Momenta 发布端到端飞轮大模型 Robotaxi 推动商业化落地

Momenta 发布端到端飞轮大模型 Robotaxi 推动商业化落地

在自动驾驶界，这两年真是没少热闹。尤其是Momenta一出手，就显得尤为抢眼。2025年8月头条消息，Momenta发布了他们的“自动驾驶Robotaxi”产品，说是用上了他们自家的端到端飞轮大模型，目的是推动Robotaxi真正走向大规模的商业化运营。听到这消息，大家自然关注，这可不单是个产品发布，而是一场技术和商业结合的试炼场。

Momenta的“飞轮大模型”究竟是个啥？

先别急，咱们说回Momenta这“飞轮大模型”。传统自动驾驶更多是分段处理，感知、预测、规划、控制像一道流水线，但这道流水线，万一哪节出了岔子，整条链条都得遭殃。Momenta则跳出了传统套路，选择用端到端神经网络大模型，像整一个“大脑”一样，直接从视频、雷达数据输入，到车辆动作输出，全都一鼓作气训练完成。别以为这很简单，背后可是架在海量真实城市路况数据和高仿真模拟数据的基础上，多任务学习不仅让车辆看到即理解，更能预测和决定行动路线。

有点像你小时候玩拼图，传统方式是拼好几副小图再拼大图，但Momenta是想打一张完整的大图，一气呵成。这样好处也显而易见——模块边界的错误传递被大大减少，模型的泛化能力也更强，理论上应对复杂多变的城市交通场景更游刃有余。

端到端并非简单堆码，安全要求砸脑袋

不过啊，别以为用大模型就万事大吉了。端到端方法放眼全流程，数据和场景覆盖要求陡然飙升，那份训练数据量和质量，堪称“天量”。还有可解释性和安全验证成了天生难题——这和传统模块一环扣一环的逻辑，毕竟不太一样。凭直觉你也懂，毕竟你开车被旁边小车横穿的那瞬间，就算是顶级算法也可能反应不过来，更别说模型“为什么”做这个决定、能不能避免风险。

Momenta必须同时管控多路传感器融合，往往包括高清摄像头、激光雷达与毫米波雷达，而算力是另一大硬伤，硬件一定得跟得上调度和冗余设计，毕竟错一秒，后果不堪设想。

产业链联姻：这才是商业落地的关键

技术细节说完了，我们再说点更有“烟火气”的——Momenta的落地之道。Robotaxi不可能单枪匹马，得玩好整车厂、芯片厂商和出行平台三角关系。Momenta这一步棋下得好——早已和上汽大众、东风日产这些巨头深入合作，还拿下了和Uber的跨国搭档，瞄准的就是多城市大规模运营的部署。

正如当下自动驾驶的市场策略一样，Momenta没有急于求成把Robotaxi开刀最复杂的市区核心地带，而是选择“场景优先”。机场、商务区、中小城市的相对封闭路网先拿下，逐步积累经验和数据，慢慢扩大覆盖面。这不光符合监管趋势，也避免一上就被高难度路况打趴——很现实。

监管的“拦路虎”依然存在

咱们都知道，自动驾驶圈子不缺技术狂热，也不缺理想主义。但说白了，能不能“真刀真枪”上路，还得看地方监管态度，尤其是完全无人驾驶（也就是真正L4、L5等级）能不能拿到牌照。这路远没想象的那么顺——安全员到底是不是必须，事故责任怎么划分，数据隐私和用户安全保障，这几个问题摆在那里。

Momenta要想把Robotaxi推向商业运营，必须得成为监管的宠儿，不仅保证技术过硬，更要堆出一份“安全白皮书”，长时间的路测报告，维护车队冗余硬件稳定，投入持续升级的闭环监控体系才能赢得信任和许可。

竞争迫近，Momenta如何破局？

国内科技热点频出，Momenta并非孤军奋战——跟它抢戏的还有文远知行、小马智行，还有国外的Waymo、Cruise与特斯拉。这几家的技术路线都盘得有自己的味道，比如Waymo偏好多传感器冗余，特斯拉则依赖摄像头和神经网络，Momenta则算是偏向大模型和与车厂前装深度融合。

国际化也是Momenta的发力点，靠着与Uber、迪拜出行管理局等地合作，小马过河似的试水国外市场。这其实给整个行业提了个醒：自动驾驶这碗饭，打开了国际视野，就是打开了大蛋糕。

未来？那就是路上的“飞轮效应”

说到底，Momenta推出Robotaxi，仅是走上商业道路的开始。真正能不能成功，一切都得看落地后能不能形成真正的数据闭环：服务规模越大，数据越多，模型越精进，新一轮飞轮效应才能真正启动。那时候，不管是城市道路还是高速公路，Momenta的Robotaxi就能像老司机一样从容开车，而我们生活中每天叫辆无人车，反倒不成啥稀罕事。

但现实是，路还长，坎儿还多。事故风险、政策波动、合作方商业博弈无一不可能掣肘进程。自动驾驶的未来，也许不该全靠一款大模型，也不能只看技术神话，而是要看有多少人的耐心和智慧能撑起这庞大却脆弱的产业梦。

科技热点在这儿，韧劲儿也在。Momenta的Robotaxi，就像一只起飞前轰鸣的引擎，能否飞得高飞得远，还得时间来检验。我们拭目以待。