“车企自研这么好，凭什么还要找他？ ”去年初，这个话题在行业内吵得热火朝天。
随着2025年中国城市NOA装机量的爆发数据公布——312.9万台，整整15.1%的渗透率摆在眼前——争论好像瞬间失去了意义。 市场用真金白银投了票，而其中有一个名字，在第三方供应商里独占鳌头：Momenta。 它的城市NOA搭载量超过41万辆，拿下了第三方市场超过60%的份额。 这个数字把所有人都惊着了。
按常理说，华为绝对是座大山，它的HI模式确实也占了将近20%的份额，稳稳排在第二。 但为什么是Momenta坐上了头把交椅？ 而且跟它深度绑定的名单，看起来有点“不讲道理”：国内的上汽、广汽、比亚迪自不用说，全球那边，奔驰、宝马、奥迪、丰田、通用…十个巨头里竟然有八个都选了它。 很多人开始好奇，这些金字塔尖的车企，眼光毒得很，他们到底图什么？
我们先得弄清楚，城市NOA到底在拼什么。 技术演示那都是前几年的故事了，现在拼的是“周全”。 什么叫周全？ 就是你得在算法上足够聪明，能把海量的数据变成真实的“经验”，最后还得把这套复杂的经验，塞进成千上万台不同品牌、不同型号的车里，稳定地跑起来。
说到底，就是三大件：算法、数据闭环、规模化量产。 这就是中汽协那份报告里提的决定胜负的关键。
算法上，Momenta去年抛了个大动静：“R6强化学习大模型”。 很多人听到“强化学习”和“端到端”，觉得这还是个实验室里的东西。 但Momenta把它做进了量产车。 这有点像AlphaGo的玩法：它在一个巨大的仿真世界里，自己和自己比赛，也跟自己犯的错“复盘”。 每一次不成功的并线，每一次犹豫的“鬼探头”处理，都成了它下一次更果断、更安全应对的“养分”。
这跟传统的规则代码堆砌思路完全不同。 传统方案是工程师预先设想一万种场景，再写一万条规则去应对，总有你想不到的。 而R6的思路是，给模型设定“安全、高效、舒适”的核心目标，让它自己去探索最优解。 所以，它能处理很多不按常理出牌的路口，或者前车突然“蛇形走位”这种没写在教科书里的情况。 中汽协的报告也点出，这技术让“安全与安心的能力有望超越人类”成为可能。 这当然不是一蹴而就，得建立在庞大的真实数据上。 这就说到了第二点，数据。
这就引出了Momenta那个被反复提及的“一个飞轮，两条腿”战略。 L2量产车（一条腿）每天都在路上跑，产生真实的、鲜活的驾驶数据；这些数据喂养给L4完全自动驾驶的研发（另一条腿），让算法模型飞速进化；进化后的能力，又反哺到L2的车上，让用户立刻体验到。 这个“数据飞轮”就真正转了起来。
这可不是个理论，是靠规模砸出来的。 截止2025年，他们已经和车企一起，把方案装进了超过160款车型，总装车量突破了50万台。 这50万辆车，就是50万个24小时不眠不休的“数据采集员”，在真实中国乃至全球的复杂路况上跑。 有业内人士估算过，他们积累的辅助驾驶里程可能早已超过65亿公里。
所以，当你看到Momenta的方案在新车上又“聪明”了一点，处理“加塞”更顺滑了，这背后是海量真实场景数据喂养的结果，是那个飞轮在加速转动。
最后也是最实际的一环：怎么把这套“越来越聪明”的系统，交给千差万别的车企？ 这考验的就是规模化量产的“工程化”能力。 奔驰的电子电气架构，和比亚迪的能一样吗？ 丰田的供应链，和上汽的能通用吗？
这就是Momenta那60%市占率背后最硬的底气——经验。 超过160款车型的合作经验，意味着他们见过几乎所有主流的芯片平台、传感器配置、整车架构。 当一个新客户找来，他们能迅速拿出一套高度定制化的方案，而不是从零开始摸索。
这极大地降低了车企，尤其是那些想快速赶上智能驾驶潮流的传统豪华品牌和合资品牌的入场门槛和风险。 时间窗口就那么短，谁有工夫陪你从头“踩坑”？ 一个现成的、被验证过的、能快速上车并且还能持续升级的方案，吸引力是致命的。 所以你会看到，奥迪最新的E5 Sportback、奔驰的纯电CLA、宝马的新世代车型，这些全球战略产品线，都选择与Momenta合作落地城市NOA。
说到底，这才是全球顶级车企选择它的深层逻辑：他们要的不是一个炫技的“演示项目”，而是一个可信赖的、能确保全球统一高标准体验的“工业级解决方案”。 安全、稳定、可迭代，缺一不可。
而且这种合作，早已超越了简单的“供应商-采购方”关系。 中汽协报告里用了一个词：“生态”。 这怎么理解？ 举个例子，Momenta和奔驰的合作，远不止于“提供软件”。
他们在阿布扎比联合推出了基于新一代S级的豪华自动驾驶出租车服务，共同运营。 这就不光是技术买卖了，而是双方一起深入到真实的商业运营场景里，去验证和打磨系统。 同样，在德国慕尼黑，他们与Uber也在推进类似的Robotaxi项目。 和东南亚的Grab合作，则是在探索热带雨林气候和迥异交通规则下的落地能力。
这种合作模式，意味着Momenta的技术，必须接受来自全球不同市场、不同文化背景下的驾驶习惯和法规的严酷考验。 这种“全球体检”，反过来又会让它的方案变得更普适、更健壮。 这是一种滚雪球式的正向循环：更多顶级伙伴带来更多元数据，数据反哺技术，更强的技术吸引更多伙伴。
所以，当我们再回看那个“华为Momenta双强”的格局时，就会发现市场其实给出了非常清晰的划分。 华为HI模式是强绑定、全栈式的深度赋能，如同一个“超级大脑”接管了车辆的智能神经中枢。
而Momenta展现的，更像是一个“超级伙伴”的路径。 它用一套高度灵活、兼容性极强的核心技术体系（算法、数据飞轮、量产经验），去适配不同车企的“身体”和“性格”。
它不需要接管一切，而是赋能车企，让他们在保持自身品牌调性和电子架构主导权的同时，获得行业顶尖的智能驾驶能力。 这不只是技术路线的差异，更是商业模式和生态定位的差异。
对于宝马、奔驰这样的公司来说，保持品牌灵魂和整车集成的主导权至关重要。 Momenta的模式恰好提供了这种平衡：我给你最核心的“驾驶智慧”，方向盘和品牌体验，依然牢牢握在你手里。
2025年的数据，315万台搭载城市NOA的车在路上跑，这已经是一场不容置疑的普及浪潮。 在这个浪潮里，第三方供应商的战争，上半场“有和无”的问题已经结束。 下半场，是“好和更好”、“稳和不稳”、“能持续进化还是停滞不前”的较量。
Momenta用超过60%的第三方市场份额和一张遍布全球顶级车企的合作网络，暂时回答了这个问题。 市场选择了它，或者说，是那些对安全、品质和可持续性有极致要求的车企巨头们，共同选择了这条“可信赖的进化”之路。
这场竞赛没有终点，数据飞轮还在加速，海外的运营项目每天都在产生新的反馈，各家车企下一代电子架构的蓝图也已经铺开。 接下来要看的是，当这套体系的能力继续膨胀，当端到端大模型对算力的需求飙升，当更多车企渴望建立自己独特的数据护城河时，现在的合作平衡与生态关系，又会如何被重新定义。 不过那就是另一个更复杂的故事了。
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