7月8日，Momenta正式在港交所挂牌上市，股票代码6880.HK。上市定价295.6港元/股，假设绿鞋全额行使，募资总额约68亿港元。开盘涨超6%，总市值突破700亿港元。
市场认购热度远超预期。公开发售部分获得414倍超额认购；国际发售部分收到超过1000亿港元的机构订单，覆盖15个国家和地区，剔除基石后超额认购约44倍。14家机构组成超豪华基石阵容，认购总额约30亿港元——新加坡政府投资公司和富达国际分别领投1亿美元，贝莱德、橡树资本、富兰克林邓普顿等全球顶级资管机构跟投，奔驰和比亚迪作为产业基石继续加码。仅长线资金认购金额就超过15倍。
上市前一日，Momenta宣布量产业务搭载规模突破100万台。上市仪式上，Momenta CEO曹旭东邀请第一百万台量产车的车主亲临现场，见证敲钟时刻，并带领全场为用户鼓掌。他说：“感恩用户，感谢相信AI，相信中国科技的人们！”
谈及未来，他说：“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。”最后他补了一句：“祝大家和我们的股票代码一样，688，顺发发。”
一、Momenta在解决一个什么问题
这些数字和声音背后，是Momenta过去十年做的事情。五六年前大家聊自动驾驶，聊的是感知——摄像头清不清晰、激光雷达够不够用、黑夜雨天能不能认出人来。现在这些东西都卷到头了，一台量产车上堆的传感器比很多军用车都多，但离智能似乎还差点意思。不是看不清，是猜不准。前车刹车灯亮了，它是要进辅路还是只是临时点了一脚？路边外卖骑手晃了一下，他是要横穿马路还是只是躲个坑？旁边车打了转向灯，他是真要变道还是灯忘了关？这些事没有标准答案，每一秒的路况都是独一无二的。
自动驾驶系统必须在永远陌生的环境里，提前判断下一秒会发生什么。这就是Momenta一直在解决的事。成立10年来，它最核心的投入都押在一个方向上：让AI真正理解物理世界怎么运转。Momenta CEO曹旭东有个判断：“预测是智能进化的基石，物理AI的核心在于对世界基础物理规律的深度认知。”以前的自动驾驶是“看见什么就反应什么”，Momenta的做法是让车“在脑子里提前预演一遍未来几秒的交通画面，然后选最稳的动作”。
这么多年过去了，曹旭东创立Momenta的初心在一直坚守。“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。”他说，如今Momenta已给超过100万用户带来了更加安全安心的驾驶体验，这背后离不开Momenta R7世界模型的支撑，即把感知、预测、规划多个模块统一进一个模型里，让它真正理解物理世界。
说到世界模型，这是今年人工智能赛道最火的一个词。李飞飞的World Labs拿了10亿美元融资，杨立昆的AMI Labs拿了10.3亿美元种子轮。英伟达推了Cosmos，特斯拉搞了神经世界模拟器，OpenAI重新组了机器人团队。国内做自动驾驶的、做机器人的、做视频生成的，全在讲“世界模型”。但大家说的似乎不是一回事。智源研究院院长王仲远把世界模型分成四大类：以语言为中心的、以像素为中心的、以三维结构为中心的、以视觉表征为轴心的。
Momenta做的属于“物理世界模型”——解决的是“自动驾驶怎么安全开车”这类问题，特点是数据成本极高、需要真车去跑，但一旦形成闭环，壁垒极深。而Momenta的R7已经量产上车了——在喧闹的概念争论中，它是少数几个已经跑在真实马路上的世界模型。
二、Momenta的R7是怎么做的
拆开看就三件事。
第一件，喂数据。Momenta从120亿公里的真实行驶里程里，淘出了1亿段“黄金数据”。曹旭东有个比喻：原始数据只是低品位的铁矿石，真正的核心在于把低价值数据转化为高价值数据的全体系能力。Momenta从120亿公里里程里提炼出1亿段“黄金数据”，正是其数据端的核心优势。
