对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,久久视频在线：海量视频随时在线观看

2026 年的北京车展上，" 物理 AI" 成了被重复最多的词之一。

过去两年，全球科技行业的主角是数字 AI：大模型会写作、会编程、P 图，几乎重做了一遍互联网入口。但当数字世界的数据红利被快速消化之后，产业开始把目光投向更大的现实世界——道路、工厂、仓库、家庭、城市交通系统。

底层技术从数字空间迁移到物理空间，已经成为新的产业共识。问题在于，谁能成为物理世界的 OpenAI？

此次北京车展上，Momenta 给出的答案是：自动驾驶就是物理 AI 的序章，而 Momenta 想成为其中的平台型玩家。

跨界

2026 年 4 月 25 日，Momenta 发布 R7 强化学习世界模型，并将其定义为 " 物理 AI 序章 "。

Momenta CEO 曹旭东在发布会后对华尔街见闻表示，" 自动驾驶进入到了这个阶段。" 所谓 " 这个阶段 "，是自动驾驶已经成为目前少数能够同时打通 " 数据闭环 " 与 " 商业闭环 " 的物理 AI 赛道。这是理解 " 为什么自动驾驶是物理 AI 序章 " 的关键。

数字 AI 过去之所以爆发，是因为具备三个条件：海量低成本数据、快速低成本验证、成熟商业入口。互联网提供文本、图片、视频数据，用户点击一次、追问一次，模型就获得一次反馈，产品再通过订阅、广告、API 变现。

而大多数物理 AI 领域并不具备这些条件。

机器人缺数据、缺场景、缺反馈，更缺稳定现金流。一个机械臂想学会抓杯子，要真实硬件、真实动作、真实损耗；一次试错的成本，远高于数字世界的一次模型推理。

曹旭东向华尔街见闻直言，OpenAI 早期既做机器人，也做数字 AI，但阶段性放弃机器人去做 GPT，一个重要原因就是 " 机器的数据太难获得了。"

在曹旭东看来，GPT 需要的互联网数据，本身已经具备超大规模 。但自动驾驶既属于物理世界，又天然拥有持续数据源。

每一台量产车都是移动传感器，每一次通勤、变道、避障、拥堵、泊车，都是模型训练样本。只要车辆规模足够大，真实世界的数据就会源源不断进入系统。

与此同时，它还有清晰的商业入口。

用户愿意为辅助驾驶买单，车企愿意为智能化竞争力买单，供应商可以通过定点、授权、装车获得收入。技术提升不仅意味着论文成绩更高，也意味着销量更高、ASP 更高、客户更多。这就是曹旭东所说的正反馈机制。

" 先有了数据闭环，然后才有足够好的体验，这个足够好的体验一旦达到了接近人类的水平或者超过人类的水平的时候，就能够实现爆发式的商业化。而这个爆发式的商业化之后，又会带来数据爆发式的增长。" 曹旭东说道。

换句话说，自动驾驶已经具备了物理 AI 最稀缺的飞轮结构。而 Momenta 正在这个飞轮里占据有利位置。

公司披露，已交付超过 70 款量产车型，累计定点车型数超过 200 款，搭载其系统的量产车辆规模已超过 80 万台。本届北京车展，超过 20 个品牌、60 余款车型搭载 Momenta 方案，包括奔驰、奥迪、宝马新发布车型。

这 80 万台车，不只是装机量，更是 80 万个持续采集现实世界复杂路况的数据节点。OpenAI 的模型靠全球用户提问进化，Momenta 的模型靠全球车辆上路进化。

但有了数据，还不够。物理 AI 真正的难点，不是看见世界，而是理解世界。

破局

曹旭东向华尔街见闻解释道，大语言模型依靠 Next Token Prediction 预测下一个词，从而压缩数字世界常识；而物理 AI 要依靠 World Model Prediction，预测物理世界下一刻状态和交互逻辑，让模型理解物体运动规律、因果关系和潜在变化。" 因此，世界模型与强化学习，共同构成物理 AI 的两大核心支柱。"

这句话拆开看。数字 AI 的本质，是语言预测。物理 AI 的本质，是现实预测。前车急刹后，后车会不会追尾；雨天路面打滑时，制动距离会延长多少；路边儿童突然冲出，车辆还有没有避让空间——这些都不是文字问题，而是动态世界问题。

