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曹旭东:世界模型加速智驾摩尔定律 2028年有望迎来L4规模化拐点
2026-10-20 15:47:15  作者:子莹 编辑:子莹     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接复制对文章内容进行纠错纠错

10月20日,在2026物理AI与世界模型大会上,Momenta CEO曹旭东发表主题演讲,指出世界模型正加速智驾摩尔定律,并预判2028年将成为L4规模化落地的重要拐点。

曹旭东:世界模型加速智驾摩尔定律 2028年有望迎来L4规模化拐点

曹旭东将智驾安全性与性能每两年提升十倍的趋势概括为“智驾摩尔定律”,并认为这一规律也适用于更广泛的大模型与人工智能领域。他判断,2026年至2028年,行业头部企业有望实现安全性与性能每年提升十倍。世界模型、Data Scaling与Model Scaling,是推动这一提速的关键。

在世界模型层面,Momenta R7世界模型通过预测学习物理规律,结合驾驶数据与后训练,掌握驾驶知识、对齐优秀司机行为,并通过仿真与强化学习,针对长尾场景提升防御性驾驶能力,降低迭代成本。

R7世界模型的泛化能力,也为跨车型、跨区域应用提供了支撑。据曹旭东介绍,经过海量数据预训练的模型,只需补充少量新车型或当地驾驶数据进行后训练,即可适应不同车辆,以及海外市场的交通规则和驾驶习惯。目前,Momenta已在量产乘用车、Robotaxi、Robotruck、Robovan等场景验证了模型的泛化能力。

数据规模的增长为模型迭代提供了支撑。Momenta累计量产交付超过130万台,累计行驶里程接近200亿公里,相当于绕地球赤道50万圈。首个10万台交付用时约24个月,最新10万台已不足一个月,驾驶经验的积累正在加速。

模型规模的扩展则需要芯片支撑。曹旭东介绍,Momenta的“兄弟公司”新芯航途(XHEART)围绕大模型需求定义芯片,有望在同等成本、功耗下将性能提升约十倍,下一代X9芯片将支持端侧模型规模进一步扩大100倍。双方通过大模型与芯片的软硬协同,以模型需求牵引芯片设计,以芯片支撑模型扩展,结合持续增长的量产数据与不断演进的世界模型,推动智驾摩尔定律加速兑现。

谈及市场前景,曹旭东将AI Coding比作数字AI“蛋糕上一颗巨大的樱桃”:去年Coding还主要辅助人,今年已向自主执行任务的智能体演进,人转而辅助智能体完成任务。他以“从L2到L4”类比这一转变,认为其带来了市场十倍至百倍的增长。据此,他判断,2028年自动驾驶也有望迎来从L2向L4跨越的重要拐点,在安全性持续提升的同时,打开更大的市场空间。

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责任编辑:子莹

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