MG 07，中国年轻人的特斯拉？

[汽车之家 行业] 2026年北京车展期间，MG品牌宣布，旗下电智化转型的重磅车型MG 07将首批搭载软硬一体“纯血”Momenta R7方案——R7强化学习世界模型+XHEART X7专用大模型芯片。

车展结束后，上汽MG品牌事业部总经理陈萃、Momenta CEO曹旭东与汽车之家等核心媒体进行了交流。陈萃在交流中透露，这套“纯血”Momenta R7方案的首批搭载车型中，除了MG 07外，都是30万级或更高定位。所以，在他看来，这套智驾方案一定能给到客户“超预期”的体验。

Momenta CEO曹旭东（左）、上汽MG品牌事业部总经理陈萃（右）与核心媒体交流

曹旭东甚至认为，他们对比的根本不是当前15级轿车中智驾能力突出的小鹏MONA M03，而是要直接叫板特斯拉FSD V14版，甚至将MG 07称作“中国年轻人的特斯拉”。

特斯拉FSD V14版究竟有多强？据曹旭东介绍，一年前FSD还是V13版时，他去硅谷调研时发现，使用或者订阅这一功能的用户不到40%。而在FSD升级到V14版后再去硅谷调研，新购车用户的订阅率已经变成了100%。

在曹旭东看来， 智驾的竞争，未来将主要是中美之间的竞争。而据他判断：“中国的第一名，一定是全球的第一名。”

不止是在中国市场要对标特斯拉FSD，Momenta甚至还要跑到欧洲市场去和特斯拉硬碰硬。曹旭东预计，欧洲、中东等海外市场会在2027年～2028年放开NOA法规限制。他们已经已经为2028年抢占欧洲市场做好准备。

曹旭东的底气主要来自于数据。

目前，Momenta 已拿到超过百亿公里的驾驶数据，提取出了超过1亿种长尾场景。这些数据来自于已搭载该公司智驾产品的80万台车。预计到今年年底，这一数据应会达到200万台左右，超越特斯拉FSD用户数。到2028年底，Momenta预计搭载自身产品的车将超过1000万辆车。

数据不止有量，还有质。曹旭东表示，由于路况更加复杂，中国智驾数据的有效率是美国的5-10倍，一些极端场景的有效率甚至达到10-100倍。在他看来，特斯拉是美国的老司机去欧洲，而Momenta是中国的老司机去欧洲，胜负已分。

为了进一步夯实优势，曹旭东透露，Momenta将在2026年对算力投入做出3倍提升。他预计在年内达到特斯拉在北美总算力投入的60%，甚至有可能加码到60%～80%。这一规模放到行业里也位居前列。

算力投入，不光是靠砸钱，更重要的是怎么高效做成千卡集群、万卡集群，去快速训练大模型，并快速迭代。曹旭东表示，Momenta R7大模型的后训练迭代一次只需要2～3小时，预训练优化完之后是两三天迭代一次，能做到每周都让用户有新体验。

不止是智驾能力在同级对手中展现出优势，陈萃表示，MG 07还有两大竞争优势，一个是迟迟未完全揭开面纱的“颜值”，另一个是未来将会发布的智能座舱。

近日，MG 07的路测谍照流出。展现出这款新车低趴宽体的姿态、流畅的大溜背线条、前后贯穿式灯带和运动感十足的铲形前唇造型，此外，该车还采用了无框车门和掀背尾门设计。据陈萃透露，MG 07搭载了用户规模方面中国最强的大语言模型。

显然，不论是MG品牌，还是Momenta都对于MG 07寄予厚望。也让外界对于这款MG品牌2026年最重磅产品的期待值拉满。这款新车究竟是真的实力爆表，还是噱头大于实际？预计2个月后，就将正式见分晓。

以下为交流原文（汽车之家精编）：

媒体：萃总，MG 07最近在各大社交平台的关注度特别高。新车上市之后会对智能电动汽车行业带来什么新变化？

陈萃：MG 07在3月才公布命名和造型细节。很多用户看到车之后就关注到了激光雷达。未来，MG 07会采用MomentaR7强化世界模型的方案+X7自研大模型专用芯片，用软硬一体方案来满足用户需求。

