黃仁勛將自動駕駛定義為 Physical AI 的第一個「大規(guī)模主流市場」，并明確指出：拐點正在當下這段時間發(fā)生。在他看來，未來十年，世界上相當大比例的汽車將進入高度自動化階段。

　　這一判斷，揭示了一個關鍵事實：智能駕駛，并不是一個孤立的應用，而是物理 AI 率先進入真實世界、走向規(guī)?；涞氐钠瘘c。

　　而當 AI 從數(shù)字世界進入物理世界，真正的挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn)：模型不再只面對數(shù)據(jù)分布問題，而必須在真實環(huán)境、不確定物理約束與真實人類行為中持續(xù)運行、協(xié)同與博弈。在這樣的背景下，如何驗證物理 AI 在“真實使用狀態(tài)下”是否安全、可控、可信，成為擺在智能駕駛面前的核心問題。這正是 DIL（Driver-in-the-Loop，駕駛員在環(huán)） 在物理 AI 時代重新被重視的根本原因。

　　（一）五一視界新一代DIL × 物理 AI：不只是“模擬駕駛”，而是系統(tǒng)級驗證能力

　　在智能駕駛、HMI等研發(fā)體系中，DIL 的價值并不只在于復現(xiàn)一次“像真的一樣”的駕駛體驗，而在于將駕駛員這一關鍵變量，系統(tǒng)性地引入到仿真與驗證閉環(huán)之中。它關注的不是車輛“能不能開”，而是在人、車、系統(tǒng)高度耦合的真實使用場景下，整個智能駕駛系統(tǒng)是否安全、可控、可信、易用。

　　傳統(tǒng)仿真或道路測試相比，DIL 能夠在可控、安全的環(huán)境中復現(xiàn)高風險、低頻次的復雜場景，讓駕駛員在真實操作狀態(tài)下與智能系統(tǒng)發(fā)生交互，從而驗證接管策略、HMI 提示、駕駛員理解與反應是否符合設計預期，并通過可重復、可量化、可回歸的工程化驗證手段，對駕駛行為、操作路徑、生理與注意力數(shù)據(jù)完整采集與分析，最終轉(zhuǎn)化為可指導系統(tǒng)設計和算法迭代的工程依據(jù)。

　　正因如此，新一代 DIL 解決方案并不只是對“模擬駕駛”的簡單增強，而是連接算法驗證、系統(tǒng)工程與真實用戶行為之間的關鍵橋梁，是智能駕駛從“功能可用”走向“系統(tǒng)可信”的必經(jīng)環(huán)節(jié)。

　　（二）新一代DIL方案的差異化特性與優(yōu)勢

　　五一視界旗下51Sim 在DIL領域深耕多年，經(jīng)過了數(shù)十家主機廠、Tier1、高校及科研機構(gòu)的驗證，形成了完成、成熟的 DIL 解決方案。

　　51Sim 的 DIL方案，不只是簡單地把“駕駛模擬器 + 仿真軟件”拼在一起，而是構(gòu)建了一套完整的閉環(huán)驗證體系，這種從系統(tǒng)設計之初就面向工程閉環(huán)與量產(chǎn)驗證，也形成了其與同類 DIL 解決方案之間最核心的差異：

　　▍（1）硬件 × 軟件 × 內(nèi)容：一站式交付DIL系統(tǒng)

　　通過將駕駛模擬硬件、仿真平臺SimOne與可復用的場景與數(shù)據(jù)內(nèi)容統(tǒng)一在同一技術體系下，避免了多系統(tǒng)拼接帶來的接口割裂與穩(wěn)定性問題，使仿真運行、數(shù)據(jù)采集與分析形成完整閉環(huán)。這種一體化架構(gòu)不僅顯著提升了系統(tǒng)穩(wěn)定性與工程效率，也確保了測試結(jié)果的一致性與可復現(xiàn)性，為智能駕駛研發(fā)提供了更加可靠、可持續(xù)演進的驗證基礎。

