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智象创始人梅涛演讲:提出构建智能体化的全模态世界模型

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智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影

智东西11月5日报道,近日,2026世界顶尖科学家论坛第二届国际工程智能大会举行。会上,加拿大工程院外籍院士、智象元一(HiDream.ai)创始人兼CEO梅涛发表演讲,提出构建智能体化的全模态世界模型(Agentic Omnimodal World Models),迈向下一代世界智能。

AI模型聚合平台OpenRouter数据显示,全球大模型调用规模正进入爆发阶段。截至今年10月,中国周Token调用量达93万亿,是美国的4.16倍,连续26周位居全球第一。

这些数字背后,是AI正从“工具”快速演变为像水、像电一样的新型社会基础设施。

与此同时,模型的迭代,正不断提速。在 2023 年,大模型基本以12个月为周期迭代。随着递归自我改进(RSI)推动AI进入自我加速轨道,模型迭代已按周推进。

AI的能力越强,其短板也越不容忽视。

在数字智能(Digital AI)领域,从文本交互、代码编写到视频生成,乃至数学研究,AI已达到甚至超越人类专家水平。以数学研究为例,最近OpenAI一次性公开377项数学成果,覆盖数百个长期悬而未决的开放问题。

物理智能(Physical AI)的发展则相对迟缓,受制于物理理解薄弱、交互数据匮乏与闭环执行能力不足等问题。

如何跨越这道横亘于Digital AI与Physical AI之间的鸿沟,正是下一代人工智能必须回答的时代命题。

而世界模型,正是跨越这道鸿沟的桥梁。

世界模型的核心,是让AI理解世界如何运行,并推演未来可能发生的事件。它通过对全模态信息的统一理解与生成,对世界状态、物理规律和因果关系进行建模,从而实现对真实世界的感知、推演与预测。

不同的技术路径通往世界模型,这成为了AI发展的下一个竞争焦点。当下产业界已经形成大语言、多模态和具身大模型三条演进路线。梅涛认为,三条技术路线并非彼此孤立,长远来看终将汇流,走向智能体化世界模型(Agentic Omnimodal World Models)。

智能体化世界模型主要有三个部分:

第一,LLM,它是智能体的决策大脑,负责理解意图、生成推理、制定任务规划。

第二,Omni-Model,也就是通用世界模型。它是世界模拟器:基于LLM的意图,模拟物理世界的运行,推演行动带来的后果,并预判下一步动作。

第三,Embodied Context,具身上下文。它对接真实的物理环境,负责执行具身行动,同时将真实观测数据回传,用于校准世界模型。

三者协同,实现「One Token Space, One World」——在同一个Token空间里,思维世界与物理世界实现统一。而这,正是通往下一代世界智能的关键所在。

对世界模型的思考,内化而成了智象的产品哲学与技术基因。智象自研了原生全模态(Unified Transformer)模型架构,让文本、图像、视频、空间、位姿、力触、传感器等所有模态,实现统一表征。

基于UiT底座,智象搭建了完整的世界模型矩阵:从图像模型起步,延伸至视频模型、交互模型HiDream-O1-World,再到具身模型HiDream-O1-Embodied,完成从静态图像、动态视频,到空间交互、具身行动的能力演进。

智象已经形成了“1+1+3”的商业化架构:底层是原生全模态世界模型矩阵,中间通过企业级模型平台HiHarness,汇聚自研HiDream-O1全模态系列模型及全球顶尖模型;最上层是三个智能体,包括AIGC的商业营销智能体HiBurst、影视创作智能体“帧赞”和内容创作智能体vivago。

与此同时,智象也在大力推动世界模型在前沿领域的实践。在具身智能领域,世界模型可规模化合成毫米级高精度动作视频,突破真机数据成本高、规模小的瓶颈,为真机训练提供数据供给;在生命科学领域,智象与合作企业通过多尺度生物影像的统一表征,实现细胞演化的理解与预测,为药物响应评估提供前置参考,在实验前筛选更值得验证的方案。

从生成画面到构建世界,智能体化的世界模型不是能力的线性升级,而是一次AI演进的全新方向 。当物理规律成为 AI 的底层语言,真正的世界,便会真正向它敞开。

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