2026年，可能没有比“物理AI”更火的赛道了，这也可能是今年最分裂的赛道。
黄仁勋在GTC上直接定调，物理AI的ChatGPT时刻已经到来，英伟达押上全栈能力All in；从硅谷到国内，世界模型、物理AI公司巨额融资的消息接连不断，看起来，至少技术和投资圈达成了一个共识：下一个技术时代的主线，非物理AI莫属。
但物理AI的“GPT时刻”真的出现了吗？
对普通人来说，大模型、Agent还没用利落，物理AI恐怕还是个陌生的概念。这倒不是要求每个人非得对物理AI了解的有多深入。我理解的GPT时刻，至少要有现象级的产品走进日常，有杀手级的体验刷新认知。物理AI呢？所有人都在说“未来已来”，可绝大多数人摸不到半点实感。
不过，物理AI的叙事之所以牵动人心，正是因为让AI融入真实生活无比令人期待，所有人都在等一个真正的“GPT时刻”，一款人人可感知、一用就知道“时代变了”的落地应用，把物理AI从资本叙事，带入真实的生活。
而如果在所有物理AI并行探索的场景中，挑一个最近接近出现“GPT时刻”的方向，我认为自动驾驶几乎是最没有争议的答案。
自动驾驶离大众最近，现在甭管油车、电车，还是混动、增程，L2级别的辅助驾驶基本是标配了，路上还经常见到robotaxi、无人快递车等等，刷视频、开车、坐车，都能直观感受到智驾带来的体验差异。这也意味着智驾的数据最鲜活，亿万车辆行驶在真实道路上，每秒都在生成最直接的物理交互数据；而且，智驾的商业化也最扎实，现在就有规模化的收入，支撑研发持续滚动向前。
也就是说，如果物理AI马上出现“GPT时刻”，智能驾驶最能被大众感知并受益的行业，也一定是最受益物理AI的行业。那么，率先吃到这波红利的公司，应该长什么样？大概要有这么几个条件：手里有海量的真实物理世界数据，已经跑通了商业化有持续收入养研发，把世界模型当基座模型用而不只是当仿真工具。全行业筛一遍，国内同时满足这几个条件的公司，只有Momenta和华为车BU了，而华为不上市。
7月8日，Momenta正式顶着“物理AI第一股”的光环登陆港交所，代码“6880”，发行价295.6港元/股，假设“绿鞋”（超额配股权）全额行使，此次全球发售约2,293万股，募集资金总额约68亿港元。
上市仪式上，Momenta CEO曹旭东表示：“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。所以，我们定下三个十年愿景：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。如今，我们已给超过100万用户，带来了更加安全安心的驾驶体验。”
在谈及公司未来发展方向时，曹旭东从公司过往的技术积累出发，延展至下一阶段的智能化场景，“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、教师等机器人的服务场景，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。”
市场认购反响热烈，其中公开发售部分获得413.6倍超额认购，国际发售部分获得超过1,000亿港元的机构订单，其中覆盖了来自15个国家和地区的主权与长线基金，总计认购超额（剔除基石后，绿鞋前）达到约44倍。
因此Momenta是当下全球范围内，为数不多能同时兑现“物理AI技术叙事+量产智驾商业落地”的标的，对想要布局下一代智能赛道的资金而言，几乎是无可替代的配置选择。
但出门在外，身份可以自己给，里子也应该是实打实的。物理AI和智驾要拼算法，拼模型，更要拼数据闭环的飞轮厚度。Momenta通过100万台量产车，跑出超过120亿公里真实行驶数据，这是意味着Momenta有一套从真实物理世界里长出来的原生数据体系，这是实验室仿真和小批量测试车队无法复刻的壁垒。
灼识咨询数据显示，2025年3月至2026年2月，Momenta在中国第三方城市NOA供应商市场的市占率达到65%，超过其余所有玩家的总和。数据越多，模型效果越好；效果越好，合作客户越多；客户越多，数据回流越充足。目前Momenta客户覆盖全球前十大车企中的九家，覆盖豪华品牌到家用价位的累计定点车型超210款，量产车型超100款。
更关键的是技术路线的底层逻辑，想通往物理AGI，世界模型就不能只是仿真测试的辅助工具，而应该是端到端智驾的底层基座。今年4月，Momenta R7世界模型实现量产首发。