造型，是我们的看家本领。100年前，MG就造豪车、轿跑，我们也看到今天在市场上有很多用户想要更好看的车型，也看到20万级的网红轿跑车卖得特别好。对我们来说，我们是造了100年轿跑的品牌，我们干嘛不造一台这样的车出来？基于我们对于造轿跑的积淀，有信心打磨出一台更好的轿跑出来，发挥我们的优势长板。

从市场来讲，买轿跑的人更年轻、更个性。智能驾驶已经是这类人群的必需品。所以，我们在打造这款产品时，把智驾提到非常高的优先级去做。在整个方案选择过程中，我们唯一的选择就是Momenta。因为和Momenta本身有非常强的能力，也和上汽有很好的合作基础。由于双方的深度合作，让我们能够提前看到R7的优势，所以我们想把这套方案放在这台车上。

我自己对MG07这款产品非常有信心，因为无论是外形还是智驾，都非常非常顶。

媒体：现在行业里，智驾算法有世界模型和VLA路线并行。大家都会好奇，为什么这次MG 07搭载的R7大模型会选这条路线，算不算是跟小鹏VLA和华为ADS4.0三军会师？咱们的核心差异优势是什么？

曹旭东：类似的问题前两天在一个媒体交流时聊到过，后来有一个朋友给我发来小红书上的热帖，下面有一个回复量特别高的评论叫：死啃VLA的某公司，一版不如一版；去掉L的小鹏，进步得飞快。

小鹏的VLA其实没有L，是VA模型，所以本质上是端到端加强化学习的模型。这个算法，也是我们在去年R6强化学习大模型上实现的。今年，我们实现的是强化学习的世界模型，对标特斯拉FSD V14。

我们希望，MG这款车能成为中国年轻人的特斯拉。在一年前，FSD还是V13时，我去硅谷做了调研，使用或者订阅特斯拉FSD 人不到40%，已经是很高的比例，超出平均数。最近，特斯拉FSD V14发布之后，我又去硅谷做调研，买特斯拉的人，100%都订阅了FSD V14。我也希望，和MG共同打造中国年轻人的特斯拉，我们的智驾就是特斯拉FSD V14级别的体验。

陈萃：2026年，举办MG4发布会时，我们就说打破了特斯拉的垄断。在整个行业里，只有特斯拉有技术能力去解决热管理问题。但在MG4上，我们也采用一体式热管理系统，并通过行业首创的铝稀土合金材料，打破了特斯拉的专利壁垒。现在，我们产品的电耗和热管理表现，口碑非常好。

我听曹总的意思，我理解MG07这台车的智驾水平，也能和特斯拉V14好好掰手腕。

媒体：您刚才对小鹏VLA的评价还可以。如今，MG 07定位大概15万级，和小鹏热销车型MONA M03有点竞争关系。MONA M03搭载了VLA的蒸馏版。VLA2.0和VLA蒸馏版有多大区别？基于这种区别，曹总是否会认为在15万元的产品上，R7是断代领先水平？

曹旭东：蒸馏是非常成熟的技术，或者深度学习以来非常常用的技术。十多年前，还没创立Momenta的时候，那时候手机性能也没这么强，我就和伙伴们说，为了把模型跑到迁移机上，先训练大一点的模型，之后再蒸馏一个小模型跑到迁移机上。

蒸馏模型的性能，完全依赖于大模型和小模型的差异到底有多大。差异小，就可能做到80%～90%的性能接近度。模型大小差异特别大的话，可能是50%～60%的水平。

坦率来说，小鹏进步速度很快，但不是我们现在主要的对标对象。我们要打造的是中国年轻人的特斯拉。所以我们的产品体验对标的是特斯拉的FSD V14，不管在中国，还是全球。

媒体：数据量是智驾算法增长的养料，R7模型的数据量大概多大？如果在端侧跑世界模型，对芯片的算力和性能有什么样的要求？

曹旭东：我们现在已有超过百亿公里的驾驶数据。同时，从百亿公里提取出了超过1亿种长尾场景的高质量黄金数据，用于训练我们的大模型。这些数据来自多少台车呢？现在超过80万台车，预计今年年底应该会到200万台车左右。

特斯拉现在订阅FSD总量大概110万。多个同行给出的预测时，他们到今年年底时会达到一百大几十万。换句话说，到今年年底时，我们累计搭载城市NOA的车辆可能会超过特斯拉。在数据方面，我们增速非常快，整个飞轮效应已经起来。毕竟特斯拉只是一个车企，而我们有多个合作车企，所有数据可以汇总到数据飞轮中，不断加速、加速再加速。

