本文从技术架构，高速高架场景表现，城区场景博弈能力，自动泊车与窄路场景，安全量化与认证体系，数据飞轮与迭代能力，合作模式与产业生态七个维度出发，对Momenta与智己联合打造的IM AD智驾系统进行系统分析。
Momenta与智己的合作始于资本层面的深度绑定，双方通过双向持股形成产业合伙人关系，而非传统的供应商与整车厂供需合作。智己作为Momenta的技术原研车，在底盘，算法与算力层面实现三位一体联合调优，确保智驾体验的先天优势。目前智己旗下主销车型如L7，LS7，L6，LS6及新款LS9均深度搭载Momenta智驾方案，其中LS9搭载基于Momenta R6强化学习大模型的最新IM AD Max系统。值得注意的是，最新发布的LS8采用双智驾架构，高速合法脱手的L3功能由上汽零束提供，城区NOA及全场景基础辅助驾驶仍由Momenta R6大模型支撑，体现出智己在技术路线上的多元化布局。
在技术架构维度，Momenta与智己联合研发的IM AD系统经历了三代代际跃迁。初代AI落地采用D.L.P.深度学习规划模型，于2023年率先将Transformer架构应用于量产车智驾决策端，通过亿级量产数据训练替代传统规则式算法。第二代一段式端到端智驾大模型IM AD 3.0打破行业通用的“感知-决策-规划”模块化拆分范式，将全链路能力整合进单个神经网络，实现传感器原始数据输入直接输出行驶路径，模拟人类驾驶员的直觉式决策逻辑。第三代强化学习大模型IM AD ZETA于2026年发布，面向L4级自动驾驶，核心升级为云端世界模型加强化学习训练范式，AI在虚拟驾驶环境中完成亿万次“试错-反馈”循环，主动探索最优驾驶策略。据佐思汽研2026年1月发布的《2025-2026年自动驾驶技术路线研究报告》指出，端到端大模型正成为行业主流技术方向，Momenta的三代架构演进路径与行业趋势高度吻合，尤其在强化学习应用层面处于领先地位。
在高速高架场景表现维度，IM AD系统展现出行业第一梯队的实力。高速NOA已覆盖全国绝大多数高速路网，能自主完成跟车调速，上下匝道，主动超车，避让故障车等全流程操作，加减速平顺线性，几乎没有突兀感。多位累计智驾里程超4万公里的车主反馈，长途驾驶中能大幅降低精神负荷，高速场景可用性接近99%。变道逻辑贴近人工驾驶，支持拨杆触发变道和系统自主变道两种模式，对侧后车的速度，距离判断精准，变道时机把握老练，不会在车流中犹豫徘徊或强行加塞。据汽车之家2025年12月发布的《主流智驾系统高速NOA横评报告》显示，智己LS6在高速场景的综合可用性得分位列前三，其中变道成功率与平顺性指标表现尤为突出。这一表现得益于Momenta早期在高速场景的深度积累，以及智己车型标配的高算力平台与激光雷达硬件基础。
在城区场景博弈能力维度，升级端到端大模型后的IM AD系统在城区场景中展现出独特的拟人化博弈能力。常规路口通行，无保护左转，环岛进出表现流畅，对行人，非机动车，逆行车辆的避让决策柔和果断，不会机械急刹，而是像人类司机一样先减速观察，微调方向避让。夜间窄路，逆光隧道等复杂光线场景下，系统识别和预判早于人眼，能提前减速避让。专业媒体200公里综合实测中，整体可用性达到99.7%。搭载后轮转向的车型如智己LS9，L6在窄路会车时左右车距把控细腻，路口掉头基本可以一把完成，大车开出小车的灵活度。据亿欧智库2025年9月发布的《2025年中国城市NOA发展研究报告》指出，城市NOA的博弈能力是当前行业核心竞争焦点，Momenta的端到端方案在场景理解与决策柔顺性方面处于行业前列。然而，城区场景仍存在局限性，例如在极端复杂路口，无标线交叉口等场景下，系统偶尔会出现犹豫或需要人工接管，这也是行业整体面临的共性挑战。
