高德世界模型:大规模真实时空数据驱动的端到端演进与量产实践|AICon上海

小新 正三品 (侍郎) 2026-06-03 06:20 1 0 返回 AI 动态
小新 正三品 (侍郎) 楼主
2026-06-03 06:20
第1楼

AI摘要:6 月 26 日-27 日,本次大会将以“构建可信赖、可规模化、可商业化的 Agentic 操作系统”为核心命题,集结清华、复旦等知名高校教授,以及来自阿里、腾讯、蚂蚁、字节、快手、小红书、华为、Google Cloud 等数十家头部公司的技术专家登台分享。阿里巴巴高德高级技术总监匀瀚确认出席 “世界模型与多模态智能突破"” 专题,发表题为《高德世界模型:大规模真实时空数据驱动的端到端演进与量产实践"》的主题分享。匀瀚,阿里巴巴高德高级技术总监,视觉技术中心世界模型基础团队负责人。


过去一年,“Agent”这个词从实验室走进了生产环境。工程师们开始真正面对一个新的问题:不是“AI 能不能做到”,而是“我们能不能把它跑稳、跑对、跑出规模”。架构怎么设计?记忆怎么管理?多智能体之间如何协调?研发团队的工作方式又该如何重构?

这些,正是 AICon 2026 上海站试图回答的问题。 6 月 26 日-27 日,本次大会将以“构建可信赖、可规模化、可商业化的 Agentic 操作系统”为核心命题,集结清华、复旦等知名高校教授,以及来自阿里、腾讯、蚂蚁、字节、快手、小红书、华为、Google Cloud 等数十家头部公司的技术专家登台分享。2天、13大专题、1个动手实验室、近60场重磅议题,将深度探讨Agent工程化落地等相关话题。

阿里巴巴高德高级技术总监匀瀚确认出席 “世界模型与多模态智能突破"” 专题,发表题为《高德世界模型:大规模真实时空数据驱动的端到端演进与量产实践"》的主题分享。本次演讲将聚焦 ABot 体系中世界模型这一核心基础设施层。报告将从支撑端到端生成的大规模时空数据基建讲起,剖析 DiT 与自回归等底层架构在处理真实场景多模态数据时的工程选型,介绍世界模型如何通过物理硬约束训练与 3DGS 空间基座实现物理级动力学建模,并重点分享世界模型如何批量合成高质量仿真数据,为具身导航与操作的下游任务提供规模化的数据泛化支撑,驱动 ABot 体系的持续进化与量产落地。

匀瀚,阿里巴巴高德高级技术总监,视觉技术中心世界模型基础团队负责人。拥有十年 AI 算法研发与工业落地经验,主导 Fantasy 系列世界模型研发,带领核心项目 FantasyWorld 登顶斯坦福 WorldScore 榜单,并将这一底层技术能力深度融入高德 ABot 智能体系,推动世界模型在飞行街景渲染与具身智能场景的量产落地。他在本次会议的详细演讲内容如下:

演讲提纲:ABot 全栈架构概览与世界模型定位数据驱动:时空数据基建与端到端演进模型演进:架构选型与物理建模量产落地:从仿真到真机听众收益:了解世界模型在 ABot 具身智能全栈体系中的定位与价值,理解"想象引擎"如何驱动数据飞轮了解世界模型在物理约束建模、大规模仿真数据合成方面的架构设计,以及从研发到量产的完整落地路径

除此之外,本次大会还策划了端侧 AI、物理与数字空间智能化"、世界模型与多模态智能突破"、Agent 架构与工程化实践"、Agent 安全与可信治理"、企业级研发体系重构"、AI 原生数据工程"、AI 时代的个人提效与组织变革"等14个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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