一辆车收1424元，“物理AI第一股”Momenta的生死押在三场竞赛？

一台搭载Momenta智驾方案的车卖出去，Momenta就收一笔钱。2025年，这个数字是每辆车约1424元。

那一年，Momenta卖了68万套方案，许可收入9.68亿元——光这一项，就比2023年涨了42倍。加上技术开发服务，全年营收24.13亿，毛利率71.6%，超过多数纯软件公司。

但账上还亏着34.58亿元。

与此同时，Momenta面临的风险不仅仅是某一家客户的流失风险，而是一场行业性的转向：头部车企正在集体从“采购方”变成“自研方”。它的最大客户之一——比亚迪——量产了自研的4纳米智驾芯片。另一家客户理想汽车，2026年研发预算120亿，AI占一半。小鹏汽车物理AI研发预算70亿。蔚来自研芯片“神玑”已流片。华为乾崑累计搭载超190万台，第二个100万台只用了12个月。

Momenta遇到了一个结构性问题：最重要的客户，正在成为它最大的对手。

700亿港元的上市估值，只撑了一周就跌破发行价。七天后，市值缩水至608亿港元。

这不是一家能用“好”或“坏”来概括的公司。它正在押注三场竞赛——每一场的胜负，都决定它究竟是下一个“物理世界的英伟达”，还是又一个上市即巅峰的故事。

一、一个反共识的选择

要理解Momenta今天的处境，得先理解它怎么走到今天的。

时间回到2019年。

那一年，自动驾驶行业狂热押注L4。各家公司在城市道路上秀demo、跑测试，资本涌向“无人驾驶出租车”的宏大叙事。

Momenta创始人曹旭东做了一个在当时看来“不够性感”的决定：把战略重心从L4转向L2量产。

他不是纯算法出身——清华工程力学背景让他看待自动驾驶的角度不太一样：车是在物理世界里动的，有惯性、有摩擦、有重心转移。要让机器学会开车，光靠实验室里的代码跑不通，需要海量的真实物理世界数据。

他算过一笔账：L4级自动驾驶要证明比人类安全十倍，至少需要1000亿公里的路测数据。靠自己的测试车队，100年都跑不完。唯一的办法是让别人的车替你跑——先做L2，让量产车在路上产生数据，再把数据反哺给L4的算法。

他用一个比喻概括了这个选择：“很多人一上来就想登月，觉得珠穆朗玛峰离月亮最近。但登月靠的是造火箭，不是爬雪山。做L2量产，就是在造那枚火箭。”

八年后的今天，这枚“火箭”造出来了——

搭载Momenta系统的量产车超100万台（据Momenta招股书，截至2026年7月），累计实车行驶数据超120亿公里。全球前十大车企中九家是它的客户。在中国第三方城市NOA供应商市场中，市占率65%（据灼识咨询，统计周期2025年3月至2026年2月）。你可以把“城市NOA”理解为汽车的“高阶自动驾驶大脑”。而“第三方”的意思是，这个“大脑”不是车企自己造的，而是由Momenta这样的专业公司“外卖”给车企的。

Momenta做的事，本质上就是把“驾驶”这项人类技能——感知、决策、执行——转化为一套可规模化部署的软件资产。让机器在物理世界中安全地移动，这就是它存在的终极理由。

但火箭造好了，发射窗口正在收窄。

二、“65%”的真相

文章开头那个65%的市占率，需要拆开看。

65%来自灼识咨询的“第三方城市NOA供应商市场”统计。这个口径有两个关键限定：

第一，只算“第三方”，不算车企自研。

华为乾崑智驾累计搭载超190万台（据华为公开披露，截至2026年7月中旬），不被计入“第三方”池。比亚迪天神之眼搭载量早已突破数百万辆，也不被算进这个池子。

灼识咨询给出了另一个口径：在“全球独立高速NOA+城市NOA解决方案提供商（按搭载车辆销量计）”中，Momenta份额是27.4%——和65%差了2.4倍。

第二，“第三方”这个池子本身在萎缩。

截至2026年1-5月（一个观察窗口，不代表全年趋势），比亚迪、零跑、理想、蔚来、小米、长安六家整车厂自研方案合计份额已达41.3%。城市NOA实际装车量中，独立第三方方案商合计占整体市场份额的51.4%——其中华为以17.9%居首，Momenta以11.8%次之。

