2026年7月22日，一则消息在科技圈和投资圈同时炸开！

据媒体爆料，Momenta已低调切入无人配送赛道，旗下Robovan（无人驾驶的电动货运面包车，自己跑街送货，不用司机，专拉快递和货物）车型已在京东物流园区开展常态化运营，业务推进已逾四个月。

Momenta这步棋，比很多人想象的更大，来的更快，发力更猛。

图片来源：鞭牛士，致谢。

这家刚在港交所挂牌上市的“物理AI第一股”，正在用行动证明一件事：它的野心远不止于Robotaxi。

对资本市场而言，可能会带来很大的预期。公司2025年收入高速增长、毛利率显著提升，百万台量产搭载已经证明其软件方案具备规模基础。Robovan若成为第二增长曲线，市场对收入天花板和长期盈利能力的判断会有大幅提升。

为什么让整个行业坐不住了？

Momenta切入Robovan，表面看是一家智驾公司拓展了新业务线，但背后的信号远比这复杂。

首先，时机太巧了。7月8日Momenta刚在港股完成IPO，半个月后Robovan运营的消息就浮出水面。这不是巧合，而是一次精心设计的战略卡位，资本市场刚认可了它的技术价值，实物场景紧接着就给出了商业落地的实证。

其次，场景选得太准了。京东物流园区，中国最复杂的物流场景之一。能在这样的环境中跑通无人配送，意味着Momenta的技术已经具备了在真实商业场景中规模化复制的能力。

更关键的是，Momenta的打法逻辑清晰。CEO曹旭东在2026北京车展期间就明确表示：“我们的L4不只做Robotaxi，也做Robovan，明年还会推出Robotruck。”背后的逻辑是“一个大模型覆盖全场景自动驾驶”，不是为每个场景单独开发一套系统，而是一个基座模型通吃所有。

这意味着什么？意味着Momenta每多一个场景，研发的边际成本都在急剧下降，而数据的质量和多样性却在指数级上升。

这种“平台效应”一旦形成，后来者几乎不可能追赶。

而Robovan，正是Momenta从“高增长”走向“高利润”的关键拼图。

为何让资本如此关注？

公司上市后，热度不减。逐利的资本持续在关注这家公司。为何？

答案就藏在Robovan这个赛道里，他们让资本看到了预期。Momenta切入Robovan的速度，超出了很多人的预期。2026年4月发布R7世界模型，当时其实Robovan布局已就位。从发布到落地，几乎没有时间差。

Momenta将自己定位为“物理AI基座模型的构建者”。R7不是一个只为乘用车设计的智驾方案，而是一个能够理解物理规律、推演世界演变的通用基座模型。

传统自动驾驶方案是“一场景一模型”，做乘用车写一套代码，做物流车再写一套，做卡车再重来一遍。研发成本呈线性增长，每进入一个新场景都要从头开始。

Momenta的逻辑：一套大模型覆盖全场景。

R7世界模型的核心能力在于对物理世界的深度认知。它让车辆建立对现实物理规则的认知，学习惯性、摩擦力、物体运动轨迹等底层物理规律，自主推演各类罕见长尾路况。三层架构设计，世界模型预训练层压缩物理规律，仿真层推演长尾场景，强化学习层优化自主决策，让这套模型具备了跨场景的通用能力。

换句话说，R7学的不是“怎么开轿车”或“怎么开货车”，而是“怎么在物理世界里移动”。

这套能力一落地，乘用车、Robotaxi、Robovan、Robotruck，本质上只是“同一个大脑”操控的不同“身体”。

公司创始人曹旭东说得直白：平台模式能大幅降低研发成本，各场景数据反哺模型，整体效果更优。

Robovan带来的价值，不只是增加一个产品名称，而是可能补上Momenta商业拼图中的“高频运营场景”。

第一，量产乘用车提供真实道路数据，Robovan提供高频、连续、可控制的L4运营数据，两类数据能够反哺同一套算法体系。

第二，公司的收入结构可能由单纯的软件授权和技术服务，向整车方案、运营服务及运力收费延伸。业内常见的RaaS模式，是由技术企业提供车辆和调度能力，客户按里程、时间或运力付费。Momenta尚未公布Robovan的具体收费方式，但市场会关注它是否具备这类商业外延。

