这项由上海人工智能实验室联合清华大学、北京航空航天大学等多家🥳机构的研究团队共同完成的研究，发表于2025年3月的arXi🔥v预印本平台。研究主要由李一飞、牛俊博等多位研究者主导，有兴😎趣深入了解的读者可以通过arXiv:2501.05510v2🌟访问完整论文。 当我们在刷短视频时，经常会有这样的体验😅：突然想知道"现在屏幕上这个人在做什么"，或者想问"刚才那个😎红色的东西是什么"。这些看似简单的问题，对于人类来说轻而易举🤗，但对于AI来说却是巨大的挑战。就像一个刚学会看电视的孩子，👍AI目前只能在看完整部电影后才能回答问题，而无法像我们一样在😊观看过程中随时提问和理解。 研究团队发现了一个关键问题❤️：现有的视频AI模型就像是一个只会在考试结束后才能交卷的学生⭐，它们需要看完整个视频才能回答问题。但在真实世界中，我们更需🤗要的是一个能够在观看过程中随时互动的智能助手，能够理解我们在🥳任何时刻的提问，并基于当前的时间点给出准确回答。 为了😁解决这个问题，研究团队开发了一套名为OVO-Bench的全新😉评测体系。这套体系就像是为视频AI设计的"实时理解能力测试"😡，不仅要求AI能够回顾过去发生的事情，还要能够理解当前正在发🙌生的情况，甚至能够判断是否需要等待更多信息才能给出准确答案。😊 这项研究的创新之处在于，它首次系统性地提出了在线视频😊理解的评测标准，涵盖了644个独特视频和约2800个精心标注🥳的问答对。研究团队测试了包括GPT-4o、Gemini-1.😊5-Pro在内的十一个主流视频AI模型，结果显示即使是最先进🥳的模型，在面对实时视频理解任务时，表现仍然远不如人类。 😉 **一、为什么现有的视频AI不够"聪明"** 要理解🥳这个问题，我们可以把现在的视频AI想象成一个只能通过"录像回🚀放"来理解世界的观察者。当你问它"现在发生了什么"时，它需要🎉先暂停，回到视频开头，完整地重新观看一遍，然后才能给你答案。👏这就像是一个人失去了实时记忆能力，每次回答问题都要翻阅整本日😜记。 传统的视频理解评测就像是期末考试——给AI一个完🎉整的视频，然后问它关于整个视频的问题。这种方式确实能测试AI😘的理解能力，但却忽略了一个关键问题：在真实世界中，我们更多时🚀候需要的是在观看过程中的实时互动。比如，当你在看烹饪视频时，🎉你可能会在某个特定时刻问"他现在放的是什么调料"，而不是等到😡视频结束后再问"整个视频中都用了哪些调料"。 展开全文🎉 研究团队通过对现有评测体系的分析发现，大多数现有基准👏测试都存在一个共同的局限性：它们假设AI总是能够访问完整的视😅频内容。这就像是让一个学生在开卷考试中做题，而不是测试他在课😂堂上的实时理解能力。这种评测方式虽然有其价值，但无法真正反映😜AI在实际应用场景中的表现。 更重要的是，现有的视频A🚀I缺乏一种被研究团队称为"时间感知能力"的核心功能。这种能力🚀就像人类的时间直觉——我们能够根据问题被提出的具体时刻，调整🙄我们的理解和回答策略。比如，如果有人在电影进行到一半时问"主👍角会怎么样"，我们知道这是在问接下来的剧情发展；但如果是在电😡影结束后问同样的问题，我们就会理解这是在询问整个故事的情节。🙌 这种时间感知能力的缺失，导致现有视频AI在面对实时互❤️动时显得笨拙和不自然。它们无法像人类一样根据提问的时机来调整🌟理解策略，也无法在观看过程中建立和维护对视频内容的动态理解。😆这就像是一个永远生活在"回忆模式"中的人，无法真正体验"此时⭐此刻"的含义。 **二、OVO-Bench：一个全新的😢视频AI测试体系** 面对传统评测体系的局限性，研究团🤯队设计了一个全新的测试框架，就像是为视频AI量身定制了一套"👏实时理解能力训练营"。这个名为OVO-Bench的体系不再满😀足于简单的"看完再答"模式，而是要求AI能够在视频播放的任何😢时刻都能准确理解和回应。 