2 月 10 日，豆包大模型团队联合北京交通大学、中国科学技术大学共同开发的视频生成实验模型 “VideoWorld” 正式开源，这一突破性成果在 AI 领域引发了广泛关注。

VideoWorld 打破了主流多模态模型依赖语言模型的传统模式，在业界首次实现仅通过 “视觉信息” 就能认知世界。正如李飞飞教授曾提到的 “幼儿可以不依靠语言理解真实世界”，VideoWorld 让机器通过浏览视频数据，就能掌握推理、规划和决策等复杂能力 。在处理如折纸、打领结这类难以用语言清晰表述的任务时，VideoWorld 的优势尤为明显。

从技术原理上看，VideoWorld 的核心技术基于潜在动态模型（LDM），该模型能高效压缩视频帧间的变化信息，在保留丰富视觉信息的同时，还压缩了关键决策和动作相关的视觉变化，极大地提升了知识学习的效率和效果。同时，它还结合了自回归 Transformer 架构和矢量量化 - 变分自编码器（VQ-VAE），实现了高质量的视频生成和复杂的任务推理，使其能够从未标注的视频数据中学习复杂的任务知识，包括规则、推理和规划能力。

令人惊喜的是，在仅 300M 参数量下，VideoWorld 就已取得了可观的模型表现。在实际应用中，不依赖任何强化学习搜索或奖励函数机制，VideoWorld 达到了专业 5 段 9x9 围棋水平，能够精准选择最佳落子位置，击败高水平对手。此外，该模型在机器人任务执行方面也表现出色，并且具有扩展到自动驾驶、智能监控等领域的潜力。

人工智能领域知名专家张教授表示：“VideoWorld 的开源具有开创性意义，它为多模态认知研究开辟了新路径。以往模型对语言模型的依赖，在一定程度上限制了模型对复杂视觉场景的理解。VideoWorld 摆脱这种依赖，让机器直接从视觉数据中学习，有望推动 AI 在更广泛的实际场景中落地，比如复杂工业生产线上的自动化检测，它能直接根据视觉信息判断产品是否合格，而无需语言描述辅助。”

行业影响分析：

视频生成领域：纯视觉认知模型可以更直观地理解和生成视频内容，减少对语言描述的依赖，提高生成效率和质量。例如在影视特效制作中，创作者无需花费大量时间撰写复杂的文字描述，直接通过示例视频就能让模型生成符合需求的特效片段。

自动驾驶领域：车辆需要实时处理大量视觉信息，VideoWorld 的技术可用于提升车辆对环境的理解和决策能力。在遇到复杂路况如道路施工、突发交通事故时，车辆能更快速、准确地做出反应，提升自动驾驶的安全性和可靠性。

医疗影像分析：模型能够通过学习大量医学影像数据，辅助医生进行诊断和治疗规划。在识别肺部结节、肿瘤等病症时，能为医生提供更精准的分析结果，帮助制定更合理的治疗方案。

尽管该模型在真实世界环境中的应用仍面临着高质量视频生成和多环境泛化等挑战，但它的开源无疑为 AI 视觉领域的发展注入了新的活力，有望推动相关技术的进一步突破和创新。