有搭载 X7 芯片的计划。
对于 Momenta 来说，开发定制化芯片的意义在于其能和算法更好地配合。当算法迭代到世界模型阶段，算力架构和算法架构的协同优化变得至关重要，你不可能永远在别人的芯片上跑出最优算法。
目前，智驾领域实现软硬一体的供应商主要有 3 家——地平线、华为、Momenta。地平线从芯片起步向 HSD 智驾方案延伸，华为一开始便全栈切入，Momenta 从算法向芯片走。
三条路径方向不同，但都能证明同一件事：纯软件在智驾领域的壁垒有限，只有掌握从芯片到算法的完整链条，才能形成难以复制的技术纵深。
第三件事：发布 R7 世界模型。
2026 年 4 月北京车展，Momenta 发布 R7 强化学习世界模型。曹旭东在发布时公开表态：世界模型与强化学习共同构成物理 AI 的两大核心支柱。世界模型让 AI 理解物理世界，强化学习则让 AI 在不断试错中自主进化。
R7 模型更大的意义在于背后的 All-in-One Platform 逻辑：只要模型理解通用的物理规律，就能用同一套底层系统架构覆盖乘用车、Robotaxi、Robovan、Robotruck 以及未来的具身智能场景，而不需要为不同场景设置独立团队、开发独立模型。
这个逻辑如果顺利实现，Momenta 扩张业务线的边际成本会越来越低，扩张效率也会提升。
从一个干苦活累活的 Tier 1 到物理 AI 公司，Momenta 的这次跨越，由这三件事共同构成。每一步都有风险，但每一步都在提高竞争对手复制的难度。
奔驰和比亚迪同时选择了一个“中立者”
在智驾行业，“数据飞轮”是一个被说烂了的概念。几乎每家公司的 PPT 里都有那么一张图：数据采集→模型训练→OTA 升级→更多数据采集，箭头围成一个圈，中间写着“飞轮效应”。
但 Momenta 的数据壁垒，除了 120 亿公里实车里程，以及从中提炼出超 1 亿段黄金数据，更关键的是这些数据来自 24 家整车厂、超 100 款量产车型，数据多样性远超任何单一车企。
这意味着 Momenta 的世界模型在训练时面对的场景分布更广。在物理 AI 这种依赖数据质量的赛道上，数据多样性本身就是一种护城河。
但数据本身不产生价值，数据要变成商业兑现的循环才能加速飞轮运转。
120 亿公里的数据训练出更好的世界模型，更好的模型帮 Momenta 拿下更多车企定点，更多量产车产生更多数据，数据又训练出更好的模型。
但要让这个循环持续加速，还需要一个关键的商业齿轮：搭载 Momenta 系统的车型，要能在市场上卖得动。从许可收入的急速增长来看，这些车型确实卖得不错。对比来看，不少 Tier1 为了给融资故事多添一页亮点，对于不起量、不标配的车型也来者不拒，结果车型卖不动，后续的授权费惨不忍睹，甚至被客户白嫖技术方案。
高毛利的许可收入两年增长 42 倍，支撑了 Momenta 高额的研发投入。2025 年，Momenta 研发投入 18.69 亿元，占当年营收的 77.5%。高额研发投入推动模型迭代，迭代后的模型帮 Momenta 拿下新定点，新定点带来新量产车，新量产车产生新数据。
很多智驾公司也能提“数据飞轮”，但它们的数据只来自有限的几个品牌甚至自己的测试车队。
Momenta 的数据壁垒之所以能建立起来，有一个大前提容易被忽略——为什么会有 24 家车企愿意把合作交给它？
数据是智驾行业最核心的资产，没有车企会轻易把自己车辆产生的行驶数据交给一个它不信任的供应商。Momenta 能够同时从全球最大的几家车企——奔驰、丰田、通用、比亚迪——手里拿到数据，这件事更值得追问。
中国智驾供应商已经形成三强格局。
地平线从芯片起步向算法延伸，走软硬一体的路子，下探 10 万级车型，核心优势在芯片、算法协同。
华为全栈自研三位一体——零部件供应、HI 模式、鸿蒙智行——主攻 20 万以上市场，优势在品牌势能和系统级整合能力。
Momenta 从软件出发向芯片延伸，走数据驱动算法飞轮的路子，优势在数据多样性、全球车企信任度和平台化效率。
三条路线不是零和博弈。不同车企根据品牌定位、技术能力、成本目标选择不同供应商，是理性商业决策。Momenta 的竞争位不是“比华为和地平线更好”，而是“不同”。
这个“不同”在产业博弈中越来越值钱。
上汽曾因担心“失去灵魂”拒绝华为，这可能也是奔驰、丰田、通用等汽车巨头共同的担忧。而 Momenta 为巨头们提供了“不同”选项：一个智驾能力足够强、数据积累足够厚、又不跟车企抢品牌主导权的中立第三方供应商。目前，全球前十大车企中已九家与 Momenta 合作。
近两年，曹旭东可能是在车企发布会中亮相最多的智驾公司 CEO：别克品牌日、奔驰纯电 CLA 发布会、上汽奥迪新车发布会、上汽大众 ID.ERA 技术发布会……一个供应商 CEO 被多家车企邀请站台，意味着在这场智驾竞赛里，车企认为 Momenta 的名字本身就是加分项。
回到标题那个问题，Momenta 靠什么站上物理 AI 的“青藏高原”？
答案不在任何一个单一维度里。技术路线选得对，但没有数据壁垒撑着，技术就是一层窗户纸；数据壁垒够厚，但没有商业效率变现，数据就是一堆存储成本；商业效率上来了，但没有中立站位让全球车企放心合作，生意就做不出现在的规模。
Momenta 的特殊之处在于，它把这些事同时做成了：65% 的第三方市占率意味着数据多样性很难被追上，71.6% 的毛利率意味着商业飞轮已经开始自转，全球前十大车企合作九家意味着它卡住了一个短期内无人可替的位置。
但站上去和站得住是两回事。
许可收入增长 42 倍的同时，Momenta的净亏损仍在；全球前十大车企合作九家的背后，车企自研的暗流一直在涌动；物理 AI 的叙事能不能成为事实，最终要靠 Robotaxi 和其他场景的商业化结果来回答。600 亿的市值是否合理，也取决于这些问题的答案。
曹旭东的创业愿景是“十年挽救百万生命、解放百分之百时间、物流和出行的效率翻倍”。
十年过去了，故事刚开了个头。
下文预告
本篇是 Momenta 系列稿件的第一篇。
从第二篇起，我们将以倒叙的形式，回顾 Momenta 如何如何从智己开始，一步步做好标杆案例、形成多车型的交付方法论，再到 2019 年曹旭东关键的南下决策，最终回到 momenta 创业之路的起点。
当然，在 Momenta 客户优先、效率为王的企业价值观下，不少离开了 Momenta 的人在智驾和具身领域继续耀眼。
感兴趣的读者或者 Momenta 员工，可以联系作者聊聊你们眼中的曹旭东和 Momenta。