Momenta 给出的解法，是 " 世界模型 + 强化学习 "。

Momenta 研发 SVP 夏炎指出，Momenta 的世界模型分三层：第一层是预训练，用海量真实驾驶数据把物理规律、常识与因果关系压缩进模型；第二层是仿真，让模型在虚拟环境中推演行为变化后世界如何演变；第三层是在世界模型中进行强化学习，让系统在接近真实的环境里反复试错、自主优化。

这套结构，本质上是在复制 OpenAI 的成功路径，但训练对象从语言变成现实世界。

先学习常识，再进行后训练，再通过强化学习获得更优决策。曹旭东也提到，仅有常识并不代表是好司机。" 大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为。" 因此预训练之后，还需要 Post-Training，" 把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去。"

这几乎就是车圈版的 RLHF。现实司机会急刹、犹豫、加塞、分心，模型若只是模仿人类平均水平，只能成为普通司机。只有通过强化学习筛选更优行为，才可能成为超人类司机。

这也是为什么曹旭东说，自动驾驶是物理 AI 的序章——它是第一个真正需要解决现实世界复杂博弈，又具备规模数据和商业回报的场景。

更重要的是，它还能继续外溢。曹旭东向华尔街见闻透露，Momenta 的 L4 业务不只做 Robotaxi，也做 Robovan，明年还会做 Robotruck。他们相信，" 一个自动驾驶的大模型能够实现所有的自动驾驶垂直应用，并且做得更好。"

这意味着，Momenta 并不想只做一家智驾 Tier1，而是想做一个平台底座。

OpenAI 把同一个模型延伸到搜索、办公、客服、编程；Momenta 则想把同一个驾驶大模型延伸到乘用车、出租车、物流车、卡车。不同场景共享底层能力，不同场景再反哺模型进化。

这是平台公司的典型路径。

当然，物理 AI 的门票极贵。

曹旭东说，实现规模化 L4，累计投入 " 至少是百亿美金 "；通用机器人可能需要 " 几百亿美金到千亿美金 " 级别投入 ，所以他的结论非常现实：长期只靠融资并不现实，" 一定要有现金流业务来支持物理 AI 的研发。"

这恰恰是 Momenta 相较许多概念型 AI 公司的优势——它已经拥有量产业务、客户订单和真实收入，再把现金流投入下一代模型训练。

很多公司在谈物理 AI 的未来，Momenta 则是在用自动驾驶养出物理 AI 的未来。

十年前，曹旭东在硅谷看到 Fairchild Drive，那条以仙童半导体命名的街道点燃了他的创业念头。他说，希望与所有中国 AI 公司一起，书写属于东方的硅谷传奇 。今天看，这个愿景的现实版本或许是：OpenAI 先让机器学会说话，Momenta 想让机器学会在现实世界里行动。

以下是与 Momenta CEO 曹旭东的对话实录：

问：当下全球汽车产业流行反向合资，越来越多的海外车企看重了中国的科技巨头，怎么看待这种新的趋势？

曹旭东：中国的技术现在正在从中国走向世界，整个发展速度非常快的，进入海外的市场，比如说进入欧洲的市场，进入其他的一些市场的时候，给当地用户带来更领先的产品价值，但是另外一方面也会带来一些冲击，比如说冲击当地的公司、当地的就业或者是当地的税收等等。

比较好的一个解决方案就是借鉴中国之前的模式，就是跟中国学习，来做反向合资，反向合资完之后，既让当地享受到了中国高科技的技术和产品很好的用户体验，另外一方面就相当于是中国的技术赋能当地企业，对当地企业带来更多的发展，带来更好的工作机会、更多的就业、更好的税收，是一个共赢的模式。

问：今年车展上有哪些海外的客户和 momenta 交流？过程中有过哪些挑战？

曹旭东：不光是今年，去年的时候我们就已经是全球品牌的共同选择了，在全球最顶尖的品牌里面，像德系的 BBA、大众，日系的丰田、本田、日产，美系的通用、福特，都已经是我们量产的合作客户了。

挑战的话，最常见的挑战，是中国的速度和国际 OEM 的标准，有时候是矛盾和冲突的，但是这个矛盾和冲突主要围绕着客户和用户，以客户和用户的价值为中心去共创，很多时候都能找到更好的创新性的方法，带来更好的结果。

