邱锡鹏：下一代AI缺的不是更多模态，而是理解情境
关于下一代AI，学术界和产业界存在两种不同观点。
一种观点认为，语言模型仍然会是未来AI的核心。图像、声音和视频等不同模态，都可以转化为模型能够处理的统一表征，最终由语言模型完成理解、推理和生成。
另一种观点则认为，当AI从数字空间走向物理空间，进入机器人、世界模型等场景后，多模态将不再是语言模型的简单延伸，而会成为智能系统内生的一部分。
面对上述两条路线，复旦大学教授、OpenMOSS项目负责人、模思智能首席科学家邱锡鹏认为，智能仍然需要依赖语言，语言是人类认知和理解世界的重要渠道。多模态真正的挑战，是如何将不同来源的信息与语言进行有效对齐，让模型不仅能够识别单个信息，还能够理解这些信息之间的关系。
在上周刚刚结束的2026WAIC上，邱锡鹏围绕多模态、真实世界理解以及下一代AI范式，分享了自己对于AI的相关判断。
复旦大学教授、OpenMOSS项目负责人、模思智能首席科学家邱锡鹏AI需要理解的Context，不只是聊天窗口
邱锡鹏认为，人类对世界的认知、描述和知识组织，很大程度上都依赖语言。语言不仅是一种沟通工具，也是人类构建抽象概念、表达复杂关系的重要方式。但这并不意味着，只要把图片、声音和视频转化成语言，问题就已经解决。多模态真正的挑战，是如何将不同来源的信息与语言进行有效对齐，让模型不仅能够识别单个信息，还能够理解这些信息之间的关系。一张图片中出现了什么，一段音频里说了什么，一段视频中发生了什么，只是理解世界的第一步。模型还需要进一步判断：
这些事情为什么会发生？
不同信息之间有什么联系？
它们共同构成了一个怎样的现实状态？
多模态的价值，不在于让模型拥有更多输入通道，而在于让模型形成更加完整的世界认知。
过去几年，大模型不断刷新上下文长度。从几千Token到数十万、数百万Token，模型一次能够读取和处理的信息越来越多。但邱锡鹏所强调的Context，并不只是上下文有多长，也不只是打开的窗口有多大。它指向的是现实世界中更加复杂的“情境”。
例如，当机器人进入一个真实空间与人交流时，它面对的并不是一段已经整理好的文字。它需要同时处理：
说话者表达了什么；
说话时采用了怎样的语气；
对话发生在什么场合；
周围有哪些人和物体；
人物之间是什么关系；
此前发生过什么；
接下来可能发生什么。
同一句“没关系”，可能是在安慰别人，也可能是在掩饰失望。同一句“你先回去吧”，放在工作、家庭或亲密关系中，可能具有完全不同的含义。人类往往能够根据语气、表情、环境和关系快速理解这些差异，但对于当前的模型而言，这仍然是一项困难的任务。
邱锡鹏指出，现阶段模型对于世界的理解还远远不够。模型可能已经能够识别一个人、一个物体或一句话，却不一定能够理解人在特定场合下真正想表达的意思，也难以完整把握周围复杂环境对交流产生的影响。
因此，下一代AI需要的并不只是更长的文本记忆，而是对现实情境更完整的建模能力。对Context的讨论不能只停留在文本窗口长度，还需要进一步延伸到对现实复杂情境的理解。
多模态系统，需要模型之外的基础设施
真实情境中的信息是连续的、动态的，也是高度复杂的。声音、画面、人物动作和环境变化不断发生，真正有价值的信息可能只在某一个瞬间出现。因此，仅靠一个孤立的大模型，并不一定能够完成对现实世界的持续理解。
邱锡鹏认为，未来多模态模型的发展，还需要相应的基础设施，将现实世界中的复杂情境转化为能够交付给模型的信息。这条路径与当前代码模型和智能体的发展有相似之处。代码模型之所以能够完成越来越复杂的软件开发任务，不只是因为模型本身变得更强，也因为它能够连接代码库、编辑器、运行环境、测试工具和任务流程。
同样，面向真实世界的多模态系统，也需要与模型相配套的基础设施，将复杂情境转化为模型能够接收和处理的信息。邱锡鹏教授将其类比为编程领域的coding harness，未来可能由模型与类似多模态harness的基础设施共同推动多模态能力发展。
下一代AI，可能由AI参与设计
在邱锡鹏看来，预测技术未来是一件非常困难的事情。
回望过去几年，今天许多看似自然发生的技术变化，在当时并没有被准确预见。一些方向可能曾被高估，一些真正产生深远影响的变化，则可能长期被低估。技术突破也未必会沿着人们预先设定好的路线发生。有时，人们刻意追求的目标未必能够按照预期实现；而一些今天看起来并不受关注的技术，反而可能在持续积累后获得新的发展机会。
但邱锡鹏提出了一个值得关注的方向：
AI for AI，我们下一代的AI可能就是由AI来设计的。
随着coding model和agent model取得进展，邱锡鹏认为，可以先将这些能力进一步发展，再尝试让AI参与未来多模态模型的设计，探索是否存在更好的模型形态和技术范式。这并不意味着下一代模型已经能够由AI自主完成研发，而是提供了一种新的可能：AI不仅可以应用于其他任务，也可能逐步参与人工智能自身的研究与设计。
真正的范式变化，往往不是突然发生的
邱锡鹏提到：“2023年的时候，大家看起来GPT是一个很大的范式革新，但它也是一点点走出来的。”
在ChatGPT之前，序列到序列、序列生成以及统一自然语言处理任务等思路，已经经历了长期探索。研究者首先认识到一种技术路线的潜力，随后不断优化模型结构、训练方法、数据和工程体系。直到某一个节点，模型能力跨过临界点，一种新的交互方式和产品形态才真正显现出来。
因此，未来的多模态智能也未必需要完全推翻今天的大模型体系。它可能基于现有的语言模型、coding model和agent model，在真实使用需求的推动下一点点发展，而不一定需要彻底推翻已有体系。一个新范式，往往不是被一次性设计出来的。它更可能是在持续使用、不断反馈和长期迭代中逐渐生长出来。
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