整个测试体系的核心理念可以用👏一个简单的比喻来理解：就像测试一个人的驾驶能力，我们不能只让🤗他在停车场里练习，而是要让他在真实的道路环境中应对各种突发情😢况。OVO-Bench正是这样一个"真实道路"——它模拟了用🔥户在观看视频时可能遇到的各种实际场景。 研究团队将在线🌟视频理解能力分为三个核心维度，这三个维度就像是测试一个人时间😅管理能力的三个方面。首先是"向后追溯"能力，就像是能够准确回🙄忆起刚才发生的事情。当用户在视频播放到某个时刻问"刚才那个人😘拿的是什么东西"时，AI需要能够准确地从之前的画面中找到相关⭐信息。 第二个维度是"实时感知"能力，这就像是能够准确😅描述眼前正在发生的事情。当用户问"现在屏幕上有几个人"时，A🤗I需要基于当前时刻的画面给出准确答案，而不是混淆了前面或后面😍时刻的内容。 第三个维度最为独特，被称为"前向主动响应🙄"能力。这就像是一个经验丰富的导游，知道什么时候应该等一等再😎回答游客的问题。比如，当用户问"这个人接下来会做什么"时，有🥳时AI需要判断当前信息是否足够回答这个问题，如果不够，就应该😘等待更多的视频内容播放后再给出答案。 为了构建这个测试😀体系，研究团队投入了大量精力收集和标注数据。他们从多个来源收🙌集了644个独特的视频，这些视频涵盖了体育、游戏、教程等七个😎主要领域，时长从几分钟到半小时不等。更重要的是，他们为这些视🙄频创建了近2800个精心设计的问答对，每个问答对都包含了精确🙌的时间戳标注。 这种标注工作的复杂程度可以这样理解：就😅像是为一部电影制作详细的情节时间表，不仅要记录每个场景发生的😎具体时间，还要确保能够准确描述任何时刻的画面内容。研究团队采⭐用了半自动化的标注流程，结合了AI辅助生成和人工精细校验，确👏保每个标注都达到了足够的精确度。 **三、让AI学会"😀看表回答问题"的三种能力** 要让AI真正理解在线视频😢，研究团队发现需要训练它掌握三种截然不同的能力，就像培养一个🤯优秀的现场解说员需要的三种基本功。 第一种能力是"记忆🤯回溯"，就像是一个博物馆导游需要能够随时回忆起之前介绍过的展😅品信息。在视频理解中，这意味着AI需要能够在任何时刻准确回忆😁起之前发生的事件。比如，当观众在观看烹饪节目时问"刚才厨师用😘的那把刀放在哪里了"，AI需要能够从之前的画面中找到相关信息🙄。 研究团队设计了三个具体的测试任务来评估这种能力。第😡一个任务叫做"情节记忆"，就像测试一个人是否还记得故事的前半🤗部分。AI需要能够回溯到视频的早期片段，找到特定的物品、动作😅或场景。第二个任务是"动作序列识别"，这就像是要求AI复述一😅个复杂过程的完整步骤，比如描述一个手工制作过程中各个步骤的先🤔后顺序。 第三个任务特别有趣，叫做"幻觉检测"。这就像🙌是测试一个人是否会编造不存在的记忆。研究团队会问一些关于视频🤯中从未出现过的内容的问题，看AI是否会错误地声称看到了这些内⭐容。比如，在一个从未出现红色汽车的视频中问"红色汽车停在哪里😢"，优秀的AI应该回答"视频中没有红色汽车"。 第二种⭐能力是"实时感知"，这就像是要求一个体育解说员能够准确描述比⭐赛场上此时此刻正在发生的事情。这种能力包含了六个细分的技能领😎域。首先是"空间理解"，AI需要能够准确描述画面中物体的位置🤔关系，比如"球员站在球门的左侧"。 接下来是"物体识别😉"，就像是要求AI成为一个眼尖的观察者，能够准确识别画面中出🙄现的各种物品。然后是"属性识别"，这需要AI不仅能看出"这是😜一辆车"，还能描述"这是一辆红色的跑车"。第四个技能是"动作❤️识别"，AI需要能够理解人物正在进行的具体动作。 第五🙌个技能是"文字识别"，这对于包含字幕、标牌或其他文本信息的视😅频特别重要。