尼基塔第三季
首发|超20家机构,投了一家“世界模型”独角兽_我的网站

一 | 中新社北京8月21日电 (记者 孙自法)中国科学院院士、北京大学数学科学学院讲席教授鄂维南21日指出,科学智能(AI for Science,简称AI4S)已进入“下半场”,面向未来,需要推动科研平权化。 当天,聚焦人工智能(AI)赋能科学研究,以“人工智能变革科研范式”为主题的2026科学智能大会在北京中关村开幕。 “世界模型”,正在成为 2026 年 AI 赛道最热的关键词之一。 过去半年,大模型竞争的重心正在从语言理解和文本生成,向对真实世界的感知、推理、模拟与交互延伸。全球AI大模型赛道的主流玩家纷纷从通用语言模型向多模态大模型发展,将文本、图像、视频、音频乃至动作数据纳入同一模型框架,试图让 AI 不只是“会问答、会编码会生视频”,而是能够理解空间关系、物理规律和因果逻辑。鄂维南在大会全体会议上以“开启AI for Science的下半场——人工智能时代的科研体系探索”为题作学术报告。 8月21日,2026科学智能大会全体会议上,鄂维南院士作学术报告。

二 | 在刚刚结束的 WAIC 2026 上,这一趋势被集中呈现:从多模态大模型到具身智能,从视频生成到AI Agent,“世界模型”几乎成为连接多个前沿方向的共同关键词。中新社记者 孙自法 摄 他说,科学智能已进入“下半场”,重心正从人工智能方法探索,转向人工智能时代科研体系的系统性变革。 当前科研体系以论文发表为核心衡量标准,客观上稀释了“自由探索”与“科学发现”的初心;而人工智能正在重塑知识获取、理论计算和实验工具,通过平台化科研与“干湿闭环”大幅提升探索效率。它关乎机器人如何理解环境并执行任务,也关乎视频模型如何在长时序中保持人物、动作、光影和物理规律的一致性。 如果将目光转向一级市场,资本对这一叙事的反应同样迅猛:据不完全统计,仅过去三个月,世界模型及相关方向的融资金额已达到百亿级别,头部项目估值更是节节走高。 鄂维南表示,面向未来,需要推动科研平权化,以产业视角打通“人才、创新、市场、资金”等环节,建立低成本、高效率的科研工具与成果转化体系,让有能力的个人和团队都能参与科技创新,同时切实保护自由探索这一颠覆性创新的核心要素。 而在这轮浪潮中,一只从合肥走出的公司,正频频成为资本追逐的焦点。投中网获悉,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。 2026科学智能大会为期两天,两场全体会议、14场平行会议推出百余场高水平学术报告,大会紧扣“基础设施—范式创新—产业应用”三层逻辑,围绕基础研究、科技创新与产业创新融合、国际科技合作三大专题展开交流,并集中亮相一批科学智能领域重要成果。 本次大会由“学术科协”科学智能专家委员会提供学术指导,中国科技发展基金会、北京科学智能研究院共同主办。

三 | (完) 【编辑:王琴】。 从资方阵容来看,这笔融资堪称一次豪华“团购”:股东数量多达20余家,而且份量均十分重磅:由社保基金四川振兴科创基金、工银资本、弘颐资管、敦鸿资本联合领投,厦门国贸资本、上影新视野基金、湖北长江产业投资集团、华策影视、航源资本、创云海资本、华福投资、余杭金控股份、交银资本、若松基金等多家机构跟投,老股东合肥产投、东方富海、金浦投资、金华金投、中哲创、财鑫资本持续加注。 值得关注的是,这已经是智象未来在近三个月内完成的第三轮融资。回溯此前节奏:4月16日,公司宣布完成超5亿元融资,引入东方富海、安徽省投资集团旗下省产业投资公司、峰华资本等机构;5月,又获得深创投、金浦投资、财鑫资本、复聚资本等新一轮注资;时隔不到一个月,C轮便火速关账。 至此,智象未来三轮累计融资额已超过21亿元,投后估值早已突破10亿美元,跻身独角兽行列。

