於 2025 年飛書專案新品發布會上，Momenta 研發高級總監范小軍分享了構建智能輔助駕駛算法研發流程的實踐。據其案例，團隊希望在研發人員規模未顯著擴張時支援更多合作車型；實際增幅應以 Momenta 可核實的公開資料為準。
據 Momenta 分享，團隊以飛書專案串連車端測試、問題、需求與驗收管理，形成可追蹤流程。其與飛書專案及高遠華信共同開發 ASPICE 插件，但認證狀態、適用範圍及能否符合特定 OEM 審核要求，仍應向供應方及審核方查證。團隊把這套做法概括為由「導入 SPA」走向「準出 SPA」。
Better AI ，Better Life
Momenta 成立於 2016 年，是專注智能輔助駕駛技術的公司，使命為「Better AI, Better Life」，致力透過突破性 AI 科技創造美好生活，落實可規模化無人駕駛，令出行更安全、便利、高效。
公司提出「三個十年」願景：十年挽救百萬生命、十年解放百分百時間、十年物流出行效率翻倍，持續交付安全護航、自由出行、效率翻倍技術方案。Momenta 稱其技術已應用於上汽、通用、奔馳等多個國內外品牌車型；採購或合作前宜要求對方提供可核實的合作案例清單。
Momenta 表示，其「端到端飛輪大模型」用於支持智能輔助駕駛方案；具體性能、安全性及部署範圍應以量產與第三方測試資料核實。
一個飛輪兩條腿的戰略
Momenta 推行「一個飛輪兩條腿」產品戰略。第一條腿是智能輔助駕駛，藉用戶使用積累多場景海量數據；第二條腿是可規模化自動駕駛 Robotaxi，計劃推出前裝量產 Robotaxi，以降低單車成本為目標；是否屬行業首個，宜以公開量產紀錄核實。
「一個飛輪」指飛輪大模型，倚靠海量數據、閉環自動化工具鏈和數據驅動算法，在雙輪支撐下高速運轉。
2023 年發布的飛輪大模型 5.0 被 Momenta 稱為行業首個一段式端到端量產大模型，引入「長期記憶 + 短期記憶」的人類記憶機制；首創定位宜另行核實。原文稱當時預計於 2024 年量產的 R6 模型採用強化學習訓練，可在模擬環境探索駕駛行為；其實際量產狀態、首創定位及安全性表現，仍應以 Momenta 最新公開資料與實測數據核實。
自 2016 年成立以來，Momenta 智能輔助駕駛搭載量和合作車型數實現飛躍發展。量產合作車型與軟件搭載量持續增長，具體數字宜以 Momenta 公開披露為準；採購方亦可要求對方提供可核實的合作案例清單。
一件事項重覆兩三次後必須用工具
面對客戶項目及合作車型增加而研發團隊增長受限的情況，Momenta 把應對方法歸納為軟件架構、算法、工程能力與研發流程的協同改善。
公司提出「導入準出 SPA」理念：S（Standard）代表標準化，P（Process）代表流程化，A（Automation）代表自動化。該體系旨在推動需求準確導入、版本高質量準出，令流程在統一架構下運行並適配客戶需求；實際成效宜於試行中驗證。
公司規定：凡任務重覆執行兩三次，便需借由工具實現自動化完成。雖然曾考慮自研系統，但最終選定飛書專案，因平台能力高度契合 Momenta 對研發流程工具的需求。
飛書專案的兩大優勢尤為突出：一是流程配置的靈活與高效，支援以低代碼或無代碼方式搭建及調整多個流程；具體配置能力與導入工作量應在試點中驗證；二是平台開放性和二次開發能力，可透過標準介面整合各研發環節，實現資訊順暢流轉；與國外工具在本地場境的適配差異，宜以實際對比評估。
據原文，Momenta 在兩週試用後決定引入飛書專案；這是供應方案例中的採用經過，不代表其他團隊可得到相同結果。
