10月23日晚间，在2026物理AI与世界模型大会上，Momenta CEO曹旭东发表主题演讲。他把智能驾驶安全性与性能每两年提升十倍的趋势概括为“智驾摩尔定律”，并判断这一规律正在被世界模型加速，2028年将成为L4规模化落地的重要拐点。
头部企业有望每年提升十倍
曹旭东认为，这一规律同样适用于更广泛的大模型与人工智能领域。他预判，2026年至2028年，行业头部企业有望实现安全性与性能每年提升十倍。世界模型、Data Scaling（数据规模扩展）与Model Scaling（模型规模扩展），是推动这一提速的三个关键。
在世界模型层面，Momenta R7世界模型通过预测学习物理规律，结合驾驶数据与后训练掌握驾驶知识、对齐优秀司机行为，并通过仿真与强化学习针对长尾场景提升防御性驾驶能力，降低迭代成本。
130万台交付、近200亿公里里程
泛化能力是R7的另一项卖点。据曹旭东介绍，经过海量数据预训练的模型，只需补充少量新车型或当地驾驶数据进行后训练，即可适应不同车辆以及海外市场的交通规则和驾驶习惯。目前Momenta已在量产乘用车、Robotaxi、Robotruck、Robovan等场景验证了这一能力。
数据规模方面，Momenta累计量产交付超过130万台，累计行驶里程接近200亿公里。首个10万台交付用时约24个月，最新10万台已不足一个月，驾驶经验的积累正在明显加速。
模型规模的扩展则需要芯片支撑。曹旭东介绍，“兄弟公司”新芯航途（XHEART）围绕大模型需求定义芯片，有望在同等成本、功耗下将性能提升约十倍，下一代X9芯片将支持端侧模型规模进一步扩大100倍。双方以模型需求牵引芯片设计、以芯片支撑模型扩展，形成软硬协同。
AI Coding是“蛋糕上的樱桃”
谈及市场前景，曹旭东把AI Coding比作数字AI“蛋糕上一颗巨大的樱桃”：去年Coding还主要辅助人，今年已向自主执行任务的智能体演进，人转而辅助智能体完成任务。他以“从L2到L4”类比这一转变，认为其带来市场十倍至百倍的增长。据此他判断，2028年自动驾驶也有望迎来从L2向L4跨越的拐点，在安全性持续提升的同时打开更大市场空间。
💬 评论