用一个比喻：我是全班数学第一名（65%），但全班同学都在陆续转学去另一个学校（车企自研）。第一名还是第一名，但班级越来越小。Momenta真正应该回答的问题不是“65%是不是真的”，而是：

当比亚迪、理想、小鹏、华为都在建自己的“学校”时，Momenta的“班级”还剩下多少人？

但Momenta至少在做对一件事：自己越来越高效了。2023年每赚100块钱要亏147块，2025年降到了12.6块。方向对了，但还在水里。

三、Momenta的三层资产

65%的水分拆完了，但风险不止这一层——华为的追赶、车企的自研、客户的集中，都还没讲。在继续往下拆这些风险之前，先回答一个更基本的问题：既然“第三方”这个池子在缩，Momenta凭什么还值700亿？

Momenta有三层资产，是竞争对手很难复制的。

第一层：全球化交付能力。

全球前十大车企中九家是它的客户。奔驰、丰田、通用、大众——这些车企的开发流程、质量体系、安全标准各不相同。能同时满足九家的交付要求，意味着Momenta的工程化能力已经通过了全球最严苛的检验。这不是烧钱能烧出来的，是一单一单交付积累出来的信任资产。

对比一下：华为乾崑的190万台，集中在鸿蒙智行体系内（问界、智界等），是“生态内放量”；Momenta的100万台，分散在24家OEM、数十个车型平台，是“市场化竞标放量”。两者的“含金量”不同——前者靠协同，后者靠竞标。

第二层：标准化License的毛利弹性。

2025年毛利率71.6%。这不是靠涨价涨出来的，是收入结构从“项目制”切换到“License制”的自然结果。

2023年，96.8%的收入来自技术开发服务——帮车企做一单收一单的钱，是工程师的工时生意。到2025年，技术开发服务收入占比降至59.9%（14.45亿元），许可服务收入占比升至40.1%（9.68亿元），三年增长42倍。

具体到数字上：2025年Momenta许可收入9.68亿元，当年搭载量约68万辆，单车许可收入约1424元（此为平均估算值，招股书按总许可收入除以总搭载量口径披露，不同车型、不同功能包的License定价存在差异，且包含一次性授权费与按年订阅费的混合统计）。这笔钱几乎是纯利润——软件已经开发完成，适配工作已经做完，每多一辆车出货，只需要复制一份代码，新增成本接近于零。

对比一下技术开发服务：那是帮车企做一单收一单的钱，需要投入工程师驻场开发，毛利天然受限。而许可费是按每辆量产车的销量收取，车卖得越多，收入越高，成本几乎不变。这就是为什么Momenta的毛利率能从17.5%跃升至71.6%——不是靠涨价，是靠收入结构从“卖项目”变成了“卖产品”。

1424元听起来不多，但乘以百万辆级别的销量，就是十亿级的收入。而且随着搭载量从68万向数百万台迈进，这笔收入的规模效应会持续放大。这就是软件生意的本质——前期重投入，后期轻运营。

第三层：120亿公里真实物理数据。

仿真数据可以模拟极端场景，但模拟不出真实世界中人类行为的概率分布。120亿公里路采数据，是时间的朋友、也是后来者的敌人。华为乾崑的累计里程已突破128亿公里，但华为的数据集中在鸿蒙智行的车型上——车型结构相对单一。Momenta的数据覆盖24个品牌、10个国家，多样性本身就是一种质量。

数据的真正护城河，在于它驱动了一个自我强化的正反馈循环：

更多量产车在路上跑 → 更多真实场景数据 → 算法迭代更快 → 智驾体验更好 → 更多车企选择Momenta → 更多量产车。

这是一个“越转越快”的闭环。后来者即使有资金、有算法人才，也无法让100万辆车“一夜上路”去积累同等规模的数据。这个时间差，就是Momenta最深的护城河。

这三层资产，才是Momenta值700亿的真正底牌。

飞轮已经开始转了。

把三个资产串联起来，就是Momenta的核心逻辑：

100万台量产车在路上跑 → 每天产生海量真实场景数据 → 120亿公里数据训练R7世界模型 → 模型迭代后智驾体验更好 → 更多车企选择Momenta（全球前十中九家已合作）→ 更多车型量产搭载 → 许可收入爆发（三年增长42倍，从0.23亿到9.68亿）→ 更多研发投入（三年累计46.6亿）→ 下一代模型更强 → 飞轮继续加速。

