“更好的 AI 是沒有盡頭的，是有生之年可以一直做下去的。”
2016 年，30 歲的曹旭東創立 Momenta。在同期的智駕公司創始人中，他不是技術實力最耀眼的，也不是最有管理經驗和行業背景的。
十年後，Momenta 成為走得最遠的智駕創業公司，2025 年的收入超過 24 億元人民幣，毛利超 17 億元；它在高階輔助駕駛（城區 NOA）的市佔率達到 65%，超越華為，成為行業第一。
實現這一切的過程沒有什麼戲劇性的跌宕起伏。
Momenta 的天使輪投資人、真格基金的合夥人劉元曾告訴我們：“旭東是善戰者無赫赫之功。” 很多事，他想得早、想得對，所以 Momenta 沒有出現危急時刻，創始人也沒有機會力挽狂瀾。
第一個十年，Momenta 的發展原點是 2016 年時曹旭東的一個判斷：實現智能駕駛需要 “資料驅動”。
它帶來了一系列推演：要做出比人類司機安全十倍的智能駕駛方案，至少需要 1000 億公里的里程資料，而像 Waymo 那樣自營車隊無法獲得這麼多資料。
資料驅動現在是 AI 行業常識，但十年前是非共識。Momenta 是同期創業公司中的異類，它一邊追求全無人駕駛，一邊給車企做量產的輔助駕駛方案。很多年裡，這被市場解讀為缺乏想像力或 “說一套做一套” 的擰巴。直到 2023 年後，Momenta 以快速增長的客戶數、定點量、收入和毛利成為行業第一：累計服務了 100 萬台量產車，有 20 多家車企客戶，涵蓋全球十大車企中的 9 家，累計交付 100 多款車型，在手定點超過 200 款。
曹旭東做對決策的方式是 “聰明人下笨功夫”，這是一個 zoom in（縮排）、zoom out 的過程：
既需要抽象程度很高的思考，但又不能只停在這層，還要往下深入好多層，主動找能檢驗判斷的資料點，再返回來總結抽象規律，再迭代。這讓我們不會犯致命的大錯誤，更小的錯也能很快發現、很快糾正。
這不是一套高深的邏輯，但曹旭東說要持續這麼做不容易，因為 “這挺累的”。
更多笨功夫在判斷之後的執行中。曹旭東說：真的相信資料驅動，是在遇到問題後，先想怎麼改系統、改體系，讓資料驅動能 work，而不是很快退回到其他方法。
在兩年前《晚點》對曹旭東的上一次專訪中，他詳細描述了 Momenta 如何通過一系列組織激勵和軟硬體系統工具，來跑通資料驅動流程和獲得規模交付的能力。
今天，Momenta 正式登陸港股，市值超 700 億港元。
曹旭東再次接受《晚點 LatePost》獨家專訪，他回顧了 Momenta 第一個十年的量產智駕，也分享了下一個十年，他對具身智能和物理 AI 的機會推演。
帶著笨功夫的曹旭東，再次面對一個缺少共識、沒有收斂的新方向。和過去一樣，他也想得很早，時間會檢驗，這一次他是否想得夠準。
改變市場格局的窗口正在關閉
晚點：去年 10 月，你公開說高級輔助駕駛的競爭在 2026 年就會結束，中國會剩下兩三個勝出者。現在這個判斷有變化嗎？
曹旭東：沒有。中國最終大機率會有兩三家，全球三到四家。這裡不包括車企自研，只討論第三方公司。
晚點：是那三家？
曹旭東：比較確定的是我們和華為。我們兩家的市佔率加起來已經超過 90%。
晚點：如果只算城區 NOA 是這樣，Momenta 在全球和中國都是市佔率第一，都在 65% 左右，但如果一起算上高速 NOA 呢？（註：在人類司機的監督下，高速 NOA 是車輛能在高速路上自動變道、超車、進出匝道等；城區 NOA 是車輛能在車流、人流、路況更複雜的市內道路上完成自主通行。）
曹旭東：高速 NOA 是一個過渡性產品，從去年下半年開始，我們的新定點都只做城區 NOA，不再做高速 NOA 了。當你擁有城區能力後，高速能力更多是一個產品設定問題，就是加一個開關的事。
晚點：你說高級輔助駕駛的競爭會在 2026 年結束，怎麼定義 “結束”？