　　▍（2）高可控場景編輯與更新能力

　　通過SimOne高可控的場景編輯與更新能力，仿真場景不再是一次性配置結(jié)果，而成為可持續(xù)演進的工程資產(chǎn)。工程人員可基于參數(shù)化方式靈活調(diào)整道路結(jié)構(gòu)、交通流行為、環(huán)境條件與系統(tǒng)觸發(fā)邏輯，快速響應算法迭代與測試需求變化，并在不同版本之間保持場景的一致性與可追溯性。這種高效、可復用的場景更新機制，大幅降低了場景維護成本，使復雜測試能夠持續(xù)、穩(wěn)定地支撐智能駕駛研發(fā)全過程。

　　▍（3）超高穩(wěn)定性和耐用性

　　整套 DIL 系統(tǒng)以超高穩(wěn)定性與耐用性為核心設計目標，通過搭載定制化的工業(yè)級硬件，面向長期、高強度的工程使用場景進行系統(tǒng)級優(yōu)化。無論是在連續(xù)長時間運行、復雜交通場景疊加，還是在多模塊協(xié)同與高負載測試條件下，系統(tǒng)都能夠保持一致的運行表現(xiàn)與仿真結(jié)果，有效避免因環(huán)境波動或系統(tǒng)不穩(wěn)定帶來的測試中斷與結(jié)果偏差。這種“跑得久、跑得穩(wěn)”的能力，使 DIL 不僅適用于階段性驗證，更能夠作為長期投入使用的工程基礎設施，持續(xù)支撐智能駕駛研發(fā)與量產(chǎn)驗證。

　　（三）應用場景：從研發(fā)到培訓的全鏈路覆蓋

　　憑借成熟穩(wěn)定的 DIL 技術體系與工程化交付能力，51Sim 已將 DIL 仿真從概念驗證推進到真實場景落地，覆蓋算法研發(fā)與測試、HMI設計、高校教學、科研等多類應用場景，持續(xù)支撐智能駕駛從研發(fā)驗證到人才培養(yǎng)的全鏈路應用：

　　▍（1）某美系車企DIL智能座艙設計

　　51Sim與該車企合作，通過自主研發(fā)的高精度6軸駕駛模擬器與SimOne仿真平臺，構(gòu)建智能輔助駕駛?cè)藱C交互快速驗證體系。該系統(tǒng)可精準還原“人-車-環(huán)境”交互場景，結(jié)合OpenSCNEARIO編輯器靈活生成各類駕駛工況，支持設計師高效迭代智能座艙設計方案。項目實現(xiàn)了從場景仿真、傳感器建模到控制閉環(huán)的全流程驗證，顯著提升智能輔助駕駛研發(fā)效率。

　　▍（2）某高校多車智能實訓實驗室

　　51Sim為某高校構(gòu)建了包含駕駛模擬器、環(huán)幕、動作追蹤器等設備的多車智能實訓實驗室，讓學生從實操角度學習虛擬仿真和駕駛員在環(huán)測試的原理和操作步驟，并直觀感受自動駕駛算法接入后的汽車的真實運行狀態(tài)和車輛的加速減速、姿態(tài)變化帶來的體感，對自動駕駛和駕乘舒適度產(chǎn)生更深入的了解。

　　▍（3）上海汽檢多車互動在環(huán)仿真

　　51Sim幫助客戶搭建仿真測試實驗室，實現(xiàn)多駕駛員在環(huán)仿真測試系統(tǒng)。本系統(tǒng)包含一臺多自由度駕駛模擬器+大型環(huán)模視景系統(tǒng)，多臺靜態(tài)駕駛模擬器、非機動車以及行人動作捕捉設備。是國內(nèi)首個集機動車駕駛員、非機動駕駛員以及行人在環(huán)于一體的仿真測試系統(tǒng)。