四 | 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——如今,又一只合肥新晋独角兽已然站在了新的起跑线上。

五 | 20余家机构、三大阵营集体加持 进一步拆解资方结构不难发现,智象未来的这轮融资集结了当前一级市场最主流的三大力量:国家队、产业资本和顶级财务机构。 首先来看“国家队”层面。 领衔本轮的社保基金,是国内一级市场公认的"顶级LP"。自2004年首次试水股权投资以来,社保基金的GP名单几乎覆盖了国内所有一线机构——红杉中国、高瓴、IDG资本、君联资本、经纬中国、鼎晖、弘毅、CPE源峰、博裕……而本轮出资智象未来的是社保基金联合建信投资、四川振兴投资等共同设立的市场化产业基金。 这里有一个信息值得关注,从已披露的公开信息来看,这可能是社保基金作为LP在原生全模态世界模型方向的首次出手。 社保基金之外,合肥国资同样值得关注。 作为一家总部落地合肥的公司,智象未来的融资历程几乎与合肥国资深度绑定。早在2024年,公司便获得由合肥产投、安徽省人工智能母基金领投的A轮融资,两家机构又在今年继续跟投;此外,在此前融资中,智象未来还引入了安徽省产业投资集团、兴泰集团、合肥高投。 本次C轮中,创云海资本、航源资本再次代表合肥力量入场。

六 | 至此,八家合肥背景机构已经陪伴智象未来完成了A、B、C三轮"陪跑式"覆盖。 熟悉合肥打法的人都知道,"芯屏汽合"是合肥近十年最响亮的产业名片,从京东方到蔚来,再到长鑫科技,合肥国资凭借一系列精准投资,不断夯实自身“最牛风投城市”与科创高地的市场认知。今年,智象未来已多次作为合肥在人工智能,特别是多模态大模型领域标杆企业亮相中国科交会、链博会等国家级展会;有望成为“合肥模式”的又一典型样本。 除了上述两家,智象未来本轮融资还集结了工银资本、交银资本两家AIC巨头,以及金浦投资、厦门国贸资本、余杭金控、金华金投、财鑫资本等来自沪、浙、闽、湘四省五地的地方政府基金,资本版图横跨多区域、多层级。 在一级市场,“国家队”的出手向来被视为风向标,此番多方“国家队”力量的集中入局,无疑为智象未来提供了极具分量的信用背书。 智象未来本轮融资中,另一条格外显眼的线索,是华策影视、上影新视野基金、湖北影视集团三家影视产业资本的集中入局。 如今,AI内容生产底层能力的竞争愈演愈烈,传统影视巨头们不再满足于被动观望,而是将这场竞赛视为必须提前卡位的战略高地。

七 | 三路影视资本齐集同一家公司,无疑是对其大模型在内容产业应用前景的集体确认。

八 | 以上影新视野基金为例,这是由上影股份联合北高峰资本、厦门国贸集团等共同发起设立的一支文化产业数字化基金。据其总经理顾宇灏回忆,团队对智象未来的关注早在2024年就已经开始,此后双方一直保持紧密联系,并围绕动画大模型、影视模型的产业化路径等进行了多轮深度探讨。直到本次C轮,上影新视野的另一家国资LP厦门国贸资本也走访了智象未来,"大家形成了高度一致",最终共同促成了这笔投资的落地。 至于投资判断的核心,顾宇灏将其总结为三个维度——团队、技术路线、产业落地能力。在他看来,视觉大模型赛道上从来不缺"能生成一段炫酷视频"的公司,但真正能走进影视工业级流程的却不多——从跨镜头一致性、导演级可控性、与影视工业软件的衔接,到版权合规与稳定成本,几乎每一环都对模型能力与产业理解提出了远超一般AIGC工具的要求。而智象未来,正是为数不多兼具"技术 + 内容 + 商业变现"的模型厂商。 投资不是终点。据悉,未来智象和上影股份将围绕新型内容创制、院线场景升级、AI跨屏整合营销、AI大屏制片标准与工作流程制定等方向协同,加速AIGC与影视工业、文化产业的深度融合。 同时,围绕影视内容生产链路,智象未来也将与华策影视在智能体协同创作、语料资源共建、精品内容共创及IP全链路开发等方向展开合作。 对于智象未来而言,影视产业资本的加持,带来的不仅是资金,更是场景、数据与行业资源的深度绑定。

