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市占率61%,Momenta領(lǐng)跑城市NOA第三方供應(yīng)商市場。
作者 | 鄭浩鈞
編輯 | 吳 彤
隨著智能駕駛方案的快速進(jìn)化,從高速NOA到城市NOA,從規(guī)則驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),智能駕駛的研發(fā)難度與所需資金也在迅速提升,每年數(shù)億元的投入似乎只是行業(yè)的入場票。
智能駕駛研發(fā)門檻的提高,使得一些弱勢第三方智駕供應(yīng)商陷入發(fā)展困局,智駕供應(yīng)商市場份額逐漸向頭部集中,呈現(xiàn)出“雙強(qiáng)主導(dǎo)”格局。
近日,《2025城市NOA汽車輔助駕駛研究報(bào)告》(以下簡稱“報(bào)告”)在中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)汽車行業(yè)信息發(fā)布會(huì)上正式發(fā)布。報(bào)告顯示,2025年1-11月,在城市NOA第三方供應(yīng)商市場中,Momenta和華為HI模式的市場份額顯著領(lǐng)先,合計(jì)占第三方供應(yīng)商比例約八成。其中,Momenta城市NOA搭載量41.44萬輛,占第三方供應(yīng)商比例約61.06%。
在Momenta領(lǐng)先的市場地位背后,是其技術(shù)探索腳步一直走在行業(yè)前沿,而更深層次的原因是Momenta在創(chuàng)業(yè)初期就認(rèn)識到物理世界對智能駕駛的重要性,因此沒有埋頭只做技術(shù),而是選擇了研發(fā)與交付并重的發(fā)展路線。
PART 1
算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)帶動(dòng)規(guī)模化量產(chǎn)
2025年,城市NOA功能在中國汽車市場進(jìn)一步普及。報(bào)告顯示,2025年1—11月,我國搭載城市NOA功能的乘用車?yán)塾?jì)銷量達(dá)312.9萬輛,占乘用車上險(xiǎn)量的15.1%,較2024年全年提升5.6個(gè)百分點(diǎn)。
其中,Momenta城市NOA搭載量41.44萬輛,占第三方供應(yīng)商比例約61.06%,保持行業(yè)領(lǐng)先,覆蓋國內(nèi)主流乘用車企業(yè),且全球排名前10大車企中,有8家與Momenta開展合作;華為HI模式搭載量約13.41萬輛,占第三方供應(yīng)商比例約19.76%。
根據(jù)中汽協(xié)數(shù)據(jù)分析預(yù)估,2025年11月華為乾崑智駕(鴻蒙智行+HI模式)的搭載量已達(dá)到10萬輛,Momenta搭載量約9萬輛。從第三方城市NOA供應(yīng)商市場份額、搭載規(guī)模上看,華為與Momenta“雙強(qiáng)格局”穩(wěn)固。
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據(jù)雷峰網(wǎng)《新智駕》了解,方案、數(shù)據(jù)的通用性是Momenta能與如此多車企的不同車型合作的原因。目前,搭載Momenta城市NOA功能的L2車型與L4方案均使用統(tǒng)一的軟件算法架構(gòu)、傳感器方案,采集到的數(shù)據(jù)可以在不同車型上通用以及用于針對性地訓(xùn)練和優(yōu)化算法模型。
可以說,Momenta已經(jīng)構(gòu)建起了“算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)、規(guī)模化量產(chǎn)”的體系化閉環(huán)。
在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式下,智能駕駛功能的發(fā)展速度很大程度取決于數(shù)據(jù)量。如今,Momenta城市NOA的年搭載量已經(jīng)突破40萬輛,已經(jīng)接近甚至超越許多自研城市NOA的車企,更是在第三方城市NOA供應(yīng)商市場中一騎絕塵,先發(fā)優(yōu)勢已愈發(fā)明顯。
PART 2
強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶動(dòng)模型進(jìn)化
在智能駕駛這個(gè)智力密集型行業(yè),除了數(shù)據(jù)積累的先發(fā)優(yōu)勢,Momenta市場表現(xiàn)領(lǐng)先的另一大原因是其在技術(shù)上的領(lǐng)先。
目前,Momenta已推出Momenta R6強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型(以下簡稱“R6模型”),這是國內(nèi)首個(gè)在端到端基礎(chǔ)上真正實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)落地的強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型。 區(qū)別于模仿學(xué)習(xí),Al的駕駛能力是接近人,而基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Momenta R6強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型,可以在模擬的環(huán)境里去探索新的駕駛行為,系統(tǒng)從自己的成功和失敗中吸取經(jīng)驗(yàn),自我快速的成長,可以讓駕駛在安全、安心的能力上,有機(jī)會(huì)超過人甚至大幅度超過人。