和普通通用芯片不一样，我们的芯片是面向大模型设计的。我们有战略判断起于2022年初时，尽管那个时候是芯片寒冬，但因为GPT出来之后，整个人工智能发展方向会往大模型收敛，如果根据收敛大模型的结构定制优化芯片，可能会有5-10倍性能提升。MG这款车上搭载的这颗芯片对标算力能达到英伟达Thor的水平，性能非常强劲。

媒体：Momenta在路上跑的车超过特斯拉FSD，到底具有什么样的深远意义？

曹旭东：特斯拉的车主要在北美，我们的车主要在中国。之前有车企做过研究，中国的数据有效率是美国的5-10倍。

比如在马路上行人横穿，这件事情在中国城区可能每公里就会遇到一次，但在美国平均要跑至少10公里。两轮车横穿，中国概率会更高，中国有无比强大的外卖、快递平台，所以电动车横穿是非常非常多的。

我有国外的客户说他特别喜欢来中国开车，因为中国的场景非常复杂和有挑战，像打游戏一样。相较而言，在美国或欧洲开车会相对无聊，很少有不可预测的事件发生。而在中国，会有很多不可预测的事件发生，有点像通关游戏一样。

中国数据的有效率比美国有5到10倍提升，还是指的是一些常见场景。极限的场景差距可能达到10-100倍。这也是为什么我们要去欧洲对标特斯拉FSD V14的原因。特斯拉是美国的老司机去欧洲，而我们是中国的老司机去欧洲。大家觉得谁会赢？

媒体：萃总，感觉您对MG 07这款车的智驾比较自信。但是Momenta不是只服务MG一个品牌。在您看来，MG 07在智驾方面的差异点在哪里？

陈萃：智驾对我们接下来要面向的客群特别重要，所以现在选择最好的伙伴去做智驾，做不一样的车型，发挥我在这个细分领域的优势。因为客户更需要、更喜欢。

MG07这次上车的Momenta解决方案，是软硬一体方案。刚才有很多老师提到特斯拉、小鹏LVA 2.0，包括ADS，现在在这个市场里，最头部的智驾第一梯队在赛道的人，大家用的都是软硬一体方案，至少特斯拉是。

我们在发布会上说，我们是第一批用上软硬一体Momenta强化学习世界模型的车型。在我仅限知道的一些知识范围内，目前这套方案除我们之外，只在30万级以上的产品上搭载。所以，在这个细分市场，这套智驾给到客户的一定是超出他们期待的体验。

媒体：曹总，Momenta和MG品牌的合作，对中国智驾产业意味着什么？如何看待中国AI走出世界的趋势？

曹旭东：上汽集团在整个出海做得非常优秀，在疫情之前就已经开疆拓土。疫情之前，2018年、2019年，海外的是年销量10万、20万。疫情之后，整个年销量做到100多万。MG品牌本来就在英美等海外国家有很大积淀。所以，出海方面，我们是中国出海的排头兵。

在智能化出海方面，我们多多少少分享到了上汽和MG品牌的海外红利。我们判断，中国智驾领先于全球大概3～4年左右的时间。2024年，可能是中国汽车市场的智驾技术拐点。2028年，海外城市NOA或者城市智能辅助可能迎来拐点。

我们从各渠道了解到，海外城市NOA法规陆陆续续放开时间点差不多是2027年。不管欧洲、中东、东南亚，各国家放开时间大概都在这个时间点。所以，很多OEM已经瞄准2027年、2028年规划量产NOA。

我们在海外很早就设立办公室。现在，海外办公室包括斯图加特、慕尼黑和中东的阿布扎比、日本三个主机厂的总部所在地。我们有海外量产和开发经验。我们相信，配合MG在全球已有的积累和渠道，我们将是全球第一个能在海外标杆时间量产城市NOA的玩家，而且水准一定能对标全球最好的玩家——特斯拉FSD V14，甚至在某些方面好于特斯拉FSD V14的体验。

