WAIC觀察｜模型之外，自動駕駛開始競爭基礎設施

過去幾年，自動駕駛行業的競爭焦點幾乎都圍繞著模型展開。

從BEV、Transformer，到端到端、世界模型、VLA，新一代AI技術不斷推動智能駕駛向更高階能力演進。然而，在2026世界人工智能大會（WAIC）期間舉行的"高級別自動駕駛創新發展論壇"上，一個比模型本身更值得關注的信號正在釋放：自動駕駛產業的競爭，正從模型競爭進入基礎設施競爭時代。未來，決定產業發展的不僅是誰擁有更先進的模型，更是誰能夠建立起支撐模型持續迭代的數據體系、測試體系、驗證體系和公共服務體系。而仿真，也正在從研發工具，升級為連接數據、模型、測試與監管的重要基礎設施。

論壇現場集中發布《上海市智能網聯汽車測試與示范實施辦法》、自動駕駛公共服務平臺、道路通行規定符合性測試平臺、《自動駕駛系統功能仿真評測指南》、跨區域數據共享機制等八項重磅成果，覆蓋政策、數據、測試、標準、監管等多個關鍵環節。

從算法競爭走向體系競爭，上海正在打造自動駕駛產業新底座

近年來，上海持續推進高級別自動駕駛引領區建設，已經形成覆蓋開放道路測試、法規政策、產業平臺、數據流通等多個維度的發展體系。

此次論壇發布的新一版《上海市智能網聯汽車測試與示范實施辦法》，進一步完善了智能駕駛測試與示范應用制度體系，為產業建立起更加規范的準入機制。

與此同時，上海市智能網聯汽車交通安全管理應用系統正式發布，實現L3級及以上測試車輛全生命周期數字化管理；智能網聯汽車道路通行規定符合性測試平臺正式亮相，通過"模擬仿真+封閉場地+開放道路"三位一體測試體系，將交通法規要求轉化為可量化、可復現的測試能力。

除此之外，上海自動駕駛公共服務平臺正式上線，百萬級高價值數據產品完成交易，自動駕駛數據跨區域共享倡議同步發布，《自動駕駛系統功能仿真評測指南》正式推出，一系列成果共同構建起覆蓋政策制度、公共數據、測試驗證、標準評測和產業協同的自動駕駛公共基礎設施體系。
可以看到，上海正在探索的不再只是開放道路測試，而是一套能夠支撐智能駕駛規模化發展的公共能力體系。

當高價值數據越來越稀缺，仿真正在成為新的數據基礎設施

作為國內物理AI與智能駕駛仿真基礎設施頭部企業，五一視界旗下51Sim受邀出席論壇并參與"數據·模型·仿真——自動駕駛技術躍遷的閉環之路"圓桌討論。51Sim CEO鮑世強分享了對下一階段自動駕駛發展的判斷。
他認為，隨著端到端、世界模型、VLA等新一代技術快速發展，行業已經進入"數據驅動模型、模型驅動能力"的新階段。但真正制約模型持續進化的，并非數據總量，而是高價值數據的持續供給能力。

真實道路每天都會產生海量數據，但真正能夠持續提升模型能力的數據占比正在不斷下降。長尾風險場景、極端天氣、異形交通參與者等關鍵數據獲取成本越來越高，僅依賴真實采集已經難以滿足世界模型時代的數據需求。

因此，在鮑世強看來，仿真并不是替代真實數據，而是成為高價值數據的放大器。

一方面，通過神經重建技術，可以將真實道路快速轉化為高保真、可交互、可編輯、可持續復用的數字場景；另一方面，再結合世界模型、生成式AI等能力，對真實場景進行泛化擴展，持續生成更多覆蓋長尾風險的高價值場景，實現真實數據價值的持續放大。

51Sim基于重建+生成的下一代仿真平臺SimOne4.0

未來，智能駕駛的數據飛輪將逐漸形成"真實采集—神經重建—生成擴展—閉環驗證"的新范式：真實數據提供物理真實性，神經重建保證環境一致性，生成技術持續擴展場景覆蓋能力，而仿真平臺則成為連接數據、模型與驗證體系的核心基礎設施，讓高價值數據能夠持續沉淀、持續復用、持續創造價值。

