2026年五一视界公司研究报告：“物理AI”稀缺赛道核心优势确立，51Sim开启智驾仿真新纪元

数字孪生赋能物理AI

1.1 基于深厚的跨专业技术积淀，占据国内高阶智驾仿真市场半壁江山

五一视界作为中国物理 AI 领域的先行者，凭借数字孪生底层技术构建了“城市-仿真-地球”三位一体的产品生态。公司于2015年 2 月成立，是中国首家登陆资本市场的“物理AI”核心基础设施企业。公司以“克隆地球5.1 亿km²”为愿景，致力于构建数字世界与物理世界之间的桥梁。秉承科技创新的理念，公司旨在加快中国在物理 AI 领域的技术创新与应用落地，推动构建完善的国产化生态体系，助力在全球人工智能竞争中塑造中国的独特优势。公司总部位于北京，在上海、成都、深圳分别设立了研发中心、工程中心与创新中心，业务网络覆盖全国，扩展至海外19 个国家与地区，服务全球超千家大中型企业客户。

基于深厚的跨专业技术积淀，公司打造了三大业务矩阵：1）51Aes数字孪生平台：为城市、工业、水利等行业提供高渲染质量与全语义化的 AES 空间智能底座，叠加核心产品WDP开发平台具备低代码、高性能特点，已广泛应用于全球超千家大中型企业客户；2）51Sim 合成数据与仿真平台：作为物理AI 的核心引擎，为自动驾驶、智能装备、机器人等具身智能领域提供高逼真仿真训练环境与海量合成数据生成能力，支撑AI 系统在虚拟环境中的训练与验证。现已服务智能驾驶与具身智能等超百家企业客户；3）51Earth 数字地球平台：通过自研Clonova 与Aperdata平台，打通人类沉浸式迈入数字世界与AI 安全走进物理世界的双向桥梁。公司旗下 51Sim 平台在国内高阶智驾仿真市场占据超过半数份额，已成为自动驾驶产业链不可或缺的基础设施型供应商。除此以外，五一视界成为全球 L4 智驾仿真合作伙伴，加速推理型自动驾驶开发。英伟达于3月16日GTC宣布，旗下OmniverseNuRec与五一视界 SimOne 已实现深度融合，基于神经渲染技术，解决智驾行业真实采集场景数据不可交互的痛点，加速以VLA、世界模型为代表的推理型自动驾驶开发，赋能全球L4级汽车合作伙伴。

1.2 公司十余年发展历程，战略重心经历三次关键转移

五一视界，成立于 2015 年，前身为当家移动，是中国数字孪生行业的引领者。公司围绕 3D 图形、模拟仿真及人工智能三大领域的技术进行大力发展，旨在为生态合作伙伴提供接入及构建数字孪生的解决方案。回顾公司十余年发展历程，战略重心经历了三次关键转移： 起步构建期（2015-2017 年）：公司在北京成立，聚焦城市数字底板建设，推出 51Aes 平台，服务于政府规划与地产开发领域。这一阶段奠定了公司在三维重建与空间计算领域的技术根基。转型期-业务多元化（2017-2022 年）：敏锐捕捉自动驾驶产业崛起带来的仿真需求，于 2017 年正式发布51Sim平台。公司将大量资源投入智驾仿真赛道，逐步确立行业领先地位。商业加速期（2022 年至今）：完成多轮战略融资，引入摩尔线程、商汤科技等产业资本，并于2025 年底成功登陆港交所。公司进入规模化商业扩张与资本市场运作的新阶段。

1.3 战略资本深度绑定，形成“股东+客户+技术伙伴”协同

公司股权结构呈现“股东+客户+技术伙伴”战略资本深度捆绑协同的特征。截止 2025 年 12 月30 日公司上市时，控股股东创始人李熠直接持股数量为 4767.08 万股，占总股本的11.73%，此外，李熠还通过其控制的星际宏图科技（北京）有限公司间接持有公司 4693.35 万股，占总股本的11.55%，创始人李熠先生是公司第一大股东，对公司战略方向具有决定性影响力。产业投资者阵营中，摩尔线程与商汤科技的加入具有特殊意义。前者是国产GPU 领域的代表性企业，后者在AI 视觉与生成式人工智能领域积累深厚。两家公司的入股不仅带来资金支持，更重要的是构建了"算力-算法-应用"的协同生态，为51Sim的国产化适配与技术迭代提供了有力支撑。财务投资者方面，云九资本、光合创投等机构的参与，体现了专业投资者对物理AI 赛道的认可。知名投资人葛卫东的现身股东名单，亦为公司增添了市场关注度。管理团队方面，创始人李熠兼任董事长与首席执行官，全面负责公司战略规划与日常运营。其早年在房地产行业的从业经历，使其对城市空间数据有着独特理解，这一背景深刻影响了公司早期的业务定位。

