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监管要求基金销售公司自查销售新规落地情况
作者 | 赵芷姗编辑 | 周伟鹏建立十年，物理 AI 第一股今天上市了。7 月 8 日，Momenta 正式登岸港交所，开盘股价涨超 6%，总市值突破 700 亿港元，市场回声强烈。早在招股阶段，它就已展现出超强的市场招呼力，14 家顶级基石投资者集体入局，这样的豪华阵容，在近年来港股 IPO 中十分稀有。与其他智驾公司差别，Momenta 给自己定位不是自动驾驶，而是 " 物理 AI"。资本市场用真金白银回应了对这个定位的期待。世界模型成 AI 主线巨头纷纷押注物理 AI已往几年里，AI 的爆发集中在数字世界，但近一年，AI 行业的生长重心正加速从大语言模型向世界模型偏转。数字 AI 的竞争已进入存量博弈阶段，技术边际收益逐步收窄，而以世界模型为焦点底座的物理 AI，成为科技巨头与资本市场配合瞄准的下一条主线。2025 年，英伟达 CEO 黄仁勋，首次果真提出 " 物理 AI" 的看法，界说它是能理解现实物理世界、并和实体世界连续交互的 AI。他把 AI 的演进分为四个阶段：感知 AI、生成 AI、署理 AI 和物理 AI。物理 AI 的焦点在于 "AI 与物理世界的融合 "，要害是让 AI 系统理解并应用重力、摩擦等物理纪律，能够在真实世界中宁静、可靠地行动；迫恃呐卸鲜，物理 AI 将开启下一轮万亿级基建与工业浪潮。英伟达已从芯片到世界模型、仿真平台，构建起完整的生态结构，将其视作自动驾驶与机械人领域的焦点技术支点。除此之外，特斯拉把 FSD 的焦点迭代押注在世界模型上，通过真实驾驶数据构建对物理世界的通用认知；OpenAI 也在连续投入机械人与具身智能领域，焦点突破偏向同样指向能理解真实世界的世界模型。巨头们的一致行动，印证了行业的配合判断：大语言模型界说了数字 AI 的上限，而世界模型将翻开物理 AI 的增量空间。正如 Momenta CEO 曹旭东所说：" 数字 AI 已卷成红海，物理 AI 才刚开场。" ?数字 AI 率先爆发，得益于互联网数据容易获取、线上验证本钱低；而物理 AI 虽然数据获取门槛更高、落地验证周期更长，但对应的工业体量与恒久价值空间远超前者。Momenta 锚定物理 AI 定位，已经完成了数据 Scaling 和商业 Scaling 的闭环，一边是百万级量产车连续输送真实物理交互数据，一边是规；辗床讣际醯，这种正向飞轮正是资本最看重的焦点壁垒。R7 世界模型点燃物理 AI 的 "ChatGPT 时刻 "如果说 ChatGPT 的横空出生标记着数字 AI 的 "GPT 时刻 "，那么物理 AI 的 "GPT 时刻 " 正在由世界模型开启。Momenta 之所以能撑起物理 AI 第一股的估值，焦点底气就在于其 R7 世界模型。它是目前行业内少数真正实现量产落地、并作为端到端基座模型使用的世界模型。数字 AI 时代，大语言模型通过互联网海量文本学习语言纪律和人类知识。物理 AI 时代，世界模型需要学习的是另一种纪律：物理世界的纪律。而物理 AI 落地的最大痛点，就在于长尾数据的获取。极端稀有的车况、突发的意外情况，恰恰是决定自动驾驶宁静和可靠性的焦点瓶颈。在行业古板路径里，企业要么靠测试车队上路收罗，效率低、场景有限；要么依赖渲染生成的合成数据做训练，但合成数据与真实场景之间仍然保存偏差。R7 世界模型依托于海量真实数据，通过三层架构，完成了 AI 对物理世界，从认知到推演再到进化的完整闭环。第一层是世界模型预训练，目标是让 AI 真正懂物理。Momenta 凭借 100 万辆量产车、累计凌驾 120 亿公里的实车里程，从中提炼出 1 亿段高质量的黄金数据，将真实场景中的物理知识、运动纪律、因果关系压缩进基座模型。差别于古板智驾模型针对特定场景做规则编写，经过预训练的世界模型，能够形成对物理世界的基础认知，就像人类天生理解惯性、距离和速度一样，AI 开始具备通用的物理直觉。