最后一个技能是"未来预测"，这就像是要求AI成为😊一个短期预言家，能够基于当前的情况预测接下来最可能发生的事情⭐。 第三种能力最为独特，叫做"前向主动响应"。这就像是🙄培养一个智慧的顾问，知道什么时候应该立即回答，什么时候应该说😴"让我再观察一下"。这种能力包含三个方面的训练。 第一🌟个是"重复事件计数"，AI需要能够识别出某个动作或事件的重复😡出现，并在合适的时机给出计数结果。比如，当用户问"他做了几次🙄跳跃动作"时，AI需要等到所有跳跃动作都完成后再给出答案。 😍 第二个是"序列步骤识别"，这就像是要求AI成为一个耐心😍的教学助手，能够在一个复杂过程的每个关键节点给出相应的说明。😡比如，在观看组装家具的视频时，AI需要能够在每个安装步骤完成😉时给出相应的解释。 第三个是"线索揭示响应"，这是最具💯挑战性的一种能力。就像是一个悬疑小说的读者，需要等到关键线索🤗出现后才能给出答案。比如，当用户问"这个角色的真实身份是什么😢"时，AI需要判断当前的视频内容是否已经提供了足够的信息来回🎉答这个问题。 **四、现实检验：主流AI模型的表现如何😊** 研究团队对十一个当前最先进的视频AI模型进行了全👍面测试，这些模型包括了GPT-4o、Gemini-1.5-P🌟ro等知名的商业化产品，以及多个开源模型。测试结果就像是给当👏前的AI技术拍了一张"真实能力写真"，揭示了看似强大的AI在🤩面对实际挑战时的真实表现。 首先让人意外的是，那些在传🤔统视频理解任务中表现优异的"离线模型"，在处理在线视频理解时😉展现出了不错的潜力。这就像是发现一个平时只在图书馆里看书的学💯霸，竟然也能在课堂讨论中表现得不错。这些模型虽然设计初衷是处🤯理完整视频，但经过适当的调整后，也能在实时场景中发挥作用。 🎉 然而，测试结果也暴露了一个严重问题：现有的视频AI普遍👍缺乏"时间定位"能力。这就像是一个总是搞不清楚"现在几点"的😴人，即使有很强的记忆力和理解力，也很难在日常生活中正常互动。😁具体来说，即使是最好的商业化模型，在空间理解和动作识别任务中😍的准确率也只有58.43%和66.97%，远低于人类的表现水⭐平。 更令人担忧的是，AI的"幻觉"问题在实时场景中变😀得更加突出。这就像是一个容易编造记忆的人，在快节奏的对话中更🎉容易出错。测试显示，即使是表现最好的Gemini-1.5-P😎ro模型，在避免编造不存在信息方面的准确率也只有52.69%🥳，而人类在这方面的表现达到了91.37%。 在处理"前😂向主动响应"任务时，AI模型的表现更是令人失望。这就像是要求😍一个没有耐心的学生学会"三思而后答"，结果发现他们总是急于给🤩出答案，即使信息不足也不愿意等待。研究团队发现，即使是最先进😂的离线模型，在被要求等待更多信息时，也表现出了明显的局限性。🤗 特别值得关注的是在线模型和离线模型之间的性能差异。专🎉门为实时处理设计的在线模型，如Flash-VStream，在🚀实际测试中的表现反而不如那些原本为离线处理设计的模型。这种现😀象就像是发现专业的短跑运动员在马拉松比赛中跑不过业余长跑爱好🔥者，暴露了当前在线模型设计中的一些根本性问题。 推理速🤯度是另一个重要发现。研究团队测试发现，即使是最高效的模型，在🌟处理64帧视频时平均也需要4秒钟的响应时间。这对于需要实时互😊动的场景来说显然是不够的，就像是一个反应总是慢半拍的对话伙伴😍，很难提供流畅的用户体验。 **五、技术创新：构建更智🤔能的评测体系** 为了准确评测AI的在线视频理解能力，🤗研究团队开发了一套创新的评测流程，这套流程就像是为AI设计的😆"实战演练系统"。与传统的一次性测试不同，这个系统能够模拟真😍实用户的观看行为，在视频播放的不同时刻提出问题，并根据AI的😴回应给出相应评分。 