現在、エンドツーエンドの自動運転技術の開発がVLA（Vision-Language-Action）やワールドモデル（World Model）へと収束する中、アルゴリズムによるロングテールシーンの処理能力向上が、業界が未だ解決できていない重要なボトルネックとなっている。膨大なログデータに基づく確度の高いクローズドループシミュレーションと合成データ生成は、業界で共通して認識される技術的課題だ。

この課題に挑むため、モアースレッド（中国語名：摩爾線程；英語名：Moore Thread）は、フラッグシップ級AIトレーニング/推論統合型フル機能GPU「MTT S5000」の強力な演算能力を活用し、51WORLD社（五一視界）の次世代運転シミュレーションプラットフォーム「SimOne 4.0」を強化している。両社はシステム全体の適合と最適化を効率的に完了した。大規模モデルによる認識・抽出、4DGSモデルトレーニング、4DGSシミュレーション推論、合成データ生成に至る重要な連携プロセスを統合することで、両社はMTT S5000を基盤とし、物理AIにおける確度の高いクローズドループシミュレーションと合成データの、中国国産フルスタック化の新たな章を正式に開いた。

▲SimOne 4.0による7つの周囲カメラを用いた4DGSシーン再構築の効果

MTT S5000は、大規模モデルのトレーニング、推論、ハイパフォーマンスコンピューティング向けに設計されたフル機能GPUアクセラレータカードであり、第4世代MUSAアーキテクチャ「Pinghu」をベースにしている。単体でのAI演算性能は最大1000TFLOPS、80GBのメモリを搭載し、メモリ帯域幅は1.6TB/s、カード間相互結合帯域幅は784GB/sに達する。FP8からFP64までのフル精度計算に対応する。MTT S5000は、FP8によるトレーニング/推論効率の向上、FP64による計算精度の保証、レイトレーシングによる忠実度の高いレンダリングを実現し、自主制御可能な強力な基盤演算能力を提供することで、自動運転に対して安全、高効率、信頼性の高い中国国産演算能力基盤を提供する。

VLM大規模モデルを用いた認識・抽出：優れたファーストトークン応答速度

SimOneの大規模モデルを用いた認識・抽出機能は、車両が収集した大量の非構造化ログデータから、マルチモーダル大規模モデル（VLM）の強力な語義理解能力を利用して、ロングテールシーン、複雑なインタラクション、極端な気象条件を含む、最も価値の高いデータを精密に抽出することができる。この認識・抽出手段により抽出された重要なシーンは、さらに4DGS技術と組み合わせることで、忠実度の高いシーンの再構築と生成が可能となり、分断化された実走行データを、編集可能で汎化可能な動的・静的シーンやアセットへと変換する。

SimOne 4.0の大規模モデル認識・抽出機能では、両社はQwen3-VLマルチモーダル大規模モデルに対してハイレベルでのチューニングを実施した。実測結果は驚くべきものであった。8Bモデル、あるいはより複雑な30BのMoEアーキテクチャのいずれにおいても、MTT S5000は「プリフィル（Prefill）」フェーズにおけるファーストトークン応答速度（TTFT）で、国際的な主要競合製品を上回り、その差は最大14%に拡大した。さらに、10同時実行という高負荷環境下でも、安定したスループットを維持した。

4DGSモデルトレーニングとシミュレーション推論：高効率代替案の本格的な実装

トレーニングと推論能力がより問われる4DGS（4D Gaussian Splatting）分野においても、51WORLDが先にAAAI 2026（人工知能に関するトップ会議）に採択された論文で発表したLidarPainter技術を基に、中国国産演算能力はその実力を示した。現在のテストデータによれば、トレーニング側では、MTT S5000は国際的な主要競合製品に匹敵する強力な性能を示し、実際の1クリップシーンの高品質な再構築をわずか2.5時間で完了する。

シミュレーション推論側では、MTT S5000は並列計算の可能性を最大限に引き出し、マルチカード並列推論モードにより、SimOne 4.0が「11v1L（11台のカメラ + 1台のLiDAR）」という複雑な構成下でのリアルタイムクローズドループシミュレーションと合成データ生成を強力に実現している。

超大規模負荷への対応: 1クリップあたり1600万個のガウス点を含むモデルに対して、MTT S5000は安定かつスムーズなシミュレーション推論を実現し、優れた性能を示した。

視覚的一貫性: レンダリング効果の比較では、MTT S5000はテクスチャや動的物体の細部表現において、国際的な主要GPUと同等であることが示された。この忠実度の高い表現は、合成データと実センサーデータの特徴分布における高度な一致を保証する。

▲MTT S5000のレンダリング効果例

フルスタック中国国産化：物理AIエコシステム基盤の再構築

モアースレッドと51WORLDの強力な連携は、中国国産演算能力とエンドツーエンドの自動運転シミュレーションシステムを初めて完全に統合したものであり、チップ、シミュレーションエンジンから上位アプリケーションに至るまでの中国国産ソフトウェア/ハードウェアエコシステムのクローズドループ形成を加速させ、物理AI進化のための基盤インフラを共同で構築している。

セキュリティ基盤の強化: 自動運転シミュレーションとトレーニングにおける海外ハードウェアエコシステムへの長期的な依存を断ち切り、コアデータ管理とアルゴリズム進化のための、自主制御可能なセキュリティ基盤を構築する。

効率的なクローズドループの実現: MTT S5000の強力な演算能力に基づき、SimOne 4.0はリアルタイムクローズドループシミュレーションをサポートし、確度の高い新たな視点からの合成データを生成することで、自動運転アルゴリズムによるロングテールシーンの処理能力を大幅に向上させる。

産業ベンチマークの確立: 中国国産ハイエンドGPUが「使える」という段階を超え、高精度・高負荷な自動運転タスクにおいて「使いやすい」という新たな段階に正式に突入したことを強力に証明している。

今後、両社は技術融合をさらに深め、中国国産演算能力基盤上のアルゴリズム性能を磨き上げ、自動運転イノベーションエコシステムを共に築き、世界の自動運転産業に向けて、中核的な競争力を持つ「中国発のソリューション」を提供していくと期待している。

（原文：https://www.icsmart.cn/102021/）