媒体：陈总，MG作为中国出海的排头兵，为什么选择与Momenta合作？

陈萃：曹总是很低调的人。接下来，我们MG 07会上Momenta R7智驾解决方案，包括自研芯片做软硬一体整套解决方案。

今天，全球前十大汽车集团里，有8家在用Momenta。Momenta在第三方智驾的占有率达到了61%，连续三年位居行业TOP1。身为全球豪华品牌标杆的宝马、奔驰、奥迪，要么已经与Momenta达成战略合作，要么在未来的规划中要使用Momenta的方案。

MG是全球品牌。在整个欧盟加英国市场，MG从归属上汽之后到现在已经卖出超过100万辆。对于整个中国品牌出海来说，是非常标志性的里程碑。

上汽是Momenta最大的机构投资方，愿意和Momenta站在一起，就是因为Momenta智能驾驶方案的实力够强，潜力巨大。

基于和Momenta的合作，我们也想站在世界舞台，让更多的国人为中国智驾出海、AI出海，让全球的媒体、用户重新认识到中国实力。

此前，我们在德国法兰克福开技术大会，展示了我们的半固态电池技术，223家全球主流媒体，都做整版报道。那个时候，我心里真的觉得非常自豪。我们也希望，接下来MG能和Momenta把很棒的智驾解决方案放到全球舞台上，让更多的人认识MG，也认识Momenta。

MG与Momenta的整个合作，是国际品牌和科技公司合作的新范本。我们统一目标、互相赋能，一起创新。整个智驾解决方案，是大家融合在一起，不断打磨算法、上车体验、终端用户体验，不断校正的结果。这是我们根子里认可的合作模式。

媒体：刚才讲到半天一直讲智驾，其实现在也需要好的座舱。因为前两天友商发布舱驾一体，不知道MG的车辆是否会有关于座舱方面的延展？

陈萃：关于这款车的智能座舱技术，还没有到沟通节点。去年，我们在整个智舱体验上已经在做很多布局。大家在我们之前发布的内容上看到，我们和3C头部品牌打造整个座舱车机智能化体验。今天，手机里的智能化体验已经非常方便了，能满足你的所有需求。

有可能今天所有的智能设备，大家都不会觉得比自己手上的手机智能。我们这台车上的智舱体验会越来越像手机，能给你的智能机的感受，包括它的智能化程度。这是我们在做的一件事情。依托于上汽的整个朋友圈，包括3C品牌，包括Momenta，我们都选择在商业领域里最头部的解决方案合作伙伴去做。

我其实是今天才听到，我们要对标特斯拉FSD V14，我们要做中国的特斯拉。这个挺让我心潮澎湃的。

曹旭东：整个上汽集团有非常大的纵深，不管是多种品牌，不管是哪一类车，对于整个智舱和智驾关注度极其高。我能透露的一点的信息是，MG07搭载的大语言模型肯定是中国唯二的头部大语言模型之一。它还有中国最好的智驾大模型。

陈萃：曹总说中国唯二。其实从用户使用角度和覆盖率角度来说，等于是中国唯一最好的大语言模型。AI解决方案，接下来在MG品牌上也会看到。

媒体：您提到对标特斯拉、华为这几家非常优秀的公司。在技术方面，您觉得这几家的进度怎么样？

曹旭东：特斯拉具有特别强的美国硅谷基因，在技术创新上，我有个同行评价特别好，他说：特斯拉的研发只升级，不迭代。他基本上是体系和架构升级，而不是在同一套架构和体系下通过迭代去把这个东西做到极致。

中国相对成熟的大公司更倾向于更多迭代，通过饱和式的组织和资源投入，把相对成熟的架构体系推向极致。

这是两种非常不同的风格，都有优势。但是在快速变化的AI时代，特斯拉是更加正确的模式。

我们始终是竞的状态，通过你追我赶来创造最领先的技术。我觉得，智驾的竞争是中美的竞争。而我判断：中国的第一名，一定是全球的第一名。

媒体：现在，智驾有纯视觉路线，也有激光雷达加上摄像头的路线。Momenta更坚持后面的路线，背后的逻辑思考是什么？

曹旭东：传感器的整个方案，我们以视觉为主，激光雷达也可以用。用了之后会更好。在一些场景，比如隧道，如果隧道口发生事故，视觉的反应时间会比激光雷达更长。视觉也能解决这个问题，但有了激光会解决地更好。

