你有没有想过，有一天开车就像玩手机一样简单？不是指边开车边刷抖音那种危险操作，而是说，汽车能像手机一样“聪明”，自己就能把你安全送到目的地。自动驾驶，这个曾经只出现在科幻电影里的场景，正在一步步走进我们的生活。
但问题来了，面对市面上五花八门的自动驾驶技术，到底谁才是“真功夫”，谁又能真正做到“解放双手，安全出行”呢？是那些高调宣传、恨不得把所有黑科技都堆砌起来的公司？还是那些默默耕耘、一步一个脚印踏实前行的企业？
更进一步说，什么样的自动驾驶，才能适应中国复杂的交通环境？是依赖高精地图、只能在特定区域“耍酷”的技术？还是能在各种路况下都能“Hold住”、真正做到“全国都能开”的方案？
这些问题，一直困扰着消费者和主机厂。今天，我们就来聊聊自动驾驶领域的一位“实力派”——Momenta，看看它如何用自己的技术和理念，给行业带来一些新的思考和方向。
自动驾驶，看似高大上，其实质还是一个“解决问题”的过程。解决什么问题？解决人们在驾驶过程中遇到的痛点，比如拥堵、疲劳、安全等等。要解决这些问题，靠的不仅仅是炫酷的技术，更需要对实际场景的深刻理解和持续的优化。
Momenta的创始人曹旭东曾说：“自动驾驶不是百米赛跑，而是马拉松。” 这句话，道出了自动驾驶的真谛。它不是一场短期的技术竞赛，而是一场长期的技术积累和迭代。谁能坚持到谁才能真正赢得市场和用户的认可。
而Momenta，正是这样一家坚持长期主义的公司。
回溯Momenta的发展历程，你会发现，它并没有像某些公司那样，一开始就高举高打，大肆宣传自己的技术实力。而是选择了一条“两条腿走路”的策略：一边专注于L4级别（高度自动驾驶）的无人驾驶技术研发，一边将L2级别（辅助驾驶）的功能进行量产和商业化。
这种策略的好处在于，既能保证在技术上的领先性，又能通过实际的商业化落地，不断积累数据和经验。这些数据和经验，反过来又能够加速L4级别技术的研发和迭代。
就像建造一座大厦，L2级别的量产就像是在打地基，只有地基打得足够牢固，才能支撑起L4级别这座“空中楼阁”。
Momenta的这种“两条腿走路”策略，在当时看来似乎有些“保守”，但现在看来，却显得格外明智。因为自动驾驶的落地，不仅仅是技术的问题，更涉及到成本、法规、用户接受度等诸多因素。
如果一开始就 all in L4级别，很可能会面临“曲高和寡”的局面，最终无法实现商业化落地。而Momenta通过L2级别的量产，不仅积累了大量的数据和经验，还建立起了与主机厂的合作关系，为未来的发展奠定了坚实的基础。
Momenta是如何做到“全国都能开”的呢？这背后，离不开它的核心技术——端到端大模型。
传统的自动驾驶系统，通常采用模块化的设计，将感知、决策、控制等环节拆分成多个独立的模块。这种设计的好处是，每个模块可以独立进行优化和升级。但缺点也很明显，各个模块之间容易出现信息传递的“损耗”和“延迟”，导致系统整体的效率和鲁棒性下降。
而端到端大模型，则是一种更加“一体化”的设计。它将自动驾驶的各个环节整合到一个统一的模型中，直接从传感器输入的数据中生成驾驶指令。
这种设计的优点在于，可以减少信息传递的损耗和延迟，提高系统的整体效率和鲁棒性。而且，端到端大模型可以通过海量的数据进行训练，不断提升其对复杂场景的理解和应对能力。
就像一个经验丰富的司机，他能够根据自己的感知、判断和经验，对车辆进行精准的控制。而端到端大模型，就像是这个“老司机”的数字化身，它能够通过对海量驾驶数据的学习，不断提升自己的“驾驶技能”。
端到端大模型也存在一些挑战。比如，需要大量的数据进行训练，而且模型的训练和优化也需要强大的计算资源。随着技术的不断发展，这些挑战正在逐渐被克服。
Momenta为了训练自己的端到端大模型，打造了一个“数据飞轮”。这个“数据飞轮”的核心在于，通过在实际运营的车辆上安装大量的传感器，收集海量的真实驾驶数据。
这些数据涵盖了各种不同的路况、天气条件和驾驶场景。Momenta利用先进的数据处理技术和深度学习算法，对这些海量数据进行深入挖掘和分析，不断优化端到端大模型。
就像一个厨师，他需要不断尝试不同的食材和烹饪方法，才能做出美味的佳肴。而Momenta的“数据飞轮”，就像是这个“厨师”的食材库，它能够源源不断地为模型提供训练数据，使其不断提升自己的“烹饪技能”。
