2026年新版《道路機動車輛生產企業準入審查要求》中，仿真驗證能力被作為強制性關鍵要素寫入準入審查要求，國產仿真平臺迎來巨大的市場利好，進一步推動了智駕產業鏈加速向“自主可控”邁進。

在此背景下，五一視界宣布旗下51Sim下一代智駕仿真平臺 SimOne 4.0 已于近日成功完成在摩爾線程旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000上的系統性適配與深度優化。從大模型感知挖掘、4DGS模型訓練到4DGS仿真推理和合成數據生成，雙方強強聯手，實現了國產算力與端到端智能駕駛仿真體系的完整打通，正式開啟了物理AI智駕領域高置信度閉環仿真與合成數據的全棧國產化新篇章,為應對新規下的嚴苛驗證需求提供了堅實的國產底座。

(一)算力底座的“跨代式”追趕

隨著端到端智駕收斂到VLA和世界模型兩條路線，基于海量Log數據的高置信度閉環仿真和合成數據已成為提升算法長尾場景處理能力的關鍵命題。

仿真效率的上限，往往取決于基礎一硬件的規格。在很長一段時間里，高端GPU市場幾乎被海外巨頭壟斷，但五一視界與摩爾線程的最新合作成果顯示，這一格局正在發生微妙的變化。

SimOne 4.0已完成與摩爾線程MTT S5000的深度適配。MTT S5000是專為大模型訓練、推理及高性能計算而設計的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架構“平湖”打造。其單卡AI算力(稠密)最高可達1000 TFLOPS，配備80GB顯存，顯存帶寬達到1.6TB/s，卡間互聯帶寬為784GB/s，完整支持從FP8到FP64的全精度計算。

在實測數據中，MTT S5000展現出了足以抗衡甚至部分超越國際主流競品的硬實力。數據顯示，MTT S5000在FP32、FP16及INT8等關鍵精度上實現了約1.47倍的性能增長，FP64雙精度算力領先幅度約1.48倍。更值得關注的是其搭載的MTLink技術，使得卡間帶寬提升約30%。MTT S5000憑借FP8提升訓推效率、FP64保障計算精準、光線追蹤實現高保真渲染，以自主可控的強勁底層算力，為智能駕駛提供安全、高效、可靠的核心國產算力支撐。

(二)場景實測：在復雜博弈中驗證“真功夫”

硬件參數的領先，最終需要在真實的算法場景中落地。在SimOne 4.0的大模型感知挖掘功能中，雙方針對Qwen3-VL多模態大模型進行了深度調優。實測結果令人驚喜：無論是在8B模型還是更復雜的30B MoE架構下，MTT S5000在“預填充(Prefill)”階段的首字響應速度(TTFT)均優于國際主流競品，優勢最高擴大至14%，且在10并發的高壓環境下依然保持了穩健的吞吐量。

而在更考驗訓練和推理能力的4DGS(4D高斯潑濺)領域，基于51Sim入選AAAI 2026的LidarPainter技術，國產算力同樣經受住了考驗。目前測試數據顯示，在訓練端，MTT S5000展現出比肩國際主流競品的強勁性能，僅需2.5小時即可完成一個真實Clip場景的高質量重建；在推理端，面對單Clip包含1600萬個高斯點的超大模型負載，MTT S5000成功實現了11路攝像頭加1路激光雷達的實時閉環仿真，呈現出像素級的高保真效果。這證明了國產顯卡在處理復雜光影與動態物體還原時，已經具備了生產力級別的屬性,能夠勝任準入審查中要求的極端工況與邊界條件驗證。這種高保真物理場景的重建能力，同樣可遷移至具身智能機器人的空間感知與操作訓練中。

(三)隱形護城河：構建“芯片+系統”的通用底座

如果說高性能GPU的適配是攻克了“最難的骨頭”，那么對國產基礎軟硬件生態的全面覆蓋，則是五一視界構筑的一條安全護城河,也是響應國家信創戰略、滿足敏感行業準入要求的關鍵。

除了圖形計算領域，五一視界已悄然完成了對主流國產芯片架構的全線互認。在CPU層面，無論是基于ARM架構的華為鯤鵬、飛騰，還是基于x86架構的海光、兆芯，五一視界旗下的51Aes、51Sim等核心產品均已實現流暢部署。特別是通過華為鯤鵬技術認證并加入“鯤鵬展翅”計劃，進一步夯實了其在國產服務器端的運行穩定性。

在操作系統層面，為了徹底擺脫對非國產發行版的依賴，五一視界將適配工作下沉至系統內核，先后完成了與麒麟軟件(銀河麒麟高級服務器操作系統)及統信軟件(UOS)的適配認證。這一舉措意味著，對于政府、能源等有著嚴苛信創要求的敏感行業客戶而言，他們可以選擇從芯片到底層操作系統到上層應用全鏈路自主可控的數字孿生解決方案,從容應對日益嚴格的合規性審查,構建起一個不僅服務于智能駕駛，更能廣泛賦能于人形機器人等具身智能終端的國產化通用基礎設施。

(四)中國科技企業“國產自主可控”已經崛起

從攜手摩爾線程在高端算力上撕開缺口，到打通華為鯤鵬、麒麟等操作系統的生態脈絡，再到積極響應新版準入審查要求提供合規的仿真驗證能力，五一視界的這一系列動作表明，中國企業的“國產自主可控”正在發生量變和質變，正在緩緩崛起。

這不再是簡單的參數對標，而是產業生態的戰略閉環。SimOne 4.0的表現證明，國產軟硬件方案已經邁過了“能用”的門檻，正式進入了高精度、高負載任務的“好用”階段。隨著算法與算力的深度融合，以及政策法規對仿真驗證能力的強制加持，一個繁榮的、自主可控的物理AI生態底座正在逐步成型，為中國智能駕駛產業的獨立發展保駕護航,也為具身智能機器人等新興領域的國產化落地鋪平了道路。