【導讀】在智能駕駛算法迭代日益深化的今天，如何高效處理長尾場景并構建高置信度的閉環仿真體系，已成為制約行業發展的核心痛點。面對海量非結構化Log數據挖掘難、4DGS（4D高斯潑濺）合成數據生成門檻高等公認技術挑戰，國產算力正迎來關鍵的破局時刻。摩爾線程攜手五一視界，依托旗艦級AI訓推一體GPU MTT S5000的強勁性能，成功打通了從大模型感知挖掘到4DGS全鏈路仿真推理的技術閉環。這一里程碑式的合作，不僅驗證了國產芯片在復雜智駕任務中的卓越表現，更標志著物理AI高置信度閉環仿真與合成數據生成正式邁入全棧國產化的新紀元。
提升算法長尾場景處理能力成為行業尚未破解的關鍵瓶頸，基于海量Log數據的高置信度閉環仿真與合成數據生成更是行業公認的技術難點。
為突破這一挑戰，摩爾線程以旗艦級AI訓推一體全功能GPU MTT S5000的強勁算力，深度賦能五一視界下一代智駕仿真平臺 SimOne 4.0，雙方已高效完成系統性適配與深度優化。通過打通從大模型感知挖掘、4DGS模型訓練到4DGS仿真推理和合成數據生成的關鍵鏈路，雙方基于MTT S5000，正式開啟物理AI高置信度閉環仿真與合成數據的全棧國產化新篇章。
圖示：基于SimOne 4.0實現7個周視攝像頭4DGS場景重建效果
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1000TFLOPS，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。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。
VLM大模型感知挖掘：首字響應速度表現卓越
SimOne大模型感知挖掘能夠從海量車輛采集的非結構化Log數據中，利用多模態大模型（VLM）極強的語義理解能力，精準挖掘出包含長尾場景、復雜博弈及極端天氣在內的最有價值數據。通過感知挖掘出的關鍵場景，可以進一步結合 4DGS技術進行高保真場景重建與生成，將碎片化的真實路采數據轉化為可編輯、可泛化的動靜態場景和資產。
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。
4DGS模型訓練與仿真推理：高效替代方案的正式落地
在更考驗訓練和推理能力的4DGS（4D高斯潑濺）領域，基于51Sim此前在入選AAAI 2026人工智能頂會發布的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。
在仿真推理端，MTT S5000充分釋放并行計算潛能，通過多卡并發推理模式，強力驅動SimOne 4.0實現了在11v1L（11路攝像頭+1路激光雷達）復雜配置下的實時閉環仿真與合成數據生成。
超大規模負載：針對單Clip包含1600萬個高斯點的模型，MTT S5000 能夠實現穩定流暢的仿真推理，性能表現優異。
視覺一致性：渲染效果對比顯示，MTT S5000在紋理、動態物體細節上的表現與國際主流顯卡一致。這種高保真的表現，確保了合成數據與真實傳感器數據在特征分布上的高度統一。
圖示：MTT S5000渲染效果示例
全棧國產化：重塑物理AI生態底座
摩爾線程與五一視界的強強聯手，首次將國產算力與端到端智能駕駛仿真體系完整打通，標志著從芯片、仿真引擎到上層應用的國產軟硬件生態閉環正加速形成，共同構建物理AI進化的基礎設施。
筑牢安全基石：打破了自動駕駛仿真與訓練對海外硬件生態的長期依賴，為核心數據治理與算法迭代構建了自主可控的安全屏障。
實現高效閉環：基于MTT S5000 的強大算力，SimOne 4.0 能夠支持實時閉環仿真，并生成高置信度新視角合成數據，大幅提升智駕算法對長尾場景的處理能力。
樹立產業標桿：更有力地證明了國產高端 GPU 已跨越“能用”的門檻，正式邁入在高精度、高負載自動駕駛任務中“好用”的全新階段。
總結
摩爾線程與五一視界的深度協同，以確鑿的實測數據證明了國產高端GPU已跨越“可用”階段，正式躋身“好用”行列，成為驅動自動駕駛技術進化的堅實底座。從Qwen3-VL大模型在首字響應速度上超越國際競品的14%優勢，到4DGS技術在超大規模負載下實現的高保真實時渲染，MTT S5000以其自主可控的算力和全精度計算能力，徹底打破了海外硬件生態的長期壟斷。
