物理AI第一股，跑在100万辆“聪明的车”之上

若将“物理AI”定义为“进入真实世界的聪明的车AI”，汽车无疑是物理首个被大规模验证的落地入口。

7月8日，第股Momenta正式登陆港交所（股票代码：6880.HK），跑万斩获“港股物理AI第一股”头衔。聪明的车相较于远期愿景的物理机器人故事，支撑这一标签的第股核心基石，是跑万已部署于超100万辆量产车中的智能驾驶系统。

过去十年，聪明的车Momenta创始人兼CEO曹旭东始终押注同一逻辑：AI要真正渗透物理世界，物理必须获取海量且复杂的第股真实世界数据。自营测试车队难以触及数据量级，跑万实验室亦无法复现道路长尾场景。聪明的车唯有依靠量产车的物理高频行驶，数据与模型间的第股“飞轮效应”方能持续运转。

因此，Momenta上市的意义远超“第一股”的符号价值。它标志着物理AI已从概念阶段迈入真实交付阶段。未来，这套源于驾驶场景的数据、模型及工程能力，将逐步延伸至Robovan、Robotruck、Robotaxi，乃至更广阔的物理AI市场。

超越敲钟：资本对“可验证增长”的直接投票

Momenta此次IPO，资本市场给出了极具说服力的反馈。

公开发售超额认购约414倍，国际配售获超1000亿港元机构订单，投资者遍布15个国家和地区。若全额行使超额配股权，募资总额约68亿港元。基石投资者阵容囊括全球长线资金、主流车企及产业资本。

这一高起点不仅源于AI作为市场主线的热度，更因“物理AI第一股”的稀缺性。但更深层的逻辑在于，Momenta已将AI嵌入真实行驶车辆，并在收入、交付规模及毛利率上实现了可观测的增长。

长期以来，物理AI多被视为远期想象。Robotaxi的大规模商业化尚需时日，通用机器人仍受制于硬件、供应链及成本瓶颈。多数企业仅能展示技术能力，却难以将其转化为车企订单、量产车型及财务报表上的实绩。

Momenta选择了从量产车切入的务实路径。

这条路径虽不如Robotaxi发布会那般吸睛，却更契合汽车产业的商业本质。它要求企业与车企深度绑定，适配多款车型，严控单车成本，跟随整车开发节奏交付，并在用户日常驾驶中持续优化体验与安全边界。

截至上市前，Momenta量产智驾系统已搭载超100万辆车，交付车型超100款，累计定点超210款，客户覆盖20余家车企。据招股书显示，其已进入全球前十大车企中的9家供应链。

对AI公司而言，这组量产数据远比单点演示更具说服力。

车企对供应商的考核极为严苛：交付时效、成本控制、品牌体验适配度、跨车型/跨区域的稳定性。能进入量产项目，意味着技术已通过产业链的严格筛选。

这种筛选结果直接反映在财务表现上：
* 收入爆发：2023年至2025年，收入从7.43亿元增至24.13亿元，复合增速超80%。
* 毛利跃升：毛利率从17.5%飙升至71.6%。

这一变化背后，不仅是项目数量的叠加，更是软件许可、算法复用及规模交付带来的收入结构优化。Momenta的上市叙事，已从单纯的“技术先进”转向由“量产规模、客户复制、财务改善”共同驱动的新阶段。

港股上市后，Momenta将在更透明的市场中接受检验。认购倍数证明了市场对其故事的认可，而长期估值基础将取决于：量产车型增量、软件收入占比提升、毛利率改善持续性，以及Robo业务带来的新增长空间。

这是一家物理AI公司进入二级市场后，真正开始被长期定价的起点。

飞轮加速：从数据驱动到规模化交付

曹旭东早期押注的并非“物理AI”概念，而是数据。

2016年创立Momenta时，其核心判断明确：智能驾驶无法依赖手工规则长期迭代，必须走数据驱动路线。如今这已成行业共识，但在自动驾驶早期，这是一条艰难之路。

自动驾驶的难点不在于标准场景，而在于应对无数非标准场景（如施工改道、鬼探头、无保护左转、雨夜反光等）。这些长尾场景难以通过规则覆盖，系统唯有在真实道路中高频接触，才能逐步习得。

曹旭东曾测算：若要证明自动驾驶比人类司机安全十倍，需至少1000亿公里数据。这一量级绝非几十或几百辆测试车所能达成。

因此，Momenta坚持量产路线。量产业务不仅贡献营收，更为算法提供了持续的数据入口。

早期，这条路线并不被外界完全理解：Momenta讲述的是无人驾驶及远期物理AI，但长期投入的却是面向车企的量产辅助驾驶。前者易获资本关注，后者则需大量工程投入与客户磨合。

