在自然语言处理与多模态技术取得显著突破的今天，大型语言模型（LLM）展现出令人惊叹的文本处理能力，甚至在一定程度上涉足图像、音频等模态领域。然而，这些数字智能体普遍存在一个关键缺陷——缺乏在动态真实环境中运行所需的物理“常识”。这种局限性严重制约了人工智能在制造业、物流业等对因果关系理解要求极高的领域的深度应用。例如，在智能仓储系统中，机器人需要精准预判货物堆叠的稳定性；在汽车生产线，机械臂必须理解零件装配的物理约束，而现有AI系统在这些场景下往往力不从心。
Meta研发的新一代模型V-JEPA2，为攻克这一难题带来了曙光。该模型另辟蹊径，通过对海量视频数据和物理交互过程的深度学习，构建出独特的“世界模型”，为人工智能理解现实物理世界开辟了全新路径。
模拟人类物理直觉，构建世界模型
人类从婴幼儿时期开始，便通过持续观察与探索周围环境，逐步形成对物理规律的直觉认知。当我们看到篮球被抛出的瞬间，大脑会自动依据运动学原理，本能地预判其抛物线轨迹和落点。V-JEPA2的核心机制便是模拟这一过程，致力于建立人工智能系统对物理世界运作规律的内部模拟。
这一“世界模型”具备三大核心功能，构成了企业级应用的坚实基础：一是精准理解场景中正在发生的事件，解析物体间的相互关系；二是基于当前状态，预测场景在不同动作干预下的演变趋势；三是规划一系列动作组合，以达成特定目标。正如Meta在官方博客中所阐述，其终极愿景是赋予AI智能体在物理世界中自主规划与推理的能力，让机器真正“读懂”现实世界。
创新架构设计，实现高效预测
V-JEPA2采用视频联合嵌入预测架构（V-JEPA），该架构由“编码器”与“预测器”两大核心模块构成。“编码器”如同敏锐的观察者，对输入的视频片段进行深度分析，将复杂的视觉信息压缩成紧凑的数值摘要——嵌入。这些嵌入保留了场景中物体的关键特征及其空间关系，犹如为场景绘制的“数字速写”。“预测器”则化身未来预言家，基于编码器生成的嵌入信息，在抽象空间中推演场景的演化方向，预测下一时刻的场景摘要。
相较于传统生成式AI模型试图逐像素预测未来帧的“像素级复刻”模式（这种方法计算量巨大且易陷入细节陷阱），V-JEPA2聚焦于预测场景的高级特征，如物体的运动轨迹、空间位置变化等核心要素。这一设计使其在仅拥有12亿参数的情况下，展现出远超同类模型的运行效率，大幅降低了计算资源消耗，为实际场景部署提供了可行性。
两阶段训练，解锁零样本规划能力
V-JEPA2的训练过程分为两个阶段，层层递进，逐步强化模型对物理世界的理解与应用能力。第一阶段，模型通过自监督学习，沉浸于超过一百万小时的无标注网络视频“海洋”。在这个过程中，模型自主观察物体的运动规律、碰撞反应、重力作用等物理现象，如同人类通过日常观察积累经验，无需人工标注即可构建起普适性的世界模型框架。
第二阶段，预训练好的模型针对特定任务进行微调。借助62小时的机器人作业视频及对应控制指令数据集，模型深入学习特定动作与物理结果之间的因果联系，将抽象的物理规律转化为具体的任务执行策略。最终，V-JEPA2实现了零样本机器人规划这一革命性突破——搭载该模型的机器人能够快速适应全新环境，操控陌生物体完成任务，无需针对每个新场景重新训练，彻底颠覆了传统AI模型依赖特定场景数据训练的模式。
在实际测试中，面对拾取放置任务，机器人仅需获取目标图像，V-JEPA2预测器便能在内部模拟多组动作序列，并依据与目标状态的匹配度进行评分，选择最优动作执行，重复迭代直至任务完成。实验数据显示，在未知环境下处理陌生物体时，该模型的任务成功率可达65%-80%，展现出强大的泛化能力。
开启工业应用新时代，迈向高级机器智能
V-JEPA2的问世，为企业智能化升级注入强劲动力。在物流仓储领域，机器人能够灵活应对不同规格货物与复杂仓库布局的变化；在制造业生产线，机械臂可快速适应新产品的装配需求，大幅降低企业因产品迭代带来的设备改造与程序重写成本。尤其在人形机器人部署日益成为趋势的当下，V-JEPA2赋予机器理解物理世界的能力，为人形机器人实现复杂任务执行提供了关键技术支撑。
此外，该模型构建的世界模型可用于驱动高精度数字孪生系统，企业得以在高度仿真的虚拟环境中测试新生产流程、优化工艺参数，或训练其他AI系统。在工业设备监控场景，模型通过实时分析机器运行视频，结合其学习到的物理知识，提前预警潜在的安全隐患与设备故障，助力企业实现智能化运维。
V-JEPA2的发布是Meta迈向“高级机器智能（AMI）”目标的重要里程碑。Meta开放模型及训练代码的举措，旨在汇聚全球科研力量，共同推动世界模型技术发展，改写人工智能与物理世界交互的范式，开启人机协同的新篇章。随着研究的深入与技术的迭代，我们有理由期待，未来AI系统将真正具备人类般的物理理解与自主决策能力，为各行业带来颠覆性变革。
