中国企业家 | 来源
7 月 8 日，Momenta 在港交所挂牌上市，成为“物理 AI 第一股”。股价开盘涨超 6%，总市值突破 700 亿港元。此前一日，Momenta 宣布其量产业务搭载规模已突破 100 万台。
“对于人工智能的痴迷与好奇，让我们的人生‘生机勃勃’。”上市仪式现场，曹旭东难掩激动。身着深色西装外套、蓝色牛仔裤的他高举敲锣红锤。他的核心团队中，多人来自清华山野协会和登山队，曾共同登顶四川雀儿山（6168 米）。
曹旭东将创业比作登山：非阿尔卑斯式的快速登顶，而是喜马拉雅式——稳扎稳打，建大本营、C1、C2 营地，一站站前行。“任何难的事，可能都要这样。”他对《中国企业家》表示。
来源：受访者
十年前起步时，这条路鲜有人看好。1986 年出生的曹旭东是甘肃庆阳人，全县仅有一套基础教育体系。那届学生考上一清一北，他是前者，却在工程力学系直博不到一年后退学。他习惯"learn by doing"（在实践中学习），不为拿第一，只为智力愉悦感，“像打了一局开心的游戏”。
在微软实习期间，老板孙剑给予他特殊录用，使其凭本科学历进入微软研究院。五年间，他发表十余篇顶会论文，但最大收获是从孙剑身上学到的两样东西：问题导向与务实研究，去一线。“经得起一手数据检验的，才是好东西。”
2016 年，30 岁的曹旭东从商汤科技离职创业。在商汤的一年多是“激情燃烧的岁月”，月初跑客户，月底交付，常睡办公室，次日闻声即起继续工作。
创业前夕，他在硅谷与 Waymo 交流后做出不同判断：自动驾驶要实现规模化 L4，必须依赖海量数据。他确立“一个飞轮，两条腿”路线，通过 L2 量产积累数据反哺 L4。彼时 L4 Robotaxi 是主流叙事，他的选择显得不合时宜，但他坚持“没想明白的道理不说，不跟风”。
2018 年底，他觉得公司太像松散研究院，决定将文化从“研究感”掰成“创业感”。过程痛苦，半年内多人离开。他后来意识到，绝大部分人因看见而相信，“得让大家看见，哪怕不是终极目标，而是道路上的小胜利”。
这场自我训练逼他研习组织管理。高管定期阅读《基业长青》《从优秀到卓越》及任正非讲话纪要，搭建团队“思想平台”，避免聪明人因缺乏共识而内耗。
2021 年首个项目量产交付，曹旭东提出“主线剃刀”原则：用最简单方案解决最多问题。当时行业架构正从分布式向集中式转型，泊车与行车需合成一套方案。“大家不知怎么做，但用主线原则看，就必须这么做。就算有风险，也只能这么干。”
曹旭东自诩 INT P（逻辑学家），共情力不强。曾有销售在群里“怼”他，他看完点赞，同事震惊。他解释：“第一没反应过来，觉得他说的有道理。”
但有些事他铭记于心。父亲曾开货车出过事故，因此 Momenta“三个 10 年”愿景第一条便是"10 年挽救百万生命”。
十年后，量产数据成为最厚壁垒。搭载 Momenta 系统的量产车已超 100 万辆，年底接近 200 万，2028 年底或超 1000 万。1000 万辆车一年跑 1000 亿公里，远超个人驾驶里程总和。“解法简单、暴力，数据量要足够大。”
数据规模带来财务模型质变。Momenta 营收从 2023 年的 7.43 亿元增至 2025 年的 24.13 亿元，三年翻三倍；毛利率从 17.5% 跃至 71.6%。许可服务收入涨了 41 倍，占比升至 40.1%。公司从“卖项目”转向“卖产品”，边际成本趋近于零。
摄影：邓攀
Momenta 早在 2020 年便用深度学习做规划决策，直至 2023 年才量产。曹旭东表示，那几年团队不断看到惊艳效果，信念感随事实和正反馈增强。“空中楼阁的信念很脆弱，只有建立在事实之上才会越来越强。”
"'better AI, better life'这条路，就像我们的一场喜马拉雅。”曹旭东称这是公司的百年愿景。自动驾驶“三个 10 年”目标或于 2030 年完成，产品商业生态成熟大概要到 2036 年。他相信一起打过硬仗的团队愿意持续探索。
