这项由马里兰大学的吴曦阳博士领导、联合杜比实验室和南加州大学共同完成的研究发表于2025年11月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2511.18373v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

当下的AI视频理解模型就像是一个只会背书却不懂物理的学生。它们能够识别视频中的物体，甚至描述正在发生的事情，但一旦涉及到物理规律的判断，比如一个苹果是否违背了重力定律向上飞，或者篮球是否按照正常轨迹运动，这些模型就开始犯迷糊了。更糟糕的是，随着AI生成视频技术的快速发展，越来越多的视频内容可能包含违反物理常识的异常现象，而现有的AI模型却很难识别这些问题。

研究团队发现，问题的根源在于现有的视频理解模型缺乏对空间结构、时间演变和运动规律的深入理解。它们更像是在看静态图片的连续播放，而不是真正理解物体在三维空间中的运动轨迹和相互作用。当一个篮球在视频中出现异常的向上穿过篮筐的动作时，普通模型可能会基于"篮球通常会进入篮筐"的记忆来判断这是正常的，而不是基于物理规律来分析运动轨迹是否合理。

为了解决这个问题，研究团队开发了一个名为MASS的创新系统，这个系统的核心思想是教会AI模型像物理学家一样观察和分析视频。他们不仅创建了一个包含4350个视频和8361个问答对的专门基准测试MASS-Bench，还设计了一套能够将视频中的物理信息转换为AI模型可以理解的"物理语言"的方法。

一、给AI装上"物理学家的眼睛"

传统的视频理解模型处理视频的方式就像是一个近视眼在看远处的风景，只能看到模糊的轮廓和大致的色彩变化，却无法捕捉到物体精确的位置、运动方向和速度变化。MASS系统的突破在于为AI模型配备了一套精密的"观察工具"，让它能够像物理学家使用仪器测量实验一样，准确捕捉视频中每个物体的运动参数。

这套"观察工具"的工作原理可以这样理解：当你在观看一个篮球比赛的录像时，普通人可能只注意到"球员投篮了"这个大概信息。但是一个物理学家会关注球的起始位置、抛射角度、飞行轨迹、旋转速度等详细参数。MASS系统正是模拟了这种物理学家的观察方式，它会自动识别视频中的关键物体，然后像追踪导弹一样精确记录这些物体在每一帧中的位置变化。

具体来说，系统首先会使用一种叫做"视觉锚定"的技术来识别用户询问涉及的物体。这就像是给每个重要物体贴上了一个智能标签，让系统能够在整个视频过程中持续追踪它们。然后，系统会使用深度估算技术来理解视频中的三维空间结构，这相当于给平面的视频画面增加了"立体感"，让AI能够理解物体不仅有左右和上下的位置，还有前后的空间关系。

最关键的是，系统会使用专门的运动追踪算法来记录每个物体的运动轨迹。这个过程就像是为每个运动的物体绘制了一条详细的"运动地图"，记录着它们在三维空间中的每一步移动。通过这种方式，AI模型不再是在看一系列静态图片的快速切换，而是真正理解了物体的运动规律和物理属性。

二、构建AI理解物理世界的"教科书"

为了训练AI模型更好地理解物理规律，研究团队精心构建了一个名为MASS-Bench的综合性测试集。这个测试集就像是一本专门为AI编写的物理学教科书，里面包含了各种各样的物理现象和相应的问答题目。

MASS-Bench的独特之处在于它不仅包含了大量遵循正常物理规律的视频，还特意收集了许多违反物理常识的异常视频。这种设计理念就像是在物理课上，老师不仅要展示正确的实验现象，还要故意演示一些违反物理定律的假想情况，让学生通过对比来加深理解。

测试集中的视频来源非常丰富，既有真实世界的录像，也有AI生成的内容。其中大约41%的样本展示了符合物理规律的正常现象，而59%的样本则包含了各种物理异常。这种不平衡的设计是有意为之的，因为在AI生成内容越来越普及的今天，识别和发现物理异常的能力变得尤为重要。

测试集中的问题被巧妙地分为了五个不同的类别，就像是物理学的五个分支学科。空间理解类问题考察AI对物体位置和几何关系的把握，时间理解类问题测试AI对事件发展顺序和持续时间的认知，运动与行为识别类问题评估AI对物体运动模式的识别能力，物理理解类问题检验AI对基本物理规律的掌握程度，而物理异常检测类问题则是最高难度的挑战，要求AI能够发现和指出违反物理常识的异常现象。

