对话曹旭东：<把智>驾《带进》(物理)AI时代,女人的bibi图片高清合集

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

需要说清楚的是：如果指向真人私密部位的露骨照片、偷拍视频、未经同意的传播内容，或含有未成年人暗示的图片，不仅容易被平台拦截，也存在明确的法律与伦理风险。相对更安全、也更有信息价值的方向，是医学科普图、解剖示意图，以及经过正规处理的健康教育图片（例如书籍插图、医学绘图、合规的机构科普配图）。

“高清合集”最容易带来一个误区：画质越清晰，就越真实可靠。事实上，和健康相关的图像，关键不在分辨率，而在来源是否正规、标注是否清楚、表达目的是否明确。很多所谓的“高清合集”会混杂过度修图的摆拍、滤镜强化的色情内容，甚至盗用他人隐私的照片；这些即便清晰，也并不具备学习意义。

更靠谱的判断方式，是看它是否处在医学语境里：呈现重点是否是解剖结构，画面是否刻意回避挑逗姿态，是否配有必要说明（例如部位名称、结构层次、常见变异的解释）。如果图片只强调“刺激”“诱惑”，或标题刻意引流，基本就偏离了健康认知的需求。

不少女性或伴侣之所以搜索类似词，背后往往是“我的外观是否正常”的焦虑。外阴形态差异本来就很大：大小阴唇长度、颜色深浅、对称程度、阴蒂包皮覆盖程度、毛发分布与肤色等，都可能因遗传、激素水平、年龄、分娩史以及摩擦刺激而不同。把“单一审美的照片”当成标准，只会放大不必要的自卑。

如果你的目的是真正的生理认知，更建议找“结构示意 + 差异说明”的图，而不是单纯的真人特写。也要警惕一些常见误区，比如“越粉越嫩才正常”“必须对称才正常”“颜色深就是不洁”等。这类说法并不可靠。外观无法直接推断性经历或“干净程度”，清洁也不等于过度清洗，更不建议频繁使用刺激性产品。

这类关键词在内容平台上很敏感，原因就在于容易触碰隐私与色情传播的边界。无论是转发、收藏还是二次创作，至少要守住三条底线：

1）是否为当事人明确同意公开的内容；
2）是否涉及未成年人或“看起来像未成年人”的形象；
3）是否有明确的科普/医疗语境，而非纯粹的性化展示。

在使用层面，即便是合规的健康教育图片，也尽量不要搭配低俗标题、暗示性标签或引导性描述，否则同样可能被判定为擦边内容。若用于科普写作，优先选择公开版权或明确授权的医学插图、人体结构图，并保留必要的署名与使用范围说明。

需求目的	更合适的图片类型	不建议触碰的内容
生理认知/科普	医学示意图、解剖绘图、正规科普配图	露骨真人特写、偷拍视频、未经同意传播
健康问题自查	带说明的症状对照医学图谱	“高清合集”式混杂图、无出处对比图
设计/创作参考	抽象化人体艺术、非露骨形态参考	性化摆拍、诱导性标签与标题

如果你搜索“女人的bibi图片高清合集”，是因为出现瘙痒、异味、分泌物异常、疼痛、破溃或出血等情况，需要提醒的是：图片能提供的对照非常有限，反而容易误判。外阴炎症、阴道炎、皮肤病变、过敏或摩擦损伤等问题，表现可能很相似；仅靠对照图片自行用药，常见风险是用错药、滥用洗液，或频繁冲洗导致菌群失衡。

更稳妥的做法，是记录症状出现的时间和变化，以及是否伴随经期、性生活、用药、卫生用品更换等情况；必要时尽快就医检查。对多数人来说，建立“外观差异很正常，异常要看变化和不适感”的认知，比反复盯着所谓“高清合集”更能减少焦虑，也更安全。

FAQ：
Q：外阴颜色变深是不是不正常？
A：多数属于正常差异，激素、摩擦、年龄都会影响；若同时出现瘙痒、皮疹或疼痛，再考虑就医排查。

Q：小阴唇不对称需要处理吗？
A：大多不需要。只要不影响生活、不过度摩擦、没有反复疼痛或破损，一般都属于正常范围。

Q：清洁时需要使用专用洗液吗？
A：多数情况下温水清洁即可。过度清洗或使用刺激性产品，反而更容易引起不适和菌群失衡。

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把手❌🍑很疼特色

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3. ☀️「道德前沿」☀️ 5G影⭕讯🍑5G网⭕站入口官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:5G影⭕讯🍑5G网⭕站入口下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V2.4.7.29(安全平台)登录入口💫《5G影⭕讯🍑5G网⭕站入口》是一款移植自pc端的超棒沉浸式解谜毛线游戏，融合了超多精彩有趣的游戏内容，容纳你体验不一样的曲折冒险故事，玩法与剧情都十分精彩，让你体验到犹如手机版疯狂爱丽丝的独特冒险趣味。

4. ☀️「技能百科」☀️ 51cg网用什么浏览器打开官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:51cg网用什么浏览器打开下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V79.7.70.9(安全平台)登录入口💫《51cg网用什么浏览器打开》是一个非常有趣又好玩的手机冒险解谜类型的恐怖趣味小游戏。在游戏中玩家将操控角色在密室中寻找逃生线索，同时玩家还需要小心恐怖老奶奶，不要被她抓住，利用各种线索和机关并顺利的逃出升天。快来下载体验吧！

5. ☀️「民俗游戏」☀️ 一起草在线官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:一起草在线下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V28.97.7.76(安全平台)登录入口💫《一起草在线》是一款超棒的解谜类游戏。游戏关卡超多，属于你的冒险故事；创意十足的剧情内容，一步步揭开真相，寻找各种隐藏的线索，乐趣多多！你还在等什么？快来2265安卓网下载吧！

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7. ☀️「仙侠游戏」☀️ 麻豆毛片❌❌❌加微信官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:麻豆毛片❌❌❌加微信下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V29.47.18.6(安全平台)登录入口💫《麻豆毛片❌❌❌加微信》是一款非常有趣又好玩的手机趣味关卡解谜类型的休闲探索游戏。在游戏中玩家将利用场景内的各种道具进行冒险闯关挑战，根据任务要求解开各种难题，帮助小姐姐成功取暖即可完成关卡挑战。感兴趣的朋友们快来下载试试吧！

8. ☀️「电玩巴士」☀️ 男生女生一起修修修免费下载官网-APP下载🔥☀️✅️支持:winall/win7/win10/win11🌈️系统类型:男生女生一起修修修免费下载下载(2025全站)最新版本IOS/安卓官方入口V48.8.4.36(安全平台)登录入口💫《男生女生一起修修修免费下载》是一款以小水滴为主的全新冒险闯关游戏，需要躲避各种危险，游戏中全新风格游戏画面带来无限精彩闯关，还可以变化成为不同形态，能够面对各种困难，随时都可以闯关挑战，玩法十分有趣，感兴趣的话就来下载试试吧！

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把手❌🍑很疼使用讲解

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进入把手❌🍑很疼教程

1.打开把手❌🍑很疼，进入把手❌🍑很疼前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入把手❌🍑很疼，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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更新内容

一、优化多设备同步逻辑

二、参加活动送线索图鉴

三、调整技能范围 / 效果

四、活动期间开启经验加倍

五、增强图片编辑功能

六、新增多人协作副本