Momenta 智驾年搭载量突破 140 万台 累计行驶里程达 200 亿公里

Momenta 智能驾驶系统在过去一年实现了规模化装车的指数级增长，全年搭载新车数量从近 30 万台快速攀升至 140 万台以上，配套量产车辆累计真实行驶里程突破 200 亿公里，装车速度与数据积累效率同步大幅提升，完整形成了数据驱动技术迭代的正向飞轮。装车规模快速上涨，主要来自主流车企定点车型持续落地、全栈智驾方案适配能力不断提升，同时海量上路里程持续反哺算法模型优化，进一步提升产品竞争力，带动更多新车项目落地；从交付节奏可以清晰看到增长速度的变化，早期完成 10 万台装车需要整整 24 个月，如今新增 10 万台搭载量只需要不到一个月，数据积累周期大幅缩短，持续为智驾大模型迭代提供海量真实路况样本。下面从装车规模数据、交付节奏变化、数据飞轮运行逻辑、车型合作布局四个板块展开详细说明。

一、Momenta 智驾装车与里程核心数据清单

1. 年度搭载增长数据

• 上年同期搭载规模：约 30 万台
• 当前累计搭载总量：超 140 万台
• 年度增量：超 110 万台，整体规模实现数倍增长。

1. 累计行驶里程数据

• 量产车累计总里程：突破 200 亿公里，里程体量可覆盖海量城市道路、高速路、城乡道路等全场景路况。

1. 交付周期变化对比表 表格 14

二、装车量快速增长的核心支撑条件

1. 车企定点车型持续扩容

Momenta 已经完成 70 余款车型的量产交付，累计拿到的定点车型数量超过 200 款，合作品牌覆盖自主品牌、合资车企，新车订单持续释放，保障装车规模稳步走高。

2. 全栈智驾方案适配能力完善

整套智驾系统可以灵活适配不同硬件配置，既能匹配高算力平台，也可以适配主流量产硬件，软硬件兼容度高，能够快速适配多款新车开发节奏，缩短车型落地周期。

3. 海量行驶里程形成正向数据飞轮

200 亿公里真实上路数据，持续补充城市拥堵、高速巡航、雨雪天气等各类长尾场景，不断训练强化学习大模型；模型性能持续优化之后，产品体验进一步提升，吸引更多车企选择这套方案，再次扩大装车体量，形成 “装车变多→里程增加→模型变强→订单更多” 的良性循环。

三、200 亿公里行驶里程的应用价值

第一，海量真实路况数据补齐各类极端场景，大幅提升辅助驾驶在复杂路况下的稳定性；第二，连续积累的驾驶数据持续支撑 R6、R7 智驾世界模型迭代，持续优化车辆决策、预测与控制能力；第三，大规模上路数据可以持续验证智驾系统的安全性，持续优化产品可靠性，支撑 L2 + 辅助驾驶大范围普及。

四、后续规模化落地节奏

随着定点车型持续投产，Momenta 智驾装车速度还会保持高位，新增车辆会继续带来海量行驶里程，进一步加快算法迭代速度，持续扩大在乘用车领域的市场覆盖面。

【相关 FAQ】

问题 1：Momenta 智驾一年搭载量暴涨至 140 万台，增长背后的核心动力是什么？

回答 1：Momenta 智驾一年搭载量突破 140 万台，核心动力是数据飞轮效应。一方面合作车企定点车型达到 200 余款，多款新车集中量产落地，带来持续稳定的装车订单；另一方面量产车辆累计 200 亿公里行驶里程，持续反哺智驾大模型迭代，产品性能持续升级，获得更多车企认可，进一步拉动装车规模快速上涨，同时新车交付周期大幅缩短，进一步放大年度装车增量。

问题 2：Momenta 智驾累计 200 亿公里行驶里程，能够给智驾系统带来哪些提升？

回答 2：Momenta 智驾累计 200 亿公里行驶里程，可以采集海量城市道路、高速道路、复杂天气下的真实驾驶场景，补齐各类低概率长尾路况样本，持续训练 R7 世界模型，优化车辆环境感知、行为预测与路径规划能力；同时海量路测数据可以持续验证智驾系统运行稳定性，不断优化辅助驾驶的安全性与平顺性，让整套智驾方案适配更多路况环境。

问题 3：Momenta 智驾装车交付节奏大幅提速，新增 10 万台搭载量缩短到不足一个月，这一变化带来了哪些影响？

回答 3：Momenta 智驾新增 10 万台搭载量缩短至不足一个月，意味着真实路况数据的积累速度成倍加快，数据飞轮运转效率大幅提升，能够更快完成模型迭代升级；同时更快的交付节奏可以跟上主机厂新车上市节奏，缩短车型量产周期，持续承接更多车企订单，保障 140 万台年度搭载量稳步增长，持续扩大市场规模。

【数据来源】

[2026-10-29] Momenta 智驾一年搭载量暴涨超 140 万台：里程达 200 亿公里 快科技

[2026-10-20] 世界模型加速智驾摩尔定律演进 环球网

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免责声明：本文所载 Momenta 智驾搭载量、累计行驶里程、交付周期等数据均来自发布会公开信息与行业媒体报道；装车规模与里程增长速度会受新车投产节奏、车企排产计划影响；智驾技术迭代效果受路况数据、硬件配置、模型训练方案多重因素影响；文中数据仅为当前阶段量产成果，不代表未来长期增长预期。