在人工智能快速发展的浪潮中，语言模型如ChatGPT凭借其强大的文本理解和生成能力，赢得了大众的广泛关注。然而，尽管这些模型在语言领域表现出色，其在物理世界中进行具体动作的能力却一直难以突破。即便投入数千亿美元训练出规模空前的语言模型，机器人在现实环境中自主完成复杂任务依然遥不可及。传统以文字为基础的训练缺乏对三维空间物理规律的理解，使得机器人难以准确定位、抓取物体或完成日常生活中的操作。令人意想不到的是，解决这一难题的关键并不在于更多的文本数据，而是在于海量的视频内容。学术界最新的突破出自名为V-JEPA 2的模型，通过观察超过一百万小时的YouTube视频，机器人视觉与动作理解得到了革命性提升。
V-JEPA 2抛弃了传统预测图像像素的方法，转而在“表示空间”中进行预测。这里的“表示空间”可以理解为视频中的高层抽象信息，而非直接在像素级别处理细节。这样不仅避免了徒劳地预测每一个像素的细微变化，更聚焦于对场景中物理变化的本质理解。V-JEPA 2的架构核心包括了一个拥有十亿参数的视觉编码器ViT-g，专门用于从视频中提取各种复杂的物理场景特征，理解环境中物体的位置、动作和相互关系。相较于传统的二维位置编码，V-JEPA 2采用了创新的三维空间位置编码（3D-RoPE），更符合物理空间的真实结构，从而显著提升了模型对运动和空间关系的把握。针对视频的时间序列数据，模型通过“tubelets”遮蔽策略部分屏蔽视频中某些连续时间段和空间区域，然后尝试预测这些被遮蔽部分的动态内容，仿佛玩一场高级版的“视频填词”游戏。
此策略不仅提高了模型对场景变化的敏锐性，也促进了对时间续航和动作因果关系的深刻理解。数据规模方面，V-JEPA 2的人物实力令人难以置信。与之前仅训练200万段视频不同，它吸收了超越2200万段视频和一百万张图像的内容，涵盖了从日常生活、体育活动到复杂机械动作的丰富场景。由 数百万小时的视频组成的训练集令模型具备了难以匹敌的普适性与泛化能力。训练过程采用“逐步提高清晰度”的策略，即先以较低分辨率和较短视频片段训练模型，随后逐渐提升至更高分辨率及更长的视频序列。这种梯度式的学习方式不仅缓解了巨大的计算压力，也让模型得以逐渐适应更复杂的视觉细节和动作周期。
在V-JEPA 2的基础上，研究团队开发了V-JEPA 2-AC（Action-Conditioned），融合了300M参数的动作预测变换模型，使机器人不仅理解物理环境，更具备预测自身动作对环境产生影响的能力。值得一提的是，该动作模型训练用数据极其稀缺，仅依赖62小时的原始机器人操作视频，没有经过专门筛选成功率，也未人为刻意调整失败样本。这反映出模型极高的数据效率及其强大的自我纠正能力。在实际应用方面，V-JEPA 2-AC通过模型预测控制（MPC）策略实现了机器人精准操作。机器人先观察当前状态和目标状态，利用世界模型模拟多个可能的动作序列，选择最接近目标的序列执行第一个动作，重复这一流程直至任务完成。其规划速度远快于传统扩散模型，单次动作规划仅需数秒，使得机器人具备实时反应能力。
令人振奋的是，训练完全基于单一数据集的模型，在完全不同的实验室环境中部署后仍然表现出强大的零样本泛化能力。无论是在不同光线条件下，面对不同陌生物体，机器人都能成功完成包括目标定位（成功率100%）、杯子抓取（约65%成功率）及拾取放置任务（成功率65-80%）等多项复杂操作。相比之前的基线方法只能完成最简单的空间到达任务，V-JEPA 2-AC的表现可谓天壤之别。其高效、精准和零样本泛化的能力令机器人迈入“真正智能”的行列。对于机器人研究者来说，V-JEPA 2-AC开启了数据效率与实用性的新篇章。相比过去依赖数千小时甚至数万小时精心操作数据，如今仅需少量未经筛选的原始视频即可培养强大动作感知和预测能力。
对于自然语言处理领域的从业者而言，这一突破同样引人入胜。研究团队尝试将V-JEPA 2与规模达8亿参数的语言模型结合，成功实现在视频问答数据集中的顶尖成绩，打破了传统“需要语言监督才能理解世界”的认知壁垒。模型在PerceptionTest和TempCompass数据集上分别实现了84%和76.9%的准确率，超越了许多基于图像文本对训练的强大模型。这一成果启示我们，视觉世界的动态理解或许能够像文本世界的语言模型那样深入复杂，甚至是跨模态融合的核心基础。尽管这一革命性进展令人振奋，V-JEPA 2及其衍生模型仍存在不少挑战。对于相机姿态的敏感性极高，微小角度偏差会导致模型对左右上下的误判，从而影响动作规划的准确性。
实际部署中，需要工程师不断调整摄像机角度，寻找称心如意的视角。此外，模型在多步长远规划时会出现“漂移”或幻想错误，表现为对更远动作结果的错误预测。现阶段，机器人需要通过图片展示其目标，无法自然理解诸如“打扫厨房”之类的语言指令，这成为语言与视觉融合的下一道难题。未来的研究将致力于突破这一语言目标识别的壁垒，实现真正的多模态项目管控。回顾V-JEPA 2带来的变革，我们正站在全新人工智能时代的门槛。随着视觉感知和物理动作模型的不断融合，机器人或将像现阶段的语言模型那样，拥有与现实世界无缝对话和操作的能力。
可以想象，未来机器人不仅能像ChatGPT一样理解复杂语言，还能精准操控环境，实现自主导航、协作乃至创造。简而言之，传统人工智能的发展历程或将被深度视频理解所改写。观看与学习海量真实世界的视频内容，赋予机器人对物理世界的真正认知，为其智能决策和自主行动提供了坚实的支撑。我们无意中通过百万小时的YouTube视频，实现了机器人领域的重大飞跃。伴随着模型架构不断优化与训练技术持续升级，融合视觉与语言、多模态智能协同的机器人时代指日可待。未来，人工智能将真正具备“眼见为实”加“语言通达”的双重能力，实现对现实世界深度感知和高效反应。
这不仅是技术层面的意义，更将彻底改变制造、服务、医疗、家居等各行各业，赋予机器人以前所未有的智慧和灵动。如今，观看YouTube不再仅是娱乐消遣，更是机器人迈向智能新时代的准入券。