评测流程的核心创新在于引入了"时间🤩轴密集查询"的概念。这就像是在一场足球比赛中，不仅在终场哨响😢后问比分，还在比赛的各个关键时刻都进行提问。具体来说，系统会😢在每个视频的多个时间点上向AI提问，测试它在不同时刻的理解能😘力。 对于"前向主动响应"任务，研究团队设计了一个特别🙄巧妙的评分机制。这个机制就像是奥运会的跳水评分系统，不仅要看🥳最终结果，还要考虑时机和过程。AI如果能在恰当的时机给出准确😎答案，会得到最高分；如果答案正确但时机过早或过晚，分数会相应🤔降低；如果在信息不足时就贸然给出错误答案，则会被严重扣分。 😅 在数据收集和标注方面，研究团队采用了一种"人机协作"的😂创新模式。这就像是让经验丰富的编剧和高效的AI助手一起创作剧⭐本，既保证了内容的质量，又提高了制作效率。具体来说，团队首先😆使用先进的AI模型生成初步的问答对和时间标注，然后由人工专家😊进行精细校验和优化。 为了确保测试的公平性，研究团队还🚀开发了一套"多选题生成"的智能系统。这个系统的巧妙之处在于，🙌它不是简单地随机生成错误选项，而是会根据视频内容创造具有迷惑🤔性的选项。比如，如果正确答案是"男子穿着蓝色衬衫"，系统会生😀成"男子穿着红色衬衫"这样的选项，其中"红色衬衫"可能在视频😎的其他时刻出现过。这样做确保了测试真正考验的是AI的时间感知😴能力，而不是简单的内容识别能力。 数据集的构建也体现了👏研究团队的深思熟虑。644个视频涵盖了从几分钟到半小时的不同👍长度，包括了体育赛事、游戏直播、教学视频、生活记录等多种类型😘。这种多样性确保了测试结果的普适性，就像是在不同的地形上测试😴汽车的性能，能够更全面地反映AI的实际能力。 **六、🌟深入分析：AI"看"视频时到底发生了什么** 通过详细😎分析测试结果，研究团队发现了一些有趣的现象，这些发现就像是透🤗过显微镜观察细胞结构，揭示了AI处理视频信息时的内在机制。 🤔 首先，研究团队发现AI在处理时间信息方面存在根本性的困🔥难。这就像是一个失去了生物钟的人，即使能够看到钟表上的指针，🥳也很难真正理解"现在"的含义。具体表现为，当视频中出现多个相😂似场景时，AI往往无法准确定位问题所指的是哪个特定时刻的场景🎉。 比如，在一个包含多次切菜镜头的烹饪视频中，当在第三🙄次切菜时问"现在在切什么蔬菜"，AI经常会给出第一次或第二次😉切菜时的答案。这种"时间漂移"现象表明，AI缺乏一种类似人类🤯的"时间锚定"机制，无法将问题与特定的时间点准确对应。 🥳 其次，研究发现AI在处理"多模态信息融合"方面也存在挑战。🎉这就像是一个只能专注于单一任务的人，很难同时处理视觉、声音和⭐文字信息。在包含字幕或背景音乐的视频中，AI往往会忽略某些重🙄要信息，导致理解的完整性受损。 更深层的问题在于AI对🥳"上下文连续性"的理解能力有限。人类在观看视频时，会自然地维👏护一个关于当前状况的"心理模型"，并根据新信息不断更新这个模😡型。但AI往往缺乏这种连续性理解能力，每次回答问题时都像是在🙌处理一个全新的任务。 研究团队还发现了一个被称为"注意😡力分散"的现象。当视频包含多个同时进行的活动时，AI很难像人❤️类一样根据问题的重点来调整注意力焦点。比如，在一个包含多人对🎉话的场景中，当问及某个特定人物的动作时，AI经常会被其他人物🥳的行为干扰，给出错误的答案。 在处理"因果关系"方面，🚀AI也表现出了明显的局限性。人类观看视频时会自然地理解事件之😉间的因果联系，但AI往往只能识别表面的时序关系。比如，在一个😂实验视频中，人类能够理解"因为加热所以水沸腾"，但AI可能只⭐能识别"先加热，后沸腾"这种简单的时间顺序。 **七、😉实际应用：这项研究意味着什么** 这项研究的意义远远超😎出了学术范围，它为我们理解AI技术的现状和未来发展方向提供了😢重要洞察。