第二层是世界模型仿真，为 AI 打造一个超高效率的练兵场；谏墒 AI 能力，世界模型可以自主推演情况变革，模拟车辆行为改变后真实世界的反响，对极端稀有的长尾场景做海量验证。这种仿真的效率比古板实车路测提升上万倍，更要害的是，Momenta 的仿真并非凭空渲染生成，而是基于真实数据学习而来，并且可以通过实车数据连续对齐校准，大幅缩小了仿真与真实世界之间的差别，可靠性远高于古板渲染式仿真。第三层是在世界模型中做强化学习，相当于给 AI 配备了真实世界的教练。通过奖惩机制，大模型可以在仿真情况中重复探索试错，不绝优化决策逻辑，最终输出更宁静、更顺滑的类人驾驶体现。而量产车端的海量用户反响闭环，又能连续把真实场景的优化偏向带回模型训练，形成 " 仿真训练——实车验证——数据回流——再迭代 " 的正向循环。用一套模型翻开万亿级想象空间掌握底层物理纪律的世界模型，最大的价值在于它极强的泛化能力。Momenta 计划用同一套世界模型基座，支撑起多场景的物理 AI 应用，彻底突破了过往各场景伶仃开发的行业模式。不但同时赋能乘用车、Robovan、Robotaxi 三大业务，未来还将快速拓展至 Robotruck，甚至延伸到具身智能领域。对世界模型而言，乘用车的都会门路、无人车的园区场景、货运卡车的高速工况，实质上都是物理纪律的差别泛起。只要理解惯性、碰撞、运动因果这些通用底层逻辑，就能以极低的本钱快速适配新场景。焦点底层技术的跨场景复用，极大地摊薄了多业务线的研发本钱，并且场景越多、数据越富厚，模型迭代速度就越快，边际本钱也会连续降低。与此同时，这套多场景战略，面对的市场空间更为辽阔。据行业测算，到 2030 年，全球 Robotaxi 市场规模将抵达 818 亿美元，中国市场占比近半；Robovan 全球市场规模将达 850 亿美元，中国渗透率将高达 14%；Robotruck 全球市场也将突破 330 亿美元。再加上快速渗透的乘用车都会 NOA 市场，Momenta 的技术底座对应的是一个连续高速增长的蓝海。智驾终局已现Momenta 锁定头部席位物理 AI 的商业化率先从自动驾驶落地，而自动驾驶行业的终局花样，已经越来越清晰。凭据 CIC 灼识咨询宣布的数据，2025 年 3 月至 2026 年 2 月，在中国第三方都会 NOA 供应商市场中，Momenta 销量市占率高达 65%，稳居行业第一。其客户已笼罩海内全部主流乘用车企业，全球排名前 10 的车企中，有 9 家是相助客户。市占率的绝对领先，只是规模效应的开端体现。曹旭东曾提出一个焦点判断：自动驾驶拥有比芯片行业更强的规模效应与先发优势。因为软件的边际本钱为零，规模不但会带来本钱下降，还会带来体验上的指数级提升。数据越多，模型越好；模型越好，客户越多；客户越多，数据越多，最终形成强者恒强的马太效应。这种规模效应已经在 Momenta 身上获得验证。它在 2017 年就拿到疾驰的投资，到 2025 年底才正式量产落地，用了整整 8 年，但 Momenta 在 2024 年拿下了疾驰所有电车与油车的智驾业务，一旦突破，速度就会加速。同样，Momenta 交付首个 10 万台量产车花了 2 年时间，而如今完成同等规模的交付仅需不到 40 天。工程效率的飞速提升，正是规；吹闹苯雍炖。凭据曹旭东的终局预判，智驾行业最终只会剩下少数玩家，中国市场 2-3 家，全球市场 3-4 家供应商能够胜出。行业窗口正在关闭，而 Momenta 已经在牌桌上抢先占据一席。Momenta 正在讲述的，不是一个自动驾驶供应商的故事，而是一个万亿级规模的物理 AI 平台的故事。它已经站在了风口的最前沿。?END ?Question. Write.Narrate. Believe. Become a story. 易简传媒的愿景是提问和流传商业故事，让读者更开阔，更智慧。有 2500 万微信粉丝关注我们的账号，接待各人关注：
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