6月22日，国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项——“面向大模型鲁棒性的因果学习理论及关键技术”项目中期交流会在江行智能举行。哈尔滨工业大学、香港科技大学、浙江大学、科大讯飞及江行智能五方团队深度复盘攻关进展，明确下一阶段将加速因果世界模型在工业场景的落地应用。

左一蔡碧波、况琨、樊小毅、张黔、丁效、张聪、陈龙

自2025年立项以来，项目聚焦因果表征、鲁棒性算法及评测体系，直指大模型在复杂物理场景中“懂关联不懂因果”的痛点——传统模型依赖数据表层相关性，在光照变化、设备状态波动等工业场景下易失效，而因果世界模型通过显式学习变量间的因果结构与动力学机制，让大模型真正理解“异常根因”“动作后果”等物理逻辑。

香港科技大学 张黔教授在江行智能物理工区

作为项目唯一产业落地方，江行智能负责将科研成果集成至自研JX-Phi物理AI系统，通过协同优化感知识别、逻辑推理、决策规划全链路，推动因果世界模型在电力巡检、工业质检等真实场景中从“理论突破”走向“可运行、可迭代的系统能力”。

未来，江行智能将持续深化产学研协作，加速因果世界模型的产业化规模应用，为物理AI走向开放工业现场提供关键技术支撑。