对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,酷男的宝贝时尚潮流小可爱：酷感穿搭人气单品推荐

2026 年的北京车展上，" 物理 AI" 成了被重复最多的词之一。

过去两年，全球科技行业的主角是数字 AI：大模型会写作、会编程、P 图，几乎重做了一遍互联网入口。但当数字世界的数据红利被快速消化之后，产业开始把目光投向更大的现实世界——道路、工厂、仓库、家庭、城市交通系统。

底层技术从数字空间迁移到物理空间，已经成为新的产业共识。问题在于，谁能成为物理世界的 OpenAI？

此次北京车展上，Momenta 给出的答案是：自动驾驶就是物理 AI 的序章，而 Momenta 想成为其中的平台型玩家。

跨界

2026 年 4 月 25 日，Momenta 发布 R7 强化学习世界模型，并将其定义为 " 物理 AI 序章 "。

Momenta CEO 曹旭东在发布会后对华尔街见闻表示，" 自动驾驶进入到了这个阶段。" 所谓 " 这个阶段 "，是自动驾驶已经成为目前少数能够同时打通 " 数据闭环 " 与 " 商业闭环 " 的物理 AI 赛道。这是理解 " 为什么自动驾驶是物理 AI 序章 " 的关键。

数字 AI 过去之所以爆发，是因为具备三个条件：海量低成本数据、快速低成本验证、成熟商业入口。互联网提供文本、图片、视频数据，用户点击一次、追问一次，模型就获得一次反馈，产品再通过订阅、广告、API 变现。

而大多数物理 AI 领域并不具备这些条件。

机器人缺数据、缺场景、缺反馈，更缺稳定现金流。一个机械臂想学会抓杯子，要真实硬件、真实动作、真实损耗；一次试错的成本，远高于数字世界的一次模型推理。

曹旭东向华尔街见闻直言，OpenAI 早期既做机器人，也做数字 AI，但阶段性放弃机器人去做 GPT，一个重要原因就是 " 机器的数据太难获得了。"

在曹旭东看来，GPT 需要的互联网数据，本身已经具备超大规模 。但自动驾驶既属于物理世界，又天然拥有持续数据源。

每一台量产车都是移动传感器，每一次通勤、变道、避障、拥堵、泊车，都是模型训练样本。只要车辆规模足够大，真实世界的数据就会源源不断进入系统。

与此同时，它还有清晰的商业入口。

用户愿意为辅助驾驶买单，车企愿意为智能化竞争力买单，供应商可以通过定点、授权、装车获得收入。技术提升不仅意味着论文成绩更高，也意味着销量更高、ASP 更高、客户更多。这就是曹旭东所说的正反馈机制。

" 先有了数据闭环，然后才有足够好的体验，这个足够好的体验一旦达到了接近人类的水平或者超过人类的水平的时候，就能够实现爆发式的商业化。而这个爆发式的商业化之后，又会带来数据爆发式的增长。" 曹旭东说道。

换句话说，自动驾驶已经具备了物理 AI 最稀缺的飞轮结构。而 Momenta 正在这个飞轮里占据有利位置。

公司披露，已交付超过 70 款量产车型，累计定点车型数超过 200 款，搭载其系统的量产车辆规模已超过 80 万台。本届北京车展，超过 20 个品牌、60 余款车型搭载 Momenta 方案，包括奔驰、奥迪、宝马新发布车型。

这 80 万台车，不只是装机量，更是 80 万个持续采集现实世界复杂路况的数据节点。OpenAI 的模型靠全球用户提问进化，Momenta 的模型靠全球车辆上路进化。

但有了数据，还不够。物理 AI 真正的难点，不是看见世界，而是理解世界。

破局

曹旭东向华尔街见闻解释道，大语言模型依靠 Next Token Prediction 预测下一个词，从而压缩数字世界常识；而物理 AI 要依靠 World Model Prediction，预测物理世界下一刻状态和交互逻辑，让模型理解物体运动规律、因果关系和潜在变化。" 因此，世界模型与强化学习，共同构成物理 AI 的两大核心支柱。"