公司技术团队汇聚了计算机图形学、自动驾驶、人工智能等多个领域的专业人才。核心技术骨干多具有国内外知名科技企业或研究机构的工作背景，为公司在4DGS、世界模型等前沿技术方向的突破提供了人才保障。

1.4 智驾仿真平台将成为公司核心增长极与战略价值锚点

五一视界的业务版图了构建“合成数据-空间智能模型-仿真训练平台”的 Physical AI（物理 AI）全链条闭环生态，凭借其稀缺的物理基建属性，积累了超过1000 家客户，覆盖全球19个国家和地区。从智慧城市管理到水利工程安全，从自动驾驶仿真到文化遗产保护，多元场景的落地经验使其能够快速响应不同行业的定制化需求。目前五一视界已形成了51Aes（数字孪生平台）、51Sim（合成数据与仿真平台）、51Earth（数字地球平台）三大平台并行发展的格局。三大平台虽然面向不同应用场景，但共享底层的三维重建引擎与物理仿真能力，形成了技术协同与数据复用的良性循环。

51Aes（数字孪生平台），成立于2015 年，旨在提升企业客户设计与运营效率，致力于实现跨行业数字智能转型。作为公司目前最主要的收入来源，也是公司的绝对营收支柱，2022年至2025年，其收入贡献占比始终超过79%；2025 年收入占比为79%。51Aes 已实现城市级全要素场景的自动化生成，并将应用层级划分为可视呈现、数据融合、模拟仿真乃至智能决策等阶段，这种分层能力背后是长期行业认知与技术融合的结晶。公司率先提出了国内数字孪生场景精度及应用价值分级系统。51Aes 的三个核心产品包括 AES（全要素场景）、WDP（数字孪生SaaS平台），以及ISE（无限仿真引擎）。51Aes提供的行业解决方案包括51CIM（城市信息模型平台）、51WIM（水利水务信息模型平台）及51XIM（工业及能源信息模型平台）。51Sim（合成数据与仿真平台），得益于公司2017 年即切入该赛道的前瞻布局，通过合成数据与闭环仿真技术，为行业解决了AI 训练数据多样性与安全验证的瓶颈。目前，51Sim已经成为公司核心增长极与战略价值锚点。其核心产品包括SimOne（智慧驾驶与机器人仿真平台）、DataOne（数据闭环平台）及TIM（交通信息模型平台）。 51Sim 利用先进的数据驱动仿真技术、分布式云仿真技术、端到端仿真技术、生成式人工智能技术及其他核心技术，为客户提供智能驾驶仿真测试的软件产品及解决方案，以及用于人工智能系统培训的合成数据，其客户数量从2023 年的40 家增长至2024年的 58 家，主要驱动力来自汽车制造商。

根据全球增长咨询公司弗若斯特沙利文于近日发布的《中国物理AI 仿真及数据平台研究报告》，51Sim以53.5%的市场份额位居中国端到端高阶智能驾驶仿真及数据平台市场第一。得益于51Sim 在 2025 年产品研发与市场拓展方面的突出表现，公司与中国前 10 名汽车企业的合作数量从2024 年4 家增长到2025年8家，覆盖率达到 80%。除中国头部汽车企业外，51Sim也在2025年高阶智驾仿真上下游产业链(如一级供应商、国家级核心检测机构以及重点高校)中形成了高度渗透的产业生态网络，例如，公司已经与六大国家级权威检测机构实现合作，覆盖率达100%。根据最新年报披露，基于 2025 年对于行业准入、产品体系与客户生态的全面领先，51Sim 智能驾驶业务将进入业绩高速增长兑现期，公司有望在“物理 AI”仿真与数据平台中获得主要市场份额。据沙利文之前报告，智能驾驶与具身智能在仿真与数据需求在 2030 年市场将达 1800 亿。