上市不是终点。物理世界常识预训练、因果理解、从“看见”到“理解”的跨越，真正的竞赛才刚刚开始。Momenta 的 R7 已用上 world model（世界模型），下一阶段将瞄准智能化场景。
“未来十年，我们将为每个家庭带来专职阿姨、医生、教师等机器人服务场景，开创物理 AI 的'GPT 时刻’。”曹旭东希望与中国 AI 公司一起书写东方硅谷传奇。
雀儿山已登完，下一座山更高。曹旭东和他心中的喜马拉雅越来越近。
以下为《中国企业家》对 Momenta 创始人、CEO 曹旭东的采访实录（有删减）：
谈“共识”：“物理 AI 的 GPT 时刻快到了”
《中国企业家》：Momenta 以“物理 AI 第一股”而非智驾公司概念上市，这种叙事逻辑有何考虑？
曹旭东：物理 AI 对应数字 AI。数字 AI 突破于 2022 年底至 2023 年初，代表作为 ChatGPT，通过海量数据预训练压缩数字世界知识。从 GPT 到 Chatbot、Agent，再到物理 AI，数字 AI 的 Agent 实际上就是物理 AI 的 Robot。
行业逐渐形成共识：物理 AI 的 GPT 时刻快到了，对应模型即“世界模型”。它能预测未来，将物理世界的规律和常识全部预训练到模型里。
来源：受访者
《中国企业家》：这与李飞飞提到的类似吗？
曹旭东：李飞飞讲的是物理空间智能。物理 AI 范畴更大，包括如何理解物理世界，以及如何基于此做决策和规划。
《中国企业家》：构建世界模型有多种技术路径，你们如何取舍？
曹旭东：这些路线不矛盾，可结合。例如 3D 高斯侧重三维重建或空间智能，也可与世界模型结合，因为世界模型可预测视频和 3D 空间。更多是基于大框架的不同组合。
《中国企业家》：物理 AI 面临将统计相关性推导成路径的挑战，自动驾驶中会遇到吗？
曹旭东：一定会遇到。自动驾驶输入输出维度高，若学习不好易出现因果混淆。但结合世界模型能极大缓解。世界模型预测未来的能力不仅是轨迹，而是更高维的预测。用海量数据预训练很难过拟合，因为数据量太大，倒逼模型学会因果。只有学会因果，才能更好预测物理世界未来。
谈“世界模型”和"R7"：“世界模型预训练很重要”
《中国企业家》：张亚勤博士认为驾驶长尾问题无法穷尽，选择创造虚拟场景。你们选真实数据，如何面对长尾问题？
曹旭东：解法简单暴力，数据量要足够大。量产车规模已超 100 万辆，年底或近 200 万，2028 年底可能超 1000 万。1000 万辆车一年累计 1000 亿公里，足以覆盖人一辈子遇不到的场景。千亿公里相当于个人经验的 10 万倍。
《中国企业家》：数据属于车企，你们享有哪部分权利？
曹旭东：主要使用脱敏数据改进安全性和体验，无法获取车主个人信息。
《中国企业家》：世界模型算力消耗大，车端芯片要求实时推理，如何处理云端训练和车端推理的矛盾？
来源：受访者
曹旭东：首先，车端芯片算力提升速度已超摩尔定律，有效算力两年内或提升 5 到 10 倍。其次，云端训练大模型后，通过车端蒸馏可使车端模型小而强。若算力受限，可建立学生模型。
《中国企业家》：云端模型到端侧会做局部推理吗？
曹旭东：会。世界模型主要预测“未来发生什么”，真实使用时只需“怎么开车”。相当于剪掉预测部分，只保留规划和决策部分。
《中国企业家》：你说海量数据是“含矿量低的铁矿石”，Momenta 的“炼钢”体系核心壁垒是什么？
曹旭东：车端数据多为初级材料。我们有筛选器，对高价值数据（如施工场景）进行分级标注后训练。整个标注、分析和清洗过程相当于把富矿加工成钢铁，再制成发动机和跑车，最终体现为自动驾驶产品体验。
《中国企业家》：你曾说 R7“在系统层面与 FSD V14 对齐”，两种架构根本差异是什么？
曹旭东：性能目标年底肯定对齐。架构上特斯拉未披露，不确定是否完全一样，但大方向一致。我们的认知是世界模型预训练很重要，唯有如此才能真正利用海量数据，让模型拥有物理世界常识，从而避免因果混淆。这好比大学教授上课，假设学生已具备基础知识；若无常识，教学将极费劲。