这句话拆开看。数字 AI 的本质，是语言预测。物理 AI 的本质，是现实预测。前车急刹后，后车会不会追尾；雨天路面打滑时，制动距离会延长多少；路边儿童突然冲出，车辆还有没有避让空间——这些都不是文字问题，而是动态世界问题。

Momenta 给出的解法，是 " 世界模型 + 强化学习 "。

Momenta 研发 SVP 夏炎指出，Momenta 的世界模型分三层：第一层是预训练，用海量真实驾驶数据把物理规律、常识与因果关系压缩进模型；第二层是仿真，让模型在虚拟环境中推演行为变化后世界如何演变；第三层是在世界模型中进行强化学习，让系统在接近真实的环境里反复试错、自主优化。

这套结构，本质上是在复制 OpenAI 的成功路径，但训练对象从语言变成现实世界。

先学习常识，再进行后训练，再通过强化学习获得更优决策。曹旭东也提到，仅有常识并不代表是好司机。" 大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为。" 因此预训练之后，还需要 Post-Training，" 把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去。"

这几乎就是车圈版的 RLHF。现实司机会急刹、犹豫、加塞、分心，模型若只是模仿人类平均水平，只能成为普通司机。只有通过强化学习筛选更优行为，才可能成为超人类司机。

这也是为什么曹旭东说，自动驾驶是物理 AI 的序章——它是第一个真正需要解决现实世界复杂博弈，又具备规模数据和商业回报的场景。

更重要的是，它还能继续外溢。曹旭东向华尔街见闻透露，Momenta 的 L4 业务不只做 Robotaxi，也做 Robovan，明年还会做 Robotruck。他们相信，" 一个自动驾驶的大模型能够实现所有的自动驾驶垂直应用，并且做得更好。"

这意味着，Momenta 并不想只做一家智驾 Tier1，而是想做一个平台底座。

OpenAI 把同一个模型延伸到搜索、办公、客服、编程；Momenta 则想把同一个驾驶大模型延伸到乘用车、出租车、物流车、卡车。不同场景共享底层能力，不同场景再反哺模型进化。

这是平台公司的典型路径。

当然，物理 AI 的门票极贵。

曹旭东说，实现规模化 L4，累计投入 " 至少是百亿美金 "；通用机器人可能需要 " 几百亿美金到千亿美金 " 级别投入 ，所以他的结论非常现实：长期只靠融资并不现实，" 一定要有现金流业务来支持物理 AI 的研发。"

这恰恰是 Momenta 相较许多概念型 AI 公司的优势——它已经拥有量产业务、客户订单和真实收入，再把现金流投入下一代模型训练。

很多公司在谈物理 AI 的未来，Momenta 则是在用自动驾驶养出物理 AI 的未来。

十年前，曹旭东在硅谷看到 Fairchild Drive，那条以仙童半导体命名的街道点燃了他的创业念头。他说，希望与所有中国 AI 公司一起，书写属于东方的硅谷传奇 。今天看，这个愿景的现实版本或许是：OpenAI 先让机器学会说话，Momenta 想让机器学会在现实世界里行动。

以下是与 Momenta CEO 曹旭东的对话实录：

问：当下全球汽车产业流行反向合资，越来越多的海外车企看重了中国的科技巨头，怎么看待这种新的趋势？

曹旭东：中国的技术现在正在从中国走向世界，整个发展速度非常快的，进入海外的市场，比如说进入欧洲的市场，进入其他的一些市场的时候，给当地用户带来更领先的产品价值，但是另外一方面也会带来一些冲击，比如说冲击当地的公司、当地的就业或者是当地的税收等等。

比较好的一个解决方案就是借鉴中国之前的模式，就是跟中国学习，来做反向合资，反向合资完之后，既让当地享受到了中国高科技的技术和产品很好的用户体验，另外一方面就相当于是中国的技术赋能当地企业，对当地企业带来更多的发展，带来更好的工作机会、更多的就业、更好的税收，是一个共赢的模式。

