从自动驾驶到物理AI,Momenta登陆港交所的想象与考验

财闻 姚飞 2026-07-08 12:45:50

Momenta上市首日,开盘涨超6%,总市值突破700亿港元。市场所关注的是物理AI能力能否在真实道路和真实商业场景中形成可验证的价值。

7月8日,被市场称为“物理AI第一股”的Momenta正式登陆港交所,股份代码6880.HK,股票简称“MOMENTA-W”

Momenta被市场称为“物理AI第一股”

上市首日,Momenta开盘涨超6%,总市值突破700亿港元。根据Momenta此前公布的配售结果,公司本次上市定价为295.6港元/股;若“绿鞋”即超额配股权全额行使,全球发售股份数约为2293万股,募集资金总额约68亿港元。截止8日午间收盘涨幅回落至3.45%,报收305.8港元/股。

资本热捧“物理AI第一股”

从认购情况看,资本市场对这家自动驾驶企业的关注度并不低。公开发售部分获得约414倍超额认购;国际发售部分获得超过1000亿港元的机构订单,覆盖来自15个国家和地区的主权基金与长线基金,剔除“绿鞋”前和基石投资者后的总计认购超额约44倍。

同时,Momenta本次IPO引入14家基石投资者,基石认购总额约30亿港元,名单中既包括GIC、富达国际、贝莱德、阿布扎比投资局、淡马锡等国际长线资金,也包括奔驰、比亚迪(002594.SZ)等产业方。这意味着,市场对Momenta的关注并不只停留在短期概念交易,更有一部分来自对其量产落地、客户资源和全球化能力的长期押注。

从量产落地到盈利考验 

相比“物理AI第一股”的标签,Momenta真正需要回答的问题并不只是概念是否足够新,而是商业化是否能够持续跑通、安全边界是否能够经受验证,以及第三方智驾供应商在车企加速自研、科技巨头持续下探的格局中,能否保持独立价值。

收入及毛利率的改善是其受到市场青睐的重要原因之一

从招股书看,Momenta的基本面呈现出典型的高成长与高投入并存特征。2023年至2025年,公司收入由7.43亿元增至24.13亿元,三年复合增速超过80%;同期毛利率由17.5%提升至71.6%,改善幅度明显。背后一个重要变化,是收入结构正在从早期项目制技术开发服务,逐步转向量产后的授权许可收入。2025年,Momenta授权许可收入达到9.68亿元,占总收入比重提升至40.1%,这意味着其城市NOA等量产方案开始进入更具规模效应的变现阶段。 

运营数据也支撑了这一变化。根据招股书,截至2025年底,Momenta智能驾驶解决方案在量产车上的安装量超过68万辆;而在上市前夕,公司进一步宣布,其量产业务搭载规模已突破100万台,已成功交付超过100款量产车型,累计定点车型数超过210款。更值得注意的是,Momenta首个10万台量产耗时24个月,而如今最快不到40天即可完成10万台交付。对于一家第三方智能驾驶软件供应商而言,这说明其商业化已经从单点项目验证,进入更强调规模交付、平台复用和数据回流效率的新阶段。 

但另一面也必须看到,Momenta仍未走出亏损周期。2023年至2025年,公司归母净亏损分别为25.70亿元、32.06亿元和34.58亿元,三年累计亏损超过92亿元。虽然其中较大部分来自优先股及其他金融负债公允价值变动、股份支付等非现金项目,剔除相关因素后的经调整亏损已由2023年的10.93亿元收窄至2025年的3.03亿元,但研发、交付、测试、合规和海外拓展仍将持续消耗资金。换言之,Momenta已经证明了收入增长、毛利率改善和量产落地能力,但距离稳定盈利仍有一段路要走。 

目前手中的现金流还很宽裕

这也是本次上市值得关注的核心:资本市场买的是自动驾驶产业下一阶段的确定性,但自动驾驶本身仍处在不确定性较高的阶段。Momenta招股书中提到的“一飞轮、两条腿”战略:即通过量产车解决方案获取真实道路数据,再反哺Robotaxi及更高阶自动驾驶能力,逻辑上具备想象空间。但在现实层面,L3、L4的落地节奏仍受到法规、安全、成本、社会接受度以及运营效率等多重因素影响,任何一环放慢,都可能改变商业闭环的时间表。

这也解释了Momenta为何要在上市节点强化“物理AI”定位。官方口径中,Momenta将自身定义为以世界模型为基座的物理AI公司,并提到今年4月R7世界模型量产首发,未来将支撑乘用车、无人物流车、无人驾驶卡车、Robotaxi等场景,并进一步扩展至机器人领域。

