【导读】在智能驾驶算法迭代日益深化的今天，如何高效处理长尾场景并构建高置信度的闭环仿真体系，已成为制约行业发展的核心痛点。面对海量非结构化Log数据挖掘难、4DGS（4D高斯泼溅）合成数据生成门槛高等公认技术挑战，国产算力正迎来关键的破局时刻。摩尔线程携手五一视界，依托旗舰级AI训推一体GPU MTT S5000的强劲性能，成功打通了从大模型感知挖掘到4DGS全链路仿真推理的技术闭环。这一里程碑式的合作，不仅验证了国产芯片在复杂智驾任务中的卓越表现，更标志着物理AI高置信度闭环仿真与合成数据生成正式迈入全栈国产化的新纪元。
提升算法长尾场景处理能力成为行业尚未破解的关键瓶颈，基于海量Log数据的高置信度闭环仿真与合成数据生成更是行业公认的技术难点。
为突破这一挑战，摩尔线程以旗舰级AI训推一体全功能GPU MTT S5000的强劲算力，深度赋能五一视界下一代智驾仿真平台 SimOne 4.0，双方已高效完成系统性适配与深度优化。通过打通从大模型感知挖掘、4DGS模型训练到4DGS仿真推理和合成数据生成的关键链路，双方基于MTT S5000，正式开启物理AI高置信度闭环仿真与合成数据的全栈国产化新篇章。
图示：基于SimOne 4.0实现7个周视摄像头4DGS场景重建效果
MTT S5000是专为大模型训练、推理及高性能计算而设计的全功能GPU智算卡，基于第四代MUSA架构“平湖”打造。其单卡AI算力（稠密）最高可达1000TFLOPS，配备80GB显存，显存带宽达到1.6TB/s，卡间互联带宽为784GB/s，完整支持从FP8到FP64的全精度计算。MTT S5000凭借FP8提升训推效率、FP64保障计算精准、光线追踪实现高保真渲染，以自主可控的强劲底层算力，为智能驾驶提供安全、高效、可靠的核心国产算力支撑。
VLM大模型感知挖掘：首字响应速度表现卓越
SimOne大模型感知挖掘能够从海量车辆采集的非结构化Log数据中，利用多模态大模型（VLM）极强的语义理解能力，精准挖掘出包含长尾场景、复杂博弈及极端天气在内的最有价值数据。通过感知挖掘出的关键场景，可以进一步结合 4DGS技术进行高保真场景重建与生成，将碎片化的真实路采数据转化为可编辑、可泛化的动静态场景和资产。
在SimOne 4.0的大模型感知挖掘功能中，双方针对Qwen3-VL多模态大模型进行了深度调优。实测结果令人惊喜：无论是在8B模型还是更复杂的30B MoE架构下，MTT S5000在“预填充（Prefill）”阶段的首字响应速度（TTFT）均优于国际主流竞品，优势最高扩大至14%，且在10并发的高压环境下依然保持了稳健的吞吐量。
4DGS模型训练与仿真推理：高效替代方案的正式落地
在更考验训练和推理能力的4DGS（4D高斯泼溅）领域，基于51Sim此前在入选AAAI 2026人工智能顶会发布的LidarPainter技术，国产算力同样经受住了考验。目前测试数据显示，在训练端，MTT S5000展现出比肩国际主流竞品的强劲性能，仅需2.5小时即可完成一个真实Clip场景的高质量重建。
在仿真推理端，MTT S5000充分释放并行计算潜能，通过多卡并发推理模式，强力驱动SimOne 4.0实现了在11v1L（11路摄像头+1路激光雷达）复杂配置下的实时闭环仿真与合成数据生成。
超大规模负载：针对单Clip包含1600万个高斯点的模型，MTT S5000 能够实现稳定流畅的仿真推理，性能表现优异。
视觉一致性：渲染效果对比显示，MTT S5000在纹理、动态物体细节上的表现与国际主流显卡一致。这种高保真的表现，确保了合成数据与真实传感器数据在特征分布上的高度统一。
图示：MTT S5000渲染效果示例
全栈国产化：重塑物理AI生态底座
摩尔线程与五一视界的强强联手，首次将国产算力与端到端智能驾驶仿真体系完整打通，标志着从芯片、仿真引擎到上层应用的国产软硬件生态闭环正加速形成，共同构建物理AI进化的基础设施。
筑牢安全基石：打破了自动驾驶仿真与训练对海外硬件生态的长期依赖，为核心数据治理与算法迭代构建了自主可控的安全屏障。
实现高效闭环：基于MTT S5000 的强大算力，SimOne 4.0 能够支持实时闭环仿真，并生成高置信度新视角合成数据，大幅提升智驾算法对长尾场景的处理能力。
树立产业标杆：更有力地证明了国产高端 GPU 已跨越“能用”的门槛，正式迈入在高精度、高负载自动驾驶任务中“好用”的全新阶段。
总结
摩尔线程与五一视界的深度协同，以确凿的实测数据证明了国产高端GPU已跨越“可用”阶段，正式跻身“好用”行列，成为驱动自动驾驶技术进化的坚实底座。从Qwen3-VL大模型在首字响应速度上超越国际竞品的14%优势，到4DGS技术在超大规模负载下实现的高保真实时渲染，MTT S5000以其自主可控的算力和全精度计算能力，彻底打破了海外硬件生态的长期垄断。