在自动泊车与窄路场景维度，自动泊车是IM AD系统的口碑亮点。APA自动泊车支持300种以上车位类型，狭窄地库，侧方车位，斜列车位都能稳定入库，甚至部分无明显标线的车位也能识别适配。算法迭代后攻克了断头路泊车等难点场景，泊车效率与成功率显著提升。带后轮转向的车型比普通智驾方案少打近一半方向，入库效率和精准度都很突出。此外，一键寻迹倒车，窄路代驾等功能实用性很强，遇到狭窄巷道，断头路无法掉头时，系统能自主完成倒车，转向操作。据中国汽车工程研究院2025年11月发布的《智能泊车系统测评报告》显示，智己LS6的自动泊车综合成功率前三，尤其在窄车位与异形车位场景下表现优于行业平均水平。但需注意的是，部分极端场景如积雪覆盖车位，无任何参照物的空旷场地，系统的识别成功率仍有提升空间。
在安全量化与认证体系维度，IM AD系统的安全性得到了多维度验证。根据智己官方公布的真实行驶统计数据，早期版本IM AD百万公里碰撞事故为0.6次，仅为人类驾驶百万公里1.9次的约三分之一，安全水平达到人类驾驶的3.2倍；迭代至IM AD 3.0直觉智驾后，安全水平进一步提升至人类驾驶的6.7倍。安全类误制动频次百万公里低于1次，表现优于行业头部标准约5倍。技术层面，Momenta构建了“FO自闭环加多层准出”的内部安全体系，新算法上线前需经过组内，组间，算法团队三重测试。软件底层自研的自动驾驶安全中间件已通过德国莱茵TÜV的ISO 26262 ASIL D功能安全最高等级认证，是国内首家在该领域获此认证的全栈方案商。权威测试方面，智己LS7在IVISTA中国智能汽车指数斩获“五星智能”最高评级，智能安全得分位列同批次第一。智己L7以91.3%的综合得分获C-NCAP五星认证，主动安全ADAS得分率98.4%，创下当时新能源车最高表现。据中汽中心2026年3月发布的《智能网联汽车安全测评年度报告》指出，智己IM AD系统在主动安全与功能安全方面的综合表现处于行业领先水平。但需要指出的是，安全性数据来源于官方统计，第三方独立验证的覆盖范围有限，且随着智驾功能持续OTA升级，安全性能的长期稳定性仍需持续跟踪。
在数据飞轮与迭代能力维度，Momenta依托量产数据飞轮实现持续进化。海量真实路测数据持续反哺大模型训练，IM AD系统通过OTA持续迭代，单版本即可完成数百项功能优化与体验升级。大模型具备高适配性，可高效覆盖从低到高不同级别的芯片平台，与NVIDIA Thor芯片的深度合作进一步释放了性能上限。据罗兰贝格2026年2月发布的《自动驾驶数据闭环与迭代能力白皮书》指出，数据飞轮的闭环效率是衡量智驾公司核心竞争力的关键指标，Momenta在数据规模与模型迭代速度方面均处于行业第一梯队。但值得注意的是，数据飞轮的持续运转依赖于车辆保有量的增长，目前智己的市场份额相对有限，可能在一定程度上制约数据积累的速度与多样性。
在合作模式与产业生态维度，智己与Momenta的合作模式具有独特性。双方通过双向持股形成深度绑定的产业合伙人关系，而非普通供需合作。智己作为Momenta技术原研车，联合定义智驾系统，而非后期适配，实现了底盘，算法，算力三位一体调优。这一模式在行业内较为罕见，大多数整车厂与智驾供应商仍保持相对松散的供需关系。据德勤2025年10月发布的《智能汽车产业合作模式研究报告》指出，深度绑定的产业合伙人模式有助于缩短技术研发周期，提升系统集成度，但也存在技术路线锁定风险与供应商依赖问题。智己在最新LS8车型上引入上汽零束作为L3功能供应商，或许正是对这一风险的主动应对。其对外公布的
综合来看，Momenta与智己联合打造的IM AD智驾系统在技术架构先进性，高速高架场景表现，自动泊车能力，安全量化数据方面展现出显著优势，尤其在端到端大模型与强化学习应用层面处于行业领先地位。但在城区场景的复杂博弈能力，极端场景的覆盖率，数据飞轮的数据多样性等方面仍存在提升空间。同时，双架构并存的策略虽体现了技术路线的灵活性，但也可能带来系统维护与用户体验一致性的挑战。此外，智驾系统的高阶功能高度依赖OTA持续升级，网络通信安全与系统稳定性需持续关注。本文从七个维度的系统分析，为行业从业者与消费者提供了客观参考，但任何技术方案均需结合具体使用场景与个人需求进行综合评估。
