Momenta研發流程也「自動駕駛」了，飛書供應的

一凡 發自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

2025，什么是自動駕駛研發的關鍵要素？

算力，算法，還是數據？都是，但這還不夠。

因為今年形勢正在發生新的變化，相關應用快速落地，智能輔助駕駛滲透率大幅增長，除了AI三要素之外，效率正在成為關鍵變量，影響著行業競爭。

典型案例就是Momenta，其率先崛起為超級供應商，手握量產項目1年翻了數倍，對接客戶遍布全球，一線研發壓力劇增。

但神奇的是，Momenta只用小規模人員增長，就解決了業務數倍增長的挑戰。

如此高效，背后的秘訣是什么？

帶著疑問，趁著Momenta研發高級總監范小軍出席飛書項目發布會，智能車參考與他對話，找到了Momenta技術飛輪背后的效率引擎

幸福的煩惱

2025年，是Momenta業務高速增長的一年。據范小軍現場透露，截至今年4月，Momenta累計合作量產車型已超130款，這個數字當前仍在快速刷新。

截至目前，方案搭載量也突破了40萬臺

其朋友圈同步快速擴張，東起慕尼黑，西至底特律，合作伙伴遍布全球。

短短一年，Momenta合作的車型數量翻了數倍，幸福的煩惱隨之涌來。

研發團隊要并行開發多個項目，項目上有大量需求要導入研發流程，流程的標準又很復雜，最后準出的要求也很嚴格，開發工作量劇增。

舉個例子感受一下，比如說歐洲主機廠常用的ASPICE標準，該標準要求全鏈路可追溯。

全鏈路可追溯就是說，從客戶提出一個原始需求，然后關聯的架構設計、詳細設計、代碼，再到開發后的單元測試、模塊測試和集成測試，最終到產品交付，以上每個環節要環環相扣，新增或者改動一個需求，每個環節都要隨著變化，雙向可追溯，而且改動的原因和內容都要被記錄下來，形成相應的文檔證據。

從提出需求到最終交付，研發體系會產生很多文檔，每個文檔也需要版本管理，文檔需要記錄的內容也很多……總之流程復雜，要求很多，如果人工維護，效率很低。

除此之外，不同于傳統軟件開發的是，智能輔助駕駛和自動駕駛研發還要進行大量路測，在范小軍看來，路測是研發的核心環節，決定用戶的最終體驗。

傳統路測方式一般需要兩個人，一個是在主駕負責監控車輛輔助駕駛的安全員，一個是跟車專門記錄問題的路測員。隨著Momenta合作車型越來越多，版本迭代越來越快，需要的路測資源也跟著成倍增長。

聽上去，這一系列問題也許可以靠堆人解決，但這治標不治本。所以Momenta另尋他法，團隊規模小幅擴張，就解決了高速增長帶來的挑戰。

讓研發流程自動駕駛起來

“也有朋友問我，Momenta用這么少的研發人員增量，去撬動幾十倍的客戶項目，以及客戶車型增量， ‘秘訣是什么’？”

據范小軍介紹，Momenta應對高速增長的挑戰，首先依靠的是內功：

組織架構和工程化能力。

在他看來，Momenta本身的組織架構就很適合去做批量化落地量產。

比如聚焦到研發體系，Momenta內部有一條“復用主線”，提高了研發效率。范小軍透露，Momenta會盡量將所有客戶項目的需求，回流到這條主線上開發迭代，而不是由項目自身獨立解決。

在這一過程中，Momenta會追求“回流主線率”，即每個模塊和項目到底有多少需求回流到了主線，哪些問題沒有回流，Momenta會追蹤對比，計算回流主線率。

范小軍表示回流主線率越高，意味著項目的風險就越小，如果所有項目的回流主線率都很高，那意味著只要把主線做好，所有項目都能跟著受益。當然，有些需求確實只存在于個別項目，沒有回流到主線，這也是允許的。

然后是Momenta的工程化能力，范小軍表示Momenta的軟件算法可落地多個平臺，包括但不限于英偉達的Thor和Orin，以及高通芯片。碰到各種問題，Momenta都能很快地定位問題源頭，判斷其到底是源自整車，還是來自傳感器，或者是軟件算法存在bug。

除了Momenta的自身素質，解決高速增長帶來的問題還離不開外援，也就是飛書項目的助力。

在范小軍看來，Momenta選擇飛書項目實際上是一個“雙向奔赴”的過程。他回憶稱，Momenta實際上在2022年就導入了飛書，不過最初多是用于日常溝通協作，雙方有一定合作基礎。

導入飛書兩年后，也就是2024年初，Momenta決定優化項目管理，實現研發體系的SPA即標準化（Standard）、流程化（Process）和自動化（Automation）“公司要求，一件事重復干了兩次、三次后，必須用工具做，不能再用人去做”

隨后，公司開始考察市面上的主流工具，最終選擇先深度體驗一下飛書項目。試用2周后，Momenta決定從需求管理開始，逐步將飛書項目導入到研發全流程，以此為基礎搭建了研發效率引擎。

談到為什么選擇飛書項目，范小軍表示，其有兩大特性很符合Momenta的需求：

一個是流程配置的靈活性，另一個是平臺提供的開放能力。

先說流程配置。據范小軍介紹，行業的迭代速度很快，今天研發搭建好一個流程，第二天可能就要改，需要一個工具能快速搭建和修改流程，而且既要可視化做得好，實現所見即所得，也要實現可追溯性，飛書項目恰好能滿足這方面的需求。

