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上海车展|Momenta与六大品牌达成战略合作,累计合作量产车型超130款
观察者网· 2025-04-29 09:48
战略合作进展 - 公司与通用别克、一汽丰田、本田中国、凯迪拉克、上汽奥迪、智己六大品牌宣布进一步战略合作[1][3] - 合作量产车型数量呈现指数级增长:2022年1款、2023年8款、2024年26款[3] - 累计合作量产车型已超130款 预计未来交付增速持续加快[3] 技术产品突破 - 下半年将推出基于强化学习的Momenta R6飞轮大模型 具备模拟环境自我学习能力[5] - 智能辅助驾驶解决方案无需高精地图 已成功落地欧洲、澳新、中东、日本等市场[5] - 行业首个前装量产Robotaxi方案即将推出 通过复用硬件降低单车成本[7] 商业化落地数据 - 车型搭载量呈跨越式增长:首个10万辆耗时2年 第二个10万辆仅用半年[3] - 预计2024年5月内完成第三个近10万辆搭载[3] - 合作伙伴覆盖本田、日产、奇瑞、AUDI、大众、凯迪拉克等全球主流车企[3] Robotaxi发展规划 - 首批车端无人Robotaxi预计2025年底进入试运营[7] - 提出规模化安全标准:万辆车队需达到人类驾驶万倍安全水平[7] - 采用无图技术实现跨国道路环境快速适配[7]
功能丰富+极限场景,解读Momenta智能辅助驾驶方案的畅销秘诀
财富在线· 2025-04-28 14:54
公司技术实力 - 公司智能辅助驾驶解决方案量产适配车型已达130款 [1] - 公司飞轮大模型技术将感知和规划整合在一个大模型中,打造一段式端到端深度学习方案 [3] - 飞轮大模型技术实现行业多个首创:全流程数据驱动飞轮、量产基于深度学习的规划与决策能力、量产模仿学习的一段式端到端飞轮大模型 [3] - 技术模拟人脑"短期记忆+长期记忆"认知习惯和"直觉推理+逻辑分析"双轨思维模式 [5] - 公司基于强化学习的R6飞轮大模型即将推出,可在模拟环境中探索新驾驶行为并自我成长 [10][11] 场景应用能力 - 公司智能辅助驾驶能应对多频复杂绕行场景,如积水坑避让大车、连续绕行障碍物、夜间避让倒下树木等极限场景 [6] - 未来将拓展ETC电子收费通行、多把掉头、车位到车位、桥墩场景等高价值驾驶场景 [6] - 无图技术打造平台化解决方案,实现全球多国市场适配,包括欧洲、澳新、中东、日本等地区 [8] - 公司成为中国首家将同一套技术方案成功落地全球多个国家的智能驾驶公司 [8] 商业化进展 - 公司合作量产车型数量呈指数级增长:2022年1款、2023年8款、2024年26款,累计超130款 [11] - 车型搭载量增速显著:首个10万辆用2年,第二个10万辆用半年,第三个10万辆预计在1个月内完成 [11] - 车展宣布与通用别克、一汽丰田、本田中国、凯迪拉克、上汽奥迪、智己、上汽大众等七大战略合作伙伴达成合作 [13] 行业定位 - 公司以高价值场景覆盖能力和"全球都能开"适配度重新定义智能辅助驾驶标准 [10] - 技术实力支撑公司在智能辅助驾驶技术竞速赛中持续保持行业前端地位 [3]
车展上拿下6家车企合作,Momenta为何成了“香饽饽”
经济观察报· 2025-04-28 09:22
核心观点 - 公司在上海车展上与六家主流车企达成战略合作,成为行业焦点 [1] - 公司首创的飞轮大模型技术是吸引车企合作的核心竞争力 [3] - 公司通过"一个飞轮两条腿"战略推动自动驾驶规模化发展 [4][5] 合作与市场表现 - 合作车企包括通用别克、一汽丰田、本田中国、凯迪拉克、上汽奥迪、智己 [1] - 量产车型从2022年1款增长至2024年26款,累计合作量产车型超130款 [2] - 车型搭载量呈现跨越式增长:第一个10万辆用2年,第二个10万辆用半年,第三个10万辆预计在2024年5月完成 [2] 技术优势 - 飞轮大模型经历多次技术迭代,保持行业领先水平 [3] - 2024年下半年将推出基于强化学习的Momenta R6飞轮大模型,具备自我学习能力 [3] - 智能辅助驾驶功能在极限场景(如绕行、夜间避让)表现优异 [3] - "无图"技术实现全域适配能力,覆盖中国、欧洲、澳新、中东、日本等市场 [3] 自动驾驶战略 - 公司聚焦Robotaxi规模化推广,计划将安全标准提升至人类驾驶的千倍、万倍水平 [4] - 2024年将推出行业首个前装量产Robotaxi方案,降低单车成本 [4] - 首批车端无人Robotaxi预计2025年底试运营 [4] - "两条腿"战略:智能辅助驾驶提供数据流,Robotaxi反馈技术流,形成协同效应 [5] 数据与目标 - 公司需攻克数百万个长尾问题,积累至少1000亿公里数据以实现规模化自动驾驶 [5] - 数据飞轮驱动技术迭代,通过量产产品与Robotaxi双向赋能 [5]