这是一个自我强化的正反馈循环。每一个环节都在为下一个环节提供燃料。从2022年交付首个10万辆车耗时24个月，到现在“不到40天”即可完成新一轮10万辆级的量产交付——这种从“年”到“月”的质变，就是飞轮加速的直接证据。

但飞轮能转多快，取决于三场竞赛的胜负。

然而，资产的折旧周期很长，而技术的替代速度可能很快。支撑这700亿估值的三层资产，正面临着三场残酷的时间竞赛。真正决定生死的不是账面那场，而是客户那场——头部车企正在从采购方变成自研方。

在展开车企自研的讨论之前，必须先看清楚一个特殊的对手：华为。它既是第三方供应商的直接竞对，也是车企自研的催化剂，横跨两个战场。

四、华为：横跨两个战场的最强对手

在进入车企自研的讨论之前，必须先看清楚华为——因为它不是一个可以被简单归类的对手。

华为在Momenta的竞争格局中，扮演着两个不同层面的角色。

角色一：第三方供应商的直接竞争对手。

华为乾崑智驾向外部车企（深蓝、极狐、岚图、阿维塔、奥迪等）供货，与Momenta争夺同一批客户。如果只看“给外部车企供货”的口径，华为的外部客户累计搭载量尚处于十万级规模的爬坡阶段（预计约10-20万台量级），与Momenta的100万台不在同一量级。

但华为的整体放量速度不容小觑。据华为公开披露，截至2026年7月中旬，华为乾崑已与超25个品牌、超50款车型展开合作，累计搭载量已突破190万台。其中第一个100万台用了44个月，第二个100万台只用了12个月。预计到2026年8月底，乾崑智驾与鸿蒙座舱的累计搭载量将先后突破200万大关。

Momenta的首款量产乘用车2022年6月交付，到2026年7月约49个月完成100万台搭载。节奏接近，但增速曲线正在被拉开差距——差距在缩小，但结构不同：华为的放量分散在超25个品牌，Momenta的月搭载量集中在少数头部客户。Momenta的客户集中度更高（2025年前五大客户收入占比62.6%），意味着单点风险也更大。

角色二：车企自研的“催化剂”。

华为通过鸿蒙智行深度绑定车企，提供全栈方案，让车企“外采即自研”，模糊了自研与外采的边界。华为乾崑累计辅助驾驶里程已突破128亿公里——几乎追平了Momenta120亿公里的数据积累。2026年计划研发投入规模远超Momenta三年研发总和。

华为不是单一威胁，是结构威胁。 它同时从“第三方竞争”和“自研催化剂”两个维度挤压Momenta——前者侵蚀Momenta的市场份额，后者加速“第三方”池子的萎缩。

五、第一场竞赛：vs 车企自研（2027-2029）

这是最致命的一场。

Momenta的基石投资者名单里，有梅赛德斯-奔驰（2500万美元）和比亚迪（1500万美元）。

回到那个转折点——2026年5月28日，比亚迪发布了自研4纳米智驾芯片“璇玑A3”，通过三颗芯片协同实现超2100TOPS总算力。

同一个比亚迪：一边出资1500万美元给Momenta当基石，一边自研芯片准备抢Momenta的份额。

资本上结盟，业务上替代。

这一幕，正是车企自研替代趋势的缩影。真正的问题不只是比亚迪。

理想汽车2026年研发预算120亿元，AI相关投入占比约50%，方向聚焦自研芯片、基座大模型、操作系统。小鹏汽车2026年物理AI相关研发投入预计提升至70亿元，已建立涵盖芯片、基座模型和AI Infra的全栈自研技术体系。蔚来汽车2026年研发预算约130亿元，其自研智驾芯片“神玑”已量产流片。

截至2026年1-5月，六家整车厂自研方案合计份额已达41.3%。2026年上半年城市NOA装机量排行中，华为超30万辆居第一档，Momenta超20万辆居第二档。

