AI 正从“纯文本推理”迈向与现实世界交互的智能体（Agent）阶段。这意味着机器的“耳朵”和“眼睛”正在被唤醒，而 LLM 的成就，是建立在语义之上的。

一、LLM 的认知之困，符号漂浮于现实之上

LLM 如同没有经历过学前教育的“博士”，而天才和疯子的区别，是“现实检验”能力。

模型处理的词 token 缺少与物理实体对应的锚点，导致其认知无法落地于现实。

这就像一个只会背字典的人，却从未见过猫、摸过猫、听过猫叫——他懂“猫”的定义，却不懂“猫”的存在，不认识正在挠沙发的“那只猫”。

二、数据的洪流与认知的荒漠

我们正处在一个数据爆炸的时代，但认知基础设施却严重滞后。巨大的数据价值洪流，正因缺乏有效“大坝”而白白流失。

  • 符号系统：精通增删改查，但与现实无感
  • 多模态系统：能形成“印象”，却无法结构化索引
  • 全球数据：每年产生数百 ZB 的非结构化影音数据，饱含真实世界的动态信息

三、为什么视频是关键？

如果说数据是 AI 的燃料，那么视频就是最高标号的航空燃油。

视频是现实世界最完整、最连续的高保真映射。它并非简单的图像序列，而是融合了时间、空间、动作、物体、语音与情感等多维信息流的载体。

“视频理解模型分析、解读并理解视频内容，以整体捕捉的方式，从中提取信息。”
多模态 AI 的经验早已证明：一张图片胜过千言万语，而一段视频，则胜过千张静态图片。它蕴含的是动态的故事与逻辑，天然具备时空一致性。

四、视频是“世界引擎”的基石

在构建与现实物理世界无缝对接的“世界引擎”时，视频是不可或缺的基石

  • 机器人与自动驾驶：通过视频流实时感知环境，进行时序建模与事件预测
  • 智能安防：从海量视频中进行跨模态对齐（人脸、声音、行为），精准识别异常
  • 虚拟助手：理解用户通过视频传递的非语言线索，如表情、姿态与情绪

仅靠文本或图像信息，AI 得到的是世界的碎片。唯有视频，能为其提供连续、完整、真实的上下文，因为视频是现实世界的高保真映射，蕴含时间、空间、动作、物体与情感。

这对 AI/Agent Infra（准确说是 Context Infra） 提出了更高的要求：时序建模、事件抽取、跨模态对齐，缺一不可。

五、创新者的无人区

需求的火焰已熊熊燃烧，但供给端却仍是一片蛮荒

当前，我们严重缺乏能够高效处理海量、复杂视频上下文的统一基础设施。整个技术栈仍处于“手工作坊”阶段：

  • 多模态解析：标准缺失，模型各异
  • 压缩与索引：没有面向视频语义的成熟方案
  • 检索与记忆更新：尚未形成工程化体系

这片无人区，正是为远见者留下的巨大空间。

六、应该如何称呼冒险者

当“认人识物”能力被封装为标准接口，注入到 AI/Agent，机器第一次有了现实检验能力，物理世界的记忆和赛博空间，开始相互融合。

我们应该叫这些冒险者“Neo”。

标签：ai

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