AI 先征服的是屏幕莆田泡沫板专用胶厂，难进入的是现实世界。在屏幕里，AI 犯错多是答错道题、写坏段代码；到了现实世界，旦出错，就会撞上车、人和道路。

过去三年，大语言模型、AI 编程和 Agent 平台挤进同片数字战场，模型能力、价格和分发渠道都在快速内卷。但当黄仁勋在 CES 2026 上宣告机器人域的 ChatGPT 时刻已经到来，把"物理 AI "到行业聚光灯中心的时候，个新的问题浮出水面，从屏幕里走出来的 AI，要如何在真实的物理世界里站住脚？在黄仁勋的描述中，物理 AI 的核心在于让 AI 理解真实世界，并据此进行理和规划行动。

同期，英伟达也在把 Physical AI 向基础设施层面，Cosmos 用于世界模型和成数据，GR00T 面向机器人学习与理，Isaac Lab-Arena 用于评估，OSMO 则通从边缘到云端的训练流程。它传递出的意思很明确，AI 走进物理世界，不只是模型能力问题，也是整套仿真、训练、验证和部署基础设施的问题。

资本率先给出了回应。具身智能成了 2026 年火热的赛道，融资额路飙升，百亿估值的公司接连涌现。但热闹背后有个根本的问题，物理 AI 的门槛不在于谁喊概念响、谁融资多，而在于谁先拿到进入长赛道的"门票"，即规模化数据、可持续现金流，以及真实世界里的量产验证。

物理 AI 不是条单线赛道。具身智能、自动驾驶、工业机器人、边缘 AI，都在把 AI 从屏幕带进现实世界，它们之间也并非对立关系，像是物理 AI 走向现实的不同入口，只是节奏各异。从今天的真实世界数据、现金流和量产验证看，自动驾驶可能是早接近闭环的支。

4 月 25 日，北京车展期间，"物理 AI "成了多智驾公司发布会上的频词。Momenta R7 强化学习世界模型的量产发，是其中值得关注的个样本。R7 代表了 Momenta 这代智驾系统的核心模型思路，在世界模型构建的虚拟环境中进行强化学习，让车在行动前先预演世界会怎样变化。按 Momenta 披露，搭载其系统的量产车辆规模已过 80 万台，R7 是在这个量产基座上完成的次架构升。

为什么是自动驾驶

为什么物理 AI 没有像 ChatGPT 那样迅速爆发？个被反复讨论的原因是成本结构。数字 AI 的数据来自互联网，大规模、低成本、易获取，验证也便宜，Agent 调用个工具只需要个 API 接口。物理世界的逻辑不同，数据采集难，测试周期长，试错代价。OpenAI 早年同时布局机器人和语言模型，终阶段选择 GPT，背后正是这种成本结构差异。

但物理世界"可能是大的部分"。这是 Momenta CEO 曹旭东在北京车展期间反复提到的个判断。在他看来，自动驾驶是先规模化跑通"数据闭环"和"商业闭环"的物理 AI 场景。体验提升带来商业化，商业化带来数据回流，数据再动模型能力跃升，旦这个循环转起来，进步的速度会远直觉。他分享过个观察，"任何个人工智能应用，旦接近人类的水平，就会在很短的时间内大幅过人类的水平。"前面可能花十年、二十年爬坡，但越人可能就发生在两年内。

从这个角度看，搭载 Momenta 系统的量产车辆规模过 80 万台莆田泡沫板专用胶厂，意味着 Momenta 已经是少数成功在真实世界中积累物理 AI 数据、工程经验和商业闭环的公司之。曹旭东认为，智驾域正在呈现种"摩尔定律"式的进步节奏，过去大约是两年十倍的提升速度，行业军企业甚至可能做到年十倍。

类似的判断也出现在硅谷。2026 年 CES 期间，Mobileye 宣布以约 9 亿美元收购人形机器人公司 Mentee Robotics，并把这视为进入" Mobileye 3.0 "的步。Mobileye 给出的理由是，自动驾驶和机器人共享部分底层 Physical AI 能力，包括感知、世界建模、规划控制，以及不确定下的决策。这说明，自动驾驶公司积累的能力，正在被重新理解为可以泛化到广义物理 AI 的平台能力。

在模型里的世界先练车

"世界模型"正在成为自动驾驶行业越来越重要的关键词。

2026 年 2 月，Waymo 发布了基于 Google DeepMind Genie 3 构建的 Waymo World Model，用于生成真实度、可交互的自动驾驶仿真环境，尤其覆盖现实中难以大规模采集的长尾场景。Momenta R7 也处在这大向上，只是它强调的是强化学习世界模型的量产发。这说明，世界模型不再只是自动驾驶论文里的概念，而是正在变成头部玩处理长尾风险和仿真训练的共同语言。

按 Momenta 的拆解，这套世界模型分为三层。底层是预训练，让系统拥有物理常识，依托量产车队产生的海量真实驾驶数据，将物理规律、常识与因果关系压缩进模型。在常识之上是仿真，核心是让系统理解"如果我的行为发生变化，世界将如何演变"。关键的层是在世界模型中进行强化学习，系统从单纯的模仿学习走向"想象与探索"，在虚拟世界里经历千万次演，万能胶厂家自主学会在复杂博弈中做出优决策。