再看一组数字：据Momenta招股书，2025年前五大客户收入占比62.6%——虽然从2023年的86.7%逐年下降，但整体仍处于较高水平。2025年第一大客户贡献收入5.22亿元，占总收入21.6%——客户集中度本身就是飞轮脆弱性的另一面。

这对Momenta意味着什么？

Momenta的商业模式，本质上是一个“数据炼油厂”——它把100万台车上跑出来的120亿公里真实路况数据，提炼成算法，再卖给更多车企。数据是原油，算法是汽油。

但问题来了：如果最大的几个“油田”（比亚迪、理想、小鹏）决定自己建炼油厂呢？

它们不仅有资金——比亚迪一年研发投入数百亿，相当于Momenta十年融资总额的数倍——而且已经有了实际行动。如果头部车企们大面积切换自研，Momenta的数据飞轮将失去最重要的燃料。没有新数据，算法迭代减速；算法减速，体验下降；体验下降，更多客户流失。

这是一个负向飞轮。

这批“豪华基石名单”的另一种解读：头部车企都来参投一笔，先占个观察席位——既是财务投资，也是情报窗口。基石名单的“豪华”，未必是长期绑定的诚意，反而可能是“多方下注”的防御性动作。

65%的第三方市占率——它是一个峰值，还是一个起点？

如果答案是“峰值”，负反馈就会启动：

车企切换自研 → Momenta搭载量增速放缓 → 新增路采数据减少 → 算法迭代变慢 → 智驾体验落后于自研方案 → 更多车企切换自研 → 数据进一步减少。

这是一个自我强化的下行螺旋。正反馈能让飞轮越转越快，负反馈也能让它越转越慢。Momenta真正要面对的，不是某一个车企的自研决策，而是这个下行螺旋一旦启动后的加速度。

这场竞赛的悬念是：数据飞轮的自我强化速度，能否赶超车企自研的替代速度？

六、第二场竞赛：vs 自身现金消耗（2024-2027）

核心悬念：在现金耗尽之前，能否实现盈利？

先说结论：现金大概率烧不完。真正的问题是——盈利拐点什么时候来？

2023到2025年，Momenta的营收从7.43亿飙至24.13亿，CAGR超80%。但比营收更值得关注的是收入结构的质变。

据招股书，2023年公司96.8%的收入来自技术开发服务——帮车企做一单收一单的钱，是工程师的工时生意。到2025年，这个比例降到了59.9%，而许可收入占比升至40.1%。许可费是按每辆搭载其方案的车的销量收取授权费，几乎没有边际成本。从0.23亿涨到9.68亿，三年增长42倍。

这个结构切换，直接驱动了毛利率从17.5%跃升至71.6%——不是靠涨价，是靠“卖项目”变成了“卖平台”。

那为什么还在亏？

账面净亏损34.58亿，乍看吓人。但拆开看：其中28.43亿是优先股公允价值变动的非现金项目——公司估值越高，这项“亏损”越大。上市后优先股转为普通股，这个扭曲项将消失。

真正反映经营状况的经调整净亏损，已从2023年的10.93亿收窄至2025年的3.03亿，收窄幅度72.3%。

曹旭东在IPO当天给出的时间表是：“我们今年可能还会战略性亏损，相比去年会收窄，明年打平、后年盈利。”但他也坦言研发投入还在涨。据招股书，2025年研发投入18.69亿，占营收77.5%，近三年累计研发投入达46.6亿元。

截至2025年底，公司现金储备超100亿元，IPO又补充了约68亿港元。按当前经营流出速度（2025年经营现金流净流出约2.81亿元），即使没有IPO也能支撑多年。

这场竞赛的悬念不是“会不会死”，而是“什么时候盈利”。

如果2027年如期收支平衡，市场将确认“平台化”故事的真实性，估值逻辑从PS向PEG切换。如果延迟到2028年甚至更晚，市场耐心可能耗尽——尤其当第一场竞赛（车企自研）同时施压时，两场竞赛的共振会相当危险。

为什么把这场放在第二？因为它的胜负不决定Momenta的生死——真正决定生死的，是上一场：车企自研。如果客户没了，盈利毫无意义。

七、第三场竞赛：vs 技术范式演进（2029-2031+）

这是最遥远、也最性感的一场。

为什么需要世界模型？因为真实世界的极端场景——道路上的散落货物、非典型的施工区域、交警的异常手势——在数学上接近无限。99%的场景可以用规则覆盖，但最后1%的“长尾场景”才是决定安全性的关键。R7的核心价值，就是用世界模型去理解和预测这些无法穷举的极端情况。