每个视频样本都配有详细的注释信息，就像是为每道题目提供了完整的解题思路和答案解析。这些注释不仅包含了问题的标准答案，还提供了物体的精确位置信息、运动轨迹数据和时间段划分等详细参数。这种丰富的注释信息确保了AI模型能够从多个角度学习物理现象的本质规律。

三、将物理信息翻译成AI能懂的"语言"

AI模型就像是来自外星球的访客，它们有自己独特的"语言系统"，主要基于文字和数字进行思考。而物理世界的信息——比如物体的位置、速度、轨迹等——对它们来说就像是需要翻译的"外语"。MASS系统的另一个关键创新就是开发了一套高效的"翻译系统"，能够将复杂的物理信息转换为AI模型容易理解和处理的文字描述。

这个翻译过程可以用写实验报告来类比。当一个物理学家完成实验后，需要将观察到的各种现象和测量数据整理成规范的实验报告。MASS系统做的就是类似的工作，它会自动将视频中提取的物理信息整理成结构化的文字描述。

举个具体例子，当系统观察一个篮球投篮的视频时，它不会简单地说"篮球飞向篮筐"，而是会生成详细的描述："篮球实体在视频片段1（第0到31帧）中，从初始位置坐标(x1, y1, z1)移动到最终位置(x2, y2, z2)，运动向量为(Δx1, Δy1, Δz1)。在视频片段2（第32到64帧）中，篮球从位置(x2, y2, z2)继续移动到(x3, y3, z3)，运动向量为(Δx2, Δy2, Δz2)。"

这种详细的描述方式让AI模型能够准确掌握物体的运动轨迹和物理属性，而不是依赖模糊的视觉印象进行判断。同时，系统还会为每个物体生成边界框坐标和时间戳信息，确保物理信息的精确性和完整性。

通过这种"翻译"过程，原本只能处理文字的AI模型突然获得了理解物理世界的能力，就像是给一个只会阅读的学生配备了实验室设备，让他们能够进行实际的科学观察和分析。

四、用"强化学习"训练AI的物理直觉

即使有了精确的物理信息和高质量的训练数据，AI模型仍然需要通过大量的练习才能真正掌握物理推理的能力。这就像是学生即使有了最好的教科书和最详细的解题步骤，仍然需要反复做题和接受老师的指导才能真正理解物理概念。

研究团队采用了一种叫做"强化学习"的高级训练方法，这种方法的工作原理有点像是雇佣了一个严格但公正的私人教师。这个"教师"会不断给AI模型出题，然后根据模型的回答质量给出评分和反馈。如果模型的回答符合物理规律且逻辑清晰，就会得到正面奖励；如果回答错误或者逻辑混乱，就会收到负面反馈。

这种训练方式的巧妙之处在于，它不仅要求AI模型给出正确答案，还要求模型能够展示完整的推理过程。就像是老师不仅要看学生的答案是否正确，还要检查解题步骤是否合理。在MASS系统中，模型需要先在"思考标签"中展示详细的推理过程，然后在"答案标签"中给出最终结论。

训练过程中，系统还特别加入了时间感知奖励机制，鼓励模型更好地理解事件的时间顺序和因果关系。这就像是在物理题目中，不仅要求学生计算出正确的数值，还要理解不同物理现象之间的时间关系和因果联系。

通过这种细致入微的训练过程，AI模型逐渐发展出了类似人类物理学家的"直觉"，能够快速识别物理现象中的异常情况，并给出合理的解释和判断。

五、令人瞩目的实验成果

经过MASS系统训练的AI模型在各种物理理解任务上都表现出了显著的改进效果。研究团队将这些改进后的模型与目前最先进的商业AI系统进行了全面对比，结果令人印象深刻。

在整体性能测试中，使用MASS系统增强的Qwen2.5-VL-7B模型和LLaVA-OneVision-7B模型分别获得了8.7%和6.0%的性能提升，这个幅度在AI领域算是相当显著的进步。更重要的是，这些经过改进的开源模型的表现已经能够媲美谷歌的Gemini-2.5-Flash这样的顶级商业产品。

在最具挑战性的物理异常检测任务上，MASS系统的优势更加明显。这类任务要求AI模型不仅要理解正常的物理现象，还要能够识别出违反物理规律的异常情况。经过MASS训练的模型在这方面的表现甚至超越了Gemini-2.5-Flash，这说明该系统确实有效地提升了AI对物理规律的深层理解。