R7是一个能够理解物理规律、推演世界演变的基座模型，从物理常识预训练，到仿真环境推演，再到真实场景的强化学习，三层架构完全围绕“理解物理世界”的逻辑搭建，支撑Momenta在乘用车、无人驾驶出租车及无人物流车、具身智能等领域规模化落地。
这些实打实的“里子”，才是让Momenta拿到“物理AI第一股”的关键，也是通往“物理AI GPT时刻”的入场券，落到基本面上，就变成了扎实的财务数据。
招股书显示，Momenta近三年营收翻三倍，年均复合增长率超80%。增长至24.13亿元。收入结构更是质变，代表车企对Momenta智驾实力认可的“许可收入”，三年翻了42倍，大幅增长至2025年的9.68亿元，收入占比从3%提升至40%，对应的是毛利率大幅提升，三年间从17.5%升至71.6%，经调净亏损收窄至3.03亿元，盈利拐点清晰可见。
这些高速增长的财务数据给了最直接、最实在的信心，也显示了当物理AI从概念进入到二级市场定价的阶段，资本市场用钱选择了Momenta来打样，Momenta上市也是为整个物理AI赛道建立了二级市场定价的坐标系。不过，不管“物理AI第一股”的身份，还是技术、商业壁垒，或是财务数据，都是Momenta用10年时间自然生长出来的，10年来Momenta没追过风口，但终究把风等来了。
10年“一条路走到黑”
理解Momenta，得先理解自动驾驶这个行业。中国自动驾驶，或者说世界自动驾驶从来没有“顺利”二字。仅仅10年间，自动驾驶行业就大概经历了三轮冷热交替的周期。
2016开始，资本疯狂押注Robotaxi，当时还有人喊出“5年实现完全无人驾驶”。2018年行业瞬间入冬，此后智驾行业融资暴跌，大批初创公司倒闭；2021年，特斯拉FSD的带动下，原先专注智驾的公司也转去做量产NOA，毕竟活下来才有以后，然后呢？供给过剩后面就是价格战洗牌期，又是一大批公司出局。直到今天，物理AI、世界模型又成了新的科技叙事。
但2016年到现在，Momenta只做了一件事，沿着“一个飞轮、两条腿”的战略往深里走，由海量真实驾驶数据、数据驱动算法、闭环自动化体系共同构成的自迭代循环。量产辅助驾驶赚来的钱养自动驾驶研发，自动驾驶沉淀的数据飞轮反过来提升量产方案体验。这个闭环转了十年，转成了今天Momenta物理AI的底座。
开头几年Momenta走的很顺利，财务VC和产业资本同时看上了Momenta。蓝湖资本、创新工场、真格基金入局完成早期融资，2017年顺为资本、蔚来资本、戴姆勒、凯辉等跟进，2018年腾讯领投B+轮融资，跻身独角兽。
2018年之后行业整体陷入沉寂，但Momenta的研究陆续开始实现小规模产品化和商业化，2019年发布L4技术，“一个飞轮两条腿”战略算是正式落地了。最直接的证明是，这条路赢得了产业资本的集体信任。
2020年和丰田达成战略合作，拿到了国际车企重量级订单。2021年3月，Momenta完成了创纪录的5亿美元C+轮融资，上汽集团、丰田、博世、淡马锡、奔驰集体入场，C轮累计融资超过10亿美元，创下当年国内自动驾驶领域最大融资纪录，还拿到了通用汽车单独3亿美元战略融资，这也是通用首次入股中国自动驾驶公司。
此后阿里云、蚂蚁、京东、阿曼投资局持续加注。同时覆盖7家全球顶级车企加Tier1博世的产业资本，腾讯、阿里、蚂蚁、京东等科技巨头，淡马锡、阿曼投资局和顶级PE，同时得到这三类资本的认可和信任，Momenta是独一份。
Momenta也没有辜负这份信任，2021年量产NOA风口逐渐到来，这时很多纯L4+公司才仓促转型，Momenta则已经准备好了成熟方案和客户资源，4年时间跑到了第三方城市NOA市占率第一；2025年后，竞争加剧，Momenta凭借已经成功运转多年的“一个飞轮两条腿”战略，率先把叙事和技术路线成功升级到了“物理AI”。
目前，全球前十大车企中9家是Momenta的客户，与全球24家整车厂商建立合作关系，累计210款定点车型、100款已量产车型，搭载车辆超100万台。第一个10万台交付，Momenta用了两年，现在同样的量只需要不到40天。这种工程化能力的规模效应，显然不是单纯的产能提升。
曹旭东认为，自动驾驶的规模效应比芯片行业更强，因为软件边际成本是零。因此，65%的市占率放在别的行业可能只是“大一些”，但放在自动驾驶这个强飞轮赛道里，意味着后来者要追赶的可不单是技术、规模这些差距。因此曹旭东认为，自动驾驶有非常强的规模效应和先发优势，预计最终全球只有3-4家供应商能够胜出。
