五一智驾攻略:双强联动攻克国产车高阶自动驾驶
2026年初,我国智能网联汽车仿真测试推荐性国标正式落地,仿真测试一跃成为自动驾驶产品准入的关键环节,行业也随之迎来合规化、规模化的全新考验。站在这一节点,北京海淀两家本土科创企业—— "国产GPU第
2026年初,我国智能网联汽车仿真测试推荐性国标正式落地,仿真测试一跃成为自动驾驶产品准入的关键环节,行业也随之迎来合规化、规模化的全新考验。
站在这一节点,北京海淀两家本土科创企业——"国产GPU第一股"摩尔线程和"物理AI第一股"五一视界重磅联动,于2月下旬完成新一代智驾仿真平台SimOne 4.0与旗舰国产GPU MTT S5000的全流程深度适配,在场景挖掘、模型训练、仿真推理等核心环节实现国产软硬件贯通,成为智能网联汽车仿真国标落地后首批落地的量产级国产协同方案。
据弗若斯特沙利文资料,五一视界为中国数字孪生行业头部企业,在2024年行业收入、截至2024年末行业融资金额等关键指标中均排名第一,亦是行业内首家提出并实施地球克隆计划、首家一年内收入超2.5亿港元的企业。
此前,五一视界已于2025年12月30日在香港联交所主板挂牌上市,作为全球物理AI第一股,其上市被业界视为中国物理AI产业步入资本化发展新阶段的重要标志。据招股书披露,公司收入呈持续增长态势,2024年至2024年分别实现营收1.70亿元、2.56亿元、2.87亿元,但尚未盈利——同期分别录得净亏损1.90亿元、0.87亿元和0.82亿元。
公司2025年上半年收入同比增长62%,其中智能驾驶仿真相关业务的订单增长,成为近年核心增长动力之一。五一视界方面告诉北京商报记者,这是一场紧扣智驾量产与合规刚需的、聚焦行业真实痛点的合作,两家公司将国产算力与仿真技术深度协同,为自动驾驶规模化落地补齐自主可控的关键助力。

01.智驾仿真新局,行业难题待解
随着自动驾驶从路测走向量产,仿真测试已不再是企业内部的研发辅助工具。2026年1月,智能网联汽车自动驾驶功能仿真试验相关国标正式实施,意味着这套体系被纳入监管与准入框架,成为企业量产资质的核心衡量标准之一。
随着端到端智驾路线向世界模型、VLA模型收敛,行业对国产算力与仿真体系结合的需求愈发具体,五一视界团队向北京商报记者梳理了当前行业的三大核心诉求。
其一,模型训练与推理的海量算力需求。公司提到,当前智驾研发已进入数据驱动闭环阶段,场景的生成和泛化模式发生转变,不再依赖传统技术,转而由模型主导,这就需要大量算力作为支撑,才能满足智驾量产过程中的研发需求。
其二,感知场景挖掘的刚性需求——目前数据采集环节存在一个长期痛点——有效数据占比极低,导致关键测试场景不足,直接影响智驾算法的迭代效率。近一年来,感知场景挖掘已成为智驾量产的核心刚需,通过专业挖掘模型,能快速从海量路采数据中筛选出高价值的关键场景,不仅大幅缩短后续数据标注与模型训练的时间、降低成本,还能为相关研发环节提供高效的数据支撑。
其三,云端渲染的规模化需求。高度泛化的闭环仿真是智驾量产的必经环节,而这一过程对相关算力有着刚性需求。常见的智驾仿真配置中,一个节点的端到端仿真就需要大量渲染支撑,而当前智驾量产项目动辄需要几百上千个节点,对相关算力的需求已呈现海量增长态势。
多种需求相互关联、缺一不可,行业发展的痛点,成为摩尔线程与五一视界联手合作破解瓶颈的出发点。
02."实用主义"
作为北京本土科创的代表性企业,摩尔线程与五一视界的联动,实现了国产算力与智驾仿真从底层技术到应用落地的完整打通。
北京商报记者了解到,与单纯的软硬件适配不同,双方此番合作的重点之一便是聚焦实际应用,针对智驾研发中场景挖掘、模型训练、仿真推理等核心环节,完成系统性优化,让国产算力能够真正适配智驾量产的复杂需求,切实解决行业面临的效率与成本难题。
实际使用效果证明,来自北京海淀的这套"国产组合"恰好贴合行业刚需。
例如,在感知场景挖掘环节,其响应速度和稳定性据称都优于国际主流同类方案,能够匹配海量数据筛选的效率需求;在场景重建与仿真推理环节,也能高效完成相关任务,还原接近真实路况的效果,完全满足准入审查中极端场景、边界条件的验证要求,切实为企业研发提速降本。
业内人士分析认为,此种合作将有效推动国产方案走向实用化,缓解海外技术依赖可能带来的供应链风险,同时为行业探索降低研发成本、提升迭代效率的路径,自主可控的算力与仿真能力,有望成为智驾量产进程中的重要支撑。
03.智驾生态加速成型
在完成核心技术适配、形成实用化解决方案后,五一视界将下一步重心放在推进市场落地与生态建设上,让方案服务于业务,而非仅仅停留在技术层面。
落地方面,公司明确了分层推进的市场策略:优先聚焦自动驾驶这一成熟场景,围绕相关行业企业,深化核心能力,形成规模化交付案例,夯实市场基础。
同时,逐步向具身智能、机器人等新兴领域延伸,依托现有技术基础,推动与相关企业、科研机构的合作,加快多场景落地应用。
生态方面,双方将重点打造可跨场景复用的底层能力平台,加强与行业伙伴、地方产业集群的协同,共建一体化解决方案,加快重点区域示范项目落地;同时配合行业监管需求,与政府检测机构开展合作,为相关审查、测试环节提供支撑。
北京社科院副研究员王鹏向北京商报记者指出,这种技术落地后聚焦市场与生态的布局,有助于推动国产智驾生态完善,让自主可控的算力与仿真能力,真正转化为行业发展的动力。
在智驾行业全面迈向量产的当下,供应链安全、研发效率、成本控制已成为企业竞争的核心,随着"双强"协同不断深化,源自北京海淀的这套国产方案,或将为国产自动驾驶量产进一步注入动能。
北京商报记者 陶凤 王天逸
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