研究团队还进行了详细的对比实验，发现传统的监督学习方法（就像是简单的题海战术）实际上会损害模型的物理推理能力，而强化学习方法则能显著提升性能。这个发现揭示了一个重要规律：物理理解能力不能通过简单的记忆和模仿来获得，而需要通过反复的推理练习和反馈优化来培养。

实验还显示，在处理拥挤场景或多物体追踪的复杂情况时，系统仍然面临一些挑战。这些限制为未来的研究指明了方向，也让我们认识到物理理解的复杂性远超想象。

六、对未来的深远影响

MASS系统的成功不仅仅是一个技术突破，更预示着AI发展的一个重要转折点。传统的AI模型更像是博闻强记的图书管理员，能够快速检索和组合大量信息，但缺乏对现实世界规律的深入理解。MASS系统的出现标志着AI开始具备类似科学家的观察和分析能力。

在视频内容审核领域，这项技术将发挥重要作用。随着AI生成视频技术的普及，网络上出现了越来越多可能误导观众的异常视频内容。配备了MASS系统的AI审核工具将能够自动识别这些违反物理常识的内容，帮助平台维护信息的真实性和可信度。

在教育领域，MASS系统为开发智能物理教学助手提供了新的可能性。这样的助手不仅能够回答学生的物理问题，还能够分析实验视频，指出其中的物理现象和可能存在的问题，成为学生学习物理的得力帮手。

对于内容创作者来说，MASS系统可以成为质量控制的重要工具。在制作科教视频或特效内容时，创作者可以使用该系统来检验视频中的物理现象是否合理，避免出现明显违反物理常识的错误。

在科学研究领域，这项技术为自动化实验分析开辟了新的道路。研究人员可以使用MASS系统来分析大量的实验录像，自动提取物体运动参数，识别异常现象，大大提高研究效率。

当然，这项技术目前仍然存在一些局限性。在处理非常复杂的多物体场景时，系统的准确性还有待提高。同时，对于一些微妙的物理现象，系统可能还无法做出准确判断。但是，这些挑战也为未来的研究提供了明确的方向。

从更宏观的角度来看，MASS系统代表了AI发展的一个重要趋势：从单纯的信息处理转向真正的世界理解。这种转变不仅仅是技术能力的提升，更是AI向着真正智能迈出的重要一步。当AI开始具备物理直觉和科学思维时，它们将能够更好地理解和参与人类的生活，成为真正有用的智能伙伴。

说到底，MASS系统就像是给AI装上了一双"物理学家的眼睛"，让它们能够看懂这个世界的运行规律。虽然这只是一个开始，但它为我们描绘了一个未来：AI不再只是信息的搬运工，而是真正理解世界、具备科学思维的智能助手。对于普通人来说，这意味着我们将拥有更加可靠和智能的AI工具，它们不仅能够回答我们的问题，还能帮助我们更好地理解这个复杂而美妙的物理世界。

随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的AI将具备更强的物理理解能力，能够在更多领域为人类提供帮助。无论是协助科学研究、改善教育质量，还是提升娱乐体验，这些具备物理直觉的AI系统都将发挥重要作用，让我们的生活变得更加便捷和精彩。

Q&A

Q1：MASS系统如何让AI理解视频中的物理现象？

A：MASS系统为AI配备了三套"观察工具"：视觉锚定技术识别重要物体，深度估算技术理解三维空间结构，运动追踪算法记录物体轨迹。然后将这些物理信息转换为AI能理解的文字描述，就像把实验观察结果写成详细报告一样。

Q2：MASS-Bench测试集有什么特别之处？

A：MASS-Bench包含4350个视频和8361个问答对，特意设计了41%正常物理现象和59%异常现象的不平衡结构。测试分为空间理解、时间理解、运动识别、物理理解和异常检测五个类别，每个视频都有详细的物体位置、运动轨迹等注释信息。

Q3：经过MASS训练的AI模型性能提升有多明显？

A：使用MASS系统的模型在整体性能上提升了6-8.7%，已能媲美谷歌Gemini-2.5-Flash等顶级商业产品。特别是在最难的物理异常检测任务上，MASS训练的模型表现甚至超越了Gemini-2.5-Flash，展现出了真正的物理理解能力。