曹旭東：後來者很難再擠進第一梯隊，改變格局的窗口關閉了。
晚點：這已經發生了嗎？或者說達成什麼條件後會發生？
曹旭東：正在發生，而且頭部公司的份額還會越來越大。
智駕行業的規律就是強先發優勢和規模優勢，這兩點又相互疊加——頭部公司率先達到一定的產品能力後，能更早獲得更大的量產規模、更多收入和毛利，然後能持續投入研發，再得到更好的產品；第二梯隊如果只有少數客戶、車型，且價格被壓制，就很難持續做研發競爭，技術和產品差距會繼續擴大。
現在已經發生的情況是，我們和華為加在一起的市佔率超過 90%；我們兩家的客戶數也多很多，其它公司的高階客戶多是個位數的車企，而我們有 20 多家車企客戶、200 多款車型定點。
同時，智駕的摩爾定律還在加速：兩年前是每兩年性能提升 10 倍、價格下降一半，現在更快了。不管是保持在第一梯隊，還是未來繼續走到 L3、L4 都需要持續的大額研發投入。這時較低的定價、較少的客戶就會進入惡性循環。（註：L3 是大部分情況不需要人來接管的智能駕駛，智駕系統承擔安全責任；L4 是全無人駕駛。）
晚點：像輝達和地平線那樣從智駕晶片延伸到智駕方案環節，是不是能打破這個不利的循環？
曹旭東：有可能，所以我說中國是 2~3 家，有兩家已經比較確定；全球是 3~4 家。但有一個因素是，晶片和軟體如果綁得太緊，會限制客戶的選擇。比如我們今年的量產方案中，有相當比例的晶片也用了高通和輝達的，客戶選擇更多、商業上更靈活。
晚點：另一個影響智駕公司狀態和市場格局的因素是車企自研，這會影響第三方供應商的整體市場規模和利潤空間，這兩年你看到的自研變化是什麼？
曹旭東：還是我之前的判斷，第三方公司有更高的研發效率，我們是累計用不到 20 億美元的研發投入做到了現在的產品能力和市場份額，而不少車企以往的投入更多。
再往後，我們的收入和利潤正在快速增長，現在又上市了，未來幾年的研發投入還會持續翻番。我認為長期看，第三方供應會是市場主流。
晚點：特斯拉的 FSD 也計畫外供，這會怎麼改變市場格局？
曹旭東：特斯拉很難真正成為第三方供應商，其它車企可能不願意採購。
晚點：如果完全版的 FSD 入華，對中國智駕市場的影響是什麼？
曹旭東：對行業格局沒有實質性影響，還是中國兩三家、全球三四家，但會加速這個處理程序。就像當年特斯拉電動車進中國加速了行業洗牌。
晚點：你們最新的智駕模型 R7 和最新的 FSD 比是什麼水平？
曹旭東：今年底我們能打成平手。再往後，特斯拉應該能拿到中國資料做本地訓練，體驗會有更多進步。即使如此，我們也期待這樣的競爭，因為它會讓整個行業更多地捲安全、卷品質、卷體驗。
智駕已經從 nice to have 到 must have
晚點：幾年前，市場的一種普遍推演是智能電動車的品牌數量會相對少，比如李想和何小鵬都曾預言，電動車會像手機那樣集中到 5 家左右；智駕供應商的數量則會更多，這會帶來激烈的智駕價格戰，大家都賺不到錢。而從 Momenta 招股書看，你們的毛利從 2023 年的不到 20% 漲到了 2025 年的超過 70%。為什麼後續發展和此前預測有這麼大的差異？
曹旭東：我不知道其他人是怎麼想的，我以前就不同意這種觀點。車是消費品，天然有個性化屬性，所以品牌不會那麼集中。而智駕行業的規律就是強先發優勢疊加規模優勢，註定容納不下很多玩家。
晚點：你們已經做到了這個市場超 60% 的市佔率，依然在虧損。這是為什麼？什麼時候能盈利？
曹旭東：我們今年可能還會戰略性虧損，相比去年會縮小，明年打平、後年盈利。這是因為每年提升十倍體驗是我們最重要的目標，然後是兼顧縮小虧損。我們的研發投入還在漲，比如 GPU 的投入，今年可能是 2 億美金，明年 4 億，後年可能到 16 億。但我們也不會一直虧，這會損害投資人的利益。
晚點：這需要多大的業務支撐？你兩年前告訴我們的關鍵指標是服務 1000 萬台量產車，而截至 2026 年 6 月底，你們累計服務了 100 萬台車，還差 10 倍。