此外，Momenta 表示已開發多個自動化插件，以減少重複操作並推進研發流程自動化；實際效率改善須以團隊基線衡量。
打通六大核心研發環節
1. 可追蹤鏈路：據 Momenta 案例，團隊以雙向關聯串連客戶需求與交付資料，讓流程更易查看及追蹤。能否滿足 ASPICE 或特定安全審核要求，仍須由相關審核方按實際配置與證據確認。導入前可先記錄團隊本身的溝通頻次基線，再衡量改善幅度。
2. 路測管理系統：基於飛書專案建構的系統覆蓋測試計劃、用例設計到執行全流程。測試任務同步至車端大屏，安全員按指引操作，發現問題一鍵錄音上報，系統自動收集車輛數據、生成問題清單和完整報告。一人可同時監管多輛測試車，實際監管規模與效率提升幅度，宜以團隊自身的路測基線衡量。
3. 問題管理智能化：按 Momenta 案例，車端或客戶問題上報後，系統可輔助聚類並提供 AI 預分析結果供人員參考。聚類準確度、錯誤率、人工覆核及模型反饋流程，均應在試點中驗證。
4. 需求管理提效：解決客戶需求格式多樣、核對效率低的問題。系統支援多種格式一鍵批量導入，大批需求的核對時間明顯縮短，實際幅度宜由團隊以自家需求量實測。產品經理將客戶需求數位化映射至主線需求，研發聚焦主線推進，進度同步更高效，減少會議次數。
5. 多層準出機制：建立嚴格準出流程作為安全紅線與量產基石。每行代碼合入均需代碼檢查與單元測試；模組經台架驗證；多模組集成後進行仿真與實車驗證；主線版本向客戶項目交付時再次審核，以期每個發布版本可靠合規。
6. ASPICE 插件認證：聯同飛書專案與高遠華信共創 ASPICE 插件，以國際 OEM 供應鏈准入要求為設計目標。該插件支援 Reqif 或 Excel 格式一鍵條目化導入客戶原始需求，並建立覆蓋全研發流程的文檔版本庫與基線庫，自動化生成文檔證據；是否符合特定審核要求，宜於採購評估時實測確認。
讓複雜變簡單，讓模糊變通透
Momenta 把這套流程的價值概括為「標準化、流程化、自動化」，並用「導入到準出」描述其目標。能否令模型迭代或研發工作更快、更穩、更準，仍須按團隊的品質與週期指標驗證。
雖非完全契合所有設想（如部分度量視圖需自研插件補充），但飛書專案的開放性與靈活性正使其與 Momenta 的協作日益緊密，將複雜事務簡化、模糊場景透明化、隱性工作可視化，釋放出無限可能性。
目前，飛書專案已集成多個內部系統並開發多款插件，大量數據實現自動化流轉；實際整合規模與節省幅度，採購前宜向廠方索取演示驗證。
Momenta 內部調研稱各環節效率有所提升，屬單方陳述，具體數據未公開。更重要的是，數字化工具的意義不止於效率。透過解放研發人員雙手，他們得以投身於下一代智駕模型實驗、更安全算法研究和人工智能邊界探索。團隊希望把減少的重複工作時間轉向模型實驗與安全研究。
這方是構建「效率引擎」的真諦所在——釋放人力，聚焦更高價值的創新思考。
正如 CEO 曹旭東所言，當前正處於「智駕摩爾定律」的風口，大模型高速迭代重塑行業。Momenta 致力於超越摩爾定律，推動智駕平權。
要實現行業躍遷，不僅需突破技術極限，更需生態協作的「平權革命」，依賴全行業參與者——從工程師到標注員、從車企到供應鏈——協同提效，共同定義技術落地速度。
因此，我們既需要飛書專案這樣的工具，也需要全行業的共同努力。
Momenta 以「Better AI, Better Life」概括其願景，並把可規模化自動駕駛與改善出行安全、便利及效率列為方向；這些目標的實現程度仍須以量產與安全數據評估。
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