法規時代到來，高可信仿真成為產業剛需

除了模型訓練，仿真還正在承擔越來越重要的法規驗證任務。

隨著《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》正式發布，以及L3自動駕駛相關國家標準加速落地，智能駕駛產業正式進入法規準入時代。未來，產品不僅需要具備智能駕駛能力，更需要通過標準化、可重復、可追溯的測試體系證明其安全性和可靠性。

圍繞這一趨勢，51Sim近期針對L2/L3準入需求持續完善仿真能力，構建覆蓋法規要求的仿真測試體系。

SimOne L2/L3強標測試用例

平臺新增覆蓋國家標準要求的典型測試場景，完善L2/L3準入場景庫，支持正常工況、危險工況以及SOTIF相關復雜場景驗證；建立傳感器可信度驗證體系，通過真實數據與仿真數據對標，對攝像頭模型幾何精度進行量化評估，為仿真可信度建立客觀依據；同時新增動力學可信度驗證流程，基于真實車輛測試數據持續校準動力學模型，提高車輛加速、制動、轉向等關鍵行為與真實車輛的一致性。

與此同時，平臺持續優化神經渲染能力，大幅提升3DGS場景渲染效率，在保持高保真環境還原能力的同時，實現更高并發、更低資源占用，為法規驗證和大規模回歸測試提供更加高效的技術支撐。

隨著法規要求不斷完善，高可信仿真已經從提升研發效率的工具，逐漸成為智能駕駛產品順利準入的重要基礎能力。

從研發工具走向公共平臺，51Sim持續參與上海自動駕駛公共能力建設

在談及未來公共測試平臺建設時，鮑世強表示，隨著上海自動駕駛公共服務平臺和測試驗證體系持續完善，產業正從"單點技術創新"邁向"基礎設施協同創新"的新階段。

未來，車企將越來越多依托公共平臺開展研發、測試和能力驗證，而數據、場景、測試流程、評價指標以及接口規范，都需要進一步實現標準化、規范化和可復用。只有建立統一的場景標準、統一的測試流程、統一的評價體系，才能真正實現真實數據、合成數據和仿真數據之間的高效流通與可信復用，形成覆蓋研發、測試、準入和監管的完整閉環。

作為上海自動駕駛公共測試平臺建設的重要技術支撐單位，51Sim未來將持續參與公共測試能力建設，為平臺提供場景構建、仿真測試、能力評測等關鍵技術支持，協同推動公共數據平臺、公共測試平臺和標準體系建設，為行業打造覆蓋研發驗證、標準評測和法規準入的公共技術底座。

自動駕駛競爭的下半場，是基礎設施能力的競爭

如果說過去幾年，自動駕駛行業競爭的是算法和模型，那么未來競爭的核心，將逐漸轉向基礎設施能力。

此次WAIC論壇發布的八項成果，不僅展示了上海在高級別自動駕駛引領區建設上的最新進展，更勾勒出一條覆蓋政策制度、公共數據、測試驗證、標準體系和產業協同的發展路徑。

隨著公共數據平臺持續開放、公共測試平臺不斷完善、標準評測體系逐步統一，高階自動駕駛的發展重心，也將從單點技術突破邁向數據、模型、仿真協同演進的全鏈路能力建設。

在這一過程中，以51Sim為代表的仿真基礎設施企業，正在從服務研發的工具提供者，逐步成長為公共測試體系和產業基礎設施的重要建設者。未來，51Sim將持續圍繞數據驅動仿真、世界模型、物理AI閉環驗證等核心方向，與產業伙伴共同推進公共平臺建設、標準體系完善和數據閉環生態發展，為上海打造具有全球影響力的高級別自動駕駛創新高地提供關鍵技術支撐，也為中國智能駕駛產業邁向規模化、標準化、高質量發展持續夯實基礎。