首试Momenta R7，物理AI上车能给智能辅助驾驶带来怎样的提升？

辅助驾驶从够用到好用，真正让用户对其建立信任的关键是什么？Momenta给出的答案是，借助“物理AI”的上车，让辅助驾驶具备更早一步预判与更从容处理复杂场景的能力。

而在体验了全球首款搭载Momenta R7世界模型的量产车型——上汽大众ID. ERA 9X后，笔者则直观理解了，Momenta R7让AI真正理解物理世界的底层规律后，能够给辅助驾驶带来什么样的影响。

硬件层面上汽大众ID. ERA 9X依然是配备包含192线激光雷达在内的26个传感器，但全新的R7将世界模型深度融入强化学习框架，跳出传统规则化决策逻辑，能自主理解物体物理属性与运动因果规律、提前预判潜在风险，说白了就是从能看见进化到能预见。

实际的提升有多大？如果说Momenta R6以模仿人类驾驶为核心路径，依靠海量路测场景库复刻驾驶操作，那么Momenta R7就是从“模仿学习”进阶为“自主认知”，通过让AI真正掌握物理运行规律，提升长尾未知场景的处理能力、复杂车流博弈等极限工况的表现，以及跨车型、跨地域的场景泛化效率。

而落到实际场景中，这部分感受会更明显。

本次试驾路线全程大概13公里，渝中半岛的几个景点基本全部涵盖进来了，所以今天我们是专挑了扔人多、路窄的场景体验，这次新车还升级了D2D，也就是车位到车位功能。

目前咱们只要设置好导航，并且车辆在READY状态下就能激活领航辅助，相当于上车就能启动，省掉了开出停车场的过程。

整个停车场路线还是比较复杂，而且我们是在酒店的八楼，出口还要上行两层，但在Momenta R7世界大模型的加持下，上汽大众ID.ERA 9X的路线记忆非常准确，就像是在自家地库一样，非常淡定。

即便是面对狭窄的上行通道，依然能够稳定识别并规划好路线。

来到地库出口处，Momenta R7先是精准的识别到了正确的出口道路，随后再闸机前也缓慢停车，抬杆之后才慢慢驶出，而从开出车位到驶出地库整个过程完全没有拖泥带水。

不过地库场景相对简单，缺少“博弈”，不管是通道还是闸机都是能被看到的，包括道路上施工堆放的水马、逆行的行人、转角的电瓶车这些，只要能被系统“看到”，车子就可以完全按照规则去轻松执行。

而作为司机，我们在面对真实道路场景时，往往要去考虑窄路会车时车身宽度能不能通过、谁先通过；左转、右转时则要找准路线、判断其他车辆的速度；掉头时我们要判断转向半径、距离等等。

换句话说，真正能体现出Momenta R7为“万中无一”罕见场景而生的，是它在博弈过程中对时间、空间、速度、距离这些物理数据的理解，最简单的体现就是“抓时机的能力”，而在整趟实测过程中，我们可以找到很多这样的场景。

以“避让”为例，像进入千厮门大桥的这个路口，前方车辆发生交通事故，左侧两台车明显有越过导流线向右变道的想法，Momenta R7根据车辆动向识别到了这一意图，有明显向右打方向的举动，并减速避让，安全的汇入了主路。

而除了能够预判潜在风险，Momenta R7也会通过避让来提升通行效率。比如此刻前方有两台静止的出租车，我们车辆在识别后提前变道到了左侧车道，随后面对同样想要越线绕行的车子，Momenta R7先是做出了减速的动作，紧接着在理解了前车要右转的意图后，Momenta R7则开始尝试向左打方向准备绕过等待通行的前车，这个画面就很好的说明了它不会像传统智能辅助驾驶一样傻等。

另外能体现它聪明的是，传统智能辅助驾驶在识别到路边有行人时，很容易分不清楚行人是否要过马路从而停在原地，但Momenta R7全程没有出现这样的现象，比如这个连续的右转路口，Momenta R7也展现出了老司机该有的稳健范儿，此时路口前方有聚集的人群，右侧有临停的车辆，Momenta R7准确识别并熟练的进行了避让，而且右转过后，道路持续收窄，但Momenta R7面对重庆路窄、人车混行的路况，总能够精准的判断距离，找准时机、规划合适的通行路线。

而在第二个右转口，面对有货车侵占右转道且左侧有排队等待的车辆时，Momenta R7仍然可以见缝插针，对空间和距离的把握完全不输老司机，甚至在前车通行之后，面对隐藏在树后的红绿灯，它一样可以精准识别，缓慢刹停等待绿灯，全程有条不紊。

接下来换到没有红绿灯的左转路口，此时路上有非常多的干扰物，Momenta R7并没有被前方的快递车、卸货车辆难住，从SR界面我们可以看到，Momenta R7全程防御性驾驶，减速后在不断观察路口，判断没有快速通过的窗口后果断选择等一等，确认直行车辆通过之后才开始左转，随后面对隧道中的行人和对向来车也能找到合适的机会进行避让。

而比转弯难度更高的则还有掉头，即便是目前智能辅助驾驶逐渐成为标配的情况下，掉头依然是多数车型无法应对的场景，这也是最能体现Momenta R7对空间窗口的理解。

在双向只有两个车道的情况下，空间十分有限，车辆在掉头过程中需要预判转弯半径、道路边界，知道自己要站多少空间，包括路边的障碍都要计算进去。Momenta R7没有猛打方向硬拐，在确认掉头路口后控制车速慢慢调整转向角度，判断无法一把过去便向旁边的停车场入口进行了借道，通过倒一把的方式很轻松的完成了一车道掉头的操作，掉头后甚至先避让了对向来车随后再慢慢调整车身姿态，过程一气呵成。

如果要说最能体现Momenta R7空间推演能力的，我觉得当属窄路口会车，因为这是一个动态的博弈，除了判断能不能过，还需要避开路边的障碍、把握对向车辆会不会让行、决定谁先通行。

传统智能辅助驾驶比较容易犯的错误，要么直接刹停在原地罚站，要么抢行最后堵在路口，必须手动接管。大家可以仔细观察一下大众ID.ERA 9X的几个动作，它是先降速观察对向车辆趋势，根据双方车辆的位置和道路状况决定要不要先让一下。

而最绝的则是在面对后续的来车时，Momenta R7出于防御性驾驶的策略并没着急行动，在观察到对向车辆有让行的想法后开始起步，但紧接着对向车有个向前试探的动作，此时Momenta R7也是秒懂，立马紧贴着临停车辆让行，确认旁边无车时方向盘轻轻一带借道通行。

最后车辆也是准确找到了我们设置好的停车场入口，并准确停到了车位当中，带我们完整体验了车位到车位的智驾表现。

而通过这些极限场景下的博弈过程你能直观感觉到Momenta R7最明显的特点就是懂物理属性、懂运动因果、懂潜在交互，强大的时空感智能能力正是智能辅助驾驶系统安全、高效、丝滑，真正实现车位到车位无断点的关键。