2025年10月30日，北京智源研究院在悟界·Emu系列技术交流会上正式发布新一代多模态世界模型——悟界·Emu3.5。这款被誉为"通用人工智能基座"的突破性成果，标志着中国科研团队在原生多模态领域实现了从技术跟跑到范式引领的跨越。与当前主流内容生成模型不同，Emu3.5以"理解世界运作规律"为核心目标，通过创新架构设计与训练方法，在具身智能、场景交互等关键领域展现出革命性能力。
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项目地址: https://ai.gitcode.com/BAAI/Emu3.5
架构突破：自回归Transformer实现多模态"大一统"
长期以来，多模态大模型领域存在架构路线之争：自回归模型虽具备统一优势但生成效率受限，扩散模型应用广泛却面临推理成本瓶颈。智源研究院另辟蹊径，在Emu3.5中采用单一自回归Transformer架构，通过原创的"离散扩散自适应"（DiDA）技术，将生成效率提升近20倍，首次实现自回归模型在图像生成速度上媲美顶尖扩散模型的突破。
图表清晰呈现了Emu系列从80亿参数到340亿参数的跨越式发展，视频训练数据从15年时长跃升至790年的量变积累，以及通过DiDA技术实现的20倍效率提升。这种"参数-数据-效率"协同一致的突破，印证了自回归架构在多模态领域的巨大潜力，为行业提供了可扩展的技术路线图。
"Emu3验证了自回归架构实现多模态统一的可行性，而Emu3.5则真正开启了Scaling时代。"智源研究院院长王仲远在发布会上强调。这项突破的核心价值在于，首次实现多模态领域大规模强化学习的工程化落地，使模型能够像人类一样通过"观察-实践-反馈"机制持续优化，为通用人工智能奠定了关键技术基础。
能力跃升：340亿参数模型刷新多模态性能标杆
Emu3.5在训练规模上实现质的飞跃：模型参数从80亿扩展至340亿，累计视频训练时长达到790年，相当于连续观看150万部完整电影的信息量。这种超大规模训练带来的能力提升在多项权威测试中得到验证——在图像生成任务上达到与Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）相当的性能水平，在图文交错生成等复杂任务中更展现出显著优势。
技术交流会上，研究团队展示了Emu3.5令人惊叹的场景交互能力：在虚拟环境中完成类似Genie 3的精细操作，支持复杂场景下的图像编辑修改，甚至能预测机械臂在未见过场景中的运动轨迹。这些突破背后，是模型首次将"世界知识"与"操作能力"深度融合，能够理解物理规则、预测行为后果、规划执行路径，真正具备了"思考"能力。
值得关注的是，Emu3.5已实现与国内多家机器人企业的技术对接。在与星海图、星动际元等公司的合作中，模型展现出惊人的场景泛化能力——在未见过的操作场景下，仍能达到70%的任务完成率，而传统模型在陌生环境中成功率几乎为零。这种"无数据泛化"特性，彻底改变了机器人依赖真机采集数据的行业困境。
具身智能革命：从数据生成到任务规划的全链路赋能
Emu3.5的核心价值不仅体现在技术指标突破，更在于为具身智能发展提供了全新范式。传统机器人系统受限于预设指令和特定场景数据，难以适应复杂真实环境。而Emu3.5通过三大能力重构行业生态：精准生成机械臂操作数据，大幅降低真机采集成本；实现跨场景任务规划，支持从"火星救援"到"家庭叠衣"的复杂操作；构建通用智能基座，使机器人具备应对未知场景的推理能力。
"具身智能的关键不在'具身'而在'智能'。"智源研究院多模态大模型团队技术负责人王鑫龙指出，"硬件只是载体，真正的突破在于让模型能够像人类一样学习和泛化。"Emu3.5通过"大规模预训练+多模态强化学习"的双轮驱动，使智能体能够从视频数据中学习世界规律，通过交互反馈优化行为策略，这种类人学习范式为机器人行业开辟了全新发展路径。
