在2024年，自動駕駛行業迎來了其發展史上的里程碑時刻——上市元年。隨著技術突破和政策支持的雙重推動，自動駕駛領域的佼佼者們紛紛將目光投向資本市場，希望通過上市來加速技術發展和市場擴張。其中，蘇州的獨角獸企業Momenta以其卓越的技術創新和前瞻性戰略，成為行業的領跑者之一。

Momenta自2016年成立以來，一直專注于提供先進的自動駕駛解決方案。公司采取了雙軌發展策略，既致力于開發L4級別的全自動駕駛技術，也同時推進L2級別的輔助智能駕駛技術的量產。通過其量產自動駕駛產品Mpilot收集的數據，Momenta不斷迭代和升級其無人駕駛系統，展現了其數據驅動的技術優勢。

在資本市場上，Momenta以其獨特的“飛輪式L4”技術路徑和量產數據驅動的算法框架，吸引了眾多頂級投資者的青睞。從真格基金、創新工場到蔚來資本、上汽、豐田等，Momenta的融資歷程星光熠熠，累計融資金額超過87億元人民幣，成為資本市場的寵兒。

然而，自動駕駛行業的快速發展也伴隨著諸多挑戰。技術瓶頸、法規政策、市場接受度和安全問題等，都是自動駕駛企業在上市之路上必須面對和解決的問題。如何在保證安全的前提下，推動技術的商業化應用，提升公眾的認知和信任度，成為自動駕駛企業亟須思考的問題。

魔門塔沖刺上市

又一家自動駕駛公司傳來沖刺IPO的消息。近日，有消息稱Momenta已經完成了境外上市的備案流程，預計將在本年度末或下一年上半年在美國上市。

Momenta自2016年成立以來，一直專注于提供自動駕駛解決方案。在創始人曹旭東的帶領下，公司采取了雙軌發展策略，既致力于開發L4級別的全自動駕駛技術，也同時推進L2級別的輔助智能駕駛技術的量產。

據新浪財經報道，Momenta已經與全球前十的汽車制造商，包括通用汽車、梅賽德斯-奔馳、豐田、上汽集團和比亞迪等建立了量產合作關系。截至2023年底，公司已經獲得了10個量產項目，覆蓋了30種車型。其中，已經實現量產的車型包括智己、路特斯、騰勢、仰望和昊鉑等品牌。

根據企查查的數據，截至2021年，Momenta已經完成了7輪融資，累計融資金額超過12億美元，約合人民幣超過87億元。

Momenta的創始人曹旭東在一次采訪中是這樣解釋公司名字背后的意義的——“Momenta是一個英文名，源自momentum，中文名稱是“初速度”。“速度”前面加了一個“初”字，是希望公司不管是10年，還是100年，始終能保持初心，保持公司剛成立時陽光燦爛的樣子。”

從清華畢業后，曹旭東由于自己的熱愛加入了人工智能領域，先后輾轉微軟亞洲研究院、商湯科技，最終選擇在2016年出走創業，成立Momenta。

帶著閃亮的履歷打入熱門賽道，Momenta不斷增加研發投入，增加自己的技術優勢。

Momenta采用數據驅動的方法來解決自動駕駛中遇到的海量問題，與傳統基于規則的算法相比，數據驅動的算法可以通過自動化的方式解決大部分問題，而不需要人工逐一解決。通過其量產自動駕駛產品Mpilot收集數據，這些數據被用于不斷迭代和升級其L4級別的完全無人駕駛系統。這種“飛輪式”的循環利用量產車輛收集的數據，推動MSD的持續進化。

此外，Momenta建立了一個閉環自動化的工具鏈，通過自動化發現、記錄、標注、訓練和驗證的過程，提供技術和產品的自動化迭代能力，從而驅動L4技術的快速迭代。Momenta的L4技術采用“飛輪式”路徑，通過前期的大量積累，在量產數據、數據驅動的算法和閉環自動化的基礎上，實現研發效率的顯著提升，并大幅度降低規模化L4的總成本。