随着数据量的持续增加，模型对各种复杂场景的理解和应对能力不断提升，泛化能力和决策准确性也日益增强。这意味着，Momenta的自动驾驶系统，不仅能够在高速公路上平稳行驶，还能够在复杂的城市道路环境中“游刃有余”。
比如，在拥堵的城市道路上，车辆加塞、行人突然横穿马路等情况屡见不鲜。Momenta的端到端大模型，通过对海量城市道路驾驶数据的学习，能够快速、准确地做出决策，保障行车安全。
这种能力，正是“全国都能开”的关键所在。因为中国各地的交通环境差异很大，只有能够适应各种复杂路况的自动驾驶系统，才能真正实现“全国都能开”。
Momenta的自动驾驶系统，不仅能够在技术上做到“全国都能开”，还能够在成本上做到“人人都能用”。
自动驾驶的成本，一直是制约其商业化落地的关键因素之一。传统的自动驾驶系统，通常需要配备大量的传感器，比如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等等。这些传感器的成本非常高昂，导致自动驾驶系统的整体成本居高不下。
而Momenta通过技术创新，降低了自动驾驶系统的成本。比如，它采用了一种“视觉为主”的感知方案，减少了对激光雷达的依赖。
虽然激光雷达在感知精度上具有一定的优势，但其成本也相对较高。而摄像头的成本相对较低，而且随着技术的不断发展，摄像头的感知能力也在不断提升。
Momenta通过优化算法，提高了摄像头的感知精度，使其能够满足自动驾驶的需求。这样一来，就可以大大降低自动驾驶系统的成本，使其能够更容易地被大众消费者所接受。
除了技术创新，Momenta还通过规模化效应，降低了自动驾驶系统的成本。随着Momenta的客户越来越多，其自动驾驶系统的产量也在不断增加。而规模化生产，可以降低单位产品的成本，从而使自动驾驶系统的整体成本下降。
就像生产手机一样，如果只生产几部手机，其成本肯定会非常高昂。但如果能够大规模生产，就能降低单位手机的成本，使其能够更容易地被消费者所接受。
Momenta的自动驾驶系统，不仅在技术和成本上具有优势，还在商业模式上具有创新性。
传统的自动驾驶公司，通常采用“Tier 1”的模式，即将自己的技术和产品卖给主机厂。这种模式的优点是，可以快速实现商业化落地。但缺点也很明显，容易受到主机厂的制约，而且很难建立起自己的品牌。
而Momenta则采用了一种更加灵活的商业模式——“Momenta Inside”。这种模式的核心在于，与主机厂进行深度合作，将自己的技术和产品嵌入到主机厂的车辆中。
与“Tier 1”模式相比，“Momenta Inside”模式具有以下优势：
可以与主机厂建立起更加紧密的合作关系。通过深度合作，Momenta可以更好地了解主机厂的需求，为其量身定制解决方案。
可以更好地控制自己的品牌。通过将自己的品牌嵌入到主机厂的车辆中，Momenta可以提升自己的品牌知名度和影响力。
再次，可以更好地分享自动驾驶带来的收益。通过与主机厂进行收益分成，Momenta可以分享自动驾驶带来的经济效益。
“Momenta Inside”模式，就像是一种“共赢”的模式，它能够让Momenta与主机厂共同分享自动驾驶带来的价值。
Momenta的创新商业模式，也得到了主机厂的认可。上汽、通用、丰田、博世等众多主机厂都与Momenta建立了合作关系，并对其进行了战略投资。
这些投资，不仅为Momenta带来了资金支持，也为其未来的发展提供了重要的战略资源。
回顾Momenta的发展历程，你会发现，它并不是一家“一夜爆红”的公司，而是一家一步一个脚印踏实前行的企业。
它坚持长期主义，专注于技术积累和迭代；它采用“两条腿走路”的策略，既关注L4级别技术的研发，又注重L2级别功能的量产；它创新商业模式，与主机厂建立深度合作关系；它打造“数据飞轮”，不断提升模型的智能化水平……
正是这些因素，共同成就了Momenta today。
当然，自动驾驶的未来，仍然充满着挑战和不确定性。但Momenta已经用自己的技术和理念，为行业带来了一些新的思考和方向。
或许，在不久的将来，我们真的能够实现“解放双手，安全出行”的美好愿景。而Momenta，或许将成为这场变革中的重要力量。
根据公开数据显示，Momenta已经与全球超过15家车企或Tier1建立了合作关系，智驾方案已定点超过100款车型。2023年，Momenta在第三方智驾市场份额占比高达60.1%，稳居行业领先地位。这些数据，充分证明了Momenta在技术创新和商业化落地方面的实力。