从会开车到理解物理世界

相比传统意义上的自动驾驶软件供应商,Momenta试图把能力边界从“开车”延伸到更广泛的物理世界交互。 

在此背景下,Momenta全球解决方案首席架构师饶庆近期在交流会上的表达,反而比单纯的上市数据更能呈现公司对下一阶段竞争的判断。他并没有将自动驾驶简单包装成“模型越大越好”的竞赛,而是反复强调对真实物理世界的理解、长时序数据、高质量数据筛选和工程化交付能力。

例如在R7路测场景展示中,车辆面对前车苹果散落,能够预测苹果轨迹并规划避让路线;在窄路遇到自行车时,能够寻找合适豁口完成绕行;在白色车辆遮挡场景中,系统通过相机捕捉到黄色T恤信息,判断左侧绕行可能涉及逆行,从而选择向右绕行。

类似案例之所以重要,并不只在于展示车辆“会开车”,而在于说明高阶智驾的竞争正从感知识别,走向对复杂环境、交通规则和行为意图的综合判断。 

对于当下热门的VLA路线,饶庆也给出了相对克制的判断。他认为,VLA更偏机器人学技术路径,通过将视频转化为语言再设计动作;而自动驾驶的核心是与周围环境实时交互,并不一定需要加入语言链路。这一判断体现出Momenta对自动驾驶技术路线的坚持:相比把智驾系统做成会“描述世界”的模型,更关键的是让系统持续理解世界、预测世界并安全地作用于世界。 

Momenta全球解决方案首席架构师饶庆

这也是其“物理AI”叙事的落点。Momenta未来将从智能驾驶公司向物理AI技术公司转变,为下一代物理世界基座模型打基础。具身智能则更像是物理AI的一个应用分支,而自动驾驶本身是物理AI最典型、也是最严苛的落地场景之一。车辆每天都在真实道路中面对行人、非机动车、遮挡、施工、极端天气和规则博弈,这些长尾场景构成了模型能力进化的现实土壤。 

在数据层面,Momenta的思路也并不是盲目堆量。公司训练会采用30秒数据包的长时序数据,以便模型获取事件发生前后的上下文信息;同时,数据并非越多越好,而是要通过trigger或筛选机制挖掘“黄金数据”,选择对模型训练贡献最大的片段。对于拥有百万级量产车数据基础的公司而言,这决定了数据飞轮能否真正转动起来。海量数据只是基础,如何筛选、标注、训练和快速部署,才是工程能力的分水岭。 

对于车企自研与供应商合作的关系,饶庆的判断也较为现实。他认为,战略决心足够、内部流程体系和人才储备成熟、有顶层投入的车企适合坚持自研;但与供应商合作,能够帮助车企快速吸收好的技术理念和工程经验,提高产品竞争力。这实际上点出了第三方智驾公司的生存逻辑:在车企自研趋势不可逆的情况下,供应商不能只卖“外包方案”,而必须提供足够强的技术迭代能力、交付效率和跨平台经验,成为车企补齐短板、加速量产的外部放大器。 

上市之后,Momenta面临的考验会更加具体。一方面,全球化确实正在成为其新的增长变量。根据官方表述,Momenta量产方案已在亚洲、欧洲、大洋洲、拉美和北非的10多个国家和地区实现落地;Robotaxi业务则已与Uber、Grab、Lumo、享道出行以及梅赛德斯-奔驰等出行平台和车企建立合作,并已落地亚洲、欧洲和中东地区。另一方面,海外市场的本地化适配、数据合规、责任划分和运营成本并不低,Robotaxi商业化更不是简单复制中国经验。 

饶庆提到,L3和L4是渐进式发展,L3车辆未来可能通过数据回流不断提升,最终走向L4,但落地时间仍取决于社会接受程度和产品性能。对Momenta而言,L2量产业务带来的规模数据,能否真正反哺更高阶自动驾驶能力;Robotaxi业务能否从示范运营走向更大范围商业闭环;海外业务能否在合规和成本约束下跑出效率,都将决定其“物理AI”故事能否从资本市场概念变成长期业绩支撑。 

Momenta登陆港交所,是自动驾驶产业融资窗口的一次重要节点,也让“物理AI”第一次以更清晰的资本市场身份站到台前。对于Momenta而言,上市带来的资金弹药将支持其继续投入L4、物理AI模型和海外商业化,但资本市场最终要看的,仍是亏损能否持续收窄,百万级量产规模能否转化为更强的数据和收入飞轮,以及所谓物理AI能力能否在真实道路和真实商业场景中形成可验证的价值。

(编辑:隋岳轩)
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