如今看来，这段看似缓慢的积累，已转化为Momenta的核心优势。

量产车在真实道路的高频行驶，带来了低成本、高复杂度、高频次的数据回流。
* 更多车型上路→ 更多数据
* 更多数据→ 更好模型
* 更好模型→ 更多车企/车型项目

数据印证了飞轮正在提速：2022年，Momenta完成首个10万辆量产搭载耗时24个月；此后，最快仅需不到40天即可完成10万辆新增交付。交付速度的飞跃，彰显了其在客户复制、工程适配及软件复用上的成熟。

在智能驾驶行业，规模化交付是一道高门槛。各车企电子电气架构、传感器配置、成本约束及体验要求各异。能将同一套能力快速适配至不同车型，考验的不仅是算法，更是产品化与工程体系。

这也是毛利率大幅改善的关键背景。
* 软件/模型复用降低新增项目边际成本；
* 客户增多沉淀出更成熟的工具链；
* 数据规模扩大使模型升级反哺更多车型。

收入增长与毛利率提升同步出现，标志着Momenta量产业务已从“项目制服务”迈向“软件化、规模化”阶段。

当然，飞轮持续转动需持续投入。为追赶高阶模型，Momenta将加码算力。曹旭东透露，今年GPU投入或达2亿美元，明年升至4亿美元，后续还将放大。

但与依赖融资研发的AI公司不同，Momenta拥有坚实的量产业务基础。招股书显示，上市后现金储备将超100亿元。这为其投入大模型及Robo业务提供了充足缓冲，亦可用量产业务毛利支撑长期物理AI研发。

跑过100万辆车后，Momenta的定位已发生质变：
* 过去：证明进入车企供应链的能力；
* 现在：证明真实道路数据反哺模型、量产业务改善财务、支撑Robo业务的能力。

这条路，足够扎实。

更大的物理AI市场：从车到机器人的渐进式扩张

100万辆车之后，Momenta不再仅是智驾供应商，而是试图将驾驶场景中沉淀的数据、模型及工程能力，推向更广阔的物理AI市场。

根据规划，量产智驾形成基本盘，Robo业务逐步承接，机器人布局于更长期。这一顺序体现了曹旭东对商业化节奏的务实取舍：从需求确定、场景清晰的业务起步，再向复杂场景延伸。

Robovan与Robotruck优先，因其商业逻辑更为清晰。干线物流、城配运输及封闭/半封闭场景，对人力成本、效率及安全性的改善立竿见影。相比Robotaxi，它们无需直面最复杂的C端体验，亦无需自建出行平台。

Robotaxi虽重要，但推进节奏依赖平台合作与城市运营条件。曹旭东明确表示，Momenta不建网约车平台，不自建大规模自营车队，而是与滴滴、高德等平台合作，提供“自动驾驶司机”并从中分成。此模式更轻，更易借助成熟平台进入真实运营网络。

未来几年，Robotaxi将非孤立业务线，而是与量产数据、Robo业务、平台合作协同推进。

这体现了Momenta对“物理AI”叙事的务实态度：不将所有赌注押于远期终局，而是以汽车为入口，物流与出行为下一步，机器人为硬件/供应链成熟后的选项。

二级市场也将沿此顺序理解Momenta的价值。
* 若仅讲2030年家用机器人，投资人难以当下定价；
* 若有量产智驾收入、车企客户及上路数据，再迁移至Robo业务，估值逻辑将从概念走向分阶段兑现。

不同阶段，市场观察重点各异：
* 量产智驾：看搭载量、定点车型、软件许可收入及毛利率；
* Robovan/Robotruck：看真实订单及单车经济性；
* Robotaxi：看城市开放度、平台合作及服务分成；
* 机器人：等待端侧算力、供应链、可靠性及价格成熟。

物理世界比互联网更慢、更贵。模型在屏幕答错代价有限，但车或机器人犯错代价高昂。它不仅要理解环境，还需承担硬件成本、安全责任及长期维护压力。

这也是Momenta先从车开始的原因。
汽车是现实世界中少数已具备规模、数据、付费意愿及完整产业链的AI载体。它不像通用机器人等待硬件成熟，也不像纯Robotaxi长期困于示范运营。它能更早将AI植入真实世界，形成可持续的商业反馈。

车，让Momenta拿到了进入物理AI市场的门票。

门票之后，是更大的市场。若Robovan、Robotruck及Robotaxi逐步跑通，Momenta将从智驾供应商蜕变为真实世界AI能力的提供者。

跑过100万辆车后，Momenta已握住进入物理AI市场的第一个支点：真实道路数据、车企客户、量产交付体系。这些不如机器人演示吸睛，却是物理AI公司长期滚动收入与模型能力的源泉。

港股上市之后，Momenta的任务是将这套从车里跑出来的能力向外推：量产智驾提供数据与现金流，Robo业务拓展场景，机器人等待硬件成熟。物理AI的故事宏大，而Momenta，已从最现实的一端开始奔跑。

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