51Earth（数字地球平台），于2022 年孵化，预期51Earth将成为透过多样化应用程序提供独特数字体验的关键平台。该平台旨在打造一个连接建造者、开发者与消费者的小区，为其提供平台、产品及经济系统，以吸引全球数亿用户参与地球克隆计划，体验多样化的应用场景。公司于2024 年3 月1 日推出51Earth.com，于 2024 年 7 月 1 日提供免费的51Earth Builder 及51EarthDevKit。目前 51Earth.com 已吸引数以千计的建造者及开发者。

物理 AI：数字孪生、具身智能的实现基石

2.1 数字孪生为支撑物理世界数字化转型的核心

在数字化浪潮的推动下，数字孪生技术已实现了质的飞跃，成功从早期的“可视化展示”转变为驱动物理世界变革的“全要素数字底座”。随着底层渲染引擎与时空大模型的深度融合，该领域正经历一场深刻的范式迁移：从单一实体的简单映射，向全域协同、实时预测以及决策闭环的智能化基础设施演进。这一演变不仅重塑了工业与城市管理的底层逻辑，也催生了巨大的市场空间。根据 Grand View Research 的权威测算，中国数字孪生市场正处于高速增长的黄金期。2025 年其市场规模约24 亿美元，随着应用场景的全面爆发，到 2033 年这一数字有望飙升至266亿美元（约合人民币 1900 亿元以上），在2026 年至2033 年间保持约34.4%的复合年均增长率（CAGR）。这一显著的增长势头，充分印证了数字孪生作为数字化转型核心工具的战略价值与广阔前景。

2.2 物理 AI：从感知到执行的演进

虽然物理 AI、世界模型与空间智能在定义上仍处于动态演变中，且彼此交织，但它们共同指向了一个终极目标：让AI 脱离单纯的“纸上谈兵”（语言符号），真正具备在“现实世界”中穿梭与互动的能力。 我们可以通过一套逻辑严密的三层协作体系来理解它们的关系：空间智能（感知与理解的基座）：这是AI 的“眼睛”与“触觉”。它负责将杂乱无章的物理环境转化为结构化的数据，赋予机器识别三维深度、方位及物体关系的能力，为后续的决策提供真实可靠的底层底座。 世界模型（认知与预测的中枢）：这是AI 的“大脑”。它负责理解物理规律（如重力、碰撞、因果关系），并在虚拟空间中模拟事物的演变趋势。它是认知与决策的核心，决定了AI 如何“思考”下一步可能发生什么。物理 AI（系统集成的最终载体）：这是AI 的“身体”。它是前两者的最终集成体现，将感知与认知转化为具体的机械动作或交互行为，让 AI 最终能在物理世界中完成复杂的任务。

物理 AI 与传统生成式 AI 的本质区别，在于其核心目标是赋予自动驾驶或智能机器人系统在三维现实中感知环境、理解规律并完成复杂任务的能力。这不仅是一项技术突破，更是一场深刻的工程变革。相较于传统 AI 对数字比特与虚拟文本的处理，物理AI将基础科学原理与真实世界数据深度锚定，使其能够像人类一样，依托已知的物理逻辑进行决策推演。这一目标的达成，紧密依赖于三大核心技术支柱的闭合协作。首先是作为认知中枢的世界模型。 它承担着构建三维空间完整画像的重任，利用神经辐射场、高斯溅射或体素网格等前沿空间表征技术，精确刻画物体的几何特征、材质属性与动态关系。更为关键的是，模型内部集成了物理定律的隐式表达，能够理解重力加速度、摩擦系数及弹性模量等参数，从而根据当前状态对未来的物理演化做出预判。其次是负责动态演算的物理仿真引擎。这是一个高度复杂的动力学计算系统，本质上是基于偏微分方程的求解器。它在虚拟与现实的交界处实时计算刚体撞击、流体流动以及软体形变等物理交互过程，为 AI 提供符合现实法则的数值支撑。最后是扮演执行桥梁的具身智能控制器。 它将世界模型的宏观预测与物理仿真引擎的精确计算进行统筹整合，并将其转化为能够驱动硬件执行的具体控制指令。通过这种方式，虚拟世界的推理最终转化为物理世界的实体动作，完成了从“思考”到“操作”的完整闭环。