不是所有视频都有用，得是那种包含完整因果链条的：车看到了什么、当时怎么决策的、结果对不对。把这些数据喂给模型，让它先学会基本的物理常识——车不能瞬移、苹果会往下掉、前车刹车后车得留够距离。这是打底子。第二件，模拟考。现实里那些危险场景太罕见了，连环追尾、极端天气、突发障碍，靠路测根本碰不到几次。R7可以在虚拟世界里生成近乎无限的训练场景，让AI反复练。关键是这个虚拟世界不是游戏引擎凭空渲染的，是从真实数据里学出来的世界演化规律，再用实车数据校准，练了管用。
第三件，自己摸索最优策略。AI在虚拟环境里反复试错，走对了有奖励、走错了有惩罚。经过几百万次迭代之后，它不再只是模仿人类怎么开车，而是自己摸索出了复杂博弈里的最优策略。某些极端场景下，它的判断甚至比人类更稳。
举个具体例子。你开车跟前车，前车后备箱突然掉下来一箱东西。普通辅助驾驶可能会识别成“前方有障碍物”，然后急刹车。但R7能看出来那是一箱苹果——苹果是圆的，掉地上会滚，往哪滚、滚多远取决于路面坡度和摩擦力。它会在苹果散开之前就预判出扩散范围，提前减速、找路线绕过去。这不是看见障碍物，是理解物理规律。
三、Momenta的飞轮已经转起来了
（一）数据与商业的双重壁垒
先看数据这一侧。
这套东西能跑起来，前提就一个：数据。而Momenta恰好有行业里最扎实的数据资产——100万台量产车每天在路上跑，每时每刻都在采集真实世界的反馈，关键是每一条数据都自带“结果标签”——AI当时的预测准不准、决策对不对、车最终有没有安全通过。预测错了，数据会回来告诉系统“下次别这么猜”。这种真实世界的反馈，合成数据替代不了。
此外，这套机制最可怕的地方在于它会自己加速。2022年Momenta交付第一个10万台车，花了整整两年。现在呢？不到40天就能再交付10万台。
不是人变勤快了，是飞轮转起来了——路上跑的车越多，回传的数据越多；数据越多，模型迭代越快；模型越好，拿到的订单越多；订单越多，路上跑的车更多。曹旭东的判断是：自动驾驶的规模效应和先发优势会比芯片行业更强。芯片还有物理制程的瓶颈，软件边际成本是零，规模效应几乎没有天花板。按他的推演，这个行业最后全球也就剩三四家，而Momenta正在卡位。
再看商业这一侧。
Momenta的营收从2023年的7.43亿元涨到2025年的24.13亿元，三年翻三倍。真正猛的是许可收入——从2023年的0.23亿元跳到2025年的9.68亿元，三年翻了42倍。许可收入就是客户每卖一辆搭载Momenta方案的车，付一笔授权费。这笔钱边际成本几乎为零，随着高阶智驾渗透率从2025年的11%涨到2030年的62%，增长空间还很大。
客户层面，Momenta已经和全球24家车企合作，全球前10大车企中有9家是其客户。2025年3月到2026年2月，中国第三方城市NOA供应商市场中，Momenta销量市占率65%，行业第一。65%意味着任何想在中国市场做城市NOA的车企，如果不选Momenta，能选的第三方供应商已经很少了。而且车企一旦选定供应商，替换成本极高——曹旭东之前讲过奔驰的例子，奔驰从2017年投资Momenta到2025年底量产，整整用了8年。一旦突破了，后面速度就加快了，2024年Momenta拿下了奔驰所有电车和油车的业务。这套经验一旦跑通，就可以快速复制给其他客户。
Momenta给自己的定位是“平台级”公司。一方面，其通过一套通用大模型覆盖乘用车、Robotaxi、Robovan，2027年还要扩展到Robotruck，物理AI基座平台保证了其不需要为每一种车型、每一种场景单独训练一套模型，客观上保证了多业务线并行的研发成本的大幅降低，整体迭代效率也会随之提升。另一方面，不造车的好处是能够保持中立，即奔驰可以用、丰田可以用、比亚迪也可以用。这也是为什么Momenta的股东名单里既有上汽、通用、奔驰、丰田、比亚迪、现代、奇瑞等全球车企，也有博世、德赛西威等头部产业链玩家，还有Uber、Grab等Robo合作伙伴。
