
作者 | 王涵
编辑 | 云鹏
智东西 6 月 12 日报道,今天,在智源大会 2026 上,智源研究院分享并发布了近一年以来的多项研究成果,包括基座大模型、智能体和基础软硬件生态三部分。
基座大模型方面,智源分享了原生多模态大模型悟界 Emu3.5、AI 药物发现模型悟界 · OpenComplex 2.5 等的研究进展,并在会上发布了神经科学模型悟界 · Brain μ 1.0、全球最大最全的 AI-Ready 神经科学领域数据集,以及全球最大的 AI-Ready 神经科学数据平台 BrainToken。

在大会开幕演讲中,美国工程院院士、2015 年图灵奖得主 Whitfield Diffie 围绕 AI 安全提出:当前依赖反馈控制的方法效果不佳,他主张形式化方法才是未来,即先明确形式化规范、再编写程序、最后数学证明程序符合规范,他乐观认为未来 AI 将成为完成这些证明的工具,大幅提升可靠性。演讲尾声,Diffie 给出惊人预测:到 2050 年,机器智能将超越人类,成为世界运行的主宰。



罗福莉认为引发热议的 Claude Fable 5 本质仍是预训练、数据与强化学习持续推进的自然结果;朱军指出新版模型 Token 消耗下降是正确方向;刘知远分析 Anthropic 的成功源于找准代码这一专业领域,并强调智能革命在于用 AI 替代机械重复的脑力劳动;安波则提出 AI 自进化不能依赖封闭环境。

智源研究院院长王仲远分享了近一年来智源研究院的相关研究进展。
基座大模型方面,智源研发的原生多模态大模型悟界 Emu3.5,在去年 10 月 30 日就已经正式发布并且开源。今年 1 月份,悟界 · Emu 正式登上《Nature》正刊,也是国内多模态大模型方向的第一篇。
悟界 · Emu3.5 通过 Next-Token Prediction 这一实现方式,实现了文本、图像、视频的统一学习,实现了多模态理解任务和多模态生成任务的统一学习。
智源将 Next-Token Prediction 扩展到了神经科学领域,研发出了悟界 · Brain μ 1.0,该模型能够将脑信号与其它模态互相转化,可以将脑信号转成文字、图像、声音,同时可以反过来转换。



世界模型方面,智源将当下世界模型的技术路线分为四类:
1、第一类是语言为中心的世界模型,包括 VIMA 等。
2、第二类是以像素为中心的视觉模型,如 Sora。
3、第三类是以三维结构为中心的视觉模型,代表是李飞飞团队成果。
4、第四类是以视觉表征为中心的世界模型,像是杨立昆团队成果。

该模型目前还在训练中,将在未来几个月开源。

具身智能方面,王仲远透露,智源最新研发的具身大脑悟界 · RoboBrain Orca v0,是以下一个物理状态预测为核心的具身大脑。它通过融合大量的多模态交互数据,强化了世界模型在具身上的表征,提升下游少量样本泛化能力,目前已与 50 余家企业进行了合作。

1、面向心脏疾病的辅助诊断智能体:BAAI Cardiac Agent
该智能体是智源智源与安贞医院共同研发的,能够有效识别和处理心脏磁共振的多模态数据,提升医生的诊断效率。其心脏疾病诊断的精确度,能够达到安贞医院顶尖心血管医生的诊断水平。

该智能体能够覆盖科学研究的几个关键环节,包括信息调研、方案设计、实验探究、报告撰写。其背后所依赖的基座模型由智源自主研发。在权威的基准测试上,不仅能够显著超越同等参数的开源模型,更能够比肩万亿参数级别的旗舰模型。

该智能体可以帮助参会者实现智源大会一站式参会体验,同时也能够与先期入驻的智源大会的专家进行 AI 问答。

智源首次通过红队实验的方法验证:智能体能够辅助筛查并获取有害的蛋白,进而合成蛋白,将在近期公布相关的测试报告。

在基础软硬件生态方面,王仲远介绍,智源研究院联合开源社区打造的众智 FlagOS 现已更新至 2.1 版本。该系统适配 18 家芯片厂商的 32 款芯片,是目前全球适配芯片品类最多的计算系统。
FlagOS 内置算子超 600 个且数量仍在持续扩充,不仅为 18 家芯片厂商提供统一 AI 编译器、为 12 家厂商提供通用技术支持,还同时完成国际标准与国家标准立项。
目前该系统可支撑 90% 以上主流开源模型部署,近期已完成 DeepSeek、千问、MiniMax、MiniCPM、混元等多款热门模型的无缝适配。

本届智源大会释放出多项行业动向。
首先,AI 研究方向日趋多元,行业不再单纯追逐模型参数规模,逐步向脑科学、药物研发、心脏疾病诊断等实体应用领域深耕。其次,基础软硬件生态落地提速,众智 FlagOS 已实现对 32 款芯片的适配,底层技术布局初见成效。
此外,两位图灵奖得主与国内专家在分享中形成共识:随着 AI 技术持续演进,仅依靠算力与数据堆砌已难实现长远发展,技术路线规划、安全体系搭建以及人机协同关系等核心议题,亟待全行业深入探索与正视。


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