更好的 AI，更好的生活
自 2016 年於中關村創立以來，Momenta 始終懷抱一個強大的使命：「更好的 AI，更好的生活」。他們的目標不只是打造技術，而是用 AI 把自動駕駛從實驗室帶進現實，讓每個人的出行更安全、更舒適。如今這個願景已推動 Momenta 站上全球智慧輔助駕駛領域的前沿，與上汽、通用等大型車廠建立合作。許多日常通勤車輛，核心的智慧駕駛模組都已採用 Momenta 的技術。
為加速實現使命，公司採取「飛輪 × 兩條腿」的產品策略。一條腿聚焦智慧輔助駕駛，跨場景累積海量資料；另一條腿則是可規模化的自動駕駛 Robotaxi。今年，Momenta 計劃推出業界首款量產化 Robotaxi，大幅降低單車成本。飛輪大模型透過海量資料、閉環自動化工具鏈與資料驅動演算法，同時支撐這兩條腿。
技術面上，去年 Momenta 發表了飛輪大模型 5.0，是業界首個端到端量產模型。今年，基於強化學習的 Momenta R6 飛輪大模型也將量產登場，成為中國首個以強化學習達成端到端量產的方案。
自 2016 年成立以來，Momenta 在智慧輔助駕駛的裝機量與量產車型上都呈現指數級成長。從 2022 年起步時的 1 款車型，成長到 8 款、再到 26 款，到今年 4 月已突破 130 款，裝機量超過 40 萬套。
隨著飛輪大模型持續演進、量產客戶不斷增加，模型與軟體的迭代速度加快，工作量急遽上升，研發人力卻沒有明顯增加。Momenta 如何靠一支精簡團隊，驅動客戶專案與車型十倍成長？
資深研發總監范曉俊揭曉祕訣：優異的軟體架構、先進的建模演算法、穩健的軟體工程能力，以及一套有效的軟體開發流程。
從「單打獨鬥」到「完美契合」，只花兩週
2024 年初，Momenta 訂下明確目標「匯入與審批 SPA」——代表標準化（Standardization）、流程化（Process）、自動化（Automation）。目標簡單卻關鍵：確保客戶需求絕不遺漏或被誤解，並讓每次新車軟體發布都以最高品質與可靠度交付。為此，他們需要一套能快速適應各種場景的多功能工具。
Momenta 有一條核心原則：只要一件事重複超過兩次，就該把它自動化。
研發團隊起初考慮從零自建方案，但在調研後找到了 Meegle，很快就意識到這正是最理想的選擇。
Meegle 的彈性，正是化解 Momenta 複雜研發流程的良方。
開發智慧駕駛技術有如多線作戰，每條產品線與團隊都有各自獨特的工作流程。Momenta 至今已在 Meegle 中建立超過 200 條工作流，涵蓋主線與量產專案，以及特定的利基場景。
他們明白，自建工具不僅成本高昂，也難以跟上業務的快速節奏。Meegle 的低程式碼與零程式碼能力，讓 Momenta 得以即時建立與調整這些流程，大幅降低數位轉型的門檻。
而真正讓他們拍板的，是 Meegle 的開放性。其標準化 API 讓 Momenta 能把從需求、測試到最終發布的核心研發功能串接起來，形成單一且無縫的資訊流。團隊也評估過國際工具，但那些往往像方枘圓鑿，無法貼合本地研發環境的特定需求。
Momenta 的果斷決定並非偶然。經過兩週的試用，他們對 Meegle 完全信服。范先生說得最貼切：「這不是不得不做的選擇，而是『完美契合』。我們很清楚自己想達成什麼，而 Meegle 正是讓一切成真的那塊拼圖。」
流程自動駕駛：讓資訊無縫流動
Momenta 不只想建立工作流，更要讓它們像「自動駕駛」般運轉。
