作者｜TMT星球 黃燕華

過去十年，圍繞「如何讓車自己開」這件事，智駕行業始終爭論不斷。

不同技術路線的碰撞，賽道玩家們的你追我趕，推動智駕行業快速發展的同時，也加速市場走向成熟。

隨着L2級智能輔助駕駛滲透率突破70%，城市NOA滲透率達到34%，智駕行業進入了規模化應用期。大規模的落地應用，讓智駕行業告別「燒錢」階段，市場關注的焦點正在從「能不能做」轉向「能不能掙錢」。

「TMT星球」注意到，在啱啱過去的中報季，不少深耕智駕行業的上市公司紛紛交出營收大幅增長、虧損快速收窄或扭虧為盈的上半年成績單。

其中，市場頭部玩家Momenta上半年實現營收16.0億元，按年增長76%；經調整淨虧損降至1409.7萬元，按年大幅收窄97%，距離扭虧只有一步之遙；經營活動現金流出較上年同期收窄47%。

引人注目的營收增速和虧損收窄趨勢，不僅是Momenta等智駕企業業績持續向好的信號，也預示着整個智駕行業正在告別燒錢換市場，迎來爆發期的拐點。

01智駕進入規模化落地階段

在今年7月舉行的2026世界智能網聯汽車大會上，一組數據被廣泛傳播與報道：今年以來，國內搭載L2級組合駕駛輔助功能的乘用車新車滲透率已達70.5%，NOA功能滲透率同步突破34.2%，首批L3級有條件自動駕駛車型已在特定區域合法上路。

公開數據顯示，2022年國內L2級智能輔助駕駛滲透率約為34.5%，到了2024年，這一數字突破了50%，達到57.3%，2026年已經躍升至70%以上。智駕滲透率在過去四年時間翻了一倍多。

尤其是一線城市，比如北京，2026年上半年新車L2級智能輔助駕駛的滲透率已達77.5%，意味着北京市場4S店每賣出10台新車，就有近八台搭載了L2級智能輔助駕駛。

此外，城市NOA的滲透率快速提升至34.2%，意味着每三台新車就有一台搭載了高階智駕功能。

業內人士指出，智能輔助駕駛滲透率的快速提升，標誌着我國智能網聯汽車從「技術驗證期」邁向了「規模化應用期」。全國累計發放測試示範牌照超過2萬張，開放測試示範道路超5.7萬公里，累計測試超過2.2億公里。

與此同時，L3/L4的制度障礙正在加速掃清，已經正式發布，將於2027年7月1日起實施的《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》強制性國家標準，為智駕規模化落地應用提供了進一步的保障。

智駕技術經過近10年的快速發展後，也逐漸形成了兩條清晰路線：VLA與世界模型。前者是基於視覺-語言-動作模型的邏輯，後者的核心能力是預測物理在車輛執行某個動作之後的演化。

兩條技術路線經過一系列爭論碰撞後，正在走向融合，為智駕的大規模落地在技術端進一步夯實了基礎。

「TMT星球」注意到，已有企業在智駕方案中採取了「VLA與世界模型雙支柱」的模式。世界模型負責預測行動之後世界會如何變化，VLA則學習如何採取行動，二者共同構成物理世界基座模型。

隨着兩種技術的融合，距離「讓車自己開」的目標又近了一步，既讓車輛「聽得懂、看得見、會思考」，也讓系統真正理解物理世界的運行規律，為智駕帶來更大的規模化空間。

02盈利拐點已至

如果說規模化是智駕行業的「量變」，那麼盈利拐點的出現就是「質變」。這種質變在智駕企業Momenta身上率先得到驗證。

根據Momenta日前發布的上市後首份年度中期業績報告，公司期內實現營收16.0億元，按年增長76%；剔除以股份為基礎的薪酬開支後，毛利潤12.1億元，按年增長75%。

相較快速增長的營收和大幅收窄的虧損，更值得關注的是盈利指標的改善。

上半年，Momenta經調整淨虧損降至1409.7萬元，按年大幅收窄97%；經營活動現金流出較上年同期收窄47%。

1400萬元的虧損缺口，對於一家年營收奔着30億元以上規模的公司來說，已經是觸手可及的盈利門檻。

Momenta這份上市後發布的首份財報更大的意義在於驗證了智駕行業正在迎來盈利拐點的事實。

支撐這一判斷的，是Momenta商業模式的轉變。當前，汽車行業競爭日趨白熱化，單純押注某一款車型並不足以支撐企業的長期生存。

為此，Momenta將「大數法則（Law of Large Numbers）」作為戰略底層邏輯，通過廣泛佈局大量整車廠與車型矩陣，對沖單一車企/車型帶來的市場風險，使其在瞬息萬變、充滿不確定性的汽車行業，逐漸建立長期競爭優勢。