就像是为即将到来的智能时代画出了一张详细的路线图，😘让我们看清了前进的方向和需要克服的障碍。 在实际应用方😘面，这项研究直接影响了多个正在快速发展的领域。首先是智能家居🎉系统，未来的家庭助手需要能够实时理解家庭生活的视频流，并在适😴当时机提供帮助。比如，当系统看到有人在厨房里手忙脚乱时，它应😡该能够主动询问是否需要帮助，而不是等到烹饪结束后再询问"刚才😉的菜做得怎么样"。 在教育技术领域，这项研究为开发更智🎉能的在线教学系统提供了重要参考。未来的AI教师助手需要能够实🥳时监控学生的学习状态，在学生遇到困难时及时介入，在学生专注学😂习时保持安静。这种能力需要对学习过程中的视频信息进行精确的实🙌时理解。 医疗监护是另一个重要的应用领域。在重症监护室😜或老人看护场景中，AI系统需要能够持续监控患者的状态变化，在😜异常情况出现的第一时间发出警报。这种应用场景对AI的实时理解😎能力提出了极高要求，因为任何延误都可能产生严重后果。 💯自动驾驶技术也将从这项研究中受益。虽然自动驾驶主要依赖传感器🚀数据，但对行车记录仪视频的实时理解能力，可以帮助系统更好地理😉解复杂的交通场景，特别是在处理人类驾驶员行为和交通标志识别方😅面。 在内容创作和媒体制作领域，这项研究为开发更智能的🙌视频编辑工具奠定了基础。未来的AI编辑助手可能能够实时理解视🤔频内容，自动添加字幕、标签或者建议剪辑点，大大提高内容创作的🎉效率。 对于视频平台和流媒体服务来说，这项研究提供了改🎉善用户体验的新思路。未来的推荐系统可能不仅基于用户的观看历史🤩，还能基于用户在观看过程中的实时互动来调整推荐策略。比如，如👏果用户在观看烹饪视频时频繁询问关于调料的问题，系统就能推荐更🙌多关于调料使用技巧的内容。 **八、技术挑战与未来发展🎉** 尽管这项研究取得了重要进展，但也清晰地展示了当前🤯技术面临的挑战。这些挑战就像是通往智能未来路上的山峰，每一座🚀都需要技术突破来征服。 首要挑战是计算效率问题。当前的😡视频AI模型在处理实时任务时面临巨大的计算压力，就像是要求一😜台普通计算机同时运行数百个复杂程序。研究显示，即使是最高效的😎模型，在处理64帧视频时也需要4秒钟的响应时间，这对于真正的🔥实时应用来说远远不够。 解决这个问题需要在模型架构、算😉法优化和硬件加速等多个层面进行创新。研究团队建议未来的发展方😅向应该包括更高效的视频编码方法、更智能的帧选择策略，以及专门😢为视频理解优化的硬件架构。 另一个重要挑战是"长期记忆🌟"能力的构建。现有的AI模型就像是患有严重健忘症的人，很难在😅长时间的视频观看过程中保持对早期内容的准确记忆。这种局限性在😜处理长视频或需要跨越较长时间段的问题时表现得尤为明显。 👍 为了解决这个问题，研究团队提出了几个可能的技术方向。一是开😡发更高效的记忆机制，能够在有限的存储空间内保留更多的关键信息😍。二是设计智能的信息筛选策略，能够识别和保留最重要的视频片段🤩。三是构建层次化的记忆结构，就像人类的记忆系统一样，能够区分😁短期记忆、工作记忆和长期记忆。 "多模态信息融合"是第🔥三个主要挑战。真实世界的视频包含视觉、听觉、文字等多种信息类😘型，AI需要能够像人类一样自然地整合这些不同类型的信息。目前🚀的模型在这方面还存在明显不足，往往只能专注于单一类型的信息。🙄 研究团队认为，解决这个挑战需要开发更加统一的多模态表⭐示方法，以及更强大的跨模态推理能力。未来的AI系统应该能够理🤯解视觉信息与音频信息之间的关联，能够将字幕信息与画面内容进行😁有效结合。 "上下文理解"能力的提升是另一个关键发展方😎向。目前的AI往往只能处理孤立的视频片段，很难理解更大范围内😊的上下文关系。比如，在一个连续剧中，AI很难理解当前场景与之🥳前剧情的关联。 为了解决这个问题，未来的AI系统需要具💯备更强的"全局视野"，能够在处理当前信息的同时保持对整体语境🥳的理解。