曹旭東：28 到 29 年差不多能到 1000 萬台，這從訂單和定點上可以推算出來。
晚點：現在汽車銷量增速放緩，車企在打價格戰，毛利在下降，這會怎麼影響你們？
曹旭東：會倒逼我們把產品做得更好。拿我們某個客戶來說，它的高階智駕方案的選裝率就非常高，20~30 萬價位的車超過 80%，15 萬~20 萬價位的有五六成，10 萬價位的也有二三成。選裝要額外付費，所以我們不是成本項，是盈利項。
晚點：這個邏輯的前提是消費者認可智駕的價值。而目前一些市場調研顯示，購車決策的主要因素依然是價格、外形和空間。
曹旭東：如果智駕只在這幾個因素之後，那已經非常靠前了，幾年前它還在倒數的位置。智駕的體驗已經跨過了好用的門檻，從前面提到的選裝率就可以看到，對更多消費者來說，它已經從 “nice to have”（有更好）走到 “must have”（必須有）了。
晚點：最好的和次好的智駕，在體驗上現在能拉開多少差距？消費者能感受到嗎？
曹旭東：當然能。拿我們自己的 R7 和上一代 R6 比，同樣遇到前方有施工場景，R6 也安全，但更像新手司機，比較 “肉”。R7 則避讓得非常早，整個過程安靜、絲滑，好多時候你根本沒意識到前面遇到了特殊路況。
晚點：你們的最新版本和華為的最新版本比了？
曹旭東：各有特色，大家都進步得很快。
晚點：再往後，第一梯隊之間的差別會是什麼？
曹旭東：我覺得智駕跟電池很像，只有好和更好，好的標準是相似的：更安全、更舒適、更有效率。你也可以調成不同風格，奶爸風、運動風……但好和更好的差別佔了八九成，差異化只佔一兩成。
晚點：那你們在體驗上能給車帶來什麼差異化的競爭力？
曹旭東：車企的整體競爭力來自他們自己的品牌和產品能力——知道自己的使用者是誰、他們喜歡什麼，再倒推需要什麼技術。至於這些技術是自己做，還是用最好的供應商的，沒有本質區別。
晚點：但過去幾年最成功的車企特斯拉和比亞迪都以垂直整合見長，他們都自研電池、智駕等核心技術。
曹旭東：也對也不對。垂直整合就像加槓桿，時機好時能放大勢能，但原點還是做出了好的產品。比亞迪之前十幾年裡也一直在垂直整合，直到 2020 年做出了漢這麼好的產品。
晚點：你覺得品牌未來會成為智駕這個中間環節的競爭要素之一嗎？你們現在的份額（高階的城區 NOA）比華為高，但品牌影響力不如華為和特斯拉。
曹旭東：我們確實需要更強的品牌。Momenta 現在是美譽度尚可，用過我們產品的人會認可我們，但知名度一般。我們這次 IPO 的重要戰略目標也不是融資，而是品牌和信任。
晚點：Momenta 想塑造什麼品牌形象？
曹旭東：安全、安心。對應我們的願景之一：十年挽救百萬生命。
Robotaxi 的拐點在兩年之後
晚點：2016 年 Momenta 成立時的戰略就是 “一個飛輪、兩條腿”：是指用同一套資料飛輪支援兩塊業務，一是我們前面聊的高級輔助駕駛，這是你們目前收入的大頭；另一個是 L4 級全自動駕駛如 Robotaxi 等。前面你說，高級輔助駕駛的競爭會在 2026 年結束，那麼 Robotaxi 呢？
曹旭東：首先糾正一下，第一條腿精準說不是高級輔助駕駛，而是量產業務，因為量產未來也會走到 L4。另一條腿是 Scalebale Robo，包括 Robovan、Robotruck 和 Robotaxi。
這個市場的拐點，我認為會在 2028 年到來。首先技術上，從現在的進步速度推算，到時頭部公司的智駕安全性可以達到人類的 10 到 100 倍，這也會帶來商業化的爆發，從 2028 年到 2030 年，整個市場規模可能會增長 10 倍。
晚點：假設你的判斷成立，截至 2025 年底，Momenta 只有幾十台正式營運的 Robotaxi 車輛，而行業最領先的 Waymo 已經超過 3000 台。這個差距能在未來 2 年多里追起來嗎？
