# 智象元一发布智能体化全模态世界模型架构与具身数据合成方案

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/news/2026-11-05-9337d8c4
> 频道：news | 更新日期：2026-11-05 | 标签：auto, rss, zhidx
> 核心摘要：智象元一提出由LLM、通用世界模型及具身上下文构成的智能体化全模态世界模型，基于Unified Transformer实现多模态统一表征，并推出HiDream-O1-Embodied模型，支持毫米级高精度动作视频合成以解决真机训练数据瓶颈。

# 智象元一发布智能体化全模态世界模型架构与具身数据合成方案

::: v-pre
> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[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](https://zhidx.com/p/607782.html)（智东西）

## 核心内容

在2026世界顶尖科学家论坛第二届国际工程智能大会上，智象元一创始人梅涛提出构建智能体化的全模态世界模型（Agentic Omnimodal World Models）。该架构旨在弥合数字智能与物理智能鸿沟，通过统一Token空间实现思维与物理世界对齐。智象已构建包含图像、视频、交互模型HiDream-O1-World及具身模型HiDream-O1-Embodied的完整矩阵，并形成底层模型、中层平台HiHarness及上层三大智能体的商业化闭环。

技术上，智象采用原生全模态Unified Transformer架构，将文本、图像、视频、空间位姿及力触传感器等模态统一表征。系统由负责决策的LLM、模拟物理推演的Omni-Model及对接真实环境执行反馈的Embodied Context三部分组成。在具身智能落地中，该世界模型可规模化合成毫米级高精度动作视频，突破真机数据采集成本高与规模小的限制，为机器人策略训练提供高质量合成数据供给。

## 关键看点

- **架构组成**：智能体化世界模型包含LLM决策大脑、Omni-Model物理模拟器及Embodied Context具身上下文，实现One Token Space统一
- **模型底座**：自研Unified Transformer原生全模态架构，统一表征文本、图像、视频、空间位姿、力触及传感器等多源异构数据
- **数据合成**：HiDream-O1-Embodied模型支持规模化合成毫米级高精度动作视频，解决具身智能真机训练数据稀缺与高成本瓶颈
- **产品矩阵**：构建从静态图像到具身行动的演进路线，推出HiDream-O1-World交互模型及HiDream-O1-Embodied具身专用模型

## 工程与产业观察

智象元一提出的智能体化世界模型架构，明确了利用生成式世界模型合成毫米级精度动作数据的技术路径，为缓解具身智能真机数据匮乏提供了新范式。其Unified Transformer统一表征方案验证了多模态融合在物理规律建模中的可行性，对降低机器人Sim-to-Real迁移成本及提升策略泛化能力具有重要工程参考价值。
:::

## 原始参考来源 (Sources)

- [智东西：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](https://zhidx.com/p/607782.html)