曹旭东：自动驾驶是物理AI的序章

引言：当自动驾驶遇上物理AI浪潮

2025年，AI行业的焦点正从数字世界加速向物理世界迁移。具身智能、自动驾驶、机器人等「物理AI」概念成为资本与技术竞逐的新高地。在这场浪潮中，Momenta CEO曹旭东给出了一个清醒而深刻的判断——自动驾驶不是终点，而是物理AI的序章。

近日，在一场深度对话中，曹旭东系统阐述了他对自动驾驶与物理AI关系的思考，并抛出了一个引发行业热议的观点：「物理AI它是需要有门票的，而这个门票就是你需要有现金流的业务。」

核心观点：物理AI需要一张「门票」

在曹旭东看来，物理AI并非一个可以凭空起步的赛道。与大语言模型可以依靠互联网数据快速迭代不同，物理AI面对的是真实世界的复杂性——它需要海量的物理世界数据、持续的工程迭代，以及极高的安全标准。这一切都意味着巨大的资金投入和漫长的研发周期。

因此，曹旭东强调，想要在物理AI领域真正站稳脚跟，企业必须先拥有一项能够产生稳定现金流的核心业务。对于Momenta而言，这张「门票」正是已经规模化落地的量产自动驾驶解决方案。

Momenta目前已与多家主流车企达成深度合作，其量产智驾方案搭载在数十款车型上，覆盖了从高速领航到城区智驾的多个场景。这些量产项目不仅为公司带来了持续的营收，更重要的是源源不断地积累着真实道路数据——而这恰恰是训练和优化物理AI模型最稀缺的资源。

深度分析：从自动驾驶到物理AI的演进逻辑

曹旭东的这一判断，揭示了自动驾驶行业正在经历的一次深层范式转移。

第一，数据飞轮是物理AI的核心引擎。 自动驾驶车辆每天在真实道路上行驶，采集的数据涵盖了天气变化、交通流动、行人行为等物理世界的方方面面。这些数据经过清洗、标注和训练后，能够反哺AI模型，使其对物理世界的理解越来越精准。这个「数据飞轮」一旦转动起来，将形成强大的竞争壁垒。

第二，商业闭环决定生存能力。 回顾过去几年，不少自动驾驶公司因为过度依赖融资、缺乏造血能力而陷入困境甚至倒闭。曹旭东的「门票论」本质上是对行业的一次冷静提醒：技术理想主义固然重要，但没有商业闭环支撑的技术探索终究难以持续。只有那些在当下就能实现商业化落地的企业，才有资格参与物理AI的长期竞赛。

第三，自动驾驶是物理AI最成熟的试验场。 相比于人形机器人、工业具身智能等仍处于早期探索阶段的方向，自动驾驶在感知、决策、规划、控制等环节的技术成熟度更高，产业链配套更完善，落地场景更明确。从自动驾驶中锤炼出的世界模型、多模态感知能力和实时决策算法，未来有望迁移到更广泛的物理AI应用中。

值得注意的是，这一思路与当前全球AI产业的演进趋势高度吻合。无论是特斯拉从自动驾驶延伸到人形机器人Optimus，还是英伟达将自动驾驶仿真平台扩展为通用物理AI基础设施，行业领军者们都在用实际行动验证同一个逻辑：自动驾驶是物理AI最坚实的起点。

行业展望：物理AI的黎明与挑战

站在2025年的节点上，物理AI的发展正呈现出几个明显趋势。

首先，端到端大模型正在重塑自动驾驶的技术架构。传统的模块化方案正逐步让位于端到端的神经网络方案，这使得自动驾驶系统更接近「真正理解物理世界」的状态，也为向更广义的物理AI演进铺平了道路。

其次，世界模型（World Model）成为物理AI的关键技术方向。通过在虚拟环境中模拟物理世界的运行规律，AI可以在部署到真实场景之前完成大量训练和测试，大幅降低试错成本。Momenta在这一方向上的布局，正是其从自动驾驶迈向物理AI的重要一步。

然而，挑战同样不可忽视。物理世界的长尾问题远比数字世界复杂，安全性验证的标准也远高于互联网应用。如何在保证安全的前提下加速技术迭代，如何在不同物理场景之间实现能力迁移，这些都是摆在所有物理AI参与者面前的共同课题。

曹旭东的「门票论」为行业提供了一个务实的思考框架：在追逐物理AI这个宏大愿景的同时，脚下的每一步商业化落地都至关重要。自动驾驶作为物理AI的序章，其故事才刚刚翻开最精彩的篇章。