6月23日，Momenta正式公布招股说明书。这意味着公司已通过港交所聆讯，正式进入IPO冲刺阶段。中金公司和德意志银行为其联席保荐人。

就在上周，Momenta刚刚取得中国证监会境外发行上市备案通知书，拟发行不超过4375.4万股境外上市普通股，在香港联交所上市。如果顺利挂牌，这将是港股“物理AI第一股” 。

“物理AI”这个词，在过去一年里被无数公司挂在嘴边。但扛起这面旗帜走向公开市场的，Momenta是第一个。

从招股书来看，Momenta的财务数据呈现出一个正处于爆发前夜的成长型公司的典型特征——收入持续高速增长且质量高、研发投入多、高人才密度、第三方城市NOA供应商市场销量市占率65%、客户数量和质量行业领先。

具体财务数据显示，Momenta近三年营收规模实现跨越式增，2023年至2025年，Momenta营业收入从7.43亿元增长至24.13亿元，三年翻三倍，年均复合增长率超80%。收入结构也在优化，公司许可收入占比从2023年的3.1%猛增至2025年的40.1%。现金流层面，截至2025年底，Momenta现金储备超100亿元。

但这不只是财务数字的故事。

在理解Momenta的价值，得先理解一个更大的命题：为什么数字AI之后，物理AI才是真正的"下一站"？以及，在当下智驾的"诸神之战"中，Momenta凭什么能拿到这张时代的门票？

从ChatGPT到"世界模型"：物理AI元年已至

2018年GPT-1问世时，没多少人意识到它会改变世界。但到了2022年底ChatGPT爆发，所有人都明白了——大模型通过"预测下一个词"，把人类几千年来积累的文字知识压缩进了一套参数里。

但有一个问题：GPT懂语言，不懂物理。

它可以写出"苹果从树上掉下来"这句话，却不知道苹果为什么会掉下来；它可以描述"一辆车在路口刹车"，却不理解惯性、摩擦力和碰撞的因果关系。数字AI的边界，恰好是物理AI的起点。

2026年1月，拉斯维加斯CES展上，英伟达创始人黄仁勋把所有人的目光从聊天AI引向了一个更实在的未来。

"下一波AI浪潮将是在物理世界中运行的AI。"黄仁勋宣告，物理AI的"ChatGPT时刻"已经到来。过去几年AI学会了理解和生成文字、图片，但这只是一个聪明的大脑。下一步的关键，是为这个大脑配上能在现实世界中行动的"身体"——AI不仅要懂语言，还要能理解物体的重量、空间的远近，最终在复杂的街道上自主导航。

2026年，被业界广泛定义为"物理AI元年" 。

为什么是2026年？因为制约物理AI爆发的两大瓶颈——真实数据稀缺和测试成本高昂——正在被技术突破。仿真技术与合成数据的成熟，使AI开发从实验室走向规模化的商业应用成为可能。全球产业界正在用真金白银投票：据行业机构预测，全产业链口径下，全球物理AI市场规模将从2026年约3830亿美元增长至2040年3.26万亿美元。

物理AI要做的，是让AI真正理解物理世界——理解物体的属性、运动的因果关系、交互的潜在可能。Momenta CEO曹旭东对此有一个精辟的总结：大语言模型通过"预测下一个词"压缩数字世界常识，让AI具备文本理解能力；而世界模型则通过预测物理世界未来的状态和交互逻辑，让AI理解物体的物理属性、运动因果关系和交互的潜在可能。

实现这一目标的关键技术，叫做"世界模型" 。如果说GPT为数字AI提供了语言基座，那么世界模型将为物理AI提供时空基座。英伟达在推Cosmos，特斯拉在搞神经世界模拟器，OpenAI也在加码——科技巨头们不约而同地押注同一个方向。

而Momenta要做的，就是成为物理AI时代率先跑通从技术到商业化规模化闭环的那个玩家。

智驾是物理AI规模化落地的第一站

物理AI的赛道不止一条，但智驾是其中最先规模化落地、也最重要的应用场景。黄仁勋的判断很直接：自动驾驶是物理AI规模化落地的第一站，自动驾驶汽车将是第一个面向主流市场的大规模物理AI系统。

为什么？因为在所有物理AI场景中，只有自动驾驶同时跑通了"数据规模化闭环"和"商业规模化闭环"。量产车每天都在路上跑，持续产生海量真实数据；这些数据训练模型，模型赋能更多量产车——形成一个自我强化的正反馈飞轮。曹旭东对此有一个核心判断：物理AI的核心是数据Scaling和商业Scaling，且二者形成正向反馈，而目前实现这两者的是自动驾驶。