隨著Robotaxi成為熱門話題，Momenta也計劃在蘇州規模化部署Robotaxi，并隨后快速進行多地的Robotaxi大規模落地。

“飛輪式L4”技術路徑給Momenta帶來了成本控制方面的優勢。

首先，Momenta的量產自動駕駛產品Mpilot為公司提供了源源不斷的數據流，這些數據幾乎無成本地回收，極大地降低了研發成本。正如Momenta CEO曹旭東所指出的，“只要能收集足夠多的數據，就能自動化地解決絕大部分問題，從而降低研發成本。”14 這種以量產數據驅動的方式，相較于傳統基于規則的算法，可以自動化地解決大量長尾問題，顯著降低了解決單個問題的研發成本。

其次，Momenta的數據驅動算法框架允許系統隨著量產數據的流入而不斷迭代，自動化地解決自動駕駛中的長尾問題，這進一步降低了數據處理的成本。公司內部推行的“架構師”文化，鼓勵團隊構建自動化解決問題的系統，而非單純解決單一問題。

然而，Momenta在成本控制上也面臨著挑戰，實現規模化L4需要進行至少千億公里的測試，這涉及到龐大的數據成本和研發成本。此外，激光雷達和計算芯片等硬件成本依然較高，盡管預計到2024年這些成本會大幅下降。

大咖云集的“金主”們

在優勢與挑戰并存的背后，是相信和支持Momenta的投資者們。

如果去看Momenta幾輪融資中的參與者，就會發現這些“金主”們的來頭都不小。

事實上，在Momenta自成立之初便迅速獲得了資本市場的關注。僅兩個月大時，它就成功吸引了500萬美元的A輪融資，投資方包括真格基金、創新工場和藍湖資本。不久之后，順為資本又領投了Momenta的新一輪融資。

真格基金素來喜歡對領先科技賽道的投資，而且一直以投資“小天才”“老baby”“科學家”和“操盤手”被圈內熟知。曹旭東豐富的行業經驗、明確的商業化思路都非常符合包括真格基金在內的多家機構的“審美”。

Momenta的融資歷程一直頗為順利。在五年的時間里，它完成了七輪融資，累計融資金額超過了87億元人民幣。投資方名單星光熠熠，包括真格基金、創新工場、藍湖資本、紀源資本等VC/PE機構；蔚來資本、上汽、豐田、博世等產業資本以及招商局創投、建銀國際等金融資本。

Momenta在資本市場上備受青睞，眾多投資者爭相加入。特別值得一提的是兩個關鍵節點：2018年10月，Momenta完成了超過2億美元的融資，公司估值首次突破10億美元大關，成為“獨角獸”企業；同年，Momenta正式將總部遷至蘇州。2021年，Momenta完成了超過10億美元的C輪系列融資，這一規模創下了當年中國自動駕駛領域融資記錄之最。

這輪融資不僅吸引了上汽集團、通用汽車、豐田汽車等傳統汽車制造商的戰略投資，產業資本的引入也預示著Momenta與這些企業的合作以及技術應用進入了一個新的階段。隨著技術的不斷進步和產品的迭代升級，Momenta在商業領域實現了快速增長。

在自動駕駛逐漸成為熱門賽道的這幾年，Momenta仍然在行業中有著強大的競爭優勢，在融資方面也備受資本的喜愛。這與創始團隊強大的技術背景脫不開關系，與此同時，Momenta提出的“一個飛輪，兩條腿”的產品戰略，即通過量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）相結合的方式，實現技術的閉環迭代和快速進步。技術層面，Momenta在環境感知、高精地圖、預測等環節實現了完全數據驅動，并通過閉環自動化持續迭代升級，展現了強大的技術實力和前瞻。

