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多模态生成式创新公司智象未来（HiDream.ai）已于近日完成15亿元的C轮融资。这已经是智象未来在近三个月内完成的第三轮融资。融资之外，另据公开信息显示，智象未来已经同步完成了股改，正式更名为“智象未来（合肥）科技股份有限公司”。在资本市场，股改往往意味着一家公司在对接资本市场的进程中迈出了重要的一步
2026 年，世界模型已成为人工智能领域最受关注的方向之一。从空间智能到表征预测，从可交互环境到具身智能，越来越多研究与产业团队将下一阶段目标指向「理解世界」。行业竞争的焦点，也已从「是否进入世界模型」，转向「以何种技术路径实现世界模型」。
过去一年，具身智能赛道正经历着前所未有的「冰火两重天」。
智能的下一阶段，已从“模型”转向“系统可靠性和进化性”的比拼。
今天，世界模型几乎成为 AI 领域最受关注的话题之一，但对于“什么才是真正的世界模型”却依然存在巨大分歧。有人认为它只是视频生成的延伸，也有人认为只有能够理解物理规律、支持机器人行动的系统才是真正的世界模型。
迁移学习里的“源数据”，未必非得是图像、文本或音频。
7 月的上海，世博展览馆 H3 馆的过道比往年拥挤许多。 入口处停着宇树的载人变形机甲 GD01，观众排队坐进驾驶舱拍照。往里走，300 多台机器人真机散在 200 多家具身智能企业的展台之间，具身智
交互式视频世界模型正在从「一次性生成短片」走向「像游戏一样边操作边生成」。但长轨迹交互会迅速放大上下文、显存和多步去噪开销。Light Interaction不改模型参数、不重新训练，只在推理阶段把相机轨迹变成调度信号，动态选择历史上下文、在回访状态复用去噪输出，并用面向自回归生成的3D稀疏注意力降低计算。
视频是描述物理世界的重要数据形态，更是人类与物理世界交互的重要载体，视频理解大模型是让 AI 从数字世界走向物理世界最基础、最原生的组成部分。
苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流“纯大脑黑盒大模型”不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。