我们整个架构的设计理念以视觉为主，但激光可选。选择激光，也会带来一定性能提升。我们的一部分客户，比如奔驰、宝马就选择纯视觉技术路线。当然，国内客户也有选择激光雷达的技术路线的，都会体现到很高的水平。

智驾能力优劣首先在于数据和算法，这是起到最重要作用的。第二档作用是算力，尤其是大模型、芯片算力带来的能力提升有5到10倍；第三档才是传感器。只要传感器够用，更多的传感器大多数是锦上添花的作用，很难靠传感器带来100倍、1000倍的提升。

媒体：有友商近期公布，算力方面的投入达到了100亿，未来将达到700亿～800亿规模。Momenta在这块有什么样的布局？

曹旭东：算力投入非常非常重要。我们今年在算力投入上相比去年有3倍提升，准确数字涉及到商业机密不方便透露。但我相信，我们的算力水平在今年可能会达到特斯拉在北美总算力投入的60%，有可能还会加码到特斯拉在北美训练FSD的60%～80%。所以，规模相当大，放到行业里是绝对数一数二的。

现在的算力投入不光是拼算力、砸钱，因为这件事情大家都会。而更重要的是，在有了这些GPU、机器之后，怎么变成千卡集群、万卡集群，去快速训练大模型，并快速迭代。这才是一家公司更为根本的目的。

花钱大家都会。但花了这些钱之后，谁的研发投入是1，谁的研发投入ROI是10，有很大的差距。比如，我们现在的大模型训练，我们的后训练迭代一次只需要2～3小时，MoE train（混合专家模型训练）一天就能迭代一轮，预训练优化完之后是两三天迭代一次。

正是因为这样迭代的速度，让我们R7能实现每周都有新体验。所以，MG 07上了我们R7后，智能驾驶体验非常值得期待。

媒体：Momenta有没有预测过，物理AI普及的速度会是什么样的？

曹旭东：物理AI第一个大规模爆发的领域是自动驾驶。物理AI其他的应用领域，如机器人，现在遇到最大的挑战是本体没有收敛。

OpenAI最早的时候就想过要做机器人，但最终还是先聚焦做数字AI。因为机器人的本体到底是什么？怎么设计？到底是完全像人一样的本体，还是针对不同的垂直应用有不同本体设计，现在整个行业完全没有收敛。而没有收敛带来很大的挑战是本体都没有练好，数据自然就没有练好。数据没有量，整个飞轮转不起来，可能还处在非常初步的阶段。

大模型训练需要海量数据，比如数字AI基本上把整个互联网数据吃光还不够，把所有图书馆的书拿过来扫一遍塞进去训练还不够。大家想尽各种办法把所有数据都放进来，还是喂不饱这个大模型。所以，大模型实际上非常data hungry。

现在，机器人的本体数据量远远喂不饱1T的大模型。这是具身智能遇到很大的问题：本体没有收敛，商业闭环没有形成，数据十分缺乏。

自动驾驶，是具身走到最前面的一颗明珠。因为它的数据量已经规模化，商业闭环已经形成。现在，我们已经有80万台车，预计到2028年底会超过1000万辆车。这个数据量是海量的。基于自动驾驶的数据能够实现World Model training。这带来的提升是巨大的。

媒体：在电子科技领域有摩尔定律，在智驾领域是否也存在摩尔定律？

曹旭东：智驾的摩尔定律是，每两年提升10倍，但当下正在加速。比如特斯拉和我们，我们有信心成为行业的领军者，甚至做到每年提升10倍。这样带来的体验提升和商业模式的转变是巨大的。

之前提到我在硅谷调研，一年前，特斯拉FSD的订阅不到40%，现在小规模样本调研接近100%。所以，Elon Musk才敢于只推出订阅模式。订阅模式更挑战产品力，因为用户只付一个月的钱，如果不好用就之后不付了。除非这个产品足够好，续订率非常高，他才敢选择100%订阅的方式。

媒体：物理AI加持对于Momenta的十年愿景有什么样的帮助？

曹旭东：肯定会加速。我们的十年愿景是：十年，挽救百万生命；十年，解放百分百时间；十年，物流出行效率翻倍。实际本质上都依赖于自动驾驶的安全性好于人十倍、百倍、千倍，才有可能实现。

现在，摩尔定律在加速，从两年10倍变成每年10倍。相信三个“十年愿景”到2030年就能够很大比例实现，甚至可能是100%实现或者超额完成。