Momenta|上市后首份“答卷”，喜忧参半

“账面巨亏、经营向好”是Momenta上市后首份财报的典型特征。

8月31日，Momenta公布了上市后的首份财报——2026年中期业绩。财报显示，期内Momenta实现营收16.02亿元，同比增长75.9%；毛利11.73亿元，较去年同期的6.54亿元增长79.4%，毛利率高达75%

归母净利润为亏损状态，净亏损165.4元，同比扩大871%。需要注意的是，这165亿元的亏损其中163.1亿元来自“优先股及其他金融负债公允价值变动”。剔除该扰动后，再剔除1.74亿元的股份薪酬和3766万元的上市开支，真正能反映主业成色的“经调整期内亏损”只有1410万元，相较去年同期的4.16亿元亏损额，收窄了96.6%，经营层面近乎触碰盈亏平衡线。

业务端，Momenta量产解决方案累计装车突破100万台，2026年上半年新增装车32.1万台，同比增长83.7%；已合作26家主机厂，累计量产定点219个，在手未交付定点114个，继续稳居城市NOA第三方供应商第一名。

技术层面，新一代MomentaR7世界模型将于三季度开启量产上车，试图依靠预训练、仿真、强化学习三层架构，完成从“看见世界”到“理解世界”的技术跃迁。不过，现阶段Robotaxi、自动驾驶货运车等L4业务尚处在测试与小规模试运营阶段，暂无法贡献实质性收入。

不过，看似亮眼的经营数据并未让Momenta获得二级市场的积极认可，资本市场对其保持着相对谨慎的态度。据了解，自上市近两个月以来Momenta的股价走出了一路回落的走势。

具体为，上市首日其盘中最高触及314.8港元，市值一度突破700亿港元，不过最终收盘仅与发行价持平。此后股价便进入震荡下行通道，7月底盘中跌至235港元附近，创下上市以来新低；8月中旬虽短暂反弹至291港元，但未能延续涨势，随即再度掉头下行。

Momenta发布首份财报后次日，9月1日当日其股价盘中进一步走低至228港元，较295.6港元的发行价下跌超22%，至此其股价已长期运行在发行价下方，弱势走势明显。

针对这一行情走势，香颂资本执行董事沈萌分析指出“物理AI目前整体呈现概念性大于商业性的特征，即便是在学术领域，行业内尚未对物理AI形成统一、公认的定义与共识。不少企业上市时，为提振投资者情绪、拉高自身估值，往往会绑定、套用当下热门赛道概念。基于物理AI热度形成的估值，并非合理的估值溢价，而是纯粹的估值泡沫。在相关技术真正深度落地制造、服务场景，切实实现生产力与生产效率提升之前，这一泡沫化趋势难以扭转。”

随着资本市场热度回落、行业估值泡沫逐步出清，自动驾驶行业的价值评判逻辑已趋于统一。市场不再单纯以装车规模衡量企业实力，转而将软硬协同技术能力、数据闭环迭代效率、多场景商业化落地能力，作为划分企业核心竞争力、拉开行业差距的核心标准。

与此同时，车企自研浪潮与“智驾平权”趋势，正在重塑高阶智驾商业格局。行业已然形成共识：高阶智驾是整车核心技术内核，车企不可长期依赖单一外部供应商，需坚持自研打底、多供应商备份的双线发展模式，掌握核心技术自主权。

目前国内主流车企均已落地自研战略。小鹏、零跑、吉利、小米坚持全栈自研，从源头摆脱外部方案依赖，零跑明确不搭载外部全套智驾系统，坚守全域算法自研。蔚来、理想聚焦超算中心与数据闭环建设，核心智驾体系自主可控，仅对外采购标准化硬件。

吉利组建千人自研团队打造“千里浩瀚”智驾体系，同时入股第三方企业筑牢技术缓冲；比亚迪依托全产业链优势自研“天神之眼”智驾系统，仅以合资模式做补充，不采购外部全套智驾方案。

在此背景下，Momenta能否守住第三方智驾方案龙头地位，成为市场核心疑问。一方面，公司已跑通“量产装车-真实驾驶数据-模型迭代-新增订单”的正向循环，累计真实行驶里程超130亿公里，同时完成出海布局，方案落地10个国家和地区，打开海外增量空间。

但现实挑战同样突出：已获取的定点项目并不等同于最终量产交付，存在延期、方案调整的风险；R7世界模型仅具备纸面性能，仍需依靠大规模实车落地后的用户体验与安全表现完成验证；L4无人驾驶业务持续大额投入，短期难以实现收益回报。

香颂资本执行董事沈萌对此分析称：“当下整车市场价格内卷，无法给上游企业带来更高收益预期。此外，全球范围内智能驾驶尚未迎来大规模普及，侧面反映技术仍未完全成熟。这也造成上游企业无论是成本还是产品差异化，都难以建立竞争优势。百万装车量看似规模可观，但头部车企年销量远高于该水平，这意味着所谓龙头更多只是阶段性先发优势，缺乏扎实的底层支撑。”

整体来看，这份中期财报印证第三方全栈软件模式可以实现较高经营效率，但也清晰地暴露行业现实约束。Momenta已经走到商业化的关键节点，高增长、高毛利的基本面已经确立，但要消化前期估值溢价，应对车企自研与一体化巨头的竞争，还需要依靠后续持续的商业化数据去验证。