问：数据飞轮在实际量产的过程中，最大的瓶颈是什么？

曹旭东：数据这件事情，它不是单单的数据本身，你可以认为数据它就是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石，所以你要把数据真的用起来的话，首先你要把这个贫矿变成富矿。

我举一个例子，在高速上三只小狗排队横穿高速，这样的场景真的是万中无一、万里挑一，你怎么把这个数据给挑出来？它的难度本身就是一个大海捞针的难度，这已经有很高的门槛了，你怎么把贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁又变成发动机，发动机最终又装到车上，这才是最终的价值，所以整个的数据飞轮的体系，它是一个体系能力，拥有原始数据，拥有海量的原始数据仅仅是一个价值源头的 10%，剩下的 90% 是来自于这个体系的价值，这是第一个问题。

问：现在有一种说法，数据不难，但是用好数据比较难，Momenta 怎么去用好这些数据？

曹旭东：像我们的大模型，我们可能会分为预训练的阶段和 Post-Training 的阶段，预训练的阶段，海量的来自于我们的量产车，我们现在已经 80 万台车了。海量量产的数据，而且量产的数据包括了大量的长尾数据，通过 World Model Pre-Training 来预训练这个模型。

预训练完这个模型之后有物理常识，但是有物理常识不代表它是一个好司机，因为大量的数据里面有好的驾驶行为，但是更多的是不好的驾驶行为，所以就有一点像数字 AI 里面大模型的训练一样，你通过海量的数据作为输入，它具备了这个世界的常识，但是不代表着它有好的行为，所以你还是需要 Post-Training，通过 Post-Training，把它的行为激发或者对齐到人类好的行为上去，大概会分为这两个环节。

问：今年北京车展上很多的车企都在强调自己的辅助驾驶技术路线的不同，Momenta 的世界模型最大的特点是什么？

曹旭东：更重要的不是单点算法，是架构能力，架构能力已经比单点算法能力更强了，因为一旦涉及到架构一定涉及到取舍，不是所有的创新都能放到同一个架构里面，涉及到架构的话就涉及到取舍，好的架构能够实现更好的积累和更好的合力，架构之上又包含了体系，这个体系包含了数据迭代的体系，包括了训练的体系，也包括了整个迭代的体系和验证的体系，体系之上更多的是组织和文化，就有一点像中国有一句古话，淮南为橘、淮北为枳。

我觉得根本上的企业之间的差距来自于组织和文化和对应的体系的建设，这是有更大的差距的。而具体的单点的算法的话，这个创新当然很重要了，每一代的算法架构的创新，实际上会带来大的进步，但是坦率来说，在中国的环境下，知识的流动和人才流动的速度其实是比较快的，仅仅是单点算法的话，并不存在特别大的壁垒或者差异性，有壁垒的是体系和组织的能力，所以你会发现，可能大家说的

“海量视频”通常意味着什么：类型、更新与可用性

“海量”不只是数量多，更关键的是内容结构是否完整。对不少用户来说，平台的价值在于“想看的基本都能搜到”，比如影视剧、综艺、动漫、短内容剪辑、纪录片、体育或兴趣向视频等。

在实际搜索里，比较高效的做法是：先用片名或演员名直接检索，再用分类或筛选补齐范围；如果同名结果很多，就重点看年份、地区、清晰度标记与时长，避免点进去才发现是混剪或片段。

另一个容易忽略的点是“可用性”。有些内容会因为版权、地区或版本原因出现下架、无法播放、只剩预告片等情况。这不一定代表“没有资源”，更多是不同时间、不同地区的可观看状态在变化。遇到这种情况，通常可以尝试同名的其他版本、不同线路源，或改看平台内的关联推荐内容，不必反复刷新同一个失效页面。

随时在线观看的关键：加载、清晰度、线路与网络习惯

“随时在线观看”最怕的就是卡顿、音画不同步、一直转圈。实际体验往往由三部分共同决定：你的网络环境、平台的播放线路与缓存策略、以及片源本身的编码质量。很多人以为“清晰度拉到最高就最好”，但在移动网络或信号不稳时，高码率更容易频繁缓冲，反而不如先用标清/高清稳定播放，再视情况切到更高分辨率。

