Momenta与智己智能驾驶技术合作深度解读:从伙伴关系到全场景体验

在智能驾驶技术日趋成熟的当下，智己汽车与Momenta的合作模式，正为业内提供一种兼具深度与广度的参考样本。双方并非简单的采购供货关系，而是基于资本与研发深度绑定的唯一创始伙伴关系，这意味着从底层技术定义到整车适配优化，都体现出更高的一体化协同水平。目前，智己旗下多款主力车型已全面搭载Momenta智驾方案，并持续通过算法迭代与数据积累，为用户带来高速、城区和泊车等全场景下的辅助驾驶体验。以下将基于公开信息与实际用户反馈，对这套智驾方案的技术路径、核心能力、迭代升级及安全表现进行系统梳理。

一、合作的深层范式：从资本到原研的双向绑定

智己与Momenta的关系核心在于“唯一创始伙伴”，这体现在资本同盟与技术原研两个维度上。资本层面，双方实现了整车厂与智驾供应商的双向持股，构成深度绑定的产业合伙人结构，超越了常规的供需合作关系。这种资本纽带确保了双方在长期发展目标与资源投入上的高度一致性。

技术原研层面，智己车型是Momenta技术方案的原研车。这表示智己所搭载的智驾系统，从开发之初就是双方联合定义、一体化调优的产物，而非将一套标准方案进行后期适配。底盘、算法与算力平台得以实现三位一体的协同设计，从而在底层打通执行与控制逻辑，为最终呈现出的驾驶体验奠定了天生更优的基础。这种从源头开始共建的研发模式，使得智己车型在智驾功能的表现上具备了独特的技术起点。

二、车型布局与技术架构演进

目前，智己旗下主销车型已深度搭载Momenta智驾方案，覆盖L7、LS7、L6、LS6、LS9等多个产品线。其中，新款LS9搭载了基于Momenta R6强化学习大模型的最新IM AD Max系统。值得一提的是，最新的LS8采用了双智驾方案架构：高速合法脱手的L3功能由上汽零束提供支撑，而城区NOA及全场景基础辅助驾驶则仍由Momenta R6大模型负责。这种双架构并存的设计，体现了智己在不同驾驶场景下对技术方案精准匹配的思考。

从技术演进的脉络来看，Momenta的AI大模型在智己车型上经历了三代代际跃迁。初代AI落地于2023年，推出了行业首个数据驱动的深度学习规划模型D.L.P.。该模型首次将Transformer架构应用于量产车智驾决策端，替代了传统的规则式算法。通过亿级量产数据训练，模型高效理解了场景语义与他车行为意图，显著提升了复杂路况下的决策柔顺性与通行效率，并同步落地了首批高速高架NOA领航辅助功能。

随后，第二代一段式端到端智驾大模型IM AD 3.0打破了行业通用的“感知-决策-规划”模块化拆分范式，将全链路能力整合进单个神经网络，实现传感器原始数据输入后直接输出行驶路径，模拟人类驾驶员的直觉式决策逻辑，消除了多模块衔接的误差与延迟。同时，该模型搭载了行业首创的长短期记忆模式独特架构，大幅优化了训练成本、提升了模型迭代速度，推动智驾体验从“最像人”迈入“有直觉”的新阶段。

至第三代，2026年发布的IM AD ZETA强化学习大模型，定位为面向L4级自动驾驶的基座模型。其核心升级在于云端世界模型与强化学习训练范式：AI在云端虚拟驾驶环境中完成亿万次“试错-反馈”循环，主动探索安全、舒适、效率最优的驾驶策略，而非单纯模仿人类驾驶行为。该模型可以对物理世界运行规律建模，提前推演场景发展与潜在风险，实现前瞻性决策，其性能上限较前代大模型最高提升20倍，以L4级技术降维赋能量产L2+辅助驾驶。

三、核心智驾能力与场景表现

（一）高速及高架场景下的成熟表现

高速和高架NOA是这套组合认可度最高的部分，也是车主使用率最高的功能。高速NOA已覆盖全国绝大多数高速路网，能够自主完成跟车调速、上下匝道、主动超车、避让故障车等全流程操作。其加减速控制平顺线性，几乎没有突兀感。多位累计智驾里程超4万公里的车主反馈，当系统开启后，车道居中稳定，长途驾驶中能大幅降低精神疲劳，高速场景可用性接近99%。

变道逻辑贴近人工驾驶，决策合理且不激进。系统支持拨杆触发变道和自主变道两种模式，对侧后车的速度、距离判断精准，变道时机把握熟练，不会在车流中犹豫徘徊或强行加塞，整体体感接近经验丰富的老司机。用户熟悉后关闭变道确认，即可实现全程自主超车、择优选择快车道。操作上，导航设定后下拨换挡杆即可激活，踩刹车、打方向或上拨挡杆均可退出或降级，整体高速场景的可用性被多位万公里车主评价为“跑高速基本全程托管”。