2026年4月，Momenta发布R7强化学习世界模型。Momenta副总裁顾功尧将其定义为“物理AI的ChatGPT时刻”。

公司给自己贴的新标签是“物理AI第一股”。（公司自身定位，指将世界模型应用于机器人、物流、家庭服务等物理场景的AI公司，非行业标准定义；同赛道里特斯拉FSD的世界模型、Figure的人形基座也常被归入物理AI范畴。Momenta的差异化在于“从车载先切入”，而非“唯一能做物理AI”。）

R7世界模型采用三层技术架构：世界模型预训练层压缩物理规律与因果关系；世界模型仿真层推演长尾场景；强化学习层实现自主决策优化。2026年7月，上汽大众ID.ERA 9X成为全球首款搭载R7世界模型的量产车型；凯迪拉克随后宣布将行业首发量产搭载R7的车型。

Momenta的物理AI，跟特斯拉、华为、Figure有什么不一样？

Momenta与华为、特斯拉最根本的差异，或许在于“数据飞轮”的构建方式。华为和特斯拉的数据飞轮主要依赖自家或深度绑定的车型，是“封闭花园”；而Momenta的数据飞轮建立在24家OEM之上，是“开放森林”。在向机器人、物流等场景迁移时，‘开放森林’的数据多样性可能成为其泛化能力的最大优势，但也可能因为数据所有权和合规问题，导致其‘炼油’速度慢于‘封闭花园’的玩家。这才是R7能否真正成为‘物理AI基座’的核心悖论。

从车载到机器人：技术上差在哪？

R7现在的任务是：看懂路面、预测车流、做出驾驶决策。这是“理解+决策”。

机器人的任务是：看懂空间、预测物理交互、做出操控决策。核心差异在于“输出端”——车只需要输出“方向盘角度+油门/刹车力度”，机器人需要输出“关节角度+力矩+抓取力”。

也就是说，R7的“大脑”理论上可以理解物理世界，但“小脑”（运动控制层）还需要重新训练。曹旭东说的2027年启动机器人业务，真正的难点不在“大脑”的泛化，而在“小脑”的适配——让一套为四轮设计的决策系统，学会操控两条腿或两只机械臂。

这意味着：从车载到机器人的迁移，技术上可行，但工程上需要2-3年的控制层研发和场景适配。2027年启动、2028-2029年看到实质性收入，是最乐观的时间表。这也是为什么我们把第三场竞赛的验证窗口设在2028年——如果届时还没有非车企客户的实质性进展，叙事就需要重新评估。

但截至2026年7月，非汽车业务收入贡献为0。

这场竞赛的悬念是：R7到底只是一个更聪明的“汽车大脑”，还是真的能泛化到更广阔的物理世界？

八、三种终局

这三场竞赛的胜负组合，决定了三种终局。

回顾整篇文章，Momenta的生死其实取决于三个指标的联动：许可收入占比（商业模式是否从“卖项目”切换到“卖产品”）、装车增速（数据飞轮是否在加速）、市占率（能否守住第三方赛道的龙头地位）。三个指标都在转，说明飞轮在转；任何一个指标失速，飞轮就会减速甚至停转。

乐观（15-20%）：飞轮超越自研

前提：2026-2027年盈利拐点确认。市占率维持在55%以上。R7在2028年前获得首个非车企客户。

支撑理由：海外车企（奔驰、丰田、大众）自研节奏慢于国内新势力，第三方外包需求长期存在；Momenta的标准化License模式一旦越过盈亏平衡点，利润增速将远高于营收增速；全球化交付能力的信任壁垒难以被短期替代。