九 | 最后,在最近这三轮的股东名单里,还站着一批国内最活跃的市场化机构:深创投、东方富海、复聚资本、华福投资、中哲创、敦鸿资本、弘颐资管等。其中,敦鸿资本、弘颐资管同为此次融资的领投方。敦鸿资本近年在硬科技和具身智能方向出手频繁,明星被投项目包括宇树科技、长鑫存储、地瓜机器人、智平方、光本位等——押注智象未来,是其对"底层技术平台"这一投资偏好的又一次落子。 从国家级母基金到地方国资,从产业资本到头部市场化机构,各路资金的集体押注,折射出一个清晰的信号:世界模型俨然已经成为各路资本共同确认的战略方向,而智象未来,正是他们同时选中的那个交点。 院士创业,瞄准“原生全模态世界模型” 一级市场从来不缺故事,但能让国家队、产业资本、顶级财投在同一时间点站到同一张桌子上的公司,一定不只是靠"故事"。 融资热的第一个源头,是这家公司的核心团队。智象未来创始人兼CEO梅涛,本身就是一位AI圈的"重量级"人物:加拿大工程院外籍院士,国内少数同时成为ACM, IEEE, IAPR和 CAAI 四大著名学会Fellow的国际知名人工智能学者。在通往全模态世界模型这条赛道上,智象未来进入这个领域的时间很早。2017年,这支团队的核心力量还在微软亚洲研究院时,就发布TGANs-C模型,发表了全球第一篇文生视频论文,TGANs-C也因此成为了全球最早的“文本生成视频”模型之一,彼时距离Sora问世还有整整七年。当年那篇论文的作者,今天几乎全部都在智象承担核心研发工作。

十 | 在视觉生成这条技术线上,他们的积累已有十多年。 融资热的第二个源头,则与智象未来的技术路线有关。 当下,围绕世界模型的技术路线尚未收敛:有人从 3D 原生模型切入,强调空间一致性;有人从 Sora、Veo、Seedance 等多模态视频模型切入,用视频生成逼近世界模拟;也有人沿着具身智能路线推进,从 JEPA、VLA 到 WAM,试图解决动作规划、物理交互和长程决策。 智象未来选择的,是原生全模态( UiT )路线。不同于后期拼接式的多模态方案,原生全模态架构从一开始就把文本、图像、视频、空间、动作等信号放在统一模型中共同建模,让不同模态像“青梅竹马”一般一起长起来。

十一 | 这样做的结果是,各模态在底层被真正打通后,模型可以实现 “Any to Any”——任意模态输入,都能支持任意模态输出。这正是世界模型所需要的能力:在统一架构中理解、生成并预测现实世界的不同状态。 也正因此,智象未来从成立之初就坚持架构创新。

十二 | 如今,随着世界模型成为 AI 前沿方向的共同命题,这条路线的前瞻性正在显现。 这一判断,正在被全球顶级大厂所验证。2026年初,谷歌发布Gemini Embedding 2,英伟达推出Nemotron 3 Nano Omni,全球头部大厂几乎同时选择将原生全模态作为下一代模型的架构方向。 在底层架构上做出创新、先把新的技术路线跑通一直是智象的创新特点,也带来了实打实的成果验证。2026年4月,智象未来发布了新一代原生全模态世界模型架构(UiT)HiDream-O1。随后,基于这一创新架构推出HiDream-O1-Image系列模型,5月,在全球知名独立AI评测平台Artificial Analysis发布的文生图榜单中,HiDream-O1-Image的开源版本问鼎全球第一,并成为该榜单排名前20中公开参数量最小的模型版本。