如果出现加载慢或中途停顿，可以先做几个简单判断：是所有视频都慢，还是只有某一部特别慢；同一网络下其他应用是否也慢，还是只有这个平台慢。前者多半是网络问题（信号弱、路由拥堵、运营商峰值等），后者更可能是当前片源线路不佳或服务器压力较大。

常见处理方式包括：切换清晰度、切换播放线路、退出重进、清理播放器缓存、换用更稳定的 Wi‑Fi，或关闭占网速的后台下载。也别忽略系统的省电模式，它有时会限制后台网络和解码性能，导致“看起来像卡”，在老机型上尤其明显。

搜索与推荐怎么用更省时间：关键词、筛选与误区

中文搜索场景里，很多人希望“输入就到位”。一个实用的方法是把关键词拆成三类：核心片名、限定信息（年份/地区/季数）、需求标签（全集/高清/国语/字幕等）。比如同一部剧版本多时，加上年份或地区能明显减少无关结果；看综艺则加上“第 X 期/更新至”，更容易定位到最新内容。

常见误区也不少：

1）只搜演员名不加限定，结果容易被剪辑、花絮占满；
2）看到“超清”就认为一定更清楚，实际还要看码率和源质量；
3）把“无法播放”直接归结为软件问题，忽略了版权限制或单一片源失效；
4）同时打开多个页面反复测试，反而加重设备负担和网络拥堵。

在推荐流里也不必只盯首页热门。更省时间的方式是进入某个视频详情页，沿着“同类/同导演/同演员/相似题材”的关联推荐继续找，往往比漫无目的地滑动更接近你的兴趣范围。

账号、设备与隐私：观看记录、收藏与权限要点

长期使用时，“看到哪儿了”“下次接着看”“收藏列表”等功能会直接影响体验。如果经常在不同设备间切换，建议留意是否支持同步观看记录和收藏。若发现记录不更新，可以先检查是否登录了同一账号，相关权限是否开启（有些系统会限制应用的存储或网络权限），以及隐私设置里是否关闭了历史记录保存。

隐私方面，很多人会在公共场景观看，建议留意：自动连播是否会暴露偏好内容、通知推送是否在锁屏显示、投屏时是否默认展示播放历史。若是未成年人使用场景，最好开启内容分级或青少年模式（如平台提供），并把自动播放、评论区展示等可能带来干扰的信息入口适当调低。

常见播放问题对照

下面这张表便于快速定位原因，减少“一个个试到碰运气”为止的情况：

| 现象 | 更常见原因 | 优先处理 | |---|---|---| | 一直转圈/加载慢 | 网络不稳、线路拥堵、清晰度过高 | 降清晰度→切线路→换网络 | | 只有某一部不能播 | 片源失效、版权/地区限制 | 换版本/线路→看同名替代 | | 音画不同步/卡顿 | 解码压力大、后台占资源 | 关闭后台→重开播放器→降低清晰度 | | 记录不同步 | 未登录同账号、权限限制 | 检查登录→开启网络/存储权限 |

能把“想看什么”尽快搜到，并且在通勤、家用 Wi‑Fi、碎片化时间里都能稳定播放，才是“久久视频在线：海量视频随时在线观看”真正落实到体验层面的含义。把搜索限定、清晰度与线路切换、以及记录同步这些细节用顺手了，很多看似棘手的卡顿和找片难题，往往就不会反复出现。

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爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇特色

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6. ☀️「陕西百科」☀️ 丈母娘不让戴套官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:丈母娘不让戴套下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V56.69.8.48(安全平台)登录入口💫《丈母娘不让戴套》是一款非常恐怖刺激的冒险解谜小游戏,游戏中的背景是非常的黑暗的,而且这里还有很多的未知危险等待着你,这里有着电锯人会追捕你,你要好好地躲避它,解开屋子里的谜题,感兴趣的朋友们快来下载体验吧!

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爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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③使用下载资源

有时您可以从其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不安全病毒，然后点击安装。

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🌈☀️☀️第二步：⭐️选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇。

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🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇使用讲解

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⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇教程

1.打开爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇，进入爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入爆❌喷水❌洗澡❌动漫蘑菇，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、增强推理图中关键节点突出显示

二、增加了对超宽屏显示器的适配。

三、修复退出后重启丢失当前线索状态的问题

四、增强恶意插件识别机制

五、增加角色皮肤限时兑换

六、增加物品观察旋转缩放功能