De acordo com pt.wedoany.com-A Momenta, que começou com tecnologia de direção autônoma, apresentou seu prospecto na Bolsa de Valores de Hong Kong, tornando-se uma concorrente ao título de "primeira ação de IA física" no mercado de Hong Kong. A empresa já detinha uma participação significativa no mercado de assistência à direção inteligente, com seu sistema instalado em modelos de produção em massa de várias montadoras multinacionais. O processo de IPO da Momenta revela sua direção estratégica de expansão de empresa de direção autônoma para o campo da IA física.
No campo da IA física, o "modelo de mundo" é considerado o modelo de base central, mas as rotas técnicas ainda não convergiram. Atualmente, existem quatro rotas principais: a rota de vídeo generativo, representada pelo OpenAI Sora, que busca realismo em nível de pixel; a rota de mundo interativo, representada pelo Google DeepMind Genie, que gera ambientes interativos em tempo real com base nas ações do usuário; a rota de inteligência espacial, defendida por Fei-Fei Li (World Labs), que vê o modelo de mundo como uma representação 3D gerável e interativa; e a rota de Predição Conjunta Incorporada (JEPA), defendida por Yann LeCun, que prevê o próximo passo do mundo em uma camada de representação abstrata para economizar poder computacional. Todas essas rotas visam compreender o mundo físico, mas os caminhos são diferentes.
Fei-Fei Li usou o exemplo de "um copo sobre a mesa" para explicar a essência do modelo de mundo: um modelo que realmente entende o mundo deve ser capaz de renderizá-lo de qualquer ângulo, simular o processo físico após ser derrubado e planejar como uma mão o pegaria. Essas três capacidades compartilham o mesmo "simulador" subjacente. Enquanto isso, LeCun acredita que os grandes modelos de linguagem são essencialmente combinadores de padrões estatísticos e não compreendem verdadeiramente o mundo físico. O AMI Labs, fundado por LeCun após deixar a Meta, e o World Labs, de Fei-Fei Li, receberam amplo apoio de capital.
A direção autônoma é vista como a primeira "pedra de toque" para os modelos de mundo. O modelo de mundo prevê possíveis estados futuros do mundo com base em sequências de ações imaginadas propostas pelo ator, o que se alinha naturalmente com o ciclo de "ação → previsão → nova ação" dos veículos autônomos.
O modelo de mundo R7 da solução de IA física da Momenta já entrou em produção em massa, sendo lançado pela primeira vez no SAIC Volkswagen ID. ERA 9X. O modelo acumulou mais de 12 bilhões de quilômetros de condução real e extraiu mais de 100 milhões de segmentos de "dados de ouro". Durante o treinamento, o modelo R7 pode simular repetidamente situações perigosas raras na realidade e alterar as condições de contorno para "treinamento adicional", a fim de melhorar o desempenho em cenários raros. De acordo com dados da CIC Consultoria, de março de 2025 a fevereiro de 2026, no mercado de fornecedores terceirizados de NOA urbano na China, a participação de mercado das vendas de veículos de produção em massa equipados com o sistema Momenta atingiu 65%. Em termos de velocidade, a entrega de 100.000 unidades pode ser concluída em menos de 40 dias.
O CEO da Momenta, Cao Xudong, posiciona a empresa como "construtora de modelos de base de IA física". A arquitetura técnica do modelo de mundo R7 é dividida em três camadas: a primeira camada é o pré-treinamento do modelo de mundo, que comprime leis físicas e relações causais no modelo; a segunda camada é a simulação do modelo de mundo, que realiza testes em circuito fechado para cenários extremos de cauda longa; a terceira camada é o aprendizado por reforço dentro do modelo, que tenta e erra repetidamente por meio de mecanismos de recompensa e punição, realizando deduções no mundo virtual.
O modelo R7 não é um simples "modelo em tempo real do veículo" ou um "grande modelo de base" no sentido tradicional, mas é visto como um modelo de base para a era da IA física, fornecendo a base para a IA compreender o mundo físico real. Atualmente, a direção autônoma é o cenário de maior valor que permite que o escalonamento de dados e o escalonamento comercial da IA física formem um feedback positivo.
O prospecto mostra que a receita da Momenta de 2023 a 2025 cresceu de 743 milhões de yuans para 2,413 bilhões de yuans, triplicando em três anos, com uma taxa de crescimento anual composta superior a 80%. Entre eles, a receita de desenvolvimento técnico aumentou para 1,445 bilhão de yuans, enquanto a receita de licenciamento saltou de 23 milhões de yuans para 968 milhões de yuans, um aumento de 42 vezes em três anos. A receita de licenciamento é o modelo de cobrança da Momenta para autorizar montadoras a usar seu sistema de IA física, com alta margem de receita incremental. Esse modelo de negócios é considerado o modelo de receita mais ideal para startups de direção autônoma.
O sistema técnico da Momenta segue a estrutura de "um volante, duas pernas", ou seja, o mecanismo central orientado por dados e duas linhas de negócios: assistência à direção de produção em massa L2 e direção totalmente autônoma L4. Essas duas pernas compartilham a mesma arquitetura de software e algoritmo, esquema de sensores e modelo de mundo. Atualmente, mais de 900.000 veículos de produção em massa L2 fornecem dados reais de condução e receita comercial para apoiar a iteração do modelo de mundo, e o modelo iterado é então implantado no L4 Robotaxi, operando em cidades como Xangai, Suzhou, Munique e Abu Dhabi.
O IPO da Momenta fornece um novo padrão para a avaliação de valor no campo da IA física: para empresas de direção autônoma, é necessário avaliar se possuem um modelo de base multimodal; para startups que visam diretamente o "cérebro final da IA física", é necessário responder às questões de canais de implementação e ciclo fechado de dados. A Momenta se torna o primeiro player a provar sua lógica de negócios em dados operacionais e sistema técnico, mas ainda há incerteza sobre se seu sistema técnico pode ser migrado para outros terminais de IA física, como robôs.
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