在自然語言處理與多模態(tài)技術(shù)取得顯著突破的今天，大型語言模型（LLM）展現(xiàn)出令人驚嘆的文本處理能力，甚至在一定程度上涉足圖像、音頻等模態(tài)領(lǐng)域。然而，這些數(shù)字智能體普遍存在一個關(guān)鍵缺陷——缺乏在動態(tài)真實環(huán)境中運行所需的物理“常識”。這種局限性嚴(yán)重制約了人工智能在制造業(yè)、物流業(yè)等對因果關(guān)系理解要求極高的領(lǐng)域的深度應(yīng)用。例如，在智能倉儲系統(tǒng)中，機器人需要精準(zhǔn)預(yù)判貨物堆疊的穩(wěn)定性；在汽車生產(chǎn)線，機械臂必須理解零件裝配的物理約束，而現(xiàn)有AI系統(tǒng)在這些場景下往往力不從心。

Meta研發(fā)的新一代模型V-JEPA2，為攻克這一難題帶來了曙光。該模型另辟蹊徑，通過對海量視頻數(shù)據(jù)和物理交互過程的深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建出獨特的“世界模型”，為人工智能理解現(xiàn)實物理世界開辟了全新路徑。?

模擬人類物理直覺，構(gòu)建世界模型?

人類從嬰幼兒時期開始，便通過持續(xù)觀察與探索周圍環(huán)境，逐步形成對物理規(guī)律的直覺認(rèn)知。當(dāng)我們看到籃球被拋出的瞬間，大腦會自動依據(jù)運動學(xué)原理，本能地預(yù)判其拋物線軌跡和落點。V-JEPA2的核心機制便是模擬這一過程，致力于建立人工智能系統(tǒng)對物理世界運作規(guī)律的內(nèi)部模擬。?

這一“世界模型”具備三大核心功能，構(gòu)成了企業(yè)級應(yīng)用的堅實基礎(chǔ)：一是精準(zhǔn)理解場景中正在發(fā)生的事件，解析物體間的相互關(guān)系；二是基于當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測場景在不同動作干預(yù)下的演變趨勢；三是規(guī)劃一系列動作組合，以達(dá)成特定目標(biāo)。正如Meta在官方博客中所闡述，其終極愿景是賦予AI智能體在物理世界中自主規(guī)劃與推理的能力，讓機器真正“讀懂”現(xiàn)實世界。?

創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)高效預(yù)測?

V-JEPA2采用視頻聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)（V-JEPA），該架構(gòu)由“編碼器”與“預(yù)測器”兩大核心模塊構(gòu)成。“編碼器”如同敏銳的觀察者，對輸入的視頻片段進(jìn)行深度分析，將復(fù)雜的視覺信息壓縮成緊湊的數(shù)值摘要——嵌入。這些嵌入保留了場景中物體的關(guān)鍵特征及其空間關(guān)系，猶如為場景繪制的“數(shù)字速寫”。“預(yù)測器”則化身未來預(yù)言家，基于編碼器生成的嵌入信息，在抽象空間中推演場景的演化方向，預(yù)測下一時刻的場景摘要。?

相較于傳統(tǒng)生成式AI模型試圖逐像素預(yù)測未來幀的“像素級復(fù)刻”模式（這種方法計算量巨大且易陷入細(xì)節(jié)陷阱），V-JEPA2聚焦于預(yù)測場景的高級特征，如物體的運動軌跡、空間位置變化等核心要素。這一設(shè)計使其在僅擁有12億參數(shù)的情況下，展現(xiàn)出遠(yuǎn)超同類模型的運行效率，大幅降低了計算資源消耗，為實際場景部署提供了可行性。?

兩階段訓(xùn)練，解鎖零樣本規(guī)劃能力?

V-JEPA2的訓(xùn)練過程分為兩個階段，層層遞進(jìn)，逐步強化模型對物理世界的理解與應(yīng)用能力。第一階段，模型通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)，沉浸于超過一百萬小時的無標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)視頻“海洋”。在這個過程中，模型自主觀察物體的運動規(guī)律、碰撞反應(yīng)、重力作用等物理現(xiàn)象，如同人類通過日常觀察積累經(jīng)驗，無需人工標(biāo)注即可構(gòu)建起普適性的世界模型框架。?

第二階段，預(yù)訓(xùn)練好的模型針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。借助62小時的機器人作業(yè)視頻及對應(yīng)控制指令數(shù)據(jù)集，模型深入學(xué)習(xí)特定動作與物理結(jié)果之間的因果聯(lián)系，將抽象的物理規(guī)律轉(zhuǎn)化為具體的任務(wù)執(zhí)行策略。最終，V-JEPA2實現(xiàn)了零樣本機器人規(guī)劃這一革命性突破——搭載該模型的機器人能夠快速適應(yīng)全新環(huán)境，操控陌生物體完成任務(wù)，無需針對每個新場景重新訓(xùn)練，徹底顛覆了傳統(tǒng)AI模型依賴特定場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模式。?

在實際測試中，面對拾取放置任務(wù)，機器人僅需獲取目標(biāo)圖像，V-JEPA2預(yù)測器便能在內(nèi)部模擬多組動作序列，并依據(jù)與目標(biāo)狀態(tài)的匹配度進(jìn)行評分，選擇最優(yōu)動作執(zhí)行，重復(fù)迭代直至任務(wù)完成。實驗數(shù)據(jù)顯示，在未知環(huán)境下處理陌生物體時，該模型的任務(wù)成功率可達(dá)65%-80%，展現(xiàn)出強大的泛化能力。?

開啟工業(yè)應(yīng)用新時代，邁向高級機器智能?

V-JEPA2的問世，為企業(yè)智能化升級注入強勁動力。在物流倉儲領(lǐng)域，機器人能夠靈活應(yīng)對不同規(guī)格貨物與復(fù)雜倉庫布局的變化；在制造業(yè)生產(chǎn)線，機械臂可快速適應(yīng)新產(chǎn)品的裝配需求，大幅降低企業(yè)因產(chǎn)品迭代帶來的設(shè)備改造與程序重寫成本。尤其在人形機器人部署日益成為趨勢的當(dāng)下，V-JEPA2賦予機器理解物理世界的能力，為人形機器人實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。?

此外，該模型構(gòu)建的世界模型可用于驅(qū)動高精度數(shù)字孿生系統(tǒng)，企業(yè)得以在高度仿真的虛擬環(huán)境中測試新生產(chǎn)流程、優(yōu)化工藝參數(shù)，或訓(xùn)練其他AI系統(tǒng)。在工業(yè)設(shè)備監(jiān)控場景，模型通過實時分析機器運行視頻，結(jié)合其學(xué)習(xí)到的物理知識，提前預(yù)警潛在的安全隱患與設(shè)備故障，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化運維。?

V-JEPA2的發(fā)布是Meta邁向“高級機器智能（AMI）”目標(biāo)的重要里程碑。Meta開放模型及訓(xùn)練代碼的舉措，旨在匯聚全球科研力量，共同推動世界模型技術(shù)發(fā)展，改寫人工智能與物理世界交互的范式，開啟人機協(xié)同的新篇章。隨著研究的深入與技術(shù)的迭代，我們有理由期待，未來AI系統(tǒng)將真正具備人類般的物理理解與自主決策能力，為各行業(yè)帶來顛覆性變革。