原創｜苗正 編輯｜Cong

2025年7月15日，寶馬集團與中國智能駕駛公司Momenta宣布達成合作。這一消息本身并不令人意外，在全球汽車產業智能化轉型的宏大背景下，主機廠與科技公司之間的合作已成為常態。然而，這次合作的深層意義，遠不止于一次簡單的技術采購或資源互換。它標志著以寶馬為代表的傳統豪華汽車巨頭，在面對全球最大、也最激進的智能汽車市場——中國時，其戰略思維、技術路徑和自我定位正在發生一次根本性的轉變。這是一場關于生存、進化與未來主導權的嚴肅博弈。

01

戰略的必然：

“全球標準”到“中國專屬”

長期以來，以德國車企為首的跨國汽車集團奉行的是一種全球化標準戰略。一套成熟的技術平臺、一種統一的品牌理念、一套歷經考驗的供應鏈體系，被應用于全球各個市場。這種模式在機械工業時代被證明是高效且成功的，它塑造了品牌的全球一致性，并帶來了巨大的規模經濟效益。寶馬的“純粹駕駛樂趣”（Sheer Driving Pleasure）正是在這一體系下被塑造成為一個全球性的品牌標簽。

然而，當汽車產業的競爭核心從機械性能轉向智能化體驗時，這一模式在中國市場遇到了前所未有的挑戰。中國的智能電動汽車市場，在本土新勢力（如蔚來、小鵬、理想）以及華為這樣的跨界科技巨頭的強力驅動下，用短短數年時間，將智能駕駛的軍備競賽推向了白熱化。城市領航輔助駕駛（Navigate on Autopilot, NOA）功能從最初的賣點，迅速變成了市場標配，其可用場景、體驗流暢度和迭代速度，都遠超全球其他市場。

在這種背景下，跨國車企普遍面臨一種“水土不服”的尷尬。其全球同步開發的智能駕駛系統，無論在功能定義、數據積累還是算法迭代上，都難以適應中國復雜多變的道路環境——從混亂的交通參與者（行人、電動自行車），到不盡規范的道路標線，再到層出不窮的施工場景。消費者感知到的，是功能的“不好用”、“不敢用”，與本土品牌的產品形成了鮮明對比。

寶馬與Momenta的合作，正是對這一現實的直接回應。其核心目標是打造“中國專屬”的智能駕駛輔助解決方案。這不僅僅是在全球方案基礎上進行本地化適配，而是在根本上承認了中國市場的獨特性和領先性，需要一套從底層邏輯、數據基礎到算法模型都原生于中國的全新體系。

寶馬大中華區總裁兼CEO高翔的表述——“將寶馬‘在中國、為中國，以中國速度創新’戰略推向新的歷程”，揭示了這種轉變的迫切性。這意味著寶馬正在放棄過去那種中央集權式的全球研發模式，轉而將更多的決策權、開發權下放到中國本土。這是一種戰略上的解耦，也是一種務實的妥協。所謂“中國速度”，指的正是本土科技公司那種以數據驅動、快速迭代的互聯網開發模式，這是傳統汽車行業漫長的開發驗證周期所無法比擬的。因此，選擇與Momenta這樣的本土頭部玩家合作，成為了寶馬在中國市場追趕智能化進程的必然選擇。

02

技術的選擇：

為何是Momenta“飛輪大模型”

在中國，能夠提供高階智能駕駛解決方案的供應商并不在少數，寶馬選擇Momenta，其背后是對技術路徑的深度考量。新聞稿中提到的幾個關鍵詞——“飛輪大模型”、“一段式端到端”、“長期記憶+短期記憶”，勾勒出了Momenta技術方案的核心輪廓。

“飛輪”模式是Momenta商業模式與技術路徑的核心。其邏輯閉環如下：通過量產車輛搭載其智能駕駛系統，在真實世界中行駛，收集海量的駕駛數據，特別是人類駕駛員處理復雜場景（即長尾問題）的數據。這些數據被傳回云端，用于自動化地訓練和優化AI模型。經過驗證的、更強大的模型，再通過OTA（空中下載）技術推送回車輛。如此循環往復，形成一個數據驅動模型自我進化的“飛輪”，車輛越賣越多，數據就越積累越快，模型就越智能。

對于寶馬而言，這種模式極具吸引力。它解決了傳統車企在AI時代最核心的兩個痛點：數據獲取和算法迭代。寶馬擁有龐大的用戶基數，但如何將這些用戶的行駛數據轉化為有效的訓練數據，并建立一套高效的自動化迭代機制，是其自身體系內的短板。Momenta的“飛輪”提供了一套現成的、已經在中國市場得到驗證的方法論。

傳統的智能駕駛系統通常采用多模塊、分階段的處理方式：感知模塊負責識別車輛、行人等；預測模塊負責判斷他們的動向；規劃決策模塊再根據這些信息決定車輛的行駛路徑。這種架構的缺點是，每個模塊的誤差會被層層傳遞和放大，且難以處理各模塊之間的復雜耦合關系，導致系統的行為有時會顯得機械和僵硬。

