2026盛夏的黃浦江畔，世界人工智能大會如期拉開帷幕，智象未來（HiDream.ai）在這場聚光燈下把一枚重磅新品推到了臺前——全球首個無限時長內容創作多模態智能體vivago R1。一同落地的，還有它與中科類腦等機構組建的一帶一路Token出海聯盟，以及與飛捷科思等發起的物理智能創新聯合體倡議。這家公司試圖用技術創新與生態協同雙輪，把AI從工具推向能並肩工作的智能夥伴。

在大會期間由中國信息通信研究院主辦的論壇上，智象未來創始人兼CEO梅濤以《邁向世界模型:原生全模態推動智能體能力躍遷》爲題發表主旨演講，系統梳理了大模型與智能體雙向並進、走向世界模型的態勢。他的判斷很清晰:頂級模型的智能水平已經邁入人類天才區，但從基礎大模型到真實場景之間，仍橫着落地難、適配弱、不可控的產業鴻溝。智能體天生帶着自主記憶、邏輯規劃、工具調度和多端協作的本事，恰好能把基礎模型的生成與推理優勢，翻譯成標準化、可驗證、可交付的產業能力。基礎模型疊加智能體，正成爲AI賦能千行百業的核心範式。

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梅濤進一步點破了一個現實困境:在複雜任務面前，單個智能體存在明顯的能力天花板，跨鏈路、高精度的創作任務它獨木難支，唯有讓多個智能體像專業團隊那樣分工協作，才能啃下真正的產業硬骨頭。而要讓這支智能體集羣穩定、高效、有序地運轉，一套名爲AgentOS的智能體操作系統是繞不開的地基。爲此，智象自研了HD-AgentOS，用資源層、系統層、能力層三層耦合架構撐起整套產業落地體系:資源層提供智能體可調用的基礎資源與原子能力，是執行的底座;系統層包攬全流程運維、風控、監控與安全治理;能力層則把模型、工具、知識和流程封裝成領域技能。有了這套操作系統，多智能體協作便能突破單打獨鬥的侷限，組建成一支可感知、會推理、可執行、能進化的專業團隊。

vivago R1正是架在這套核心技術之上的產物，也是全球首個具備無限時長視頻生成與編輯能力的多模態創作智能體。它的出現，標誌着AI在創意生產領域的一次範式轉移——從只會輔助生成單點素材，進化爲能夠自主規劃、調度並完成長鏈路創作的智能搭子。智象把它的核心優勢概括爲長、長、穩三個字，精準對準行業長期存在的時長受限、邏輯混亂、效果不穩三道痛點。

第一處長，是無限時長、全場景無限制適配。當下主流AI視頻產品大多被鎖在15到30秒的短鏡頭裏，根本喂不飽長週期商業創作。vivago R1直接掀翻了這道時長壁壘，支持任意時長的視頻連續、連貫生成，從短劇、專題片、品牌宣傳片到影視成片，全品類長週期創作場景都能接住，把行業長視頻創作的空白補上了。第二處長，是長任務思考，保障創作邏輯連貫統一。長視頻從來不是短鏡頭的簡單拼接，它需要完整的敘事邏輯、統一的畫面風格、穩定的人物IP與場景設定。vivago R1具備長任務思考能力，能自主完成精細化邏輯構思、鏡頭排布與風格校準，把畫面跳變、人設崩塌、敘事斷層、風格割裂這些老毛病一一按住。第三處的穩，是高穩定生成，賦能商業規模化交付。傳統大模型帶着概率性輸出偏差，成片可用率低，企業調試成本居高不下;依託AgentOS的全流程調度與治理，vivago R1把創作全鏈路變成可控可校準，將內容有效可用成功率提升到85%，遠高於行業平均，反覆修改調試的時間與人力被大幅砍掉，生成內容能直接走進商業製作、品牌傳播與市場化交付。

這種能力在社媒創作、商業營銷這類持續性長鏈路場景裏尤其見功力。一個看似簡單的分鏡生成，既要依據劇本畫出畫面，又要吃透鏡頭語言、敘事節奏、情緒表達，甚至要分清短視頻vlog、短劇、商品素材短片對分鏡的差異化要求——這種深度的行業理解，絕不是直接調一個大模型API就能交差的。vivago R1用多智能體協同機制，把理解任務、構思故事線、創作分鏡腳本、生成核心素材、生成超長視頻這條完整鏈路做了原子化封裝與專業化調度，讓敘事、鏡頭、角色、風格、聲音和審美有機統一，真正完成了從單點工具到全鏈路創作系統的跨越。

產品之外，智象在WAIC期間還落下了兩步生態大棋。它與飛捷科思等創新企業和頂尖科研機構共同發起物理智能創新聯合體倡議，意在聚攏產學研多方力量，共築原生全模態世界模型的產業協同新格局。與此同時，智象與中科類腦等機構達成戰略合作，簽約組建一帶一路Token出海聯盟，以Token無國界、AI無孤島爲核心理念，推動中國原生全模態AI能力跨越山海，連接全球智能新基建，助力和共建一帶一路國家和地區的智能化升級與數字生態互聯。

行業的競爭維度早已全面升維。過去那場單一的大模型參數競賽正逐步歸於理性，取而代之的是基礎模型加智能體系統的全方位生態較量。智象打造的1+1+3商業模式，正是對這道新命題的迴應——在底座模型上保持全球領先競爭力，在用戶最渴求智能釋放的垂直賽道里扎到最深。從vivago R1的發佈到雙聯盟佈局，智象以多點突破的方式，在這場規模空前的WAIC上集中展示了最新成果，也爲AI從工具演進爲智能夥伴探了一次路。接下來，它要持續推動多模態技術向原生全模態、向世界模型深度進階，用硬核創新與全球化協同，把人工智能產業推入規模化、商業化的新時段。