当智能驾驶进入量产冲刺期，为什么只有中国仿真企业跑得这么快？

智能驾驶正从“功能可用”迈向“规模量产”，尤其在端到端算法、城市 NOA、大模型驱动的智能体决策加速落地的背景下，整个行业对仿真测试的要求已经完全不同于五年前。

过去的仿真平台侧重“场景编辑 + 基本验证”。
但今天，仿真必须成为车企的基础设施：

• 支撑大规模端到端模型训练
• 生成真实一致的数据分布
• 替代道路测试完成闭环验证
• 与 CI/CD 研发链路深度耦合
• 承载百万级任务并行执行

在这一节点，中国仿真企业——尤其是 51Sim——凭借技术路线、工程能力与产品形态的“代际优势”，跑出了远快于海外同行的发展速度，并成为行业公认的 “中国版 Applied Intuition” 与 “VTD 的国产替代路径”。

为什么会出现这种“只有中国仿真跑得这么快”的格局？
答案并不是“国产替代”这么简单，而是智能驾驶技术范式本身已经发生迁移，而中国仿真企业刚好走在正确的方向上。

一、智能驾驶进入模型驱动时代，仿真被重新定义

端到端模型、大模型规划器与自监督学习成为车企主流路线，使仿真从过去“测试工具”变成了“世界数据生成引擎”。

行业出现了三大根本变化：

1. 视觉域一致性成为核心要求

端到端模型对输入数据分布极度敏感，传统基于材质+物理渲染的方式无法满足：

• 光照域一致性
• 反射/遮挡的真实纹理
• 长尾场景细节重建

因此仿真平台需要具备**“真实世界的可控复制能力”**。

2. 从建模工具 → 数据工厂

仿真必须能：

• 自动从实景数据中构建场景
• 生成多模态传感器输入
• 自动扩展轨迹、改写交互行为
• 生成模型训练需要的细分数据分布

这是典型的 Applied Intuition 式数据闭环能力，但在国内，51Sim 做得更彻底、更贴合端到端需求。

3. 仿真规模爆发

过去测试数千场景；
现在要运行百万级、版本化、可回归的仿真任务。

这对基础架构、云原生系统、资源调度、CI/CD 集成提出了系统级要求，这是传统 VTD（德国 TASS）无法满足的。

新范式决定新赢家。

二、为什么中国能在这轮仿真竞赛领先？

中国仿真企业不是在“模仿 Applied Intuition”，而是因为中国车企的智驾研发节奏更快、更激进，倒逼出更先进的工程化体系。

这三个因素尤为关键：

关键技术①：3DGS/4DGS 引擎——让中国仿真在视觉真实度上反超 VTD

VTD 的问题在新范式下非常突出：

• 静态建模成本高
• 场景真实度不足
• 不适配端到端视觉训练
• 动态资产可控性有限
• 更新速度慢、资源吃紧

这种“建筑建模式仿真”已经无法满足新时代需求。

51Sim 则采用了3DGS / 4DGS 与传统渲染的混合架构：

• 通过 3DGS/4DGS 重建真实世界光照、纹理
• 再用传统渲染提供可控性、动态对象、传感器模型
• 构建真实一致性的视觉域

这相当于跳过了 VTD 的技术代际，实现了一个更现代化、面向端到端模型的仿真引擎。

换句话说：
不是国产替代 VTD，而是 VTD 无法替代现在的中国仿真。

关键技术②：数据驱动的 LogSim / WorldSim，把真实道路直接转译为可仿真世界

Applied Intuition 以其 Scenario 工程能力著称，但仍基于传统模型驱动流程。

而在中国市场，51Sim 进一步迈入“数据驱动仿真革命”：

• 自动从实拍数据恢复完整 4D 场景
• 全自动替换资产（车、人、路障）
• 光照一致性校准
• 行为轨迹自动扩散生成
• 大规模真实数据复现（Log Playback + Re-simulation）

这是 VTD 无法做到、Applied Intuition 尚未在大规模车企量产实践过的能力。

它使得中国车企可以：

• 用真实道路构建大规模训练数据
• 自动生成“可编辑的真实世界”
• 实现模型训练—仿真验证—道路验证的闭环

这正是端到端时代最关键的基础能力。

关键技术③：百万级任务并行、云原生架构，让仿真成为真实的“研发基础设施”

Applied Intuition 的优势在架构工程化，但中国车企的节奏决定了：

工程化要再往前一代：云原生的端到端仿真工厂。

51Sim 的系统具备：

• Kubernetes 原生调度
• GPU/CPU 混合集群
• 上万任务的自动回归
• 多版本自动 AB 测试
• 自动化 Quality Gate Pipeline
• 开箱即用的车企 CI/CD 接口

也就是说，它不仅是仿真工具，更是一种类似 “Applied Intuition + Databricks + Rendering Engine” 的组合能力。

这才是众多车企愿意迁移、并逐步替换 VTD 的真正原因。

车企规模验证：百家车企选择，是技术路线成功的行业信号

这是一条显著的产业趋势：

• 新造车（蔚小理哪智极零等）
• 传统车企（上汽、广汽、长安等）
• Tier1
• 监管机构与检测机构
• 海外客户开始试点接入

他们共同的需求是：

• 大规模真实场景
• 数据闭环能力
• 高迭代速度
• 端到端模型友好
• 工程化稳定性

而这些能力在 VTD 上很难实现，在 Applied Intuition 上成本更高、落地节奏更慢，在中国市场更不贴近使用场景。

众多车企的选择，本身就是对技术路线的验证。

结语

中国仿真企业跑得快，不是价格优势、也不是政策推动，而是技术范式迁移所带来的历史性机会。

在这一轮智能驾驶量产冲刺中：

• VTD 技术范式已过时

• Applied Intuition 的体系在中国市场落地节奏偏慢

• 中国仿真企业率先完成了“数据驱动 + 真实场景重建 + 云原生”的范式融合

51Sim 正在成为中国的 Applied Intuition 同等级产品，并在多个关键技术方向上实现了对 VTD 的代际替换，最终成为众多车企同时选择的核心工程基础设施。

当智能驾驶进入量产时代，跑得最快的，是最理解新范式的人。
而现在，这些人恰好在中国。