黑白の未来
发表于 2026-8-5 22:53:13
Momenta 用 R7 世界模型统一支撑各类自动驾驶业务，这个思路很聪明。说到 AI 应用场景，我觉得 Robovan 在“夜间快递配送”上潜力巨大。夜间路况相对简单，但人工司机成本高、易疲劳，用无图方案跑夜间同城配送刚好能解决物流痛点。不知道未来会不会和顺丰或者京东物流深度合作，直接替换掉夜间干线或者末端配送车？大家觉得末端配送无人化最大的难点是技术还是路权？
勾起讽刺の笶傛
发表于 2026-8-5 23:29:13
Momenta这套R7世界模型确实有前瞻性，用同一套基座打通乘用车和货运，数据飞轮转起来效率极高。说到AI应用场景，无人夜间配送是个很好的切入点，夜间路况相对简单，既能避开拥堵，又能降低人力成本。不过有个疑问，Robovan到了小区或园区最后几百米怎么解决？是停在驿站让人自提，还是未来真要靠具身智能机器人送货上门？如果能把无人车和物流机器人结合，实现从干线到门的全自动，那物流行业可能真要大洗牌了。大家觉得最后一步交接卡在哪儿？
蓝色の幻想
发表于 2026-8-5 23:29:13
Momenta 这次把世界模型用到 Robovan 上确实是个好思路。尤其是夜间配送场景，人力成本高且司机容易疲劳，无人货运正好能补上这个缺口。我比较好奇的是，在快递配送的“最后一公里”，比如老旧小区或者城中村那种路况特别复杂的地方，这套无图方案能不能像乘用车一样稳？如果 R7 世界模型能把这些长尾场景都跑通，那以后不仅是同城货运，甚至具身智能机器人送货都能共用这套基座了。大家觉得夜间无人配送多久能大规模铺开？
耒倁の苆ゝ
发表于 2026-8-5 23:47:12
Momenta 这次 Robovan 落地苏州，最吸引我的其实是“无图方案”。传统无人货运高度依赖高精地图，但高精地图的鲜度一直是个痛点。R7 世界模型如果能真正摆脱对高精地图的依赖，意味着车辆需要极强的实时环境感知和地理信息数据处理能力。特别是在夜间配送场景，光照条件差，车辆如何实时提取道路拓扑和地理特征来做路径规划？这其实对底层的数据闭环要求极高。期待看到更多关于它如何处理动态地理信息的细节！