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个具体的例子，如果前车意外掉落箱苹果，R7 能预判苹果滚落的轨迹与扩散范围，提前平稳减速并规划绕行路线。只依赖已有数据分布和真实路测，很难穷尽这类低频风险。世界模型正在把长尾问题从"碰巧遇到"转向"可演、可训练"。当然，这不意味着系统已经穷尽了所有端风险，但向已经明确。不过，世界模型也并不意味着可以绕开真实道路。仿真可以扩大长尾场景覆盖，却法复制真实世界的不确定，终仍需要真实验证。这也解释了为什么"量产"和"真实道路闭环"在物理 AI 里如此重要。

如果借用数字 AI 的理解框架，世界模型预训练有点像让大模型先获得通识常识，而强化学习则是把常识对齐到好的行为上。区别在于，数字 AI 对齐的是"回答好"，物理 AI 对齐的是在真实物理约束下安全、从容地行动。

物理 AI 的门槛

资本热不是问题，物理 AI 本来就需要长期资金。另据公开统计显示，2026 年前几个月，具身智能融资已进入百亿密集爆发阶段。但资本只能快地为试错扫清障碍，却买不来完整的物理世界周期。安全验证、供应链适配、车规测试、安全认证，每个环节都会把速度重新拉慢。

曹旭东给出了个量化的判断，物理 AI 需要张"门票"，这张门票的本质是能够长期支撑研发的现金流业务。实现规模化 L4 自动驾驶，累计投入至少需要百亿美元；通用机器人可能进步上升到几百亿甚至千亿美元。单靠融资，长期看并不现实。

时间壁垒同样真实。自动驾驶软件具备接近边际成本的规模应，先发优势因此格外显著。以奔驰为例，2017 年投资 Momenta，是由奔驰董事长康林松亲自决策，但个量产项目上市是 2025 年下半年，整整八年。 OEM 的作周期是五到七年，国内也要三年。而德系豪华所代表的全球严苛标准，甚至需要长时间，有时要长达十年。但旦成功拿下，就有望迎来"赢者通吃"的局面，实现"马太应"。

这种技术和产业规模上的先发优势也会体现在对资本市场资源的可持续的使用上，加接近终局的公司在快速进入成熟的资源池。

据媒体报道，Momenta 已向港交所秘密递交招股书，IPO 估值预期千亿元，计划年内挂。2024 年下半年曾启动 Pre-IPO 融资，交割金额 10 亿美元。

真正的测试场

如果说门票理论是种行业演，那么 BBA 的选择就是种现实验证。

按 Momenta 披露，本届北京车展有过 20 个、60 余款车型搭载其案，其中包括梅赛德斯 - 奔驰、奥迪、宝马的新发布车型。这组客户的意义不在于名单本身，而在于它们代表了全球汽车工业里门槛、重视安全冗余的批需求。能够进入这些的量产体系，本身就是对 AI 公司技术成熟度和工程交付能力的强度检验。

奥迪 AUDI 产品研发执行总裁 Martin Kraus 在北京车展的场圆桌中说了句很直白的话，"质量和安全标准是没得商量的。"按他的说法，E7X 将成为奥迪族全球范围内款搭载 L3 自动驾驶系统的车型，也将是 Momenta 款搭载 L3 系统的量产车型。

曹旭东把与 BBA 的作过程概括为""，"的作，永远是团结、碰撞、再团结。"奔驰团队曾反复挑战个端场景，速上没有灯光，个摩托车骑手摔倒，戴着黑头盔，头朝后。这类碰撞的价值在于，它把 AI 能力拉进了传统汽车工业严苛的安全语境里。据现场介绍，奔驰与 Momenta 累计测试里程达 80 亿公里，同时奔驰还坚持"油电同智"，希望在油车上也实现接近电车的智能驾驶体验。

圆桌上，位奥迪车主讲起京沪速上的次经历，前车连续追尾，系统帮他刹住并驶离车道。他给母亲电话，"你帮我把汤热下，我要到了。"

这比任何参数都能解释安全标准的意义，它后要回答的，是个人能不能安全回。

梅赛德斯 - 奔驰研发自动驾驶及车联网执行总裁忻在同场圆桌中提到，AI 进入物理世界时，"这个虚拟人也需要有情感，它也要有‘害怕’"。物理 AI 如果只理解物理规律，还不够，它后要理解的是坐在车里的人如何感到安全和从容。

对 AI 公司来说，真正的全球竞争力不只是速度和成本，还要能进入全球汽车工业复杂、也难妥协的量产体系。

从行业视角看，Momenta 这样的公司在今天的物理 AI 版图里占据了个特殊位置。它并不只是做套智驾系统，而是在真实道路上积累物理 AI 所需的底层能力，包括数据闭环、世界模型训练、仿真验证、车规安全和量产交付。今天这些能力服务于智能驾驶，未来也可能外溢到 Robotaxi、物流、低速人车，甚至广义的具身智能场景。

自动驾驶不是物理 AI 的终点。但它可能是这场长赛道上，先被真实世界验证的张门票。

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