五一視界旗下國產智駕仿真平臺SimOne，破解端到端測試“真實與效率”雙重難題

當端到端大模型開始重新定義智能駕駛，其對仿真測試的真實性與效率提出了前所未有的要求。近日，國產智駕仿真平臺SimOne在端到端仿真、數據驅動場景仿真等關鍵技術上取得突破性進展，試圖構建一個無限趨近于真實中國路況的“超級仿真測試訓練場”。

當智能化、電動化的浪潮席卷全球，深刻重塑汽車產業格局之時，智能駕駛仿真測試迎來前所未有的機遇與挑戰。

相比于普通的實車測試，安全性更高、成本更低、效率更快的仿真測試逐漸成為了研發高階智能駕駛系統的必選項，也成為各大整車廠及創業公司等競相投入的領域。

今年9月，工業和信息化部等八部門印發《汽車行業穩增長工作方案（2025-2026年）》的通知，明確提出推進智能網聯汽車準入和上路通行試點，有條件批準L3級車型生產準入，推動道路交通安全、保險等法律法規完善。L3級車型逐步走進現實，進一步放大了對智能駕駛仿真測試的需求。

政策、產業、市場三方共振，高階智能駕駛仿真測試駛入快行道。

據了解，2017年，北京五一視界數字孿生科技股份有限公司旗下的合成數據與仿真平臺51Sim推出了自主研發的國產智駕仿真平臺SimOne，迄今為止已服務了超百家智駕主機廠、檢測機構、高校及科研院所。

據51Sim相關負責人介紹，最新版的SimOne擁有全鏈條閉環仿真能力，一方面，平臺能夠深度還原中國特色的復雜交通場景，為人車混行、隨機穿行等典型路況提供精準建模；另一方面，平臺采用的云原生架構支持分布式并行計算，將百萬公里級測試時間從傳統方案的“天數級”縮短至“分鐘級”。

該負責人進一步介紹，其基于三維高斯濺射技術（3DGS)、四維高斯濺射技術（4DGS）等創新技術，構建了下一代仿真引擎，以更好地適應端到端模型仿真測試對于場景的真實性、數據置信度和測試效率的更高要求。其3DGS混合仿真引擎將3DGS技術與傳統圖形渲染深度融合，不僅解決了傳統圖形渲染技術在靜態環境建模中真實感不足且成本較高的短板，同時還突破了3DGS單一技術在泛化能力方面的不足，在場景視覺真實度、重建成本、泛化性之間實現了平衡。

同時，51Sim正基于海量真實數據構建高置信度仿真環境，實現從傳統圖形仿真到數據驅動的跨越。其引入了4DGS技術并構建了下一代分布式新架構的仿真體系和世界建模新范式，實現了實采場景的仿真一體化，讓基于真實數據的閉環仿真成為可能。

“基于4DGS構建的端到端LogSim仿真體系，可利用不同品牌、型號車輛及其他障礙物的資產，對原始資產進行替換，并確保替換資產與場景光照、陰影、反射等保持一致，以提升視覺真實感和仿真質量。同時利用擴散模型對軌跡實現泛化，并對新軌跡的細節進行補全，提高了合成圖像的清晰度、真實感和感知一致性，確保軌跡泛化的合理性。”上述負責人說，“針對數據利用率低的問題，我們還可通過改變攝像頭位置、姿態、視角、畸變等，對單一車型采集的數據進行全新視角的合成，將數據遷移到其他車型，提升數據的復用性，減少實際道路測試的成本和時間。”

“近年來，我們也在積極參與、主導制定國內外智能駕駛仿真測試標準和準入標準，未來還將響應政策導向，進一步加大關鍵技術研發投入，聚焦仿真測試關鍵環節的技術壁壘突破，以持續的自主創新為行業高質量發展注入動能。”上述負責人表示。