在商业化探索方面，Emu3.5已在药房机器人等场景完成试点验证。通过生成海量模拟数据，模型使机器人在药品分拣、处方识别等任务上准确率提升40%，同时将部署成本降低60%。这种"模型即基础设施"的模式，有望快速复制到工业质检、家庭服务、医疗护理等多个领域，推动机器人产业从"单一场景定制"向"通用智能平台"转型。
技术路线图：参数规模与生态建设双轮驱动
面对通用人工智能的长远目标，智源团队明确了下一步发展方向。王仲远表示："当前340亿参数规模与语言模型的万亿级别仍有差距，更大规模的训练将带来能力跃升。"团队计划通过三方面推进：扩充高质量视频数据，构建覆盖物理世界、人类行为、社会规则的全方位知识体系；优化训练基础设施，突破多模态强化学习的算力瓶颈；深化行业合作，在具身智能、内容创作等领域构建开源生态。
推理效率优化成为另一焦点。针对近期行业关注的"单GPU推理"话题，王鑫龙回应："Emu3.5通过Token并行生成技术，已将原生多模态成本降低95%。我们正见证推理效率的'新摩尔定律'——成本持续下降而性能无损。"这种效率提升使Emu3.5的开源版本能够在普通服务器上运行，极大降低了开发者使用门槛。
在数据处理方面，长视频学习的突破尤为关键。Emu3.5通过创新架构设计，成功解决了长时序数据的建模难题，使模型能够理解电影级复杂情节发展。"这相当于让模型从'看图片'进化到'看电影'，学习效率呈几何级提升。"王鑫龙解释道。这种能力使模型能够掌握物体交互、因果关系等深层知识，为复杂任务规划奠定基础。
行业影响：中国AI从技术跟跑到范式引领
Emu3.5的发布恰逢全球AI发展的关键节点。根据智源研究院9月底发布的评测报告，国际领先模型在推理能力上仍保持优势，但Emu3.5在多模态领域的突破标志着中国团队已在特定方向实现领跑。这种差异化竞争策略，避开了语言模型的正面战场，在具身智能这一未来赛道建立起技术壁垒。
"真正的创新不在于参数规模比拼，而在于找到正确的技术路线。"王仲远强调，"Emu3.5验证的'预训练+强化学习'范式，为多模态智能提供了可扩展的发展路径。"这种范式创新吸引了行业广泛关注，已有多家科技企业表达合作意向，共同推进模型在工业、医疗、教育等领域的应用落地。
开源战略成为生态建设的关键一环。Emu3.5的技术细节和部分模型权重已通过https://gitcode.com/BAAI/Emu3.5向科研社区开放，这种开放共享模式加速了技术迭代。正如王仲远所言："登珠峰可以走南坡也可以走北坡，我们希望开辟一条中国团队验证的可行路径，与全球研究者共同攀登通用人工智能的高峰。"
未来展望：多模态智能重塑人机交互方式
Emu3.5的长远价值不仅在于技术突破，更在于重新定义人机交互范式。当前主流的Chat交互模式并非为多模态设计，而Emu3.5展现的"指导式交互"——如智能眼镜在烹饪过程中的实时指导——预示着更自然、更高效的人机协作方式。这种原生多模态交互将推动智能设备从"被动响应"向"主动协助"进化，在工业、医疗、教育等领域创造全新应用场景。
面对模型规模扩大带来的挑战，智源团队保持清醒认识。"遗忘问题、能耗优化、伦理规范都是我们需要持续探索的课题。"王仲远表示，"通用人工智能是场马拉松，我们很高兴在多模态这个关键赛段取得领先，但真正的考验还在前方。"团队计划通过国际合作、跨学科研究等方式，构建安全可控的AI发展框架，确保技术进步与社会福祉同步推进。
从Emu3到Emu3.5的一年间，智源研究院用扎实的技术突破证明：中国AI科研团队不仅能追赶国际前沿，更能创造引领行业的原创范式。随着悟界系列模型的持续进化，我们正逐步接近"理解世界、规划行动、泛化未知"的通用智能目标。在这场人工智能的全球竞赛中，Emu3.5不仅是一座里程碑，更吹响了中国团队向通用人工智能巅峰进军的号角。
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