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你为什么选了做视觉有关的方向呢？跟你对市场、对成都的观察有关吗？我们现在用的很多传统的 APP，包括很多操作系统，我觉得未来会被替代掉的。因为很多是很“反人类”的设计。这些东西的本质是“系统状态的流转”，没有一个正常人喜欢用这些系统。而这部分，数据的流转，是 Agent 能替我们做的。最终一定会剩下一些简洁的信息要呈现给人——我们做的，反而应该是这个部分。
大模型已经能流畅对话、看图识物，但一个更底层的问题始终没被真正解决——它们是否「理解」了我们所处的三维世界？
自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧，扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像，却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处，以及不同视角下的空间结构如何变化，那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
来自上海人工智能实验室、香港大学、香港中文大学等机构的研究团队，提出首个基于统一神经流模型的视觉-神经双向建模框架NeuroFlow，相关成果入选 CVPR 2026。它首次将视觉编码（写脑）与解码（读脑）整合到同一可逆流结构中，打通视觉感知与神经活动之间的双向通路，为理解人类视觉认知机制、构建下一代通用视觉假体与双向脑机接口提供了全新范式。
视频生成，早已不止于视觉。
随着视频生成技术的发展，模型正在从短视频片段合成，向流式长视频生成演进。然而，仅仅做到视觉上的逼真是不够的。一个功能完备的视频世界模型，必须能够在长时序交互中保持稳定的内部状态，并遵循真实世界的物理定律与逻辑规则。
机器人视觉语言动作（Vision-Language-Action, VLA）模型越来越多地开始展示叠衣服、倒茶、做咖啡等复杂操作。但是，今天的大多数 VLA 更像 “展台机器人”。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
GPT-5.6发布候选版本kindle-alpha敲定，前端和视觉能力大幅跃升。与此同时，Claude Mythos 5在API中闪现又秒删。双雄争霸，好戏开始！
2026 年 6 月的科罗拉多州丹佛市，全球计算机视觉与模式识别领域的顶级学术盛会 CVPR 正在召开，最前沿的视觉模型、机器人技术、下一代智能系统全都在同一个舞台上被反复讨论和辩证。