自動駕駛上市元年

Momenta不是今年唯一一家傳出沖刺IPO消息的自動駕駛企業。小馬智行、文遠知行等紛紛傳來IPO的相關消息。

2024年，自動駕駛行業迎來了前所未有的發展機遇。隨著技術的不斷成熟和政策的積極推動，眾多自動駕駛企業紛紛將目光投向了資本市場，希望通過上市來加速自身的發展和擴張。這一趨勢的背后，是多方面因素的共同作用。

技術的快速進步使得自動駕駛從概念走向現實。L2和L3級別的輔助駕駛技術已經在市場上得到了廣泛應用，而更高級別的自動駕駛技術也在不斷突破。政策的支持也為這一進程提供了強有力的推動。2024年，中國政府出臺了一系列政策，包括智能網聯汽車準入和上路通行試點、智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單的公布，以及多個城市推動智能網聯汽車立法，這些都為自動駕駛技術的商業化應用提供了堅實的法律保障。

資本市場的活躍也為自動駕駛企業的上市提供了良好的環境。自動駕駛行業吸引了大量投資者的關注，國內外自動駕駛領域的投融資活動頻繁，融資總額和單筆融資規模均呈現增長趨勢。市場對自動駕駛行業的信心不斷增強，這為自動駕駛企業的上市提供了堅實的基礎。

資金需求是推動自動駕駛企業上市的另一個重要因素。自動駕駛技術的研發和商業化需要巨額資金支持，上市可以為企業提供更廣闊的融資渠道，吸引更多合作伙伴，加速技術突破和市場拓展。此外，隨著行業競爭的加劇，企業之間的競爭也在加劇，通過上市可以增強企業的競爭力，獲取更多的市場份額。

技術路線的明確也為自動駕駛企業的上市提供了方向。端到端自動駕駛技術的發展，使得行業研發重心更加集中，預計模塊化端到端系統將于2025年開始上車，這將帶動上游技術進步以及市場和產業格局的演變。商業化和規模化的加速也是自動駕駛企業上市的重要原因。自動駕駛企業正在加速推進前裝量產、大規模應用和落地交付，這需要大量的資金投入和市場開拓，上市成為實現這些目標的重要手段。

硬件成本的降低也為自動駕駛技術的規模化應用提供了可能。隨著產業鏈的發展，自動駕駛相關硬件設備的成本不斷下降，例如激光雷達價格的下探，使得自動駕駛技術的規模化應用成為可能。這些因素共同促成了自動駕駛企業在2024年的IPO沖刺，預示著自動駕駛行業正逐步走向成熟，并加速實現商業化和規模化應用。

然而，自動駕駛行業也面臨著很難突破的瓶頸。

技術層面上，自動駕駛技術盡管取得了顯著進展，但依然存在諸多難題，如在極端天氣條件下傳感器的性能問題、復雜交通場景中的決策算法優化等34。這些問題是當前研究的熱點和難點，需要持續的技術突破和創新來克服。

其次，法規和政策環境的支持對自動駕駛技術的商業化應用至關重要。各國政府正在積極制定和完善相關法規，以確保自動駕駛技術的安全、合法和有序發展。這包括自動駕駛車輛的法律地位、責任劃分和監管要求等，是一個復雜的過程，也是自動駕駛技術商業化應用的前提條件。

市場接受度和用戶信任是自動駕駛技術面臨的另一重要障礙。由于自動駕駛技術尚未完全成熟，公眾對其安全性和可靠性的擔憂普遍存在，這種擔憂在一定程度上影響了自動駕駛技術的市場推廣和商業應用34。提升公眾對自動駕駛技術的認知和信任度，成為當前亟待解決的問題。

安全問題自然是自動駕駛技術發展中必須始終放在首位的考慮因素。自動駕駛車輛必須保證行駛安全，避免發生交通事故，同時在運行過程中會收集和處理大量個人數據，如乘客信息、行車軌跡等，這些數據的保護和管理也是法規制定的重要考量因素。

在扎堆上市的進程中，我們期待更多自動駕駛賽道的好消息。