而“端到端”大模型，則試圖將從傳感器原始輸入（Input）到車輛駕駛指令輸出（Output）的整個過程，整合進一個統一的神經網絡中。這種“所見即所得”的方式，更接近人類的駕駛行為，理論上能夠做出更擬人、更流暢的決策。Momenta是業內較早實現此類方案量產的公司，這意味著其技術不僅停留在理論階段，更經歷了量產的工程化考驗。

“長期記憶+短期記憶”的類人腦機制是對其大模型內部工作原理的形象解釋。“長期記憶”可以理解為模型通過學習海量數據后形成的、對世界運作規律的普遍認知，如同人類駕駛員的駕駛本能和經驗直覺。“短期記憶”則是在每一次具體駕駛任務中，對當前道路環境、交通參與者動態的即時分析和邏輯推理。這種結合，使得模型在面對從未見過的罕見場景（長尾問題）時，能夠基于其“長期記憶”中的普遍規律進行推理，而不是僅僅依賴于預設規則，從而極大地提升了系統的泛化能力和可靠性。

寶馬選擇的，不僅僅是一個供應商，而是一整套能夠在中國市場持續進化的技術體系。這套體系的核心是數據驅動和AI大模型，這正是寶馬自身需要補齊的關鍵能力。

03

產品的融合：

“德系駕控”遇上“中國智能”

合作的最終目的是交付產品。根據公告，這套方案將提供“全場景、點到點的領航駕駛輔助功能”，并應用于包括國產新世代車型在內的多款汽車。這意味著，寶馬的目標是實現從用戶家地庫出發，到公司地庫停車的全程智能駕駛覆蓋，涵蓋了高速公路和復雜的城市道路。

這其中最值得探討的，是如何將Momenta的AI能力與寶馬的“品牌DNA”相結合。Momenta CEO曹旭東提到的“集‘德系卓越駕控’與‘AI大模型前沿能力’于一體”，點明了這次合作的難點與亮點。

“德系駕控”代表了什么？它不僅僅是精準的轉向、扎實的底盤和線性的加速與制動。在智能駕駛時代，它更應該體現為一種駕駛風格（Driving Style）。例如，系統在執行變道超車時，是果斷迅速，還是猶豫保守？在通過擁堵路口時，是謹慎禮讓，還是高效博弈？這些決策風格，共同構成了智能駕駛系統的“駕駛性格”。

寶馬的挑戰在于，如何確保這套由Momenta主導開發的系統，其“駕駛性格”是符合寶馬品牌定位的。它應該是自信的、穩定的、可預期的，能夠給予駕駛者和乘客足夠的信任感，同時在動態性能上體現出寶馬應有的水準，而不是一套千篇一律的、缺乏品牌辨識度的“公版”方案。

這需要雙方團隊進行深度的聯合研發與調校。Momenta提供AI算法的底座，而寶馬的工程師則需要定義系統的行為邊界、舒適性指標和動態響應邏輯，并將這些工程目標轉化為AI模型可以學習和優化的數據標簽與獎勵函數。這是一個將傳統汽車工程學與人工智能深度融合的過程。最終的產品體驗，將是評判這次合作成功與否的關鍵標準。如果能成功，寶馬將為全球傳統車企提供一個范例：如何在智能化時代，既擁抱前沿科技，又不失品牌靈魂。

結語：

一場無可回避的自我革命

寶馬與Momenta的合作，是全球汽車產業格局變遷的一個縮影。它清晰地表明，在中國這個全球創新的前沿陣地，任何一家跨國巨頭都無法再依靠過往的品牌光環和技術壁壘高枕無憂。市場競爭的維度已經徹底改變，數據、算法和生態系統正在成為新的護城河。

這次合作對寶馬而言，是一次深刻的自我革命。它意味著在組織架構上要更加開放和靈活，在技術路徑上要敢于擁抱本土創新，在戰略思維上要從全球一體化轉向更精準的區域化。這條路充滿挑戰，涉及到企業文化、研發流程乃至利益分配的深刻變革。

對于Momenta以及中國的智能駕駛產業鏈來說，這是一次重要的勝利。它證明了中國科技公司不僅能在本土市場與新勢力并駕齊驅，更能贏得對技術、安全和品質要求最為嚴苛的傳統豪華品牌的信任，并成為其核心戰略的合作伙伴。

未來，搭載著這套“中國心”的寶馬汽車行駛在中國的道路上時，它所承載的將不僅僅是乘客，更是傳統汽車工業在智能化浪潮沖擊下，尋求變革、適應與再生的全部努力。這場聯姻的結果，將在很大程度上預示著，那些曾經定義了汽車的百年巨頭們，能否在一個由代碼和數據定義的新時代里，繼續引領前行。