不久前，上汽大众ID. ERA 9X全球首发搭载的Momenta R7世界模型，直接将智驾拉入了“物理 AI”的维度。当行业还在争论“无图”与“有图”、“纯视觉”与“融合感知”的优劣时，这套系统用一场覆盖上海城市全场景的深度实测，给出了一个更底层的答案：真正的高阶智驾，不应只做图像的“匹配者”，而要做物理世界的“推演者”。
不是“见过才能开”，而是“理解所以会开”
传统智驾系统，尤其是依赖大量数据标注的纯视觉方案，其决策逻辑本质上是一种高级的“条件反射”——只有见过相似场景，系统才知道该如何反应。这解释了为何它们在面对城市中那些“非标”路况时，常常显得犹豫或笨拙。
ID. ERA 9X搭载的R7世界模型，其革命性在于引入了“三维物理空间推演”能力。在浦东晚高峰道路的实测中，这一点被体现得淋漓尽致。面对无保护左转车流、穿梭的外卖电动车以及突然变道切入的网约车，系统并非简单地对单个障碍物做出反应，而是实时推演周围多个交通参与者的运动轨迹与意图，在复杂的时空窗口中找到最优解。 比如，当左侧车道车辆突然减速留出空隙时，系统不是机械地等待“完全安全”的死板信号，而是理解这是一个变道窗口，果断而平顺地完成并线。这种从容，不是“训练数据”教会的，而是系统“理解”了动态博弈、空间关系与交通参与者意图后的自主判断。
这解释了为何这套系统敢将“漫游巡航”作为标配功能。在老城区，路面标线模糊，行人与非机动车混行，随时有游客横穿马路。当我们临时改变导航路线，放弃前往原定目的地时，系统没有降级为简单的车道保持，而是依然能基于对街道全貌、周围车辆及行人意图的实时推演，保持一致的驾驶风格和避让逻辑。 这种“不中断、不降级”的连贯性，是“理解式”智驾与“匹配式”智驾最直观的分水岭。
D2D“车位到车位”，打通“最后一公里”断层
“车位到车位”（D2D）功能本身已不新鲜，但多数方案的体验断层在于：行车与泊车是两套逻辑的拼接，在过闸机、进入停车场等“灰色地带”时，要么需要人工接管，要么出现生硬的衔接。
我们选择从酒店地下车库出发，启动D2D后，ID. ERA 9X稳稳地完成了抬杆出库，驶入拥堵路段。从地库到地面，从商圈窄路到高架，再到最终驶入另一个地下停车场、精准泊入车位，整个过程中“行车”与“泊车”是无感切换的。 你感受不到系统在“切换模式”，它就像一个完整的、连贯的意识在控制车辆。
更令人惊喜的是两处细节：其一，在驶入目的地停车场时，原本 D2D记忆的车位被一辆临时停放的卸货车占据，系统并未宕机或请求接管，而是自动搜寻并平稳泊入了附近的一个空车位，整个过程一气呵成；其二，在一处施工路段，前方施工车辆占道，系统面对对向来车，主动识别路边一个难得的空位，完成了一次教科书式的借位错车。
“物理AI第一车”与“第一股”的同频共振
在汽车产业转型的十字路口，ID. ERA 9X这次“出圈”，离不开其背后的战略共创伙伴Momenta。7月8日，Momenta 作为“物理AI第一股”登陆港交所，其技术路径已从单一的智驾方案商，跃迁为布局全域场景的物理AI科技公司。这与上汽大众全面推进汽车AI化、转型科技出行企业的战略高度同频。
ID. ERA 9X此次首发R7世界模型，是“整车制造”与“前沿AI算法”深度协同、双向赋能的产物。 它让外界看到，一个更懂中国路况、更理解物理世界逻辑的智驾系统，如何在真正的量产车上实现软硬件的完美匹配。那组量化指标——借道避让安全性提升近10倍、导航变道效率提升超15倍——在上海这种高密度、高复杂度的交通环境下，显得尤其具有说服力。
试驾完ID. ERA 9X，我最大的感触是，它让智驾系统从“驾驶辅助工具”向“驾驶伙伴”的角色迈进了一大步。它的“老练”不在于动作的激进，而在于对风险的预判和决策的从容。当它在你还没意识到危险前，就已经在没有红绿灯的路口完成了对突然窜出的自行车的平滑避让；当它在令人眩晕的急弯上，用一气呵成的精准走线消解了你的紧张——那种信心，是以前任何智驾系统都不曾给予的。
让车学会像人一样去理解世界、推演变化，或许才是通往自动驾驶的唯一正途。而 ID. ERA 9X，已经在这场考试中，用一套能落地的量产系统，交出了一份高分答卷。