然后是飛書項目的開放能力，允許用戶通過標準化接口，將研發的各個核心環節都串起來，實現信息順暢流轉。

Momenta就基于平臺提供的開放能力，開發了超50款插件，日均調用120萬次API，將內部20多個平臺集成整合。

據范小軍介紹，這背后意味著大量數據通過自動化的方式在平臺之間流轉，每個環節的效率都得到了很大提升。

舉個例子，比如研發人員在飛書項目上發起了一個仿真測試，接下來的工作就流程化了，研發人員只要等最終測試完成，系統會自動通知其結果，研發人員對著結果調整修改后，再次發起評測就可以了。

不僅如此，利用多個二次開發的插件，打通內部不同平臺，甚至還幫助Momenta實現了標準化

典型案例就是ASPICE插件，前面提到ASPICE標準要求很嚴格，沉淀出海量文檔管理很繁瑣。所以Momenta聯合飛書項目和高遠華信開發了ASPICE插件。

這款插件能打開歐洲主機廠使用的特殊格式文件，批量導入客戶的需求，從源頭對需求描述進行規范，這也是標準化的體現。

研發鏈路實現標準化，打通了全流程，整個體系“自動駕駛”起來了。

起始的需求管理環節，過去很容易存在兩個卡脖子難題：一是客戶需求樣式五花八門，格式不統一、內容不統一、顆粒度不統一；二是需要反復導出和客戶核對進展，效率比較低。現在，客戶數千條需求直接一鍵批量導入，支持多種格式，耗時從半天縮短到10分鐘，幫研發人員節省了大量時間。“需求管理跑通了，開發環節才‘跑得快’。”

問題管理方面，過去需要先找項目對接人，再詢問對應問題的負責人。現在AI會根據問題場景，自動聚類，自動分配給研發人員。

據范小軍介紹，原來導入4000多個問題，AI自動聚類后可能減少到300多條，然后還會進行預分析，圖文并茂地寫出可能的原因，如果研發覺得不準確，還能反饋到AI預分析系統，處理和解決問題都在一個系統，加上AI賦能，這不僅減小了研發人員的壓力，而且還提高了效率。

甚至就連開發后的測試工作也自動化了。

Momenta將飛書項目中沉淀的幾十萬條結構化測試用例，輸入到其自研的大模型，AI就能自動生成測試集。路測的測試用例可以圖文并茂自動下發到車端，路測只需要一個安全員，不僅省去了路測員，一個人就能同時監管10輛車的測試情況，效率直接翻了10倍，而且讓流程更加標準，問題被自動記錄下來，便于后續追溯和修正。

最后來到準出管理，Momenta基于飛書項目建立了多層級準出機制，任何代碼提交都要經過檢查和單元測試，并入軟件模塊后再對模塊進行臺架驗證。

模塊集成為產品后，還要經過仿真測試和實車驗證，最終在客戶項目落地時，仍有對應流程進行準出，保證量產版本可靠合規。Momenta用效率引擎守住了安全紅線，錘煉了量產基石。

從導入到準出，Momenta在導入飛書項目后實現了全流程SPA，讓研發流程也“自動駕駛”起來了。因此盡管手頭的量產項目劇增，但Momenta并不需要大規模擴張團隊。其通過飛書項目，解放了研發人員精力，減少了溝通成本。

以前一周要跟客戶開20次會，現在一周只用開一兩次，交付周期也更短了。

伴隨著方案加速量產上車，Momenta向著“超越摩爾定律”，即性能1年翻10倍甚至100倍的目標加速前進。

用項目管理工具提效降本，這不僅僅是Momenta當前所急需的能力，更是整個行業在未來的關鍵競爭力。

高速增長的幕后英雄

2025年，是行業空前繁榮的一年。智能輔助駕駛滲透率正在迅速增長，相關數據顯示截止2024年底，乘用車領航輔助駕駛功能（即NOA，含城區NOA和高速NOA）滲透率還不到10%，今年年底預計滲透率將達到20%。

按照國內市場超2500萬輛的規模來計算，2025年NOA車型銷量將翻倍增長，預計會超過500萬輛，比上一年多了兩百多萬輛，增量很高，但仍有巨大市場潛力，特別是考慮到更廣闊的海外市場。

百萬增量背后，是一個個用戶用腳投票的結果。這表明智能輔助駕駛正在贏得越來越多用戶的信任，用戶心智正在發生變化，傾向于購買搭載NOA功能的車型。

智能輔助駕駛也因此成為行業發力的關鍵，將會有越來越多的玩家像Momenta這樣，不可避免地迎來項目管理上的挑戰，被幸福的煩惱擊中，在高速增長中尋求提高效率。飛書項目就是應對高速增長的最佳解決方案之一。

據范小軍介紹，Momenta就是基于飛書項目搭建了研發流程，打通了內部體系，提高了研發效率。

一個時代有一個時代的汽車，對應的，一個時代也有一個時代的效率工具。智能車時代行業競爭激烈，產品開發軟硬結合，飛速迭代，讓項目復雜度空前增高，呼喚著更高效的項目管理工具。

畢竟提效就是降本，時間就是金錢。產業鏈對成本極度敏感的當下，實現高質量降本，需要一個已被頭部玩家驗證，受到先進團隊認可，越用越好用的工具。