Momenta R7强化学习世界模型量产首发，物理AI如何重塑自动驾驶？

4月26日，2026北京国际车展现场，一场名为“Momenta R7，物理AI序章”的分享会，将行业目光聚焦于自动驾驶技术的新拐点。会上，Momenta正式宣布其R7强化学习世界模型实现量产首发。同时，一组最新商业化数据被公布：搭载Momenta系统的量产车辆规模已突破80万台，累计交付车型超过70款，而定点车型数量更是超过了200款。这不仅是数字的增长，更暗示着技术规模化应用的临界点正在到来。

技术架构：世界模型与强化学习

物理AI究竟是什么？在Momenta合伙人兼CEO曹旭东看来，其核心可以归结为两大支柱：世界模型与强化学习。简单来说，世界模型负责“理解”与“预测”，它让系统学会像人类一样，预判物理世界未来的状态和物体间的交互逻辑，理解背后的因果关系。而强化学习则关乎“决策”与“进化”，它让AI在真实或虚拟环境中，通过不断的试错与反馈，自主优化行为策略。两者结合，构成了一个既能理解世界、又能自主进化的智能系统。

Momenta合伙人、研发SVP夏炎进一步拆解了R7世界模型的三个递进层次：

第一层，世界模型预训练。 这一步好比为AI打下坚实的“物理常识”基础。通过海量真实驾驶数据的“喂养”，模型将物理规律、生活常识与因果关系压缩进神经网络，形成对物理世界运行方式的基础认知框架。

第二层，世界模型仿真。 有了认知基础，接下来是“沙盘推演”。将世界模型应用于自动驾驶的闭环仿真，系统便能推演自身行为变化时，周围环境将如何演变。这种高效场景推演能力，正是评估和应对各类长尾场景性能的关键。

第三层，在世界模型中进行强化学习。 这是最终的“实战训练场”。在前两层构建的高度真实的虚拟环境中，强化学习算法可以安全、高效地进行无数次探索与试错，不断优化决策策略，而无需承担真实世界的风险。

长尾极端场景下，提供极致安全安心的守护

衡量一项自动驾驶技术是否成熟，关键或许不在于它处理了多少常规路况，而在于它如何应对那些“万一”。Momenta合伙人、研发SVP孙刚强调，真正的物理AI，其价值恰恰体现在万中无一的罕见极端场景中，为用户提供那份确定性的守护。

举个例子：日常行车中，前车突然意外掉落一箱苹果。传统基于规则或场景记忆的算法可能措手不及，但具备物理AI能力的系统，能够自主预判苹果滚落的轨迹与可能的扩散范围，从而提前平稳减速、并规划出合理的绕行路线。整个过程更从容、更贴合人类老司机的驾驶逻辑。这背后的根本区别在于，Momenta R7强化学习世界模型致力于理解物理世界的运动规律与交互逻辑本身，而非依赖对海量特定场景的死记硬背和规则匹配。理解规律，方能应对未知。

量产车辆规模超80万台，Robotaxi加速全球落地

技术最终要走向市场。Momenta合伙人、市场商务SVP孙环分享的数据，清晰地勾勒出其商业化进程的加速度。目前，搭载Momenta系统的量产车辆规模已超过80万台。更值得关注的是量产速度的“飞轮效应”：从2022年达成首个10万台量产耗时24个月，发展到如今最快不到40天即可完成10万台交付，效率的提升是指数级的。

产品矩阵也在持续扩张。截至目前，Momenta已成功交付超过70款量产车型，累计获得的定点车型数超过200款。本次北京国际车展，就是一个集中的展示窗口：超过20个品牌、共60余款车型搭载了Momenta的智能辅助驾驶方案，客户涵盖自主品牌、中外合资品牌等多元矩阵，这无疑表明其方案已成为全球汽车品牌的共同选择之一。

视野放至全球，Momenta的布局同样深入。其智能驾驶方案已在英国、挪威、新加坡、澳新等超过10个国家和地区实现落地。与此同时，面向未来的Robotaxi（自动驾驶出租车）全球生态持续扩大，已与享道出行、智己汽车、Uber、梅赛德斯-奔驰、AutoGo、Lumo和Grab等多家共享出行平台及汽车制造商达成战略合作，共同推动高阶自动驾驶商业化服务的规模化落地进程。

（萧健）