最根本的是，Momenta底层逻辑从未改变，只有不断的细化和升级。L4最疯狂的时候，Momenta没all in纯Robo，量产城市NOA最火的时候，也没放弃L4和底层技术研发。这种不追风口、长期沿自己路径一直走的战略定力，是Momenta穿越周期的核心原因。
10年战略定力，Momenta炼成了“物理AI第一股”，也换来了物理AI时代的门票。
自动驾驶的物理AI底座
物理AI不是一个新词。NVIDIA、OpenAI、特斯拉、李飞飞的World Labs、杨立昆的AMI Labs，都在往这个方向押重注。但有一个根本问题，数字AI的爆发靠互联网三十年积累的海量文本，物理AI的数据从哪来？
物理世界没有"互联网"，自动驾驶自然也需要大量的真实数据，因为没有现成的数据库告诉你雨天路面摩擦力怎么变、隧道口眩光有多刺眼、一个皮球滚到马路中间下一秒会弹向哪。这些物理常识只能从真实的物理交互中学习。
世界模型就是让AI拥有这种常识的基座。数字AI的基座是大语言模型，LLM让AI懂语言和知识，但AI不是真正理解了这些语言，靠的是海量数据文本完成预训练。物理AI的基座则是世界模型，让AI懂空间、时间、运动、因果，能预测“如果我做一个动作，世界会怎样反应”，这必须得依靠真实物理数据，这也是为什么物理AI火了后，一批数据采集生意的公司拿到了多轮大笔融资。
今年4月，Momenta R7世界模型实现量产首发。R7是一个能够理解物理规律、推演世界演变的基座模型，从物理常识预训练，到仿真环境推演，再到强化学习，三层架构完全围绕“理解物理世界”的逻辑搭建，支撑Momenta在乘用车、无人驾驶出租车及无人物流车、具身智能等领域规模化落地。
而且，即使同样都是叫“世界模型”，R7做了一件跟大多数同行不同的事，直接把世界模型用作端到端基座模型的预训练底座，而不只是当仿真工具。
这中间有本质区别，举个例子，如果把世界模型当仿真工具，那相当于考前刷模拟题，主模型本身不会因此变聪明，只是多练了几道题而已。而把世界模型当预训练底座，相当于重塑这个学生大脑的认知结构，这不是总结多少答题技巧能练出来的，而是真的改变了这个学生理解世界的方式。
而R7到底是如何改变这个学生理解世界的方式呢？这里面有三层递进的架构，对应Momenta构建物理AI能力的三个层次。而Momenta手握的海量真实用户反馈与长尾场景数据，这是无法复刻的核心壁垒。
第一层是世界模型预训练，目的是让模型懂物理。Momenta通过海量真实驾驶数据的时序连续帧预测任务，将物理常识与因果关系压缩进基座模型，比如物体滚落时怎样运动，雨天路面摩擦力如何变化，这些都不是人工标注的规则，是模型通过自监督学习自主习得的。
Momenta的核心优势在于，从120多亿公里实车里程中提炼出1亿段长尾黄金数据。没有这个量级的真实场景数据做支撑，模型不可能学到在真实路况下，车辆可能面临的所有物理常识。
第二层是世界模型仿真，目的是给模型一个“练兵场”。Momenta利用生成模型推演环境进行闭环仿真，比如隧道口眩光、高速落物、夜间无灯乡道等，这些相对低频但高风险的场景，在仿真环境中可以反复推演，效率较实车路测提升数个数量级。
而且基于第一层的世界模型预训练，Momenta仿真场景也是基于真实数据生成，并且可以通过实车数据持续做一致性对齐校准，解决目前智能驾驶“仿真表现优异、上路效果打折”的问题，这比通过渲染生成的仿真方式更加可靠。
第三层是世界模型驱动的强化学习，通过奖惩机制让模型反复探索和试错，在闭环中优化行为策略，比如以安全、顺畅、合规的驾驶表现为奖励信号，以急刹、压线、险肇等负面场景为惩罚信号，这样就能输出更安全、高效和丝滑的驾驶体验。
R7模型通过这三层递进的架构，预训练给模型底层物理认知，仿真提供大规模训练场地，强化学习则基于真实世界的反馈数据，三层环环相扣，数据越多，模型越好，客户越多，数据更多。
并且飞轮转起来之后，Momenta未来的想象空间，绝对不限于智驾这一个赛道，通用物理AI平台有更大的想象空间，最直接的路线，同一个底座可以覆盖乘用车、Robotaxi、Robovan、Robotruck等多种形态，未来还可能延伸到具身智能等领域。
成为“锚”意味着什么
6月28日Momenta基石公布时，投中网曾发布过一篇文章《14家豪华基石拿出30亿，疯抢“物理AI第一股”》，详细讲述了这些机构都在抢什么。Momenta的14家基石投资人包括GIC、富达国际、贝莱德、橡树资本和富兰克林邓普顿基金等5家全球顶级投资机构，并且占了基石投资认购总额的近70%，他们都正在用真金白银，对AI赛道进行系统性布局，而Momenta无疑是其中的核心标的。