曹旭東：更重要的不是現在的規模，是加速度。25 年底我們只有幾十台，今年會到幾百台，明年是數萬台，後年可能超過 10 萬台。這是指 Robovan、Robotruck 和 Robotaxi 加起來的量。
晚點：靠什麼能增長這麼快？
曹旭東：就是靠技術，每年提升十倍性能。
晚點：具體的技術訊號是什麼？
曹旭東：簡單來說，是資料驅動的方式更加通用了。2023 年，我們實現了用深度學習來做 planning（智駕的規控環節，規控之前的主流做法是 rule-based，編寫確定的規則，而非用大量資料訓練 AI 模型），24 年端到端，25 年推出 R6 強化學習模型，26 年是 R7 世界模型。
這些技術的名字不一樣，但底層邏輯一樣：就是讓模型能吃掉更多資料，帶來更好的、可預測的性能提升。兩年前我看到的速度是兩年提升十倍，最新的判斷是每年十倍。
尤其是到今年，我們在 R7 世界模型上驗證了一件重要的事：一套 world model 能支援多個下游應用，量產、Robovan、Robotruck、Robotaxi 都可以。更早之前，這種通用性主要是在量產和 Robotaxi 上，因為乘用車的結構更相似。
晚點：另一方面，Robotaxi 等 Robo 業務真是個好生意嗎？從已上市的 Robotaxi 公司看，文遠知行、小馬智行 2025 年的毛利都比你們低，分別在 30% 和 15% 左右，如果你們也做大 Robotaxi，會如何影響利潤水平？
曹旭東：這看戰略選擇。在 Robotaxi 業務上，我們不會自己做出行平台或自營大規模的車隊，滴滴、高德已經做得很好了，我們會和他們合作，提供自動駕駛司機，賺服務分成的錢。
晚點：除了 Waymo、百度、小馬、文遠等已經做 Robotaxi 多年的公司，去年至今，京東、美團等更多大公司也在進場 Robotaxi，為什麼會如此？以及這會怎麼影響接下來的競爭？
曹旭東：更多人進來還是和 Waymo 的進展有關，它已經在舊金山、洛杉磯等城市日常營運。
而對我們自己來說，未來五年的排序是 Robovan 第一，Robotruck 第二，Robotaxi 第三。Robovan 和 Robotruck 需求更強，競爭也更少。
Robovan 是同城物流，涵蓋金盃車、冷鏈車、物流小車等等。Robotruck 是大宗物流，拉煤拉礦，短的三五十公里，長的兩三百公里，跑的是偏僻的郊區路，車流、人流不多，但路況複雜，有坑、動物橫穿，甚至狼在馬路上溜躂。這個規劃裡暫時還不包括高速乾線物流，我們認為這是自動駕駛最後一塊難啃的骨頭，技術、商業、政策都難，最後才會做。
從自動駕駛到具身智能，這就像打遊戲
晚點：2024 年 6 月我們專訪你時，你說暫時不會做具身智能或通用機器人。而現在你們也要來做具身智能，這中間發生了什麼變化？
曹旭東：我們今年也不會有太大投入，計畫是明年開始。以終為始倒推，我們判斷到 2030 年，家庭機器人能進入拐點，開始規模化的商業化。
晚點：這是怎麼推算的？
曹旭東：第一是端側算力。有自動駕駛探路，到時端側晶片應該能支援同時部署物理大腦和語言大腦，這個問題最早 28 年就可能解決。其中物理大腦一定要在端側，雲端的延遲沒法支援精細操作；語言大腦可以在端側也可以在雲端。第二是到那個時間點，本體的可靠性、精度和靈巧性也都能做得不錯，供應鏈會相對成熟。家庭機器人要規模化，本體成本需要做到一萬到兩萬美元，最理想是一萬美元。
晚點：那為什麼是 27 年開始投入？很多專門做具身智能的創業公司 23、24 年就起步了。
曹旭東：今年和明年對自動駕駛很重要，要保證量產和 Robo 線的飛輪轉起來。飛輪轉順了，研發能力和組織能力溢出，這時再做機器人是順水推舟。能力沒到位就硬做會顧此失彼，很痛苦。