第三，京东物流园区这样的头部客户场景具有标杆意义。园区验证成功，不等于立刻获得全国订单，却能降低其他物流客户的决策成本。

对于企业客户而言，一百页演示材料往往不如一条稳定运行数月的线路更有说服力。

一个万亿级的增量市场

Momenta为什么要切入Robovan？答案很简单：市场太大了。

无人配送车不是一个概念，而是一个正在爆发的真实市场。

艾瑞咨询发布的《2025年中国无人城配车行业白皮书》显示，2025年中国无人城配车销量约2.2万辆，全国保有量超过3万辆。2026年预计销量将达到8.9万辆，到2030年有望接近150万辆，总保有量将超过350万辆。

数据来源：艾瑞咨询《2025年中国无人城配车行业白皮书》

五年时间，从2.2万辆到150万辆，这是一个67倍的增长空间，这也是资本最近持续关注这家公司的原因。

推动这个增长的底层逻辑，是中国物流行业最痛的痛点：末端配送成本。

最根本的，是物流行业“量增价跌”的结构性困境。中国快递业务量持续增长，但末端配送成本在单票总成本中的占比已从十年前的约30%攀升到60%以上。

无人配送车能把单票成本降到传统模式的约三分之一，还可以将可变的人力成本转化为可控的资产折旧。这不是锦上添花，而是生存刚需。亿欧汽车甚至认为，2026年是Robovan从“实验性技术验证”迈向“数字交通基础设施”的代际跃迁元年。

Momenta的差异化优势

Momenta的三张硬牌：真无图、快交付、车规级Momenta凭什么能快速切入Robovan市场？技术底牌有三张：真无图、短交付、车规级。

先说“真无图”。传统智驾方案高度依赖高精地图。每到一个新城市，先得派人把每条路扫一遍建图，路况变了还得持续更新。这套模式在乘用车上已经够折腾了，放到物流场景更麻烦，配送路线千变万化，今天送这个园区明天跑那个仓库，高精地图根本跟不上。

Momenta的方案完全不同。它采用“无图化”端到端架构，车辆能够像人类驾驶员一样理解道路环境，实现“有路就能开”的通用智驾能力。传统智驾的核心链路是“用户设定导航→系统识别车道线→变道超车→遇到复杂路况退出”，而Momenta方案将其缩短为“用户设定目的地→系统自主规划路径→全程零接管到达”。

这套逻辑放到Robovan上，价值被无限放大。无需提前建图、无需地图更新维护，一套代码主干即可适配不同城市甚至不同国家的道路环境。这意味着什么？边际成本趋近于零。 每拓展一个新城市、新园区，不需要重新投入测绘和标注成本，系统自己就能“看懂”路。

再说“短交付”。量产交付效率，是衡量一家智驾公司工程化能力的硬指标。Momenta在这块的数据相当能打。

2022年，首个10万台量产交付耗时24个月。到了今天，最快不到40天就能完成10万台交付。从24个月到40天，效率提升了十几倍。累计交付超100款量产车型，累计定点车型超210款。这种工程化能力的跃迁，直接决定了Robovan从“能做”到“能批量做”的时间窗口。

最后说“车规级”。Robovan行业的长期趋势是什么？是从“低速玩具”进化到“车规级生产工具”。早期的无人配送车，很多是在低速底盘上改装出来的，载重有限、可靠性存疑、维修成本高。但物流场景对车辆的要求是，每天跑十几个小时，风雨无阻，坏了得能修，修了得能继续跑。

Momenta的优势在于，它和全球主流车企的关系太深了。公开查询，截至2026年2月，Momenta已与全球24家整车厂建立合作关系，包括全球前十大整车厂中的九家。合作的品牌名单里，有奔驰、宝马、奥迪、丰田、大众、比亚迪。这些车企对“车规级”三个字的要求有多苛刻，不用多说。

和OEM的深度绑定，意味着Momenta的Robovan从一开始就能用上真正的车规级底盘、车规级供应链、车规级生产体系。这不是在实验室里攒出来的“样车”，而是能经受住每天数百公里高强度运营考验的“生产工具”。行业正在从“技术验证”走向“商业闭环”，能拿出车规级产品的玩家，才能吃到这波红利。

