芝能科技出品
随着比亚迪提出智能驾驶平权，一家中国本土企业Momenta浮出水面被更多的人所了解，凭借独特的战略布局与技术创新，正成为行业变革的核心力量。
这家成立仅8年的公司，已构建起覆盖全球前十车企的合作伙伴网络，并通过"数据驱动的AI飞轮"与“一个飞轮，两条腿”战略，在硬件成本控制、软件体验提升及长尾问题解决上形成突破性优势。
我们从商业逻辑、技术架构与行业影响三个维度，剖析Momenta如何以"智驾摩尔定律"重构产业生态，并为高阶自动驾驶的规模化落地提供范本。
Momenta已经与全球排名前十的车企中的一半展开了量产合作，包括上汽集团、通用汽车、丰田、奔驰等。当然最重要的还是比亚迪的天神之眼B，这套方案的实际技术是Momenta的手笔。
● Momenta 智驾模型经历了多个发展阶段：
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2022 年的 Gen 2，感知为多任务且各任务数据驱动，规划大多基于规则，包括检测、高精地图、融合 & 跟踪等模块。
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2023 年上半年的 Gen 3，感知将时序任务整合到同一模型，规划逐渐从规则转型数据驱动，有 FTP 融合 & 跟踪 & 预测等模块。
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2023 年下半年的 Gen 4，感知所有任务整合到同一模型，规划全部数据驱动处理，涵盖 4D 感知 DDOD 检测 & 融合 & 跟踪 & 预测等。
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现在的 Gen 5，感知与规划整合进一个大模型中，模仿人类长期记忆，保留 DLP 模型类似短期记忆，能快速学习。
所以目前这套模型搭载到比亚迪上，也搭载到丰田上，Momenta 5.0 一段式端到端智驾大模型，该模型逐步整合不同任务，最终实现感知规划整合为完全由数据驱动进化的端到端大模型，无需人为定义感知到规划接口，可综合分析全局隐含信息输出行驶轨迹，以类人驾驶方式 “看路开车”。
这是按照人脑结构设计的智驾大模型，旨在实现类人直觉、体验快速迭代。
● 双系统协作：
采用直觉 + 逻辑的双系统共同协作，直觉性决策更加恰当有效，安全逻辑网络连接直觉与逻辑，使体验和安全性提升。
● 深度学习机制：
采用深度学习，长、短期记忆结合，实现体验快速进化。
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短期记忆：数据采集
（车辆筛选、覆盖长尾）
，迭代周期为天级。
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数据驱动闭环自动化流程：包括数据回流
（回收处理、安全存储）
、数据分析
（异构计算、灵活高效）
、数据标注
（算法辅助、自动标注）
、模型训练
（数据驱动、自动迭代）
、测试验证
（测试仿真、快速反馈）
。
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长期记忆：迭代周期为周级。
Momenta自成立以来便明确了“一个飞轮，两条腿”的战略结构，并以此为指导开展技术研发和市场推广，通过这一战略，将量产自动驾驶与完全无人驾驶技术的研发紧密结合，为智能驾驶的广泛应用奠定基础。
● “一个飞轮”
指的是通过数据驱动的AI飞轮实现自动驾驶技术的持续进化，
● 而“两条腿”
则分别代表了Momenta的两个主要技术方向：Mpilot量产自动驾驶方案和MSD完全无人驾驶方案。
Mpilot侧重于量产自动驾驶技术的快速推广，而MSD则聚焦于完全无人驾驶（Robotaxi）的实现。这两者相互促进，形成了技术迭代与数据收集的良性循环，推动Momenta在智能驾驶领域的持续发展。
智能驾驶行业的摩尔定律对技术的发展具有深远的影响。
Momenta的CE
O
曹旭东认为，智驾硬件的成本将逐年下降，同时智驾软件的体验将呈现出每两年提升十倍的趋势。
通过对硬件和软件的持续优化，Momenta的产品将能够在更短的时间内实现更高的性能和更低的成本。
在自动驾驶领域，数据的积累和利用是推动技术进步的核心驱动力。
Momenta通过构建数据驱动的飞轮，利用量产的自动驾驶车辆收集数据，不断完善技术体系，并反馈至无人驾驶方案中。通过这一闭环，Momenta能够加速技术迭代和应用推广，为消费者带来更加智能和安全的驾驶体验。
智能驾驶技术在全球范围内进入了快速发展的阶段，行业面临着技术突破、市场应用与监管政策等多重挑战。Momenta作为国内领先的智能驾驶公司，如何应对这些挑战并抓住机遇，成为了其未来发展的关键。
