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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

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。

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仿真与训练
数据与采集
具身模型

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（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。