股票配资在线导航经过规划模块可能被放大为一个危险的决策；再者

当车企们在智能驾驶的下半场展开激烈厮杀时，Momenta与这两位智能驾驶牌桌上的核心玩家正逐渐走出两条不同的技术路线，一方是凭借全栈自研与强大生态声名鹊起的科技巨头华为，另一方则是以颠覆性算法模型为利器的AI技术公司Momenta。

近日，行业内有观点认为，Momenta凭借其打造的“一段式端到端飞轮大模型”，已在技术维度上几乎锁定了智驾领域的领先地位。

自智驾概念落地以来，“含华量”一直是判断车企智能技术水平的依据，华为作为智能驾驶这一行业的高山，在面对Momenta的高速爆发时是否正在被超越？尽管这一论断目前尚无定论，但无论如何，它都在深刻揭示一个现实：智能驾驶行业从正在从“拼硬件、拼集成”迈向“拼数据、拼算法进化能力”的竞争演变。

Momenta的“核武”

长期以来，智驾业界的主流技法采用的是模块化架构，运行起来如同工厂的流水线：感知模块（如摄像头、激光雷达）负责“看”和“听”，将外部环境信息转化为数据；决策规划模块则如同“大脑”，基于感知数据判断该如何行驶；最后，控制模块如同“手脚”，执行转向、加速或刹车的具体指令。

这种“分段式”架构虽然结构清晰、易于开发，但其固有缺陷在追求高阶智驾时暴露无遗。

首先，信息在模块间传递必然产生损耗与延迟，如同“传声筒”游戏，末端得到的信息可能已然失真；其次，每个模块的误差会逐级累积，感知的一个微小误判，经过规划模块可能被放大为一个危险的决策；再者，其规则大多由工程师预设，面对海量、未知的“长尾场景”（如罕见的路况、极端天气），系统容易因“没见过”而不知所措，显得僵化且迟钝。

Momenta的“一段式端到端飞轮大模型”，则是对上述范式的一次颠覆。

它摒弃了传统的模块化拼装，转而采用一个统一的、超大规模的深度学习模型。这套系统的工作方式，是直接从传感器输入的原始数据（像素点、点云），一步到位地输出车辆的最终控制指令。简单地说，它更像是人类的大脑所经历的“感觉-思考-行动”这一连贯的神经反应过程，甚至比人脑还要反应更快捷。

而这一模式的核心优势在于其“整体性”系统不再割裂地处理信息，而是像人类驾驶员一样，对全局环境进行整体感知和判断，从根本上避免了模块间信息传递的损耗与延迟，决策过程更为流畅和精准。为用户带来更接近“老司机”的平顺驾驶体验。

端到端模型通过海量数据训练，学会的是驾驶的“本质”而非具体的“规则”，因此对于未见过的新场景，它具备更强的推理和适应能力，显然这样更能有效解决长尾问题。

同时， Momenta的“飞轮”与“大模型”的结合，可以构成系统自我进化的核心引擎。例如， Momenta的R6飞轮大模型深度融合了强化学习技术，使其能够在超大规模的仿真模拟环境中进行永无止境的学习进化。无论是成功案例还是失败案例，它都能够不断从中学习，并不断微调、优化自身的决策网络。

也就是说，Momenta的智驾系统不再完全依赖于工程师手动编写代码和规则，而是能够自主地、快速地迭代驾驶策略。其驾驶能力理论上可以突破人类驾驶员的生理和经验局限，朝着超越人类安全水平的终极目标加速迈进。

“模块化”的华为

相较于Momenta的颠覆性路径，华为的智能驾驶解决方案则体现了另一种哲学——在成熟的模块化框架内，追求极致的工程优化与系统集成。

不可否认，华为在这一路径上已取得了令人瞩目的成就。其硬件性能堪称行业顶配：自研的激光雷达提供了卓越的感知能力，昇腾计算平台则提供了强大的算力支撑。在软件层面，华为通过精湛的工程能力，将各个独立的感知、定位、规划和控制模块打磨得异常精细，并实现了高度协同，其整体表现已然处于行业第一梯队。

然而，从技术演进的终极视角审视，这种“模块化集成”的路径或许正面临天花板。

首先是“拼接”的固有瓶颈，无论各个模块的性能如何优化，模块间的“缝隙”依然存在。信息损耗、延迟和误差累积的固有难题，难以通过工程优化被彻底消除。

其次是，应对长尾场景的成本高昂，对于传统架构，每遇到一个无法处理的罕见场景，都需要工程师手动分析数据、调整规则或重新训练特定模块，这是一个耗时耗力的过程，难以应对指数级增长的“Corner Case”（极端案例）。

尽管华为通过大量数据训练和算法优化，极大地模糊了模块间的界限，在ADS 4.0版本上也实现了感知—决策的一体化，但其本质仍是分模块的协同工作，在实现真正意义上如生物神经反应般的“端到端一体化决策”上，与Momenta所展示的技术路径相比，ADS 4.0所坚守的依然自己熟悉的技术路线。

技术路线下不同的商业模式

一切技术路线的竞争，最终都会延伸到商业模式的较量。

从市场布局看，Momenta大多采取第三方供应商角色，目前已经与全球20余家主流车企开展了深度合作，覆盖130余款量产车型，像丰田、奔驰、通用等国际品牌都和Momenta采取了深度合作，Momenta的优势在于车厂可以根据自己的需要灵活定制智能驾驶系统，相应的车企的成本控制空间就更大。

而华为的合作伙伴往往是希望快速获得成熟方案的车企，有人说，华为的智能驾驶方案就像一个精密仪器，从芯片到软件全部自己搞定。

这种\"一条龙\"式的解决方案，让华为ADS系统在用户体验上确实表现出色。这就是为何华为的合作品牌，问界、尊界、尚界、阿维塔、深蓝等都需要深度的华为赋能，其高阶功能（如城市NCA）主要搭载于20万元以上车型，问界M9、阿维塔07等高端产品成为技术标杆。

当然针对成本过高的问题，华为也通过自研硬件在实现成本控制，昇腾芯片、激光雷达等核心部件国产化后，ADS 3.0硬件成本较早期降低了60%，今年的4.0版本更是在此基础上又降低了30%，已经进一步下探到了20万元级别的车型之上。

而Momenta则通过硬件开放进一步降低了车企适配门槛，像其7V1R方案（7摄像头+1毫米波雷达）系统级有效算力达156 TOPS，硬件成本较行业均值低了40%，同时可适配燃油车与电动车，比如搭载Momenta 5.0的丰田铂智3X就仅售14万元，相比华为需要定制整套系统，Momenta的方案可以让车企自由定制，进而保留住一部分自己的\"灵魂\"，而这也是为什么很多大厂会选择Momenta的根本原因。

当然，技术路线其实并没有高下之分，现在就断言Momenta超越了华为，无疑为时过早。最终，谁将在市场上真正“胜出”，或许并非是一个“非此即彼”的答案，在智能驾驶这条宽广的赛道上，足以容纳多条技术并存。所以，更可能出现的局面是各种技术路线的长期竞合共生。

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