三张牌打下来，Momenta在Robovan赛道上的成本结构、交付效率和产品可靠性，已经和那些从零起步的玩家不在一个维度上竞争了。 这不是“能不能做”的问题，而是“能做多快、做多便宜、做多可靠”的问题。

Robovan赛道并非空白。新石器以51.6%的市场份额居首，九识智能以32.3%位列第二。两家合计占据约84%的市场份额。

Momenta凭什么后来居上？答案是平台化优势。

大多数Robovan玩家是垂直的，只做物流场景。而Momenta的逻辑完全不同：用一套大模型覆盖全场景自动驾驶。乘用车的城市NOA数据、Robotaxi的复杂路况数据、Robovan的物流场景数据，全部汇入同一个模型。

曹旭东打了个比方：平台模式能大幅降低研发成本，各场景数据反哺模型，整体效果更优，形成强平台优势。翻译成人话就是：别人做一个场景要花一份研发成本，Momenta做三个场景只花一份。

更关键的是数据壁垒。搭载Momenta系统的量产车辆超100万台，实车行驶数据超过120亿公里。这些数据经过筛选提炼，形成了超1亿段黄金数据。任何一家新进入者想在短期内积累同等量级的数据，几乎不可能。

曹旭东把数据比作“含矿量很低的铁矿石”，100万台量产车每天产生海量数据，但真正有价值的是从海量真实场景中筛选样本、提炼物理规律、迭代模型能力的“数据炼矿”体系。

Momenta不是在造车，是在建一座数据矿山。

Momenta这步棋，赢面有多大？

客观地说，Momenta切入Robovan有优势，也有挑战。

优势一：技术复用，成本优势碾压。Momenta的核心逻辑是“一个模型打天下”。乘用车、Robotaxi、Robovan共用同一个基座模型，数据互相反哺。相比之下，竞争对手每进入一个新场景可能都要从零开始搭建技术栈。

截至2026年7月，搭载Momenta系统的量产车辆已突破100万台，累计定点车型超210款。这些车每天在路上跑，产生的海量数据持续喂养着模型。曹旭东打了个比方：数据本身像低品位的铁矿石，但Momenta的数据飞轮体系能把贫矿变成富矿。

这种“数据飞轮”效应，是Momenta最深的护城河。

优势二：量产能力已被验证，不是纸上谈兵。Momenta不是从零开始做Robovan的“新手”。它已经和全球24家车企建立合作，全球前十大车企中9家是其客户。量产交付效率从2022年“10万台耗时24个月”提升到如今“最快40天”。这种供应链管理能力和工程化能力，是很多AI公司不具备的。

优势三：资本弹药充足，可以打持久战。截至2025年底，Momenta现金储备超100亿元，再加上IPO募资的约68亿港元。按照规划，约60%的募资将用于未来五年研发。在需要持续投入的自动驾驶赛道，弹药充足本身就是一种战略优势。

当然，挑战同样存在。

当前中国无人城配车市场呈现“双寡头”格局，新石器占51.6%，九识智能占32.3%，两家合计吃掉84%的份额。Momenta作为后来者，短期内要撼动这个格局也并不容易。

但从更大的格局看，Momenta这步棋的战略价值远超战术意义。

曹旭东有一个判断：中国智驾企业最终会收缩到2-3家，全球3-4家。如果这个判断成立，那么现在就是“决赛圈”的卡位战。谁能在更多场景中跑通商业化，谁就能在最终的淘汰赛中活下来。

Momenta选择在IPO之后快速亮出Robovan这张牌，本质上是在向市场宣告：我不只是一家乘用车智驾公司，我是一个物理AI平台。

从Robotaxi到Robovan，再到计划中的Robotruck，Momenta正在搭建一个覆盖“人·货·场”全场景的自动驾驶帝国。

这条路很难，但一旦走通，护城河之深将让后来者望尘莫及。

物流行业的无人化浪潮已经不可逆转，而Momenta，正试图成为那个站在潮头的人。

Momenta在正确的时间选择了正确的赛道，用正确的模式构建了正确的壁垒。

Robovan的布局不是一次简单的业务扩张，而是一次战略卡位。

当物流行业的无人化拐点到来时，Momenta已经手握全球最大的驾驶数据资产和最完整的全场景模型，站在了牌桌中央。

物理AI的序章已经翻开，Momenta是第一个登台的演员。

这场大戏，刚刚开始。

未来，可期。‍

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