视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模、信号理解与真实场景应用。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 过去，视频生成更多是在解决“像不像”的问题：人物是否清晰，画面是否流畅，风格是否统一。但随着模型能力提升，视频真正困难的部分开始显现出来——它不是一组漂亮帧的连续播放，而是一个由时间、空间、运动、相机、光照和物理信号共同构成的动态系统。 只要模型无法理解这些隐含结构，它生成的视频就可能看似逼真，却在运动逻辑、视角一致性或真实场景适应上露出破绽。因此，视频智能正在进入一个更深的阶段：不只是生成画面，而是理解画面为什么会这样变化。 从运动轨迹编辑、3D 结构约束、可迭代文生视频，到自适应视频 token、长期运动表征、频闪去除、热成像分离和地球观测模型，研究者实际上都在处理同一个底层问题：如何让模型把视频从“像素序列”理解为“动态世界”。 这也是今年 CVPR 相关方向中一个值得注意的信号——视频模型的竞争重心，正在从视觉质量转向对时间、空间和物理规律的建模能力。 换句话说，视频 AI...