但模型能力一直在突破，配套的評(píng)測(cè)體系卻沒跟上。

這就導(dǎo)致很多模型看著厲害，一到真實(shí)物理場(chǎng)景里就掉鏈子。

今天要講的，就是能破解這個(gè)癥結(jié)的全球首個(gè)面向真實(shí)物理世界的統(tǒng)一全模態(tài)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，F(xiàn)ysicsWorld。

本來想聚焦看全模態(tài)AI的應(yīng)用突破，但后來發(fā)現(xiàn)，評(píng)測(cè)體系的滯后才是制約它落地的關(guān)鍵。

現(xiàn)在行業(yè)里的主流模型有三十多個(gè)，像GPT-5、Gemini-2.5-Pro這些閉源模型，在基礎(chǔ)模態(tài)處理上確實(shí)能打。

可一到真實(shí)物理場(chǎng)景，比如讓機(jī)器人根據(jù)語音指令處理復(fù)雜環(huán)境的任務(wù)，就容易出問題。

為啥會(huì)這樣？核心還是現(xiàn)有評(píng)測(cè)體系有硬傷。

其次是缺乏物理關(guān)聯(lián)，模態(tài)之間的交互沒有真實(shí)世界的邏輯，根本檢驗(yàn)不出AI對(duì)物理規(guī)律的理解。

更麻煩的是存在“單模態(tài)捷徑”隱患，有些評(píng)測(cè)樣本信息冗余，模型不用融合多模態(tài)信息，靠單一模態(tài)就能答題。

這種滯后對(duì)行業(yè)影響不小。

研究者搞不清模型的真實(shí)短板，開源模型在長視頻理解、復(fù)雜推理這些領(lǐng)域的進(jìn)展就很慢。

而對(duì)于想落地的企業(yè)來說，沒有統(tǒng)一的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品在跨場(chǎng)景適配時(shí)頻繁失靈，規(guī)?；l(fā)展根本無從談起。

具身智能現(xiàn)在這么受重視，可沒有靠譜的評(píng)測(cè)工具，落地風(fēng)險(xiǎn)直接翻倍。

為了解決這個(gè)問題，飛捷科思和復(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)聯(lián)手推出了FysicsWorld。

這個(gè)基準(zhǔn)最核心的思路，就是把評(píng)測(cè)場(chǎng)景拉回真實(shí)物理世界。

它設(shè)計(jì)了16大任務(wù)，覆蓋上百類真實(shí)開放域場(chǎng)景，構(gòu)建了一條從基礎(chǔ)感知到高階交互的能力曲線。

在數(shù)據(jù)構(gòu)建上，F(xiàn)ysicsWorld做得很嚴(yán)謹(jǐn)。

研究團(tuán)隊(duì)先從異構(gòu)數(shù)據(jù)集中篩選樣本，再通過人工審校和半自動(dòng)化校對(duì)雙重把關(guān)，確保語義一致、場(chǎng)景匹配。

這樣一來，數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性就有了保障。

最讓人眼前一亮的是它的跨模態(tài)互補(bǔ)性篩選策略，也就是CMCS。

這個(gè)策略的邏輯很簡單，就是隨機(jī)移除一個(gè)或多個(gè)模態(tài)，看模型性能會(huì)不會(huì)下降。

如果移除后模型還能做好任務(wù)，這個(gè)樣本就會(huì)被剔除。

只有那些必須融合多模態(tài)信息才能解決的樣本，才會(huì)被保留。

如此看來，這種方式從根源上杜絕了“單模態(tài)捷徑”，評(píng)測(cè)結(jié)果自然更靠譜。

基于FysicsWorld，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)三十多個(gè)主流AI模型做了系統(tǒng)性評(píng)測(cè)。

結(jié)果很有意思，在基礎(chǔ)模態(tài)任務(wù)里，閉源模型整體領(lǐng)先，表現(xiàn)穩(wěn)定。

但開源模型在長視頻語義理解、復(fù)雜聽覺推理這些環(huán)節(jié)，差距還是很明顯。

更關(guān)鍵的是，一旦切換到真實(shí)物理場(chǎng)景的多模態(tài)協(xié)作任務(wù)，所有模型的性能都出現(xiàn)了明顯下滑。

像語音驅(qū)動(dòng)的視覺理解、基于視覺的音頻合成這些任務(wù)，都需要AI具備深層次的跨模態(tài)交互和物理常識(shí)推理能力。

很顯然，當(dāng)前主流模型在這些關(guān)鍵環(huán)節(jié)，還有不少短板。

這些實(shí)測(cè)結(jié)果也給行業(yè)指了方向。

下一代全模態(tài)AI，不僅要鞏固單模態(tài)能力的根基，更要優(yōu)化模態(tài)融合策略。

跨模態(tài)動(dòng)態(tài)推理、場(chǎng)景化理解與生成能力，會(huì)成為衡量模型核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵指標(biāo)。

毫無疑問，F(xiàn)ysicsWorld的出現(xiàn)，給研究者提供了一個(gè)清晰的“診斷工具”，能幫他們精準(zhǔn)找到模型的問題所在。

總的來說，F(xiàn)ysicsWorld的推出填補(bǔ)了物理世界全模態(tài)評(píng)測(cè)的空白。

它不只是一個(gè)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，更像是全模態(tài)智能發(fā)展的“指南針”。

隨著它的推廣應(yīng)用，下一代AI在真實(shí)物理世界的理解和交互能力會(huì)不斷提升，具身智能的規(guī)?；涞匾矔?huì)更有底氣。

本來以為全模態(tài)AI的瓶頸在模型架構(gòu)，現(xiàn)在看來，一套科學(xué)的評(píng)測(cè)體系，同樣是推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。