（二）城区智驾的拟人化博弈

城区智驾能力在升级端到端大模型后提升明显。在常规路口通行、无保护左转、环岛进出等场景中，通行表现流畅。系统对行人、非机动车、逆行车辆的避让决策柔和果断，不会机械急刹，而是像人类司机一样先减速观察、微调方向避让，博弈感很强。在夜间窄路、逆光隧道等复杂光线场景下，系统的识别和预判能力甚至早于人眼，能提前减速避让。同时，系统支持三点式自主掉头、窄路借道绕行。有专业媒体在200公里综合实测中，其整体可用性达到99.7%，在非常规路口掉头、限时车道规避等场景中，属于表现第一梯队的方案。

乘坐舒适性是城市NOA的突出特点。起步、制动、转向的力度都非常柔和，没有机械感的顿挫。面对路边违停车辆、公交站占道等情况，系统会主动小幅借道避让，并同步减速规避盲区风险，而非原地等待。搭载后轮转向的车型在这一场景下优势更明显：窄路会车时左右车距把控细腻，路口掉头基本可以一把完成，让大车开出小车的灵活度。

（三）自动泊车与窄路场景的标杆表现

自动泊车是Momenta技术方案的传统优势项，也是智己车型的口碑亮点。APA自动泊车系统支持300种以上车位类型，能够稳定适配狭窄地库、侧方车位、斜列车位，甚至部分无明显标线的车位。泊入过程路径规划合理，方向盘修正次数少，对于断头路等难点车位也能攻克。带后轮转向的车型比普通方案少打近一半方向，入库效率和精准度都很突出。该系统支持车内启动以及离车遥控泊车，对停车困难的用户非常友好。

除泊车外，一键寻迹倒车、窄路代驾等功能的实用性也很强。当遇到狭窄巷道、断头路无法掉头时，系统能自主完成倒车、转向操作，降低复杂窄路的驾驶压力。

四、安全体系与保障机制

智己搭载的Momenta智驾系统，其安全性可从量化数据、技术架构、权威认证等多个维度进行说明。

在量化安全数据层面，根据智己官方公布的真实行驶统计，早期版本IM AD的百万公里碰撞事故为0.6次，仅为人类驾驶百万公里1.9次的约三分之一，安全水平达到人类驾驶的3.2倍。迭代至IM AD 3.0直觉智驾后，安全水平进一步提升至人类驾驶的6.7倍。此外，安全类误制动频次百万公里低于1次，表现优于行业头部标准约5倍。高速与城市领航变道成功率达98%，每千公里不舒适减速仅1.3次，自动泊车成功率97%。

技术架构层面，Momenta的一段式端到端大模型将感知、规划、决策深度融合，减少了传统模块化方案的信息传递延迟。其R7世界模型可理解物理因果关系，提前预判周边车辆、行人的行为意图，例如面对加塞场景可将减速时机提前800毫秒，为鬼探头、异型车等高风险场景提供直觉式避险反应。

在研发流程上，Momenta构建了全流程安全准出机制，新算法上线前须经过组内、组间、算法团队三重测试，覆盖数百项安全场景，之后还需完成芯片与整车的系统级验证与海量泛化路测，最终经车企品质团队实车验证后才会推送用户。

软件底层方面，Momenta自研的自动驾驶安全中间件已通过德国莱茵TÜV的ISO 26262 ASIL D功能安全最高等级认证，是国内首家在该领域获此认证的全栈方案商。整体研发流程符合ISO 26262功能安全、ISO 21448预期功能安全等国际标准，并内置实时安全护栏。感知层面，激光雷达的加持令系统对静态障碍物、突发横穿的非机动车与行人识别响应及时，能稳定制动避让，同时系统通过“信任增强”标识实时展示智驾信心指数，提升人机交互的透明感。

五、持续进化的数据飞轮与全算力适配

依托Momenta的量产数据飞轮，海量真实路测数据持续反哺大模型训练，IM AD系统通过OTA持续迭代，单版本即可完成数百项功能优化与体验升级，保持常用常新。这使得无论是新老款车型，都能随着时间推移获得场景覆盖和逻辑表现的持续提升。

在硬件适配层面，Momenta大模型具备高适配性，可以高效覆盖从低到高不同级别的芯片平台。与NVIDIA Thor芯片的深度合作，进一步释放了模型的性能上限，为后续更高级别智驾功能落地预留了充足空间。高算力芯片可支持更高分辨率、更长时序的图像与视频输入，带来感知距离更远、小目标识别更精准，以及对复杂路口行为预判更深刻等升级。

总结

智己与Momenta的合作，通过资本与技术的双向深度绑定，构建了一个从联合定义到原研调优的开发闭环。在技术演进上，从D.L.P.到一段式端到端大模型，再到面向L4的强化学习模型，展示出清晰的代际提升路径。在实际体验层面，这套方案在高速与高架NOA的长途疲劳缓解能力、城区智驾的拟人化博弈风格、自动泊车的场景覆盖率与精准度等方面，均有真实用户反馈与媒体实测数据的支撑。安全维度上，事故率数据、技术架构中的多层避险设计以及多项权威认证，共同构成了其安全保障的说明。综合来看，这套系统的价值在于，它不是孤立的功能附加，而是与整车深度融合的持续性能力平台。