这可能需要开发新的神经网络架构，能够在不同时间尺度上😂进行信息处理和推理。 **九、对未来AI发展的启示**😀 这项研究不仅是对当前技术的评估，更是对未来AI发展方😀向的深刻思考。它提出的观点和发现，就像是为AI研究社区提供了😂一面镜子，让我们看清了自己的现状和需要努力的方向。 首🎉先，这项研究强调了"时间感知"在AI发展中的重要性。传统的A🚀I研究往往关注模型在静态任务上的表现，但忽略了时间维度的重要😆性。这项研究表明，真正智能的AI系统必须具备对时间的深刻理解😜，能够根据时间上下文调整自己的行为。 这个观点对整个A😂I领域都有重要影响。不仅在视频理解方面，在自然语言处理、机器🤔人技术、智能决策等领域，时间感知能力都是构建真正智能系统的关😁键要素。未来的AI研究应该更多地关注如何在各种任务中融入时间😅维度的考量。 其次，研究揭示了"实时互动"与"离线处理😂"之间的本质差异。这种差异不仅仅是处理速度的问题，更是思维方😊式的根本不同。实时互动需要AI具备一种"在线思维"，能够在信🌟息不完整的情况下做出合理判断，并能够根据新信息动态调整自己的😘理解。 这个发现对于开发面向实际应用的AI系统具有重要😎指导意义。许多当前的AI应用虽然在实验室环境中表现优异，但在🚀面对真实世界的复杂性时往往表现不佳。这项研究提供的评测框架和🥳发现，可以帮助研究者更好地理解这种差距的根源。 第三，❤️研究强调了"主动响应"能力的重要性。传统的AI系统往往是被动🔥的，只能对明确的指令做出反应。但真正智能的系统应该具备主动判😂断能力，知道什么时候应该行动，什么时候应该等待，什么时候应该⭐主动寻求更多信息。 这种能力对于构建真正有用的AI助手🌟至关重要。用户不希望AI助手总是需要明确的指令才能行动，而是😜希望它能够像一个智慧的伙伴一样，在合适的时机提供合适的帮助。😢 研究还揭示了当前AI技术在"常识推理"方面的不足。虽😊然现有的模型在特定任务上可能表现优异，但在需要运用常识进行推🚀理的场景中往往表现不佳。这提醒我们，构建真正智能的AI系统不⭐仅需要强大的计算能力，更需要对世界的深刻理解。 **十😎、结论与展望** 说到底，这项由上海人工智能实验室领导😂的研究为我们打开了一扇通往更智能未来的窗户。它不仅告诉我们当🚀前的AI技术在哪些方面还不够成熟，更重要的是，它为我们指明了😍前进的方向。 归根结底，这项研究最大的贡献在于提出了一😡个全新的思考框架：AI不应该只是一个高级的信息检索工具，而应😴该是一个能够与人类进行自然实时互动的智能伙伴。这种转变就像是😜从"图书管理员"向"对话伙伴"的进化，需要的不仅是技术的进步🙌，更是思维方式的根本转变。 从技术发展的角度来看，这项😴研究为整个AI社区提供了一个重要的里程碑。它不仅建立了新的评❤️测标准，还揭示了当前技术的真实能力边界。这种诚实的自我审视对😆于科学进步来说至关重要，就像医生需要准确诊断病情才能对症下药🔥一样。 对于普通用户来说，这项研究的意义在于它让我们对😂AI技术的现状和未来有了更清晰的认识。虽然当前的AI在很多方👍面还不够完善，但研究方向的明确意味着我们正在朝着正确的目标前🤩进。也许在不久的将来，我们真的能够拥有那种能够像人类朋友一样🌟理解我们的AI助手。 更深层次地看，这项研究体现了科学😁研究的本质价值：不是为了证明我们已经多么成功，而是为了发现我😜们还需要在哪些方面继续努力。正是这种持续的自我挑战和改进，推⭐动着人类技术不断向前发展。 从创新的角度来说，OVO-🤗Bench这个评测体系本身就是一个重要的工具创新。它就像是为🌟AI研究者提供了一套新的"望远镜"，让我们能够看到之前看不到🤔的技术盲点。这种工具性创新往往比单纯的算法改进更具长远价值，🤯因为它为整个领域的进步提供了基础设施。 