谈“求学时光”：“突然悟道的那种感觉，很美妙”
《中国企业家》：聊聊创业前经历。老家哪里？学习如何？
曹旭东：老家甘肃庆阳县。小时候全县只有一套学校体系，同学多是从幼儿园到高中的老友。我学习尚可但非最好，高三才拿过第一。我喜欢学习和打游戏，享受智力愉悦感，不为拿第一。创业亦如此，觉得有意思、有意义，愿花时间做得更好。
Momenta 创始人、CEO 曹旭东 摄影：邓攀
尤其与志同道合者共事，能把事情做得更精彩，有种智力愉悦感。
《中国企业家》：当时只有你一人考上清华吗？
曹旭东：那届有一个清华一个北大，我俩关系很好，从小一起踢球。还有两位同学后来成为教授，一位是全省文科状元。我们五人关系极好，兴趣爱好相同，互相学习，共同提高。集体智慧激发个人智慧，个人智慧贡献集体智慧。
《中国企业家》：为何从工程力学转向 AI？
曹旭东：大二统计物理课让我着迷，微观结合统计涌现宏观规律，打通后有种悟道的美妙。进而研究统计学，发现能从数字提炼知识甚至智慧。统计学习是 AI 分支，天花板显著高于其他分支。神经网络及大模型均属此列，因效果好而成主流。
《中国企业家》：为何没转系直接学计算机？
曹旭东：本科毕业后直博工程力学，AI 是自学的。当时学院老师建议读完博士，因 2008 年 AI 尚未大突破。但我下定决心后，老师仍支持。后来在微软工作并发表论文，均专门发邮件感谢老师。
谈“微软经历”：“问题导向、产品导向，而不是方法导向”
《中国企业家》：博士读一年退学，微软为何要你？
曹旭东：得到机会很偶然。当时微软研究院是亚洲 AI 殿堂，我非科班出身，无相关学历论文，本打算退学申请美国 PhD。因实习期间表现优异，老板孙剑非常欣赏我的工作，给了 special offer，让我凭本科学历入职。
《中国企业家》：你怎么学习？
曹旭东：我不爱上课读书，更喜欢从问题出发。针对问题找解决方案，试错验证。若能解决问题即算懂，否则再看书论文反复思考。Learn by doing 更适合我，微软有实际问题，比读 PhD 更合适。
孙剑的研究风格我非常喜欢：问题导向、产品导向，而非方法导向。不热衷学界流行或锦上添花的工作，而是抓重要问题。有现成方法就用，没有就发明新方法。
《中国企业家》：发表十余篇顶会论文，成就感大吗？
曹旭东：发论文在微软属基操，非我最感兴趣。最大收获是从孙剑身上学到务实踏实的研究风格。以前以为好研究应像爱因斯坦那样从根本假设推演世界，后来发现很难超一流。超一流工作源于海量实验的新发现，进而形成新理论，给产业或学术界带来重大意义。
现在常强调：一定要看一手数据，到一线去。不要形而上自圆其说，经得起一手数据和一线问题检验的才是好东西。
谈“创业起点”：“要做一个真正规模化产品，海量数据是必须的”
《中国企业家》：在商汤工作一年多有什么新认知？
曹旭东：在商汤偏向产品研发，能力培养全栈。商汤是创业公司，要打仗拿结果。那时北京办公室全职员工少，我带实习生月初跑客户月底交付，常睡办公室，第二天闻声即起接着干，是一段激情燃烧的岁月。
《中国企业家》：2016 年 30 岁决定创业，怎么考虑？
曹旭东：商汤主要做人脸识别等改良性技术。我想做更有挑战的自动驾驶，兼具商业和社会价值。起初在内部推进时，无法回答三年内商业化问题，材料也不成熟，遂决定自己出来创业，风险自担。
《中国企业家》：最初团队扫遍 AI 潜在应用领域，看过医疗 AI、金融 AI 吗？
曹旭东：看过医疗和教育，最终觉得自动驾驶更合适。医疗数据是巨大问题，且当时主要是感知智能，我不太感兴趣。要建立规模化产品，海量数据必须，而医疗难获海量数据。
《中国企业家》：彼时赛道被 L4 Robotaxi 统治，你选择“一个飞轮，两条腿”战略，面对哪些压力？
来源：受访者