更重要的是，27 年開始更大力度投入並不晚。我們之前就有研發儲備，R7 驗證世界模型可以 work，這意味著物理世界的海量資料能真正被用起來，物理規律可以被預訓練到模型裡。自動駕駛上的預訓練是學駕駛常識，後訓練是好的行為對齊；機器人的預訓練是學物理常識，後訓練也是好的行為對齊。這兩套研發範式和資料管線等基礎設施有相似性，未來可以復用。
今年上半年我跟矽谷做得好的機器人公司交流，發現他們也在往這個方向轉，比如 Physical Intelligence，用大規模無本體資料做預訓練，再用本體資料做後訓練，把成功率從 50% 提升到 90%。這也帶動了機器人資料產業的發展，無本體的資料採集讓成本大幅降低。大規模預訓練需要的資料量，10 萬小時才算入門，1000 萬小時算海量。資料的快速增長會在未來兩年發生。
晚點：在做量產智駕和 Robo 業務時，你們可以共用大量真實的駕駛資料，這是 “一個飛輪，兩條腿” 成立的前提。但到通用機器人，你們也要從頭收集大量多樣化的物理世界資料，有什麼比別人更高效的方法嗎？
曹旭東：這是個需要進一步探索的問題。
晚點：新一批獲得巨額融資的具身智能創業公司，他們只做具身這件事，你們和他們比的優劣勢是什麼？
曹旭東：機器人需要的研發投入至少是百億美金，有可能是幾百億美金，我更傾向用毛利潤去投研發，而不是單純燒錢或者從二級市場融錢。
晚點：你們的毛利夠嗎？
曹旭東：百億美金聽起來很多，但自動駕駛未來幾年會爆發式增長，我們的收入和毛利潤可能每年接近翻番。我相信這能支援我們把機器人做出來。
晚點：和你們同一年成立的宇樹馬上也會上市，而且現在已經盈利。你們和宇樹的發展路徑會有何不同？
曹旭東：宇樹在機器人領域做了很多開創性的工作，它更多是從本體切入，現在也在做大腦。我們更多是從想做的場景出發，從大腦出發，再去做本體。
晚點：你們會自己造本體嗎？
曹旭東：會設計本體，製造的話，中國的供應鏈和生態非常完備。
在重要的方向上，怎麼能做成我們就會做什麼。什麼是家庭機器人、它的價值是什麼、用什麼產品形態創造這個價值，行業裡沒有現成公式和產品，就需要自己端到端定義。
晚點：現在，宇樹等具身智能頭部公司有估值和人才吸引力的優勢。比如大量的智駕工程師跳槽到了具身智能公司。這會怎麼影響行業競爭和發展？
曹旭東：我也看到了從具身回流智駕的情況。具身智能行業現在太喧囂了，就是不停做 demo、想辦法融資，真正的研發效率還沒那麼高，所以有些人心裡發慌，跳槽後又覺得還是智駕行業更紮實一些。
晚點：接下來 Momenta 要同時做量產、Scalable Robo 和具身智能，怎麼分配資源和優先順序？
曹旭東：我不會從這個角度思考問題。我們的方式是，有利於業務發展就投，以創業公司的方式投，設最小閉環，一個個去驗證，走通了再進下一階段。
而且這幾件事的共同基礎都是做好 foundation model（基座模型），就是前面提到的我們在 R7 上驗證的世界模型的通用潛力。foundation model 提升十倍，可能每個下游應用都能提升十倍。放到大語言模型裡，一個模型能做數學題、寫程式碼、寫 PPT 是很正常的事。
晚點：如果 Momenta 把上面說的這三件事都做成了，會變成一家什麼樣的公司？
曹旭東：我們成立時的百年願景就是 Better AI, Better Life。量產自動駕駛、Scalable Robo 和具身智能是一步一步來的，相當於第一曲線、第二曲線、第三曲線。
所以 Momenta 一直是一個 AI 公司。如果再限定一下，可能是一個物理 AI 公司。
晚點：它會變成一個規模多大的公司？
曹旭東：不太好說，這也不是我想問題的出發點。
我剛開始創業時，我們不是自動駕駛公司裡最豪華的團隊，我才 30 歲，團隊裡大部分人都是二十多歲，而那時自動駕駛創業公司有一兩百家。我不是因為覺得能跑出來、能上市，才做這家公司，更重要的是這件事很有樂趣。