展望未来，这项🚀研究开启的不仅仅是视频AI的新篇章，更是整个人机交互领域的新😆可能。当AI真正具备了实时理解和响应能力时，我们与数字世界的😁交互方式将发生根本性的改变。那时候，与AI的对话将像与朋友聊🌟天一样自然，AI助手将真正成为我们生活中不可或缺的智能伙伴。😀 当然，这条路还很长，需要克服的技术挑战也很多。但正如😜这项研究所展示的那样，明确了目标和方向，我们就能够制定出具体😊的行动计划。每一个技术突破，每一次能力提升，都在让我们更接近😡那个充满可能的智能未来。 最终，这项研究提醒我们，AI😉的发展不应该是一个封闭的技术游戏，而应该始终以服务人类的实际😴需求为目标。只有那些能够真正理解人类需要、能够在实际场景中提❤️供价值的AI系统，才是我们真正需要的智能技术。从这个意义上说👏，OVO-Bench不仅是一个技术评测工具，更是一面镜子，提😡醒我们始终不忘AI发展的初心：让技术更好地服务于人类的生活。😍 有兴趣深入了解这项研究详细内容的读者，可以通过论文的❤️完整版本获得更多技术细节和实验数据，研究团队已经将相关代码和🙄数据集在GitHub上开源，为后续研究提供了宝贵的基础资源。😉 **Q&A** Q1：OVO-Bench是什么🎉？它解决了什么问题？ A：OVO-Bench是上海人工💯智能实验室开发的视频AI在线理解能力评测体系。它解决的核心问😀题是现有视频AI只能在看完整个视频后回答问题，无法像人类一样😁在观看过程中实时理解和互动。这套体系通过644个视频和280😎0个精确标注的问答对，测试AI能否根据提问时刻准确理解视频内😡容。 Q2：为什么现在的视频AI无法实现实时理解？ 😉 A：主要有三个原因：缺乏时间感知能力，无法根据提问时刻调🙌整理解策略；缺乏实时记忆机制，需要重新处理整个视频才能回答问😎题；缺乏主动判断能力，不知道何时应该等待更多信息再回答。就像👍一个只会"录像回放"的观察者，每次都要从头看一遍才能答题。 🤩 Q3：这项研究对普通用户有什么实际意义？ A：这👍项研究将推动智能家居、在线教育、医疗监护等领域的AI应用升级⭐。未来的AI助手将能像人类一样实时理解视频内容，在合适时机主🔥动提供帮助，而不是被动等待指令。比如家庭安防系统能及时发现异🥳常，教学AI能在学生遇到困难时立即介入，这将让AI真正成为生😍活中的智能伙伴。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 即时刘说 文 | 即时刘说 在Labub😀u爆火时，它甚至被市场炒成了 “收藏品”，一位经济领域的大佬😢和我聊起这事时直言：把 Labubu 当收藏品炒作，本质是个😜伪命题。大佬给出的理由很明确 ——Labubu 更偏向潮流消😘费品，它的市场价值多靠情绪价值和资本投机撑起来，既没有收藏品😢该有的 “系统性稀缺性”，也缺乏足够的IP深度。 聊到😆这个 “伪命题”，我不由联想到了即时零售行业里的闪电仓—— 😁它现在似乎也面临着类似的 “认知疑问”。 目前即时零售⭐平台端公布的市面上闪电仓数量超 5 万家，但依我和很多行业同🌟仁的观察判断，真实仍在落地运营的数量恐怕没这么多；更关键的是🙄，即便按这个规模算，整个行业里的闪电仓品牌也只有数百个，市面🤗上绝大多数闪电仓其实都是加盟模式，其中真正符合商业逻辑、具备🤯可持续性的品牌，或许寥寥无几。除了惠宜选的仓店数突破2500🥳 家，其他绝大多数一线闪电仓品牌，比如小柴购、乐购达、优购哆😆、快客达等品牌仓店数在几百家左右；至于更多小品牌，仓店数甚至🌟不足 20 家。 所以，刘老实认为有必要和大家一起讨论😀：当下的闪电仓加盟，到底是不是又一个 “伪命题”？ 传😎统加盟的四大门槛，闪电仓能跨过几个？ 