范先生說：「我們做的是打造自動駕駛的大腦，所以我們的開發流程也應該能自己『開』起來。」Meegle 正是實現這個願景的關鍵，提供他們所需的端到端可追溯性。
過去，需求管理是這條透明鏈路上的一大瓶頸。客戶需求以五花八門的格式湧入，從 Excel 到 Reqif 檔案，詳細程度落差極大。專案經理陷入無止盡的迴圈，每週為確認進度得與客戶開上多達 20 場會議，並在手動匯出資料與來回溝通上耗費無數時間。
從路測到發布：以有限資源守護安全
在智慧駕駛的世界裡，路測是關鍵環節。無論模擬做得多好，都比不上在真實車輛上實地測試，才能真正掌握消費者體驗技術的感受。但傳統路測模式效率極低：每台車都需要一位安全員監控、另一位組員做紀錄。隨著合作規模擴大，路測資源需求也隨之增加，讓整個團隊壓力倍增。
透過 Meegle，Momenta 打造了一套涵蓋全流程的路測管理系統，從規劃、測試案例設計到執行一應俱全。
發現問題只是第一步，能高效修復才是真正關鍵。Momenta 以「Meegle + AI」的組合，把問題管理從苦差事變成無縫流程。問題可以在車上一鍵回報、或以遠光燈閃爍觸發，客戶回饋也即時同步至系統。
AI 會自動將這些問題分群。例如某客戶曾一次匯入超過 4,000 個問題，AI 迅速精煉為約 300 個，大幅減少研發團隊重複分析的工作。AI 甚至提供初步診斷，以文字與圖像呈現「第一眼」判讀。若研發團隊認為分析有誤，只要一鍵回饋，就能協助 AI 模型學習改進。
測試之後是發布管理，這是 Momenta 守護安全的最後一道防線。在自動駕駛的世界，光是「演算法可行」不足以支撐發布。因此 Momenta 以 Meegle 落實他們的「SPA」發布流程——一套多層把關的機制。
每一次 PR 提交都必須通過程式碼檢查與單元測試。軟體模組整合後，還要經過台架驗證。若產品涉及多個模組，則須進行模擬與實車測試。最後，主線版本要發布給客戶，必須遵循專屬流程。每一個版本都得走完這套嚴謹流程，才能裝進客戶車輛——這是 Momenta 對交付安全可靠產品的堅定承諾。
效率引擎：化繁為簡
對范先生而言，Meegle 最大的價值，在於協助 Momenta 落實「SPA」模式：標準化、流程化、自動化。這三個字把他們從初始需求到最終交付的整個工作流程，帶入理想狀態。
如今，Momenta 已在 Meegle 中整合超過 20 個內部系統、開發逾 50 個自訂外掛，每天處理超過 120 萬次 API 呼叫。平台間的自動化資料流，大幅提升了研發效率。有了 Meegle 這具效率引擎，Momenta 的迭代開發更為穩健，讓智慧駕駛研發更快、更穩、更精準。
但這場合作不只關乎效率提升。誠如范先生所言：「數位工具真正的價值不只是效率，更在於解放工程師的雙手，讓他們專注於真正重要的工作。」當重複性任務交由流程自動化處理，研發團隊就能把心力投入新一代 AI 模型的實驗、更安全演算法的打磨，以及人工智慧邊界的拓展。
Momenta 執行長曹旭東認為，公司正站在他所謂「智慧駕駛摩爾定律」的前沿。要不只跟上、更要超越它，實現「智慧駕駛人人可及」，Momenta 需要的不只是突破技術壁壘，更需要一場協作的「生態革命」。
與 Meegle 的合作，正是這場革命的完美縮影：以自動化流程釋放人的潛能，以彈性工具因應瞬息萬變的業務需求。最終目標，是讓智慧駕駛的好處更快、更可靠地送到每個人手中。這正是他們使命「更好的 AI，更好的生活」的極致展現。
文章概要
立即開始，免費享用