其實創業不會天天想未來能做多大。每一天裡，更強烈的感受是，對問題有了更深的認知，在技術上有了更多創新，跟一幫優秀的人一起解決了更多問題、創造了更多價值。使用者從吐槽變成認可，開始跟家人、朋友推薦我們的產品。
這個過程有點像打遊戲，第一關打完覺得好玩，就進入第二關，第二關打完更好玩，就進入第三關。
超一流的人是聰明人下笨功夫
晚點：你是中國第一批 AI 研究員出身的創始人，你在微軟亞研院做電腦視覺研究和後來加入商湯做執行研發總監的經歷，對後來創業的影響是什麼？
曹旭東：我本科是學物理的，但我學了統計物理學之後，開始對人工智慧感興趣。統計物理可以延展到統計學，再到統計學習，統計學習的本質是從資料裡學習知識，深度學習是統計學習的一個分支，大模型又是深度學習的一個分支。
真正來做 AI 研究，是 2010 年進入微軟亞研院電腦視覺組之後。那時孫劍是這個組的負責人（註：中國知名 AI 研究者，ResNet 作者之一，曾任曠視研究院院長），我們都叫他孫老大，他對我的影響很大。之前我更喜歡邏輯思考，覺得好的工作有點像愛因斯坦提出相對論，靠頂層原則推演出精妙的想法。而孫劍非常重視實驗，尤其是實驗裡跟預期不一致的現象，這裡面往往藏著重大發現。
這改變了我做事的方式：一流工作很多時候不是想出來的，是做出來的。世界上聰明人太多了，同樣的框架推演出的好想法，很難是最頂尖的創新。但從實驗中得到的跟預期不一致的現象很可能只有你知道，它會引向更獨特的發現。
一些聰明人會忽視做實驗、看資料這些瑣碎的工作。而真正超一流的人，是聰明人下笨功夫。
晚點：這放在大模型上成立嗎？
曹旭東：更加重要了。因為大模型的訓練周期更長、成本更高，前期實驗不紮實的代價更大。
晚點：2016 年，為什麼離開商湯創立 Momenta，看到了什麼機會？
曹旭東：我覺得自動駕駛是一個更顛覆性、技術難度也更大的方向。它不止包含電腦視覺，也就是感知智能，還需要認知智能。我就想找一個標竿性的行業，能同時鍛鍊感知和認知智能，又能創造很大的使用者價值和社會價值，自動駕駛是個很好的切入點。
晚點：為什麼一定要創業來做這件事？
曹旭東：我最開始也考慮過加入一些公司，我跟 Google 的人交流過，但我覺得他們當時沒有從本質思考核心要素是什麼。我認為核心要素是資料，演算法架構要變成資料驅動，得有海量資料才能解決大量長尾問題。
而當時我和他們聊時，對方會很快跳到某個具體演算法模組怎麼做，怎麼拼在一起，沒有頂層設計。如果你的目標是登月，僅僅看到問題、解決問題，永遠到不了月亮。
晚點：現在資料驅動是常識了，而你在 16 年就這麼判斷，為什麼？
曹旭東：我大學時研究過很多生物智能相關的書，所以比較早時就對資料驅動的神經網路有瞭解。後來孫劍也推薦我讀 On Intelligence，我之前就讀過中文版《人工智慧的未來》，我們互相推薦後才發現是同一本書，這整本書都在講神經網路。
二是我在微軟、商湯見過真正 work 的產品，那怕在一個很窄的應用裡，都是資料越多效果越好：百萬級資料能做個 demo，千萬級能做好的 demo，一個億能做及格的產品，十億才能做真正好的產品。
晚點：你在 2018 年之前就公開說過需要 1000 億公里等級的駕駛資料才能實現自動駕駛，也是基於這個推演，Momenta 一開始就沒有走 Waymo 路線，因為你認為靠逐漸擴大自有車隊規模，很長時間裡都達不到這個資料量級。當時是怎麼具體計算和做戰略判斷的？
曹旭東：我是學物理的，有了一個方向判斷後，也要做定量計算，不用算得那麼準，但量級得對上。
具體計算過程很簡單，人類的安全性大概是 1 億公里一次重大事故。自動駕駛要普及，安全性至少要比人類高十倍，也就是 10 億公里一次重大事故，不然憑什麼被社會接受？