当物理AI的浪潮汇聚到智驾这条赛道上，2026年的中国智驾市场，正在上演一场前所未有的"诸神之战" 。

2025年中国新能源车渗透率已达到54%，城市NOA正处于规模化爆发的关键拐点。预计到2030年，中国城市NOA解决方案渗透率将从2025年的11%飙升至62%。高达69%的消费者已将城市NOA等高阶智驾功能视为购车标配。

市场在爆发，Momenta选择了世界模型路线。这一选择的优势在于直接将将海量高质量数据应用到端到端的基座模型全流程训练当中，让数据不断循环训练、模拟、学习、进化。

这条"世界模型"的路线，决定了Momenta在竞争中的差异化位置——也是它敢于在"诸神之战"中决胜物理AI时代的底气所在。

Momenta世界模型的三个"不一样"

如果只停留在路线选择的层面，还不足以理解Momenta的独特之处。真正的差异藏在三个层面：

第一，别人把世界模型当"模拟考"，Momenta用来"重塑大脑"。

业内大多数玩家把世界模型当作仿真工具——生成数据来训练或测试主模型。这就像高考前的模拟考试：练归练，考归考。

但Momenta做了一件完全不同的事：将世界模型直接应用于端到端基座模型的预训练。R7世界模型分为三个层次：

第一层：世界模型预训练——通过海量真实驾驶数据，将物理规律、常识与因果关系压缩进基座模型，让模型"懂物理" 。

第二层：世界模型仿真——将世界模型用于自动驾驶的闭环仿真，让系统推演自身行为变化时世界将如何演变，对长尾场景进行评估和验证。

第三层：在世界模型中进行强化学习——在前两层基础上构建高度真实的虚拟训练场，让系统反复探索与试错，自主习得在复杂博弈中做出最优决策的能力。

通过这三层迭代，系统从单纯的"模仿学习"走向"想象与探索" ，在虚拟世界中经历千万次推演，让模型在罕见极端场景下的表现超越人类驾驶员。

打个比方：别人是考前刷几套模拟卷，Momenta是直接重塑了学生的大脑认知结构。这种底层的应用代差，让世界模型成了一个超级"放大器"，使系统的整体性能和上限实现了10到100倍的代际跃升。

第二，数据不是"有就行"，而是"多到形成壁垒"。

世界模型要"懂物理"，前提是见过足够多的物理世界。Momenta的底气来自超过120亿公里的实车+仿真里程，以及从中提炼的超1亿段黄金数据。

更重要的是数据的质量和闭环能力。Momenta的仿真不是用渲染生成的虚拟数据，而是基于真实数据学习生成的世界，并且通过实车与仿真的一致性校准，大幅缩小了仿真与真实世界的差距。这意味着模型在虚拟世界里学到的东西，可以直接用在真实道路上——仿真与真实的鸿沟被极大地弥合了。

第三，商业闭环让数据飞轮越转越快。

世界模型需要海量数据，海量数据需要规模化量产，规模化量产需要商业验证——Momenta已经跑通了这条链路。

目前，搭载Momenta系统的量产车辆规模已超90万台，已成功交付超100款量产车型，累计定点车型数超210款。量产速度实现了质的跨越：2022年首个10万台量产耗时24个月，如今最快不到40天就能完成10万台交付。

数据越滚越多，模型越练越强，体验越来越好，客户越来越多——这个正反馈飞轮一旦转起来，后来者几乎没有追赶的可能。

为什么在当下的竞争格局中，这张牌格外有价值？

当下的智驾竞争，有几个关键特征让Momenta的世界模型优势被进一步放大：

第一，行业正在从"参数竞赛"转向"认知竞赛"。 城市NOA正从技术验证期进入规模化交付期，竞争焦点早已从单纯比拼算法，转向能否将算法转化为可规模化的产品交付体系。世界模型带来的"理解物理世界"的能力，恰好对应这个需求——车不再只是"看见"障碍物，而是"理解"障碍物为什么会动、会怎么动。

第二，自研潮退烧，第三方供应商迎来窗口期。 2025年以来，越来越多车企发现，全栈自研的投入产出比并不划算，转向头部第三方供应商成为更理性的选择。

Momenta是最大的受益者。根据CIC灼识咨询发布的《自动驾驶行业蓝皮书》，2025年3月至2026年2月，中国第三方城市NOA供应商市场中，Momenta市占率达65%，行业居首。其客户已覆盖国内全部主流乘用车企业，全球排名前10的车企中已有9家与其开展合作。量产方案已在亚洲、欧洲、大洋洲、拉美和北非的10多个国家和地区实现落地。