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Momenta R6強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型在技術(shù)上的領(lǐng)先也轉(zhuǎn)化為了體驗(yàn)領(lǐng)先,在安全性上,通過對不安全軌跡給予負(fù)反饋,提升了模型對鬼探頭等危險(xiǎn)場景的應(yīng)對能力;在舒適性上,在十字路口無保護(hù)左轉(zhuǎn)等多目標(biāo)博弈場景中,模型能做到既考慮對向來車,又考慮斑馬線上的行人、兩輪車;在通行效率上,Momenta通過獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制激勵(lì)模型的正確行為,懲罰錯(cuò)誤行為,提升了通行效率,例如在擁堵路段智能選擇車道、精準(zhǔn)下匝道等。
回顧Momenta的智能駕駛發(fā)展歷史,可以發(fā)現(xiàn)其一直走在技術(shù)前沿。2020年起,Momenta就堅(jiān)定推進(jìn)端到端算法架構(gòu)——用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法逐漸取代規(guī)則算法,并將分散的小模型逐漸融合為統(tǒng)一大模型。
2022年,Momenta首款量產(chǎn)車型的智駕方案仍基于規(guī)則規(guī)劃與多個(gè)專用模型(如紅綠燈識別、動(dòng)態(tài)物體檢測等)。不過,改變很快發(fā)生。Momenta在2023年上半年,應(yīng)用了基于Transformer的預(yù)測模型;2023年下半年實(shí)現(xiàn)感知與規(guī)劃的兩段式端到端,并推出基于Transformer的規(guī)劃算法。作為對比,當(dāng)時(shí)特斯拉的FSD仍為V11版本,采用的是基于規(guī)則的規(guī)劃算法。
2024年,Momenta進(jìn)一步將感知與規(guī)劃融合為一段式端到端模型,實(shí)現(xiàn)從傳感器原始信號到規(guī)劃軌跡的端到端輸出。一段式端到端方案的優(yōu)勢首先在于系統(tǒng)反應(yīng)更快,能提升對通用障礙物的識別能力;其次,由于感知與規(guī)劃模塊的融合,在一段式端到端方案中,原始數(shù)據(jù)的損失更少,系統(tǒng)可以規(guī)劃出更適合的行車軌跡,提升在復(fù)雜場景中的擬人能力。
不過,由于一段式端到端方案依賴模仿學(xué)習(xí),其成長上限受制于人類司機(jī)數(shù)據(jù),且難以完全抑制模型對一些錯(cuò)誤行為的學(xué)習(xí),Momenta于2025年在模型中引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制,推出Momenta R6強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型。在云端仿真世界的訓(xùn)練中,Momenta通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)與懲罰,就能不斷抑制模型的風(fēng)險(xiǎn)行為,并提升安全性、舒適性與通行效率。
PART 3
結(jié)語
如今,AI行業(yè)正處于極速變化的發(fā)展階段,但數(shù)字世界AI與物理世界AI仿佛走向了相反的發(fā)展道路。前者以大語言模型為代表,谷歌、xAI、阿里、月之暗面等巨頭與創(chuàng)業(yè)公司,仍在孜孜不倦地推出新產(chǎn)品、新模型。后者以智能駕駛為代表,已經(jīng)從百花齊放開始逐漸走向頭部集中。
兩種AI的差異背后,固然有行業(yè)發(fā)展階段、參與者投入決心、資金實(shí)力的不同,但回到第一性原理,這種差異更多取決于兩種世界的性質(zhì)——數(shù)字世界天生靈活、容錯(cuò)率高,用戶愿意嘗試不同的產(chǎn)品;物理世界則顯得笨重,汽車生產(chǎn)出來后很難拆回零件的狀態(tài),大部分用戶購車后三到五年才會(huì)選擇換車。這就讓主機(jī)廠、用戶在選擇智駕方案時(shí)慎之又慎,更愿意選擇有過成功經(jīng)驗(yàn)的公司,比如Momenta。
而Momenta之所以能取得如今的地位,也與其深諳物理世界的特性有關(guān)——智能駕駛是要在汽車上用起來的。在創(chuàng)業(yè)初期,當(dāng)許多競爭對手只是埋頭研發(fā),不愿埋下身子做好更臟更累的交付時(shí),Momenta選擇了研發(fā)與交付并重,不僅與主機(jī)廠們密切溝通,高管們也頻繁試駕各地的實(shí)驗(yàn)車輛。
現(xiàn)在,Momenta在第三方城市NOA市場中取得了超60%的市占率,馬太效應(yīng)已經(jīng)越來越強(qiáng),接下來他們最大的對手應(yīng)該是自己——如何提升自身的組織效率,將更多的訂單完美交付。
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