智象未来 (HiDream.ai)算法科学家潘滢炜博士确认出席AICon深圳，将分享“从 Token 预测到状态预测：迈向世界模型的原生全模态之路”

AI摘要 大模型竞争正转向智能体工程化与世界模型构建，核心挑战在于实现物理世界的状态预测而非仅文本Token预测。

关键观点：世界模型需从Token预测升级为状态预测；传统多模态是单模态拼接，存在信息损耗；统一物理世界状态认知是工程范式重构前提。

适合AI架构师、大模型系统工程师、具身智能研发负责人阅读。

大模型能力持续演进，但 AI 的下一阶段竞争正在发生变化。模型能力之外，如何构建可靠的智能体、完善 AI 工程体系，并让 AI 在复杂业务环境中稳定运行，正在成为产业探索的新重点。

8 月 21 日-22 日， AICon 全球人工智能开发与应用大会 将在深圳举办 。大会全日程现已 100%上线，来自产业一线的技术专家将围绕 Agent 工程化、大模型基础设施、AI Native 研发、具身智能等前沿方向，分享 AI 时代的技术探索与工程实践，共同探讨 AI 从能力突破走向系统构建的新路径。

在首日的 Keynote 主题演讲 中，智象未来 (HiDream.ai)算法科学家潘滢炜博士将带来 《 从 Token 预测到状态预测：迈向世界模型的原生全模态之路 》 的主题分享。2026 年，人工智能的叙事正在经历一次根本性的转向。主角从“大语言模型”变为了“世界模型”——AI 的目标正从预测下一个 Token 变为“预测下一个状态”，这一本质差异决定了性能工程范式需要重构。通往世界模型的技术路径，必须首先跨越让 AI 真正“看见”世界这道门槛。然而传统多模态模型本质上是“单模态拼接”，每一次跨模块传递都在损耗信息。这样的模型无法建立一个统一的、物理世界意义上的“状态”认知。

智象选择了一条不同路径：自研的 UiT（Unified Transformer）原生全模态架构，它将图像像素、文本 Token、视频、3D 和动作等原始信号统一映射至共享表征空间，各个模态不单独编码，而是统一 tokenization，端到端地在同一套网络里完成。

本次演讲将立足智象原生全模态架构的实践，系统分享在模型设计、训练范式与推理架构等维度的思考。同时，也将深度探讨，从原生全模态迈向世界模型，技术演进的下一个决定性变量是什么？

潘滢炜，现任智象未来（HiDream.ai）算法科学家，曾获微软学者奖学金、ACM SIGMM China 最佳博士论文奖、ACM Multimedia 最佳开源项目奖、北京市科技新星计划创新新星等荣誉，并六次获得国际学术竞赛冠军。

除此之外，群青智能联合创始人 &CEO 吴哲明博士、浙江大学软件学院教授周经森（ Kingsum Chow）博士、涛思数据创始人 &CEO 陶建辉、深开鸿 CEO 王成录博士等多位来自学界与产业界的专家也将在 Keynote 主题演讲中，围绕工业具身智能、性能工程、世界模型以及物理 AI 等方向，分享 AI 从技术创新走向产业应用过程中的关键探索。

本次大会还策划了 AI Infra、推理工程与异构计算 、 超级个体与蜂群智能的共生进化 、 迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践 、 Agent 安全：从风险到可控 、 大模型效率工程与 Agent 系统实践 、 AI Agent 高价值商业场景实战 等 10 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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