曹旭东：创业前去硅谷与 Waymo 交流，发现他们对工具实现规模化 L4 缺乏本质思考，更多是老板想做就做。我坚信自动驾驶规模化 L4 需数据驱动和海量数据。“一个飞轮 + 两条腿”理念由此确定，2018 年底总结出来。
《中国企业家》：思路与宏大叙事背离，会影响融资找团队吗？
曹旭东：会。但这与我性格有关。没想明白的道理不说，不跟风。除非真想明白或发自内心认同，即便不一定百分百对，也经过仔细思考。
谈“生死时刻”：谣言与贵人
《中国企业家》：2019 到 2020 年听说差点“断粮”？
曹旭东：那是负面传言。当时内部管理不足，不懂回应。实则现金流健康，2018 年融 2 亿美元，年营收四五千万美元，账上钱够花三年。但调整中处理不当，导致内外负面消息发酵，如“钱只够到年底”、“全员搬苏州”等谣言。当时幼稚，不懂对外回应。
《中国企业家》：中间有过两年没融资？
曹旭东：并非如此。2018 年底融 2 亿，2019 年底又融，2020 年融 5000 万美元（丰田投 4000 多万）。2020 年下半年量产业务向好，获上汽定点，2021 年签投资合同。2022 年初有奔驰融资，2023 年未融，2024 年底和 2025 年又有约 10 亿美元融资，只是部分未宣传。
《中国企业家》：有没有资本贵人托举？
曹旭东：Momenta 成长离不开伙伴信任。上汽是里程碑式贵人，2021 年逆势领投 C 轮并持续加码，双方联合打磨端到端方案，今年 4 月 ID. ERA 9X 成功落地，实现物理 AI 技术全球首次量产上车。奔驰 2017 年领投 B 轮，2021 年 C 轮加码，本次 IPO 基石投资 2500 万美元。比亚迪也是老股东和核心伙伴，认购 1500 万美元。丰田 2019 年后半年决定投资，亲自带决议来华表达诚意。
来源：受访者
《中国企业家》：拿下上汽智己量产项目是从 0 到 1 的跨越，如何说服陈虹董事长？
曹旭东：并非刻意说服。上汽本身有两条腿走路战略，在行业找最好合作伙伴，于是找到我们。
谈“组织变革”：“你得让大家看见，哪怕看见的不是终极目标”
《中国企业家》：从研究者变创业者，角色转换痛苦吗？
曹旭东：2018 年底至 2019 年初，意识到公司太像松散研究院，无法形成合力创造价值。需调整文化，更像一个以客户为中心、产品导向的创业公司。方向无疑正确，否则公司早没了。但调整过程纠结痛苦，折腾大半年才进入好状态。
《中国企业家》：穿越回去会做哪些调整？
曹旭东：应更讲究方法引导全盘变革，如用标杆案例牵引。当时不懂，只觉方向有风险就该转，没想好步骤和小胜利如何变大胜利。绝大部分人因看见而相信，得让大家看见小胜利。当时没此意识，想让大家呼呼全转，才知惯性之大。
来源：受访者
转过来后，若大家看不到胜利就会质疑方向，过程伤筋动骨。
《中国企业家》：面对客户要求下月交付而内部认为需三个月的冲突，怎么办？
曹旭东：一定有人觉得不可能，但也会有人愿尝试。需在组织中挑选愿挑战的人（当时可能只占 10%-20%），组织“特种兵”部队，CEO 直接带队打仗。
《中国企业家》：第一次让人离开是在那个阶段？
曹旭东：对。树立组织文化就是明确谁上谁下，谁去谁留，谁获回报。
《中国企业家》：如何获得组织管理能力？
曹旭东：没上过课，但那段时间高管定期读管理书籍，如《基业长青》《从优秀到卓越》、稻盛和夫著作及任正非讲话纪要。这些书谈到实事求是、团队一致向前看等工作方法都很牛。
《中国企业家》：建立共识平台效果明显吗？
曹旭东：聪明年轻人各有独特想法，若长在共同思想平台上能形成合力，否则只会内耗。年轻组织一定需要底层共识，无论是方向原则还是做事方法。
谈“极致取舍”：“解决一个问题，一定要用最简单的方案”
《中国企业家》：何时感觉自己从科研人员变成成熟管理者？
曹旭东：未必特别成熟，但每经历一段都成熟一点。回看 2018、2019 年觉得当时很傻。2021 年首个项目量产时也遇困难，两三年后再看其实无需那么费劲。