而要驗證這一點，跑很短的里程不夠，就像扔一枚硬幣檢驗機率是不是二分之一，得扔大概 100 次，誤差是根號 N 分之一。需要的資料量就是至少是 10 億公里乘以 100，是 1000 億公里。這麼多資料不可能靠自有車隊獲得，只能靠量產。
所以邏輯是先有資料驅動，然後推出量產，再往後是用量產資料繼續做 Robovan、Robotaxi 等業務，變成了飛輪的兩條腿。
晚點：2016 年時，行業裡是怎麼看資料驅動的？
曹旭東：遠遠沒到共識的程度。當時，用深度學習做感知都是早期階段。直到 2020 年前後，用深度學習做 planning 都不是共識。我記得當時我們有個投融資同事出去交流一圈，帶回的反饋是：那家公司說能用深度學習做 planning，這家公司肯定是騙子。
晚點：那你們豈不是也被貼上騙子的標籤？
曹旭東：我們沒那麼高調。我們的文化是做出來了再說。
晚點：但確實很長一段時間裡，你們給市場的印象比較 “擰巴”——一方面說自己要追求全無人駕駛，另一方面實際在做的是服務車企的量產輔助駕駛。在 2019 年到 2020 年，其他頭部智駕公司大額融資的階段，你們沒有融到一分錢。
曹旭東：解釋是沒用的，尤其對外部投資人。你做到了，大家才信，沒做到，憑什麼給你這麼高的估值？但在內部，我們可以篩選相信這個方向的人。方案對，就能拿到正反饋，正反饋又會加強組織信念。
晚點：即使一個判斷是對的，短期也可能沒有正反饋，你有自我懷疑的時刻嗎？
曹旭東：沒有。這個方向的長期業務正反饋可能需要三年、五年，但內部研發進展不需要這麼久，一個好的研發路徑的設計，就是會讓團隊在一周到 1 個月裡就能看到小的技術正反饋，而且正反饋會持續發生。
晚點：從 2016 年到現在，你們這個資料驅動的戰略核心經歷過什麼大的迭代？
曹旭東：沒有大的變化。16 年是有這個理念，反覆跟大家講，後來人多了，我們就總結成一個 slogan、畫了一個圖，放到了 T 恤上（指向自己傳的衣服，曹旭東說自己有十幾件 “司服”，上面印著 “飛輪” 圖示），就是你看到的 “一個飛輪、兩條腿”——飛輪是資料飛輪，兩條腿是量產和 Robo，量產獲得資料，資料又反哺量產和 Robo 業務。
晚點：但你們總會有遇到挫折或有負反饋的時刻，那時也不曾動搖最初的判斷嗎？
曹旭東：這在於你是不是真的相信資料驅動，相信和真的相信不一樣。
晚點：區別是什麼？
曹旭東：真的相信，是遇到所有問題後都先去想，能不能通過創新性地改架構、改體系讓資料驅動能 work。很多人說相信，但遇到問題後，還沒有做盡力地嘗試，就很快退回了其他方法，這不是真的信。
晚點：因為相信所以看見，還是因為看見所以相信，你是那一種？
曹旭東：應該說，相信和看見會同時發生。
重大決策失誤，這很難在我們公司發生
晚點：在你的描述中，Momenta 的技術判斷和核心戰略一直沒有大變化，而且拿到反饋也相對容易。那麼整個公司發展中，真正難的部分和階段是什麼？
曹旭東：文化和組織。18 年底到 19 年，公司在文化上有一個大調整。18 年之前更像一個鬆散的研究院，之後更像一個以客戶為中心、能打勝仗的創業公司。
晚點：你之前在商湯帶過從技術到產品的完整鏈條，為什麼創業前兩年公司還是像研究院？
曹旭東：那時候還是不夠紮實，我更多是跑投資人、跑客戶，研發和產品沒抓得那麼細。
晚點：你意識到什麼問題後才發現必須改變的？
曹旭東：over promise（過度承諾）。對投資人 over promise，產品和商業化進展都嚴重 over promise，這不需要我從內部發現，外部都看得出來。
晚點：後來怎麼扭轉團隊文化的？
曹旭東：先講理念，我們要為客戶創造價值、載體是產品，技術創新為產品價值服務。理念講完後樹標竿，誰上誰下，都看能不能符合這個理念。
現在說好像都很簡單，當時其實挺痛苦的，從發現問題到解決問題，耽誤了公司半年多。那時候看到的是千頭萬緒的問題，對那個問題最重要的判斷不一定準。