第三，行业淘汰赛加速。 曹旭东的判断很直接：智驾行业最终会形成全球3-4家供应商"赢家通吃" 的格局。Momenta要做的，就是成为那3-4家之一。

一个模型打通全场景：一张通向"物理AI"时代的门票

如果说数字AI的"GPT时刻"属于OpenAI，那么物理AI的"GPT时刻"正在到来——而Momenta认为自己已经推开了那扇门。

世界模型被认为是激发物理AI"GPT时刻"的关键突破口。Momenta的R7世界模型不只是为了自动驾驶，它理解的是通用的物理规律——惯性、运动因果、交互逻辑。这些规律在任何与物理世界交互的载体上都适用。

Momenta在商业模式层面精准定位自动驾驶领域的"平台级"公司——用一套大模型同时覆盖乘用车量产、Robotaxi、Robovan，2027年还将扩展至Robotruck领域。Momenta Robotaxi已与Uber、Grab、Lumo、享道出行等全球出行平台以及梅赛德斯-奔驰等车企建立合作，目前已落地亚洲、欧洲和中东地区，并计划今年在全球多个新城市及区域落地。

用一套模型覆盖四个赛道，核心技术的跨场景复用极大地摊销了研发成本——这是平台型公司的估值逻辑，而不是单一场景玩家的故事。

曹旭东有一个"门票理论"：要实现通用物理AI，一定要有现金流业务。而Momenta的"一个飞轮两条腿"——量产辅助驾驶与自动驾驶相结合——正是这个现金流业务。

在智驾"诸神之战"的牌桌上，Momenta手里的这张"R7世界模型"牌，不是最强的牌，但可能是最不一样的那张牌。

最后：物理AI的定价坐标

24.13亿元营收、超100亿元现金储备——这是Momenta招股书中最核心的两个数字。

但真正值得关注的不是这个数字本身，若本次顺利挂牌，Momenta将为整个物理 AI 赛道树立一个定价参照。

蔚来资本管理合伙人朱岩表示，蔚来资本2017年重仓Momenta，我们高度认同数据驱动的自动驾驶技术路线。也一路见证了momenta依托顶尖的研发与工程能力，通过数据飞轮持续迭代模型能力并收获众多国内外主流车企的订单。随着全球AI产业的爆发，我们看好公司以自动驾驶为支点，持续拓展智能边界，成长为全球物理 AI 领域领军企业。

与蔚来资本判断相同的，还有全球核心产业和科技战略投资人，以及全球知名财务投资人。

产业资本囊括了全球汽车产业链的核心玩家，包括：上汽、通用、奔驰、丰田、比亚迪、现代、奇瑞等7家全球知名车企，以及博世、德赛西威、立讯精密等头部产业链合作伙伴，和Uber、Grab、Stone Venture等Robo合作伙伴。科技巨头则包括腾讯、阿里云、蚂蚁集团、京东等。财务投资人更是覆盖了淡马锡、IDG、阿曼投资局、亦庄国投、Granite Asia、顺为、凯辉基金、云锋基金、蓝湖资本、创新工场、真格基金、鼎晖投资、高榕创投、高成资本、众为资本、愉悦资本、钟鼎资本、盈峰资本、招银国际、华泰创新资本、混沌资本、春华资本、大湾区基金、国新基金、光合创投、九合创投、锦秋基金等全球知名投资机构。

这份超豪华、多元化的股东阵营，带给Momenta的不只是资本——还有业务协同、用户增长和全球化布局的实实在在的势能。

就像今年初智谱和MiniMax的上市给大模型行业“打了样”，物理AI也需要自己的参照物。Momenta如果顺利挂牌，不只是一家公司的里程碑——它会给物理AI领域建立标准化二级市场定价坐标系，同时为具身智能等同属物理 AI 的赛道提供估值参考范本。

从2016年成立到2026 年推进IPO，Momenta走过了十年。这十年里，全球自动驾驶赛道累计融资达数千亿美元，但能完整走完商业化、顺利登陆二级市场的头部智驾厂商数量十分有限。

物理AI的“GPT时刻”正在到来。而Momenta要证明的是：它不仅站在了这个时刻的门口，而且已经推开了那扇门。