江行智能两项研究获 ICLR2026 收录,以物理 AI 突破多任务高保真高效率不可能三角
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2026-07-07 ·
近日,人工智能领域顶级会议 ICLR 2026 公布收录结果,江行智能研究团队两项世界模型创新成果成功入选,一举突破多任务 - 高保真 - 高效率行业难题,为物理 AI技术演进与工业物理 AI规模化落地奠定关键基础。
世界模型作为具身智能与通用机器人的核心引擎,能够让智能体在虚拟空间完成未来推演与决策预判,是 AI 走向真实物理世界的重要支撑。但在复杂多任务、高视觉异构场景中,传统世界模型长期面临 “多任务泛化、视觉重建保真、模型运行效率” 难以兼顾的瓶颈,成为制约物理 AI 与工业现场深度融合的重要障碍。
针对这一痛点,江行智能从架构与表征两大方向实现原创突破:两项技术成果与工业物理 AI需求高度契合,MoW 创新性地提出了世界模型混合专家架构,支撑跨任务知识复用与低成本规模化部署;OC-STORM 强化工业现场关键设备、仪表、异常点的精准感知与状态推演,适配少样本、高可靠的工业决策场景。

作为深耕物理 AI的国家级专精特新 “小巨人” 企业,江行智能持续将前沿学术突破转化为工业级落地能力,推动物理 AI 与工业现场深度融合,以世界模型、具身智能等核心技术,为电力能源、露天矿、储能等泛工业领域提供全链路智能化解决方案,加速 AI 从视觉识别走向物理理解与自主执行的产业升级。
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