传统的品牌加盟模🙄型通常建立在四个基础之上，这也是品牌放加盟需满足的核心条件：💯 成熟的商业模型：即有品牌直营店验证这一商业模式的可行😆性和盈利性； 一定的品牌性：即便品牌目前仍不具备品牌力😎，后续也要加强对品牌的打造； 较强的运营能力：总部需具🙄备全流程支持系统和数字化运营工具； 一定的供应链能力：👍很多品牌本质上主要依靠供应链盈利（如瑞幸、蜜雪冰城等）。 🤗 但放眼当下的闪电仓市场，绝大多数品牌似乎难以达标： 😅 首先，缺乏经过充分验证的直营模型。仓店品牌虽多，但有些仓店🤔甚至都没有自己的直营店，加盟后往往是能 “摸黑过河”； 😴 其次，品牌建设几乎为零。目前，消费者认的是平台标识（美团闪😴购、淘宝闪购、京东秒送），而非仓品牌本身；且目前即时零售平台😅用户主要依靠搜索商品关键词购物，特定到某闪电仓品牌购物的占比🤩相对较少； 再次，运营支持系统薄弱。尽管大多数品牌都提🌟供运营服务，并赚取加盟商的销售抽点，但很多品牌在选品、定价、😊动销策略等关键环节仍缺乏精细化管理； 最致命的是第四点👏：供应链能力缺失。绝大多数闪电仓品牌没有自己的供应链，更无自😍建中心仓，加盟商的货源大都来自 1688、拼多多等平台，导致😅商品质量参差不齐、同质化严重。 其实并非大多数闪电仓品🙌牌不想做自己的供应链，而是先天条件不足。 展开全文 🤩 闪电仓与便利店、餐饮等传统实体加盟存在本质差异：闪电仓做😘的是线上半径生意（多为 3-5 公里），其密度天花板非常低。🤯即便在北京、上海这样的超大型城市，同一品牌目前也很难支撑超过🤯100 个仓店同时健康运营，这也切断了绝大多数品牌方打造自身❤️供应链的想法。 然许多品牌也在平台没有区域保护机制的情😍况下进行全国招商加盟，导致区域内卷加剧、单仓盈利困难；这种 😎“一套货盘打全国”的模式，显然难以适应不同区域的消费差异。 😂 可以说，除了极少数品牌自建仓配体系外，绝大多数闪电仓在😆供应链端几乎毫无壁垒—— 而这恰恰是加盟模型中最核心的盈利来😍源之一。 面对这些问题，我们需要思考：这是商业模式本身👏的问题，还是行业发展的阶段性问题？对此，市场存在两种不同观点🤩： 有观点认为，闪电仓仍处于早期发展阶段，目前的问题并🚀非模式缺陷，而是行业尚未进入成熟期。正如电商早期一样，混乱与🥳整合是必经之路，随着市场出清和资本筛选，最终能留下的品牌或将🤗建立起真正的供应链和运营能力。 也有不少人和我持相同看😁法：如果绝大多数参与者始终依赖低质货源、缺乏品牌认知、只能在🤔平台流量红利中 “薅羊毛”，那么闪电仓加盟很可能只是一个 “😆看起来很美” 的伪命题。因为它吸引了很多并非真正的创业者，而🤩是追逐风口的投机者入局 —— 正如 Labubu 的炒作逻辑🤩一样，情绪和资本驱动之下，缺乏可持续的根基。 所以，我🤯们不必急于给闪电仓加盟是否是伪命题下定论，但必须提出更尖锐的💯核心疑问： 1、在没有供应链控制力的情况下，闪电仓品牌🤯究竟靠什么为加盟商提供长期价值？ 2、是走区域为王的精🤗细化运营之路，还是继续走全国招商加盟的扩张之路？ 3、😅平台政策一旦变动（如抽成比例或流量分配调整），对平台依赖度极😴高的闪电仓该如何生存？ 4、如果消费者只认平台、不认仓😊品牌，那么加盟的 “品牌溢价” 究竟存在于哪里？ 5、😀闪电仓要想提升单量，除了卷价格，增加sku外，是否能找到真正🔥的解锁钥匙？ 6、闪电仓是否适合搞私域，又如何打造自己😡的私域？ ...... 这些问题并不容易回答，但😜却值得每一个参与者深思。闪电仓是否将成为即时零售的基础设施，🌟抑或只是资本助推下的又一波泡沫？答案可能要在未来两三年内才能🤩真正浮现。而在那之前，保持清醒的批判性思考，或许比盲目入场更🎉加重要—— 尤其是对行业小白而言。 对此，你有什么高见👍，也希望在评论区和刘老实一起互动讨论。返回搜狐，查看更多