Momenta以创新科技铺就自动驾驶规模化之路

Momenta用创新科技作基石，牢固铺就自动驾驶规模化发展通途

Momenta 自 2016 年成立后，在自动驾驶领域持续奋进，2019 年起实现重大突破，从最初的概念设想，一路跨越至产品量产，成功达成从 0 到 1 再到 10 的飞跃，还与多家主机厂深度合作，携手推进自动驾驶发展。公司秉持 “better AI better life” 使命，一心朝着实现可规模化的 L4 自动驾驶目标前行。

2025 年 3 月 20 日，在第三届 AI 定义汽车论坛上，Momenta 全球解决方案首席架构师饶庆分享了公司在自动驾驶领域的关键思路。实现 L4 级自动驾驶，安全性需比人类司机高十倍，这要求处理 1000 亿公里的数据来攻克长尾难题。Momenta 基于数据驱动理念，利用量产车采集数据，打造出 “飞轮两条腿” 战略。通过量产自动驾驶与完全无人驾驶相互助力，借助数据驱动、海量数据和闭环自动化，全方位推动技术进步。在算法层面，紧跟行业趋势，从规则驱动迈向数据驱动，推出一段式端到端大模型，采用特别训练法，降低成本、提升效率。

Momenta 自成立便积极投身自动驾驶技术探索。2019 年推出量产自动驾驶产品与城区完全无人驾驶方案，完成从 0 到 1 的奠基突破。2022 年迎来首个车型量产，随后两年迅速拓展，截至 2024 年，已成功量产超 25 款车型。其技术实力与产品可靠性赢得上汽、奔驰、丰田、比亚迪等众多主机厂认可，不少主机厂不仅成为合作伙伴，还战略投资 Momenta，为其注入发展动力，深度推动各方在技术、资源等多领域协同创新。

实现可规模化 L4 自动驾驶，安全是核心。据美国交通局数据，人类司机每亿公里发生一次致命事故，Momenta 推算要让自动驾驶安全性比人类高十倍，需 1000 亿公里数据。这些数据用于解决真实世界中罕见却棘手的长尾问题，比如去年清明节测试时遇到路边烧纸钱火堆，这类特殊场景就属于长尾问题范畴。

为解决 1000 亿公里数据长尾问题，Momenta 提出两大关键思路。一是用数据驱动算法替代传统规则驱动，传统规则驱动应对复杂长尾问题效率低、上限明显，而数据驱动算法能借大量数据自主学习。二是利用量产车采集数据，靠少量 L4 级 robotaxi 车队难以满足需求，经计算，需 1000 万辆车行驶一年才能采集到 1000 亿公里数据。

基于此，Momenta 构建 “飞轮两条腿” 产品战略，量产自动驾驶与完全无人驾驶相辅相成，形成 “飞轮三因子”—— 数据驱动、海量数据、闭环自动化。在算法演进上，从早期多小模型分立，到如今融合为端到端大模型，性能大幅提升。Momenta 内部算法从 2.0 发展到 5.0，逐步从基于规则转变为数据驱动。2024 年下半年推出的一段式端到端大模型优势显著，面对不明物体场景，能基于训练数据绕开障碍物，而此前版本却难以应对。不过，训练此类模型成本高、周期长，Momenta 创新提出长期记忆和短期记忆训练法，实现低成本、短周期迭代。

Momenta 与众多合作伙伴持续发力，广汽丰田铂智 3X、东风日产 N7 等量产车陆续上市，彰显其技术商业化落地成果。同时，Momenta 基于实践提出 “智驾摩尔定律”。一方面，自动驾驶软件每两年体验提升十倍;另一方面，硬件成本每两年减半。2022 - 2023 年城市自动驾驶硬件成本约 2 万元，2024 年降至 1 万元，预计 2025 - 2026 年可降至 4000 - 5000 元。但硬件成本下降有下限，如何平衡成本与性能、安全，是行业共同挑战。Momenta 凭借创新技术与战略规划，不断为自动驾驶发展添砖加瓦，与合作伙伴共创美好未来。

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