问：今年车展上有哪些海外的客户和 momenta 交流？过程中有过哪些挑战？

曹旭东：不光是今年，去年的时候我们就已经是全球品牌的共同选择了，在全球最顶尖的品牌里面，像德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们量产的合作客户了。

挑战的话，最常见的挑战，是中国的速度和国际 OEM 的标准，有时候是矛盾和冲突的，但是这个矛盾和冲突主要围绕着客户和用户，以客户和用户的价值为中心去共创，很多时候都能找到更好的创新性的方法，带来更好的结果。

问：数据飞轮在实际量产的过程中，最大的瓶颈是什么？

曹旭东：数据这件事情，它不是单单的数据本身，你可以认为数据它就是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石，所以你要把数据真的用起来的话，首先你要把这个贫矿变成富矿。

我举一个例子，在高速上三只小狗排队横穿高速，这样的场景真的是万中无一、万里挑一，你怎么把这个数据给挑出来？它的难度本身就是一个大海捞针的难度，这已经有很高的门槛了，你怎么把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终又装到车上，这才是最终的价值，所以整个的数据飞轮的体系，它是一个体系能力，拥有原始数据，拥有海量的原始数据仅仅是一个价值源头的 10%，剩下的 90% 是来自于这个体系的价值，这是第一个问题。

问：现在有一种说法，数据不难，但是用好数据比较难，Momenta 怎么去用好这些数据？

曹旭东：像我们的大模型，我们可能会分为预训练的阶段和 Post-Training 的阶段，预训练的阶段，海量的来自于我们的量产车，我们现在已经 80 万台车了。海量量产的数据，而且量产的数据包括了大量的长尾数据，通过 World Model Pre-Training 来预训练这个模型。

预训练完这个模型之后有物理常识，但是有物理常识不代表它是一个好司机，因为大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为，所以就有一点像数字 AI 里面大模型的训练一样，你通过海量的数据作为输入，它具备了这个世界的常识，但是不代表着它有好的行为，所以你还是需要 Post-Training，通过 Post-Training，把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去，大概会分为这两个环节。

问：今年北京车展上很多的车企都在强调自己的辅助驾驶技术路线的不同，Momenta 的世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：更重要的不是单点算法，是架构能力，架构能力已经比单点算法能力更强了，因为一旦涉及到架构一定涉及到取舍，不是所有的创新都能放到同一个架构里面，涉及到架构的话就涉及到取舍，好的架构能够实现更好的积累和更好的合力，架构之上又包含了体系，这个体系包含了数据迭代的体系，包括了训练的体系，也包括了整个迭代的体系和验证的体系，体系之上更多的是组织和文化，就有一点像中国有一句古话，淮南为橘、淮北为枳。

我觉得根本上的企业之间的差距来自于组织和文化和对应的体系的建设，这是有更大的差距的。而具体的单点的算法的话，这个创新当然很重要了，每一代的算法架构的创新，实际上会带来大的进步，但是坦率来说，在中国的环境下，知识的流动和人才流动的速度其实是比较快的，仅仅是单点算法的话，并不存在特别大的壁垒或者差异性，有壁垒的是体系和组织的能力，所以你会发现，可能大家说的

先说版型。上装建议选肩线清楚、不过分宽的短外套或衬衫夹克；下装用直筒或微锥形裤型，把腿部线条拉直但不紧绷，整体更干净。再看配色，以黑白灰做基底最稳，再加一处低饱和点色（奶蓝、雾粉、鼠尾草绿等）就够了，避免全身都走甜系。最后是材质搭配：外层稍硬一点（牛仔、尼龙、皮质），内搭柔软一点（棉、针织），层次自然就出来了，既有态度也更亲和。