在業務模式迭代方面，Momenta的營收增長不再簡單依靠新增項目堆量，而是將同一套算法、模型複用至更多車企項目，軟件授權佔比持續抬升，帶動邊際成本不斷下行。

根據官方披露的資料，截至2026年上半年，搭載Momenta智駕系統的量產車輛規模突破110萬台，交付超110款量產車型，累計定點車型超230款。

最新10萬台交付僅用時36天，而第一個10萬台用了約24個月。裝車速度從「百萬級」向「千萬級」加速衝刺。在第三方城市NOA供應商市場中，Momenta市佔率達65%，排名行業首位。

事實上，放眼整個行業，Momenta並非孤例，量產智駕正成為一門真正的「軟件生意」，可以看到，在智能駕駛賽道也有玩家藉助這套市場打法實現了業績大幅增長。

當軟件授權收入佔比持續抬升，邊際成本不斷下行，智駕供應商的商業模式正在從「項目型」向「平台型」轉變，智駕行業的盈利拐點，不在遙遠的L4無人駕駛，而在眼下正在跑起來的量產車上。

03軟件生意只是起點

對於智駕企業來說，單純做一個智駕軟件供應商非常容易，但不利於企業在競爭激烈的市場內構建寬闊的護城河，且更容易遇到業績天花板。

為此，Momenta給出的答案是打造「世界模型基座平台」。Momenta CEO曹旭東在財報中明確表示，公司「以世界模型為統一基座，通過預訓練、仿真、強化學習三個層次，使自動駕駛深度認知物理世界」。

顯然，Momenta對未來自己的定位不再是單純的自動駕駛公司，而是「物理AI」的基座平台構建者。

今年3月，Momenta R7世界模型發布，被公司稱為開啓「物理AI序章」。這是一款強化學習世界模型，採用三層架構：世界模型預訓練層壓縮物理規律，世界模型仿真層推演長尾場景，強化學習層實現自主決策優化。

支撐這一模型的是海量數據，基於量產業務帶來的超過150億公里實車裏程，以及從中提煉的超1億段黃金數據、每日超1000萬公里仿真。

在這個世界模型基座平台上，同一套大模型能同時支撐乘用車、Robovan（無人物流）、Robotaxi（無人出租車）和Robotruck（無人卡車）的規模化落地，並將擴展至具身智能等領域。

依託統一的世界模型基座平台，各類業務共用同一套大模型作為核心基座，不同場景產生的海量真實駕駛數據積累，既促進了模型參數量的躍升，也攤薄了研發成本。

這種戰略邏輯，與大語言模型領域的「基座模型」概念如出一轍。

在大語言模型領域，OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude等基座模型，通過統一的模型架構支撐了從文本生成到代碼編寫、從問答到推理的多樣化應用。

而在物理世界，Momenta的世界模型正扮演同樣的角色，它既能夠理解物理規律、預測世界演化的通用基座，也可以支撐從自動駕駛到具身智能的無限場景。

具體來說，Momenta通過持續積累的真實駕駛數據與不斷增長的訓練算力，推動世界模型參數量快速躍升，驅動模型能力和產品體驗持續進化，帶來更多車型定點與商業收入；更多定點進一步沉澱真實場景數據，更多收入反哺算力投入。

從這個角度看，從L2輔助駕駛到L4無人駕駛，Momenta基於世界模型基座平台跑通了一條「數據-算力-模型-業務」的正向增長飛輪。

在業務落地層面，Momenta的L4業務已經取得實質性進展。

Robovan業務已落地蘇州相城，合作方集齊郵政、京東、順豐、三通一達等主流快遞公司。

Robotaxi方面，Momenta僅用時8個月便獲得上海浦東無人駕駛運營牌照，並將在今年內啓動在上海、阿布扎比的運營。7月，Momenta正式獲得德國聯邦機動車運輸管理局頒發許可，可在德國全國範圍內的城市道路進行L4級自動駕駛測試，這是中國企業首次獲得該資格。

世界模型能否成為繼大語言模型之後的下一個核心增量賽道？從Momenta的實踐來看，答案正在變得清晰。

04結語

縱觀2026年的中國自動駕駛行業，幾個清晰的脈絡正在交織。

L2普及、L3上路、L4商用的梯度落地格局已經形成；VLA與世界模型從「路線之爭」走向「技術融合」；量產軟件的規模效應正在改寫行業的盈利模型。Momenta的物理AI敘事，則把這場變革的想象力從汽車延伸到了更廣闊的物理世界。

因此，Momenta的半年報之所以值得關注，不僅因為它交出了一份漂亮的財務數據，更因為它用一個逼近盈利的案例證明，智駕不是永遠燒錢的黑洞，而是一門可以規模化、可複製的生意。

當百萬輛量產車把道路變成訓練場，當世界模型開始理解物理世界的運行規律，這場從數字世界向物理世界跨越的AI革命，或許才啱啱開始。