终局：Momenta完成从智驾方案商到物理AI平台的范式跃迁。

基准（40-45%）：收敛为Tier1王者

Tier1（Tier 1 Supplier，一级供应商，指直接为主机厂提供总成或系统解决方案的供应商）。

前提：盈利确认，但物理AI商业化大幅慢于预期。市占率从65%下滑至50-55%。

终局：Momenta成为“全球领先的智驾Tier1”——一家优秀的、但想象空间有限的成熟公司。

悲观（35-40%）：被夹击出局

前提：盈利拐点延迟至2028年后。比亚迪、理想、华为三家围堵成型，市占率跌破45%。数据飞轮失速。

终局：退守利基或被并购。在悲观终局下，Momenta将从一个“平台型”选手退化为服务于全球中低端车企或海外传统车企的“超级Tier 1”。它的数据飞轮虽不再加速，但其积累的120亿公里数据和标准化产品，仍能支撑其在20-30%市占率的稳态市场下，成为一个年营收数十亿、利润稳定的‘现金牛’公司。届时，其估值逻辑将从高增长的PS（市销率）切换到稳定的PE（市盈率），类似于一家成熟的汽车零部件巨头，比如德国大陆集团。

概率推导说明：

乐观15-20%基于Momenta当前65%第三方市占率、9/10全球车企合作的先发优势，以及R7世界模型已在量产车型上搭载的早期验证。

基准40-45%是最可能的中性收敛结果——盈利兑现但物理AI商业化慢于预期，市占率逐步下滑但守住50%以上。

悲观概率为什么给到35-40%？

六家整车厂自研方案合计份额已达41.3%。城市NOA实际装车量中，独立第三方方案商合计仅占51.4%。

2026年6月16日，工业和信息化部就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准（报批稿）向社会公开征求意见。该标准拟取代原有推荐性国家标准，首次以强制性技术规范形式为L3、L4级自动驾驶划定必须遵守的法律底线，拟自2027年7月1日起正式实施。这意味着，车企对智驾系统的“可解释性”和“可管控性”要求将大幅提升，依赖一个服务于所有竞争对手的外部供应商，在合规对接上的成本会越来越重。

比亚迪+理想+小鹏+华为四家的自研攻势不是尾部风险，已经是结构性事实。“第三方”这个池子本身在持续缩小。悲观不是小概率意外，是不应忽视的基准偏差。

700亿估值，在为什么买单？

把“三层资产”和“三场竞赛”拼在一起，Momenta当前700亿的估值，可以拆解为：

第一层（底层价值） ：Momenta作为“全球最稀缺的独立第三方智驾平台”的存量价值。对应三层资产——全球化交付能力、License毛利弹性、120亿公里数据。这部分是估值的地板。

第二层（市场溢价） ：市场相信Momenta能赢得第一场竞赛（vs车企自研），守住50%+的市占率。

第三层（期权价值） ：市场相信Momenta能在第三场竞赛（vs范式演进）中胜出，将R7从车载泛化到物理世界。

如果三场竞赛全部失败，Momenta的估值逻辑将跌穿地板。如果第一场守住、第二场兑现，700亿可以站稳。如果第三场也赢了，天花板才会打开。

九、三个可跟踪的验证信号

下表将三场竞赛的验证节点压缩到一条时间线上。

行动清单

读完这篇文章，你可以做三件事：

第一，建立自己的“三阶竞赛”跟踪表。 把盈利拐点、市占率、物理AI落地作为三个核心验证节点，标注时间锚点和触发阈值。

第二，区分“波动”与“结构恶化”。 单季度营收增速波动——可容忍；比亚迪宣布60%车型切换自研——必须行动。两者的投资决策完全不在一个量级。

第三，预设翻车条件。 写下三个具体的、可量化的“我错了”信号：①2027年经调整亏损仍>2亿；②市占率连续两季<45%；③≥3家Top车企宣布全面自研。当任一信号出现时，启动你的熔断机制。

Momenta的全部价值，取决于一个单一变量的对决——数据飞轮的自我强化速度，能否赶超车企自研的替代速度。

对Momenta的审视，本质上是审视我们如何给“规模化的数据资产”定价。它的幸运在于，在一个赢家通吃的行业里抢占了先机；它的不幸在于，这个行业里最强大的客户都决心成为它的对手。Momenta的故事，最终揭示了一个残酷的商业真相：当你的商业模式建立在“赋能”所有玩家之上时，你必须跑得比任何一个被赋能者自己建造的速度更快。 未来两年，将决定这艘‘方舟’是驶向星辰大海的物理AI时代，还是搁浅在Tier 1的旧大陆上。

这不是“既要又要”的问题。这是一场二选一的刚性对决。

结局将在2027到2029年之间，逐步揭晓。