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

       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。