晚點：你 30 歲創業，第一次創業就選擇了年輕新手創始人並不擅長的 to 大 B 方向，十年後你們還活著，而且做到了市場第一，做對了什麼？
曹旭東：一個是以客戶價值為中心，一個是低成本短周期試錯。第二件事的關鍵能力是 Zoomability，就是能 zoom in（縮排）、zoom out（放大）的能力。
CEO 最重要的工作就是看到一個高價值的、值得投入的方向，這既需要抽象程度很高的思考，但又不能只停在這層，還要往下深入好多層，主動找能檢驗這個判斷的資料點，再返回來總結抽象規律，再迭代。這讓我們不會犯致命的大錯誤，更小的錯也能很快發現、很快糾正。
晚點：曾有什麼決策讓你後怕嗎？如果當時做錯了，可能結果完全不一樣？
曹旭東：這樣的事很難在我們公司發生。
重要決策，比如要做具身智能，不是今年才決定的，20 年、21 年就在討論，23 年、24 年做了很多調研，真要干的時候，已經不是做不做的決策，而是選什麼時機、什麼切入點。
晚點：這種決策方式，你不會擔心行動慢一拍嗎？
曹旭東：所以重大決策要想得靠前。
晚點：外界對你的評價是：戰略判斷精準，和由此帶來的執行定力。要做到想得早、想得準，靠什麼？
曹旭東：也不複雜，你覺得一件事重要，就會經常想，想得多了、討論多了、一手資訊收集得多了，自然會有更深入的認知來做判斷。很重要的一點是到一線拿一手資訊，而不是坐在辦公室聽匯報。這說起來容易，做起來沒那麼容易，因為這挺累的。
往往聰明或人容易忽視用一手資料和資訊做驗證的過程。還是前面說的，超一流團隊是聰明人下笨功夫。
晚點：大模型技術會怎麼改變你們的組織運轉方式？
曹旭東：大方向是組織更扁平、層級更少、崗位更全端，原來完成一件事需要三四個角色合作，現在可能歸併成兩個。
晚點：對你自己做決策的影響和幫助呢？
曹旭東：我會和模型探索性地聊一些開放想法，它相當於一個隨時能交流的顧問，因為有時我想問題可能會想到晚上三四點，不好意思這個點給大家打電話。但在關鍵問題上，大模型跟公司的高管和骨幹相比還有很大差距。
晚點：有些 CEO 現在會和大模型每天長時間深度交流，比如一天聊 2 小時，你有這種上頭的時候嗎？
曹旭東：今年春節時有過，之後就沒那麼頻繁了。
目前大模型的能力主要在提升效率，但對 CEO 的工作來說，更重要的不是效率，是認知和判斷。好的判斷通常需要很長時間去思考，去一線獲得一手資訊、反覆驗證。很多時候沒法判斷，是因為離一線太遠，或者一手資訊不全、有偏。而模型裡沒有一手資訊。
晚點：好像 AI 沒有怎麼在改變你自己的核心工作方式。
曹旭東：有句話是狐狸知道很多事情，刺蝟知道一件大事。我漸漸發現很多事需要一些底層原則，一旦掌握了一個原則，可以用到底。
晚點：下一個十年，你希望 Momenta 成為一家什麼公司？
曹旭東：下一個十年再到更遠的二三十年，家用車可能都是 L4 了，物流車也是；我的小孩已經長大，出門打車用的都是我們提供的技術。機器人已經普及到每個家庭，我母親吃完飯想出去散步，說這個盤子幫我洗一下放進洗碗櫃，機器人就能幫忙做。除了幹活，機器人也可以和人互動、提供陪伴，可以啟發孩子學習科學規律。
簡單說，每個人都會過上億萬富翁的生活，一個現在的富豪享受的服務和陪伴——家庭醫生、家庭教師、教練、司機、保姆——這都可能在通用機器人上實現。
晚點：大部分時間裡，你用邏輯和推演來回答問題，但這次你講了一個非常感性的圖景。
曹旭東：因為我細緻地想像過。這回到了我們公司的百年願景：Better AI, Better Life。一開始我們定這個長期願景時就沒有限定在智駕。
因為創業時我想，智駕在那之後 10 到 20 年就會大規模普及，到時我和創始團隊才 50 歲左右。而更好的 AI 是沒有盡頭的，是有生之年可以一直做下去的。
題圖來源：Momenta 7 月 8 日港股 IPO 現場。 (晚點LatePost)