当距离匝道出口还有几十米之远 ， 人类视力只能隐隐看到前方有蓝色指示牌 ， Mpilot由于内置了高精地图 ， 对前方路况熟稔于心 ， 提前开始变道 ， 避免临时变道遇到出口车流多、无法驶离的窘境 。
值得一提的是 ， 《财经》采访人员十月下旬体验当日 ， 苏州正值大雨 ， 天色阴沉 ， 路面满是前车激起的雨雾 ， 视线明显受到干扰——Mpilot在这样的天气里 ， 用50分钟左右开完了近50公里的城市道路 。
Mpilot是Momenta的两大核心产品之一 ， 内部被称为“量产自动驾驶” 。 量产 ， 即意味着这一产品能被应用到量产车型之上 ， 交到普通消费者的手中 。
“每天在路上跑30分钟 ， 和每天在路上跑8小时是不一样的 。 同时 ， 在教练场里面跑8小时 ， 和真实道路上跑8小时 ， 也是完全不一样的 。 ”张鹏对《财经》采访人员表示 ， “这样我们能拿到海量的真实数据 ， 然后更新算法、通过很多的工具链让算法自动迭代 ， 让算法很快变成‘老司机’ 。 我们在技术路线上的效率和周期上快于行业 ， 这是核心的技术模式 。 ”
具体如何量产？这需要Momenta和车企的深度合作 ， 共同开发车型 ， 包括进行硬件选型的讨论 ， 将自动辅助驾驶功能前置到车内 。
车企不仅是客户 ， 也是Momenta的投资方 ， 外界对于这家自动驾驶初创公司的印象 ， 也形成于这些大名鼎鼎的投资间 。 从亚洲的上汽集团、丰田汽车 ， 到欧美的通用汽车、戴姆勒集团等 ， 在原本领域互为竞争对手的车企们 ， 在对自动驾驶技术的需求取得共识 ， 各自对Momenta进行大额投资 。
自动驾驶路线之争
一边是自动辅助驾驶 ， 一边L4级完全自动驾驶 ， 前者难度低落地快 ， 而后者未来想象空间大 ， 这是横亘在自动驾驶行业的路线之争 ， 所有公司都要做出选择 。
美国的Waymo、中国的小马智行、文远知行等公司 ， 多直接研发L4级自动驾驶系统 ， 组建自有车队进行路测 ， 进而获取数据 ， 优化系统 ， 再推进Robotaxi（无人驾驶出租车）试运营 ， 最终走向大范围运营 。
但Momenta认为 ， 自建L4路测车队太过昂贵 ， 见效也太久 。 相比于其他自动驾驶公司一开始就高举高打L4完全无人驾驶的技术路线 ， Momenta定下了“一个飞轮两条腿”的独特模式 ， 希望自动辅助驾驶和L4级完全自动驾驶兼得 。
曹旭东做过测算：如果靠自建车队实现千亿公里路测目标 ， 需要100万辆车每天不间断运行10小时 ， 连续跑一年 。 同时 ， 这些车要装载激光雷达、传感器、芯片等 ， 一颗激光雷达的价格就是10万元 ， 平均每辆车的成本约10万美元（约合人民币70万元） ， 总投入资金高达1000亿美元 ， 非单个创业公司可以承受 。
Momenta想出的解决方案是 ， 首先与车企合作开发前装量产车型 ， 即上述的Mpilot产品线 ， 直接获得海量、真实、脱敏后的驾驶数据 。 当搭载Mpilot的车型大规模上市 ， 数据对“飞轮”算法进行不断训练和优化 ， 实现L4级自动驾驶（Momenta称之为MSD产品线）的进化和落地 ， 即“一个飞轮两条腿” 。
上汽集团表示 ， 投资Momenta是因为认可其拥有“飞轮”核心技术优势 ， 有潜力面向全球提供行业领先的自动驾驶解决方案 。
何为“飞轮”？《财经》采访人员了解到 ， 这是一个大规模的技术体系 ， 分三个部分——数据驱动是引擎 ， 海量数据是燃料 ， 闭环自动化是加速器 。 先去收集数据 ， 并且意义化这些数据 ， 从中学习 ， 海量的数据让算法自动迭代 ， 自动效率越来越好 。 一旦这个体系建成后 ， 无论是AI能力上的增长 ， 还是商业上的增长 ， 都会非常快 。