十三 | 半个月后闭源版本(HiDream-O1-Image-1.5)位列全球前三,已在视觉生成大模型领域稳居全球第一梯队。 对于一级市场的资金而言,“顶级科学家团队 + 独特技术路线 +全球SOTA成绩”的组合,本身就构成了最硬的定价锚点。

十四 | 多模态竞速,模型能力和场景落地同样关键 如果把2023-2025年称为"大语言模型时代",那么进入2026年,一场更深层的范式迁移正在发生。 刚刚结束的 WAIC(世界人工智能大会),KIMI、DeepSeek、Qwen 等国产大模型相继发布新一代通用语言模型,其中 KIMI K3 即将开源。这一轮集中放榜,说明前沿模型能力正在被更多玩家快速追平,也在削弱“美国头部闭源模型垄断前沿能力、支撑高估值”的叙事。 模型差距被拉平后,通用 MaaS 模式的压力随之显现:Token 价格下行、用户迁移成本低、模型服务同质化。单纯依赖 API 调用和 Token 收费的大模型服务,正越来越容易陷入价格战与性能追赶的双重挤压。于是,市场的目光开始转向下一片战场——多模态大模型。 有关行业分析者的判断是,多模态大模型虽然也会经历同质化,但发生速度较慢。

十五 | 尤其在图像、视频生成、3D 交互等等方向,竞争不只取决于模型参数和调用成本,更取决于高质量数据、工程能力、审美标准和行业场景理解。 这也决定了,多模态大模型领域不会完全复刻大语言模型的通用 MaaS 模式。相比文本场景,视觉应用更垂直,也更容易嵌入影视制作、广告营销、电商内容、品牌资产管理等具体业务流程。一旦模型与客户数据、素材库、业务系统和团队协作形成绑定,迁移成本就会被显著抬高。 因此,在市场看来,多模态赛道大概率不会出现“一两个模型一统天下”的局面,而会形成由少数头部玩家围绕行业场景长期竞争的市场格局。 而智象未来的护城河,也不只是模型本身。过去几年,智象未来围绕原生全模态底层架构、创新的AIGC应用落地、差异化的生态布局持续积累,把技术能力转化为更难被复制的商业壁垒。 更值得一提的是,自成立之初,智象未来就坚持围绕商业化落地构建大模型与智能体应用的双轮驱动模式,推动多模态能力向实际业务场景转化。

十六 | 目前,公司已搭建起“1+1+3”的商业化架构:以HiDream系列大模型为底座,构建Token Hub平台提供标准化模型能力输出,并在此基础上,围绕商业营销、影视创作、内容创作三大场景,实现AIGC产品创新。智象未来刚刚在WAIC 2026上正式推出全球首个具备无限时长视频生成与编辑能力的多模态创作智能体vivago R1。R1代表着vivago智能体独树一帜的长程推理能力,标志着AI在创意生产领域的一次范式转移:从辅助生成单点素材,进化为能够自主规划、调度并完成长链路创作任务的“智能搭子”。

十七 | 据悉,智象的产品服务范围已经覆盖全球100多个国家和地区,拥有超过4万家企业客户以及超过5000万OPC用户,不断提升在商业化落地上的“即战力”。 多模态竞争远未进入终局。对中国 AI 创业公司而言,机会也不只属于参数更大、资源更多的一方。智象未来提供的样本在于:世界模型不是悬在天上的概念,真正有机会跑出来的公司,既需要对大模型发展的前沿技术路线有足够前瞻的专业视野,大模型底层架构和智能体产品开发上的持续创新,更要深入产业现场,把技术能力转化为真实可用、可复用、可规模化的业务结果。 这也意味着,多模态大模型的下一阶段竞争,绝不只是在排行榜上,更在真实场景和产业效率里。
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Published on:08:56:26
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