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。
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。
“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。
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
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。
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。
“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。
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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