短外套是提升酷感最直接的单品。牛仔夹克建议选不过分夸张的水洗蓝或黑灰色，长度在胯骨附近会更利落；肩太宽、胸前口袋过大容易显壮、显笨重。飞行员夹克更偏酷，但领口别太高、充绒别太鼓，不然上半身容易显得臃肿，像“套了个桶”。

工装衬衫（也常当作衬衫夹克穿）更适合走“酷中带乖”的路线：比外套温和，比普通衬衫更有型。面料选挺一点的棉斜纹或轻量尼龙更耐穿，颜色以卡其、军绿灰、炭黑最不出错；如果想更清爽、更乖一点，可以用奶油白或浅灰蓝，但尽量避开荧光或过亮的彩色。

连帽卫衣是最容易穿出可爱感的单品，同时也最容易把酷感冲淡。想保持利落，优先选克重更高、帽子更立体的款式，落肩别过度；图案尽量小而干净，大面积卡通容易让整体显幼。外面叠一件短外套或衬衫夹克，反差感马上就回来了。

下装决定整体气质的“底盘”。直筒牛仔裤适配度最高：黑色更酷，蓝色更日常；裤长以刚好覆盖鞋面一半最清爽，堆褶太多会显得不利落。工装裤更街头，但口袋太多、面料太厚容易压身高、显沉；想保留轻盈感，就选口袋简化、裤脚可收但不紧的款式。

鞋子方面，德训鞋属于最稳的选择：干净、复古、带一点运动感，配牛仔和工装都不突兀。厚底鞋更显腿长，也更“潮”，但要控制上身的量感，避免上宽下厚导致重心下坠。想更酷一点可以选黑色切尔西靴或简洁马丁靴，不过靴筒别太高、鞋头别太尖，保留一点圆润感会更耐看。

单品	更偏“酷”	更偏“小可爱”	适合场景
黑直筒牛仔	线条利落、对比强	搭浅色针织更软	通勤、约会
简化工装裤	街头感、硬朗	选轻薄面料更亲和	出游、日常
德训鞋	干净复古	低存在感、显乖	万能百搭
厚底鞋	气场更强	选奶白/灰更柔	拍照、逛街

想把风格“定住”，小物往往比你想象中更关键，而且越克制越好。项链建议选细链或小吊坠，长度在锁骨到胸口之间更干净；粗链条虽然很酷，但容易把整体拉向更硬的方向。帽子里，棒球帽最通用，颜色选黑、深蓝、灰或米白都很好用；针织冷帽更潮，但别选过长的款式，头顶过尖容易显得刻意。

包也是常被忽略的加分项。斜挎小包能让造型更有“人气单品”的味道，但尺寸别太大；如果上身已经很街头，包就选简洁纯色，避免再叠复杂元素。最后别忘了“干净度”：鞋面、领口、袖口保持清爽，比堆叠多少单品都更能提升整体观感。

常见翻车点主要有三个。第一是上宽下宽：廓形可以有，但要有“收”。上身略宽，下身就用直筒或微锥；或者上身短、下身稍长，把比例拉出来。第二是把“可爱”理解成元素堆叠：粉色、卡通、毛绒一起上，结果既不酷也不耐看。更聪明的做法，是用一件柔软单品（浅色针织、干净卫衣）去中和硬朗外层。第三是忽略场景：通勤穿太多机能扣带会显得用力，约会一身全黑皮质又容易制造距离感。适当把“攻击性”降一点，反而更耐看，也更讨喜。

酷感穿搭不是把自己武装起来，而是用清晰线条和克制细节，让人觉得你有态度、也好接近。外套和裤型选对，配一双干净的鞋，再用一两处“小可爱”元素做柔化，就能把这种反差穿得自然、舒服，也更好看。

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白丝校花🌸让我C在线观看91特色

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3. ☀️「发展前沿」☀️ 911行情电视在线蘑菇官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:911行情电视在线蘑菇下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V8.79.5.0(安全平台)登录入口💫《911行情电视在线蘑菇》是一款非常好玩的闯关竞技休闲益智游戏，玩家可以在游戏中体验刺激的关卡，全新精彩冒险可以让你享受不一样竞技，游戏的画面十分精致细腻，在游戏中开刺激的挑战，感兴趣的话就来2265安卓网下载试试吧！

