01
最新动态
02
详细技术路线
数据入口以大规模视频序列学习场景随时间变化的统计规律→
世界表征使用自回归视频生成表达未来视觉状态与长时演化→
策略与控制把视频预测进一步对齐动作条件、几何约束和机器人控制接口→
本体部署现阶段多处在训练上游，真机闭环需要独立机器人任务证据→
反馈闭环除视觉质量外，还应测量物理一致性、可控性和对策略学习的实际增益
03
创始人、核心成员与团队规模
公开团队规模：待核实：核心成员与团队规模尚未找到可靠公开披露。人员任职信息更新至页面标注日期。
- 待核实：核心成员与团队规模尚未找到可靠公开披露
04
上下游、产品和商业部署
UPSTREAM & ECOSYSTEM / 上下游与生态
待核实：未找到可区分为上游或基础设施合作的可靠公开披露
PRODUCTS / 产品
- 智象多模态大模型
- 图像、视频与 3D 生成产品
COMMERCIAL DEPLOYMENT / 商业部署
- 待核实：尚未找到可交叉验证的上下游合作方、客户部署规模或采购关系
合作仅指公开战略合作、联合研发、适配、客户部署或产业协同；分类依据公开表述，不把同一生态中的出现推断为正式订单。
05
融资情况
- 待核实：融资轮次、累计金额和估值需要公司公告或多来源交叉验证
06
竞争定位、差异性与相似公司
POSITION / 竞争位置
智象未来位于“具身大模型”赛道，以世界状态变化、动作后果或空间预测作为主要能力入口。
DIFFERENTIATION / 核心差异化
以大规模视频序列学习场景随时间变化的统计规律
MOAT / 竞争壁垒
待核实：尚未找到可交叉验证的上下游合作方、客户部署规模或采购关系
07
信息来源
优先采用公司官网、监管 / 政府信息和正式公告。来源旁的日期为信息更新日期，不一定是事件发生日期。