城市NOA普及加快，智驾“双强”华为Momenta单月搭载量达8-10万

跟着智能驾驶筹划的快速进化，从高速NOA到城市NOA，从规矩驱动到数据驱动，智能驾驶的研起事度与所需资金也在敏捷晋升，每年数亿元的投入似乎只是行业的入场票。

智能驾驶研发门槛的进步，使得一些弱势第三方智驾供给商陷入成长困局，智驾供给商市场份额逐渐向头部集中，出现出“双强主导”格局。

近日，《2025城市NOA汽车帮助驾驶研究申报》（以下简称“申报”）在中国汽车工业协会汽车行业信息宣布会上正式宣布。申报显示，2025年1-11月，在城市NOA第三方供给商市场中，Momenta和华为HI模式的市场份额明显领先，合计占第三方供给商比例约八成。个中，Momenta城市NOA搭载量41.44万辆，占第三方供给商比例约61.06%。

在Momenta领先的市场地位背后，是其技巧摸索脚步一向走在行业前沿，而更深层次的原因是Momenta在创业初期就熟悉到物理世界对智能驾驶的重要性，是以没有专一只做技巧，而是选择了研发与交付并重的成长路线。

PART 1

算法、数据闭环带动范围化量产

2025年，城市NOA功能在中国汽车市场进一步普及。申报显示，2025年1—11月，我国搭载城市NOA功能的乘用车累计销量达312.9万辆，占乘用车上险量的15.1%，较2024年全年晋升5.6个百分点。

个中，Momenta城市NOA搭载量41.44万辆，占第三方供给商比例约61.06%，保持行业领先，覆盖国内主流乘用车企业，且全球排名前10大年夜车企中，有8家与Momenta开展合作；华为HI模式搭载量约13.41万辆，占第三方供给商比例约19.76%。

根据中汽协数据分析预估，2025年11月华为乾崑智驾（鸿蒙智行+HI模式）的搭载量已达到10万辆，Momenta搭载量约9万辆。从第三方城市NOA供给商市场份额、搭载范围上看，华为与Momenta“双强格局”稳定。

据雷峰网("大众,"号：雷峰网)《新智驾》懂得，筹划、数据的通用性是Momenta能与如斯多车企的不合车型合作的原因。今朝，搭载Momenta城市NOA功能的L2车型与L4筹划均应用同一的软件算法架构、传感器筹划，采集到的数据可以在不合车型上通用以及用于针对性地练习和优化算法模型。

如今，Momenta在第三方城市NOA市场中取得了超60%的市占率，马太效应已经越来越强，接下来他们最大年夜的敌手应当是本身——若何晋升自身的组织效力，将更多的订单完美交付。

2024年，Momenta进一步将感知与筹划融合为一段式端到端模型，实现从传感器原始旌旗灯号到筹划轨迹的端到端输出。一段式端到端筹划的优势起首在于体系反响更快，能晋升对通用障碍物的辨认才能；其次，因为感知与筹划模块的融合，在一段式端到端筹划中，原始数据的损掉更少，体系可以筹划出更合适的行车轨迹，晋升在复杂场景中的拟人才能。

可以说，Momenta已经构建起了“算法、数据闭环、范围化量产”的体系化闭环。

在数据驱动的模式下，智能驾驶功能的成长速度很大年夜程度取决于数据量。如今，Momenta城市NOA的年搭载量已经冲破40万辆，已经接近甚至超出很多自研城市NOA的车企，更是在第三方城市NOA供给商市场中一骑绝尘，先发优势已愈创造显。

PART 2

强化进修带动模型进化

在智能驾驶这个智力密集型行业，除了数据积聚的先发优势，Momenta市场表示领先的另一大年夜原因是其在技巧上的领先。

今朝，Momenta已推出Momenta R6强化进修大年夜模型（以下简称“R6模型”），这是国内首个在端到端基本上真正实现量产落地的强化进修大年夜模型。差别于模仿进修，Al的驾驶才能是接近人，而基于强化进修的Momenta R6强化进修大年夜模型，可以在模仿的情况里去摸索新的驾驶行动，体系从本身的成功和掉败中汲取经验，自我快速的成长，可以让驾驶在安然、安心的才能上，有机会跨越人甚至大年夜幅度跨越人。

Momenta R6强化进修大年夜模型在技巧上的领先也转化为了体验领先，在安然性上，经由过程对不安然轨迹赐与负反馈，晋升了模型对鬼探优等危险场景的应对才能；在舒适性上，在十字路口无保护左转等多目标博弈场景中，模型能做到既推敲对素来车，又推敲斑马线上的行人、两轮车；在通行效力上，Momenta经由过程嘉奖机制鼓励模型的精确行动，处罚缺点行动，晋升了通行效力，例如在拥堵路段智能选择车道、精准下匝道等。

回想Momenta的智能驾驶成长汗青，可以发明其一向走在技巧前沿。2020年起，Momenta就果断推动端到端算法架构——用数据驱动算法逐渐代替规矩算法，并将分散的小模型逐渐融合为同一大年夜模型。

2022年，Momenta首款量产车型的智驾筹划仍基于规矩筹划与多个专用模型（如红绿灯辨认、动态物体检测等）。不过，改变很快产生。Momenta在2023年上半年，应用了基于Transformer的猜测模型；2023年下半年实现感知与筹划的两段式端到端，并推出基于Transformer的筹划算法。作为比较，当时特斯拉的FSD仍为V11版本，采取的是基于规矩的筹划算法。

不过，因为一段式端到端筹划依附模仿进修，其成长上限受制于人类司机数据，且难以完全克制模型对一些缺点行动的进修，Momenta于2025年在模型中引入强化进修机制，推出Momenta R6强化进修大年夜模型。在云端仿真世界的练习中，Momenta经由过程强化进修中的嘉奖与处罚，就能赓续克制模型的风险行动，并晋升安然性、舒适性与通行效力。

PART 3

 结语 

如今，AI行业正处于极速变更的成长阶段，但数字世界AI与物理世界AI仿佛走向了相反的成长门路。前者以大年夜说话模型为代表，谷歌、xAI、阿里、月之暗面等巨擘与创业公司，仍在孜孜不倦地推出新产品、新模型。后者以智能驾驶为代表，已经从百花齐摊开端逐渐走向头部集中。

两种AI的差别背后，固然有行业成长阶段、介入者投入决心、资金实力的不合，但回到第一性道理，这种差别更多取决于两种世界的性质——数字世界生成灵活、容错率高，用户愿意测验测验不合的产品；物理世界则显得粗笨，汽车临盆出来后很难拆回零件的状况，大年夜部分用户购车后三到五年才会选择换车。这就让主机厂、用户在选择智驾筹划时慎之又慎，更愿意选择有过成功经验的公司，比如Momenta。

而Momenta之所以能取得如今的地位，也与其深谙物理世界的特点有关——智能驾驶是要在汽车上用起来的。在创业初期，当很多竞争敌手只是专一研发，不肯埋下身子做好更脏更累的交付时，Momenta选择了研发与交付并重，不仅与主机厂们密切沟通，高管们也频繁试驾各地的实验车辆。

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