更耐人寻味的是，这些车企在中国市场互相是竞争对手，却同时在Momenta的股东名单里站在一起。这说明物理AI时代，车企在智驾这件事上已经形成共识——必须押注一个平台级的第三方。车企不只是财务投资人，他们也是数据贡献者、商业验证者，每一家车企的量产车都在给Momenta的飞轮注入数据。这种产业生态级的股东结构，是数字AI公司很难复制的。物理AI的数据飞轮天然具有“越多人用越好用”的网络效应，而Momenta的股东名单就是这种网络效应在资本层面的具象化。
（二）Momenta像谁
有意思的是，把Momenta放进两个已经验证过的参照系里看，位置会更清楚。
特斯拉那边，坚持用一套大模型覆盖L2到L4，把世界模型作为核心。特斯拉靠数百万辆量产车积累数据，已经在德州实现无安全员Robotaxi运营；Momenta用同样的逻辑，100万台量产车跑出了120亿公里数据，R7已经量产上车，复用长尾数据只用3个月就拿下了阿布扎比L4路测牌照。
再看Anthropic这边，商业化路径相似。Anthropic几乎把所有筹码押在编程这一个场景，把闭环跑通、把现金流做厚，再用这套能力复制到金融、法律、医疗——年化收入从10亿美金涨到300亿只用了一年多。Momenta的逻辑一模一样，只是场景换成了量产辅助驾驶，先把物理AI里商业化确定性最高的这条线跑透，再横向复制到Robotaxi、Robovan、Robotruck。
（三）研发换增长，值不值？
当然，Momenta的技术能力也面临着持续的研发投入难题。近三年其累计研发投入46.6亿元——训练世界模型、搭建数据闭环、养活上千名研发人员（截至2025年底研发人员1157名，占比近82%，超三分之二有硕士以上学历），2025年研发支出占收入的77.5%。
不过，这些投入也换来了几个行业“首个”：全球首个实现无图城市NOA全国覆盖、全球首个端到端大模型量产、全球首个强化学习量产、世界模型行业首个量产落地。
四、Momenta去港股意味着什么
事实上，不管它叫不叫“物理AI第一股”，这件事本身的意义在于——物理AI第一次有了一个可以被公开市场定价的标的。以前世界模型、物理AI这些概念只存在于技术论文和VC的PPT里，现在Momenta带着营收、客户、100万台量产车和一套已经上车跑的世界模型去敲钟了。这标志着物理AI从理论研究转向商业落地，从实验室走向了资本市场。
数字AI的GPT时刻发生在2022年底，从那以后大语言模型从技术概念变成了改变世界的产业力量。物理AI的“GPT时刻”什么时候来？没人能准确预测。但Momenta R7世界模型的量产首发，加上今天正式登陆港交所，都是这个时刻的重要注脚。
从招股说明书来看，此次赴港IPO的募资将主要用于技术研发迭代、Robo业务全球落地和补充运营资金，加速Momenta从“中国方案”走向“全球方案”。目前Momenta的量产方案已在亚洲、欧洲、大洋洲、拉美和北非的10多个国家和地区落地，IPO之后全球化节奏还会进一步加快。
曹旭东说过一句话：“任何一个人工智能应用，一旦接近人类的水平，就会在很短的时间内大幅超过人类的水平。前面可能花十年、二十年爬坡，但超越人可能就发生在一两年内。”自动驾驶爬了快十年坡。Momenta用100万辆车、120亿公里里程、46亿研发投入，把世界模型塞进了量产车。
曹旭东也定下了三个十年愿景：“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。”
我们离坡顶可能不远了。