奔驰、比亚迪等产业资本都是Momenta的老股东，此次作为基石继续加码，显示对Momenta长期经营的认可和对未来的看好。中资顶级长线私募、公募和险资，包括中国顶级私募基金高毅和博裕，中国顶级公募基金华夏基金和广发基金，以及长线险资领军者太平洋保险等中资投资者看中Momenta，则是在低利率时代险资加速配置硬科技资产的大背景下，一个非常确定性的判断。
7月8日Momenta正式登陆港股，这更是直接验证了文章开头的结论，Momenta上市的意义远不止又一家自动驾驶公司募资挂牌，更为整个物理AI赛道建立了二级市场定价的坐标系，也就是说Momenta其实成了所有跟物理AI赛道相关，包括具身、智驾、世界模型这些公司的估值“锚”。
“锚”就是“锚定效应”，比如2025年12月以前，A股很长时间都只有寒武纪一家GPU公司，寒武纪也因此成了极其稀缺的标的，不仅成了对标英伟达的中国公司，也是摩尔线程、沐曦这些当时未上市GPU公司的“锚”。同样智谱对标Anthropic，也是国内大模型和AI Infra相关公司的“锚”。
这种例子还有不少，就不多说了。总之如果向下看，“锚”的作用主要是定价，对于“锚”自身来说，本身就有稀缺性，这种稀缺性体现在对基本面的信任，也体现在投资人对估值弹性的包容和对未来强烈的看涨期权。如果未来越来越多的物理AI公司上市，“锚”不仅不会丧失稀缺性，反而会由于行业处于上行期继续巩固龙头地位。
先来看基本面，这是Momenta的估值安全垫，2025年营收24.13亿，毛利率71.6%，许可收入三年翻42倍达到9.68亿，许可收入就是卖标准化的智驾软件授权，边际成本趋近于零，占比每提升一个点毛利率就上一个台阶。招股书显示许可收入占比从2023年的3%跃升至2025年的40%，这个结构性变化比营收增速本身更值得关注。
盈利拐点也在逼近。经调整净亏损从2023年的10.93亿已经收窄到2025年的3亿。叠加65%的第三方城市NOA市占率带来的龙头溢价，全球前十大车企九家为客户的确定性，量产智驾业务就足以支撑当前Momenta估值的基本盘了。
更别说，龙头公司还有额外的估值和流动性溢价。前面提过，强飞轮效应的行业里，数据越多、模型越好、客户越多，但飞轮不是这么容易转起来的，曹旭东曾透露，奔驰从2017年投资到2025年底量产，用了整整八年，这八年磨合本身就是极强的护城河。而一旦突破，速度就加快：Momenta在2024年拿到了奔驰所有的电车和油车的业务。
而乘用车智驾还是整个智能驾驶市场的一部分，灼识咨询预测，到2030年，Robotaxi、Robovan、Robotruck合计全球市场规模约2000亿美元，中国市场约1000亿。Momenta的All-in-One Platform可实现跨场景落地，用同一套底层架构覆盖乘用车、Robotaxi、RoboVan、RoboTruck等多个业务形态。
目前，Robotaxi方面，Momenta已拿到Uber、Grab、Lumo合作，只用三个月就拿下了阿布扎比L4路测牌照，核心就在于通过Momenta的海量真实长尾数据，大幅缩短在L4和其他场景的验证周期。因此基本面之外，投资人逻辑也很清楚，用当下乘用车智能驾驶的估值，还能附带一张可能快速扩张到未来多场景自动驾驶的看涨期权。
自动驾驶是一个万亿级别的市场，但如果放在“物理AI”的宏大叙事下，市场空间显然又上了一个台阶。不过，目前“物理AI”在一级市场有高溢价，但实际上二级市却很难定价，核心就是缺乏一个清晰的估值锚点，大家不知道一家“物理AI”公司上市后，会不会有人买单？谁会买单？股价能不能涨？能涨多少？世界模型公司的估值到底是高估还是低估了？
Momenta这次IPO则是给了资本市场一个明确的答案：有人买单，人还不少，而且都是全球顶级的财务和产业投资机构。当下物理AI正处于技术验证和规模化应用的关键时刻，大范围的重新定价可能才刚刚开始。如果物理AI真如黄仁勋所说，将重塑50万亿美元的制造和物流产业，Momenta上市，只是这个故事的序幕。而Momenta用10年时间成为“物理AI第一股”和估值锚的过程，或许比这个结果本身更值得琢磨，在一个不那么顺利的行业里，能活下来并且活得好，不仅要跑得快，更重要的是方向不能偏。