Meta重磅发布V-JEPA 2：视频理解新突破，零样本机器人控制引领未来！

　　Meta AI研究团队在人工智能领域再次取得突破，于2025年6月11日正式发布全新视频理解模型——V-JEPA2(Video Joint Embedding Predictive Architecture2)。这一模型由Meta首席AI科学家Yann LeCun领衔开发，凭借其创新的自我监督学习技术和零样本机器人控制能力，为视频理解和物理世界建模开辟了新可能。AIbase为您深度解析这一前沿技术及其潜在影响。

　　V-JEPA2:视频理解的“世界模型”

　　V-JEPA2是一个专注于视频理解的非生成式AI模型，能够通过观察视频内容，判断正在发生的事件并预测后续发展。与传统视频分析模型不同，V-JEPA2模拟人类认知方式，通过自我监督学习从海量未标注视频中提取抽象表征，构建对物理世界的内在理解。这种“世界模型”架构使其不仅能理解视频中的物体互动，还能预测物体运动轨迹和场景变化。

　　据Meta官方介绍，V-JEPA2在训练过程中使用了超过100万小时的视频数据，涵盖多种场景和交互内容。这种大规模训练赋予了模型强大的泛化能力，使其在无需额外训练的情况下，适应新任务和陌生环境。

　　技术创新:五大亮点驱动未来AI

　　V-JEPA2的技术突破体现在以下五个核心方面:

　　自我监督学习:V-JEPA2无需依赖大量标注数据，通过自我监督学习从未标注的视频中提取知识，显著降低数据准备成本。

　　遮挡预测机制:通过在视频中随机遮挡部分区域，模型被训练预测被遮住的内容，类似于“填空题”，从而学习视频的深层语义。

　　抽象表征学习:与传统像素级重建不同，V-JEPA2专注于学习视频的抽象含义，理解物体间的关系和动态变化，而非简单记忆画面细节。

　　世界模型架构:模型构建了对物理世界的内在理解，能够“想象”物体如何运动和互动，例如预测球的反弹轨迹或物体的碰撞结果。

　　高效迁移能力:基于对物理世界的基础理解，V-JEPA2可快速适应新任务，展现出强大的零样本学习能力，尤其在机器人控制领域表现突出。

　　这些创新使V-JEPA2在视频分类、动作识别和时空动作检测等任务中表现出色，性能超越了传统模型，同时训练效率提升了1.5至6倍。

　　零样本机器人控制:AI与现实世界的桥梁

　　V-JEPA2最引人注目的应用之一是零样本机器人控制。传统机器人控制模型(如YOLO)需要针对特定任务进行大量训练，而V-JEPA2凭借其强大的迁移能力和对物理世界的理解，能够在未经过专门训练的情况下，控制机器人完成新任务。例如，机器人可以根据视频输入，实时理解环境并执行操作，如移动物体或导航陌生场景。

　　Meta表示，V-JEPA2的“世界模型”能力使其在机器人领域具有巨大潜力。例如，机器人可以通过观察视频，理解重力、碰撞等物理规律，从而在现实世界中完成复杂任务，如烹饪或家务辅助。这一特性为未来智能机器人和增强现实(AR)设备的开发奠定了基础。

　　性能对比:速度与效率的飞跃

　　据Meta官方数据，V-JEPA2的性能在多项基准测试中表现优异，特别是在动作理解和视频任务上，超越了基于ViT-L/16和Hiera-L编码器的传统模型。相较于NVIDIA的Cosmos模型，V-JEPA2的训练速度快了30倍，展现出卓越的效率优势。此外，模型在低样本场景下的表现尤为突出，仅需少量标注数据即可达到高精度，展现了其强大的泛化能力。

　　开源共享:推动全球AI研究

　　秉持开放科学的理念，Meta将V-JEPA2以CC-BY-NC许可证发布，供全球研究人员和开发者免费使用。模型代码已在GitHub公开，支持在Google Colab和Kaggle等平台上运行。此外，Meta还发布了三项物理推理基准测试(MVPBench、IntPhys2和 CausalVQA)，为视频理解和机器人控制领域的研究提供了标准化评估工具。

　　未来展望:迈向通用智能的里程碑

　　V-JEPA2的发布是Meta在追求**高级机器智能(AMI)**道路上的重要一步。Yann LeCun在视频中表示:“世界模型将开启机器人技术的新时代，让AI代理无需海量训练数据即可完成现实世界的任务。”未来，Meta计划进一步扩展V-JEPA2的功能，加入音频分析和长视频理解能力，为AR眼镜、虚拟助手等应用场景提供更强大的支持。

　　AIbase认为，V-JEPA2的推出不仅是视频理解领域的技术突破，更标志着AI从单一任务处理向通用智能的迈进。其零样本机器人控制能力为机器人、元宇宙和智能交互设备的发展提供了无限可能。

　　AIbase结语

　　Meta的V-JEPA2以其创新的自我监督学习和世界模型架构，为视频理解和机器人控制领域带来了颠覆性变革。从直播带货到智能家居，这款模型的广泛应用前景令人期待。