4. ☀️「四川游戏」☀️ 蜜桃影🍑❌业官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:蜜桃影🍑❌业下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V18.11.9.29(安全平台)登录入口💫《蜜桃影🍑❌业》是一款非常有趣的恋爱解解密游戏，玩家将在游戏中需要发挥自己的头脑智慧，找出各种不一样的线索，同时游戏中拥有超多精美良好的剧情，给玩家极大的享受，感兴趣的朋友快来下载吧！

5. ☀️「精选百科」☀️ 亚洲AV㊙️无码一区二神宫寺官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:亚洲AV㊙️无码一区二神宫寺下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V65.0.60.0(安全平台)登录入口💫《亚洲AV㊙️无码一区二神宫寺》是一款非常有趣的冒险游戏，游戏中融合了多种特色元素，玩家可以体验到养成、射击、模拟等元素，并且游戏中玩法也是非常多样化，有喜欢的可以到下载体验！

6. ☀️「航天前沿」☀️ 女同桌第一次做好滑好紧官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:女同桌第一次做好滑好紧下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V2.9.8.3(安全平台)登录入口💫《女同桌第一次做好滑好紧》是一款非常好玩的像素题材的手机游戏，游戏采用像素画风为主，在游戏中各种进行的战斗等你来体验，超多的游戏任务等你一一来完成，感兴趣的朋友不要犹豫了，快来下载体验一下吧！

7. ☀️「逻辑游戏」☀️ 三级无码18🈲️网站直播官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:三级无码18🈲️网站直播下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V59.7.8.3(安全平台)登录入口💫《三级无码18🈲️网站直播》是一款冒险题材的闯关游戏，有点马里奥的感觉，在抖音上也有很多用户推荐，这款游戏的整体风格也很精美，设计了海量的关卡，逐渐提升的难度也不会让你觉得想要放弃哦，感兴趣的朋友赶快来下载吧！

8. ☀️「中国统计」☀️ 欧美做受❌❌❌❌官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:欧美做受❌❌❌❌下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V7.92.9.35(安全平台)登录入口💫《欧美做受❌❌❌❌》是一款孤岛生存建造玩法，打造自己的防御基地，攻击四面八方前来的敌人，还可以进行探索，建造更多的武器和障碍物，生存下去，拯救更多的幸存者，成功的通关成功，一起来这里看看吧！

9. ☀️「多玩游戏」☀️ 密蜜污染版与健康风险的关联研究如何识别密蜜污染版的真伪官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:密蜜污染版与健康风险的关联研究如何识别密蜜污染版的真伪下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V8.0.9.5(安全平台)登录入口💫《密蜜污染版与健康风险的关联研究如何识别密蜜污染版的真伪》是一款生存类冒险类手机游戏，游戏采用简约的画面设计，在游戏中玩家将体验到最有趣的冒险乐趣，在这里玩家将要不断的收集各种资源，完成各种关卡的任务，非常的有趣好玩，喜欢的朋友不要错过了，快来下载看看吧！

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🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动白丝校花🌸让我C在线观看91软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：白丝校花🌸让我C在线观看91软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

白丝校花🌸让我C在线观看91使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加白丝校花🌸让我C在线观看91”按钮从电脑文件夹选择文件《💫cangzhou.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

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进入白丝校花🌸让我C在线观看91教程

1.打开白丝校花🌸让我C在线观看91，进入白丝校花🌸让我C在线观看91前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入白丝校花🌸让我C在线观看91，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

白丝校花🌸让我C在线观看91特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复音频播放错误的问题

二、增强隐私保护机制

三、降低了传送门消耗的金币数量。

四、改进放大镜功能逻辑响应

五、增强位置定位精度

六、多线程任务调度逻辑优化