量产交付时提出“复用主线，发展主线”理念，近期又提主线原则：主线剃刀、主线合力、主线积累。
来源：受访者
主线剃刀即解决一个问题要用最简单方案。这需要极致取舍，用最少工作解决最多问题，需对问题本质深入思考并通过组织碰撞。
主线合力和积累指时间上有积累，组织上有合力。
《中国企业家》：举例如何在量产中实现极致取舍？
曹旭东：刚量产时架构正从分布式向集中式转。泊车有专门摄像头和方案，行车另有一套。如何用一套方案实现所有任务？当时不确定性大，但用主线原则看必须这么做，就算有风险也只能干。推翻老方案重做，与智己一起做出行业第一个世界模型。
谈“股东关系”和“行业格局”：“股东没有排他，FSD 入华是好事”
《中国企业家》：上汽、丰田、奔驰既是股东又是玩家，合作时有排他吗？
曹旭东：股东没有排他。这些车企是非常好的战投，经营上无太多干预约束。双方期待长期合作，加深业务但不排他。这些企业非常得体，超出想象。起初担心排他，走下来发现并没有。
《中国企业家》：有人说 2026 年下半年是智驾公司港股 IPO“最后窗口期”，因 FSD 进来格局会变？
曹旭东：特斯拉 FSD 入华对中国自动驾驶公司是好事。特斯拉卷价值、向上卷，当年电动车入华拉动了整个中国新能源产业，高品质公司如“蔚小理”、比亚迪越活越好，搞“老头乐”骗补的公司则消失了。
谈“登山”和“未来”："'better AI, better life'这条路，就像我们的一场喜马拉雅”
《中国企业家》：喜欢登山，最高登过哪座？
曹旭东：四川雀儿山，6168 米。
《中国企业家》：将创业比作“喜马拉雅式攀登”，这种感觉怎么产生的？
曹旭东：任何难事都需如此。尤其一把手要找到路径，保证即使外界不认可，内部人也认可。不能纯靠信念，要有正反馈和阶段性里程碑。
来源：受访者
有的里程碑被看到方向就能成事。即便对行业不了解，只要做事的人充分相信并取得进展即可。如 2020 年推深度学习做规划决策，干到 2023 年才量产。过程中不断看到惊喜，虽有问题未完全解决，但因持续进步和正反馈，相信感越来越强。建立在事实和正反馈上的信念力量强大。
《中国企业家》：你是 INTP，逻辑性强有时同理心不足，有体感吗？
曹旭东：这类人格共情力可能不强。心得是招尽可能优秀的人，他们智力超群且有热情、使命愿景，对共情不敏感。我也不敏感。曾有销售在群里“怼”我，我点赞，同事震惊。我说没反应过来，觉得他有道理就支持。在我们公司这没关系。
《中国企业家》：要做物理 AI，会尝试机器人领域吗？从哪个场景切？
曹旭东：自动驾驶是最早规模化商业化的具身智能。若做机器人，可能直接做家庭服务机器人。一是希望在认知智能上更进一步，比自动驾驶提升至少 10 倍，让人更有激情；二是给每个家庭带来 AI 阿姨、老师、医生，创造更好生活。
《中国企业家》：自动驾驶积累的能力未来复用比例多吗？
曹旭东：底层很多能力可高度复用，如数据飞轮、Data Infra、Training Infra，以及大模型架构、训练迭代方法。
《中国企业家》：有人说 Momenta 靠“物理 AI"讲故事，你接受吗？
曹旭东："better AI, better life"是百年愿景。我们希望做百年企业。自动驾驶“三个 10 年”目标或 2030 年完成，产品商业生态成熟大概 2036 年。那时我才 50 岁，核心骨干 40 多岁。这条路像一场喜马拉雅，完成自动驾驶和三个 10 年后才算建起“大本营”，接下来还有 C1、C2、C3 攀登计划。这群打过硬仗胜仗的人，愿在此方向持续探索。
一方面对智能有更本质理解，另一方面希望通过更好 AI 创造更美好生活和更多价值。
《中国企业家》：你和上一代 AI 创业者有何不同？
曹旭东：共性是非常有激情。我相信做得好一定要在一线：问题一线、数据一线、算法一线。现场有神明。遇大困难就到一线，哪怕为缓解焦虑也有用。一般只要到一线看到一手问题，答案就出来了。