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计算机视觉的下一个十年：从「看懂世界」到「教会人类」| ECCV 2026

雷锋网 2026-09-30 14:18 5 阅读查看原文

计算机视觉 AI教育大模型

AI 不应只做更强的观察者，而应成为帮助人学会现实世界技能的 AI Guide。

作者丨张岂萍

编辑丨幸丽娟

过去十年，计算机视觉的技术演进主线几乎围绕同一件事展开：让机器看得更准。

从目标检测、姿态估计到三维重建、视频理解，“看懂”正在成为大模型的基础能力。但一个被反复验证的现实是：机器越会“看懂人”，人获得的实际帮助并没有同步增长。

健身 App 能识别动作，却未必知道该让你改哪一寸；教学视频能展示标准动作，却无法判断你卡在哪一步；康复训练需要持续、个性化的提醒，而专业指导依然昂贵且稀缺。行业缺的，正是一个能进入人的行动过程、在关键时刻给出可执行反馈，并最终对“人有没有学会”负责的系统。

这正是 Kristen Grauman 在 ECCV 2026 主会首场 Keynote 上试图回答的问题。她在主题为《 From Machine Perception to Human Expertise》的演讲，提出 AI 必须从 understanding 走向 enabling，从“看懂人”走向“帮助人学会”。

换句话说，视觉 AI 的关键指标，可能不再只是 benchmark 上的识别准确率，而是它能否真正改变一个人的学习过程，让原本稀缺的专业指导变得更可及。

Grauman 长期研究视频理解、第一人称视觉和具身感知，是 Ego4D、Ego-Exo4D 等项目的重要推动者；她曾任 Meta FAIR 研究总监，现任得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学教授。

过去多年，她的研究一直在推动计算机视觉从识别画面，走向理解人在真实世界中持续发生的活动。本次演讲，她将这条脉络凝练为对计算机视觉下一个十年的判断：AI 不应只做更强的观察者，而应成为帮助人学会现实世界技能的 AI Guide，能够理解动作、预判下一步，并在关键时刻给出个性化反馈，最终要回答的是“人有没有真的学会”。

以下是 Kristen Grauman 的演讲分享，AI 科技评论根据其现场演讲进行了不改原意的编辑。

从理解世界到帮助人，机器感知的下一步

过去十多年，计算机视觉取得了非常大的进展。从图像分类、目标检测、语义分割、人体姿态估计，到跟踪、深度估计、场景理解、3D 重建，再到今天的图像和视频生成，我们已经看到一系列令人兴奋的突破。

如果把这些进展放在一起，可以看到一条明显的发展路径。早期很多成功集中在 recognition，也就是识别视觉世界里有什么、人在做什么；之后，模型开始理解随时间展开的活动、人与物体之间的交互，以及越来越复杂的视觉推理。但无论这些能力如何发展，它们很大程度上都在做同一件事：让机器成为一个能力越来越强的“观察者”。

今天我想换一个角度来看这个问题：机器感知已经越来越强，这些能力接下来能为人做什么？更具体地说，我们能不能把视觉智能转化成一种帮助人学习的能力？

假设你正在学习一种新的现实世界技能，它可能是打网球、做饭、木工，也可能是康复训练。

现在想象，你身边有一个 AI Guide，它已经从大量人类活动视频中学习过，能够观察你正在做什么，理解你的动作，再告诉你哪里可以做得更好。它可以持续观察学习进度，在错误发生前主动提醒；当某一步已经完成，也能告诉你什么时候可以继续。

这就是我所说的，从 understanding 走向 enabling。

一对一的个性化专业指导非常有效，但现实中也很稀缺、昂贵，合适的专家未必就在身边，而且真正有效的指导还需要根据每个人的能力、目标和学习方式进行调整。

我感兴趣的是，AI Guide 能不能降低获得专业指导的门槛，让更多人接触到原本稀缺的技能和经验。借助 AI，现实世界中的技能和 know-how，或许也能变得更加普及。

要实现这样的系统，有两个核心技术问题。

第一个是细粒度的人类活动理解：我们需要知道一个人究竟在做什么，以及这些动作会带来什么结果。
第二个是个性化指导的生成：AI 还要判断这个人具体应该改变什么，以及用什么方式告诉或展示给他，才能真正帮助他提升技能。

虽然今天我主要讨论的是帮助人学习，这些能力同样会对具身 AI 和机器人非常重要。

人类活动不发生在“帧”里，4D 活动理解从预测未来开始

先从活动理解开始。

Ego-Exo4D 为我们提供了一个重要的数据基础。它同时记录人类从第一视角（egocentric）与第三视角（exocentric）完成各种技能活动的过程，包括修自行车、烹饪、舞蹈、音乐和运动等，其中包含 740 名参与者、1286 小时视频，参与者本身也具有不同的技能水平。

第一视角与第三视角提供的信息各有侧重。第三视角能看到完整的人体与环境；第一视角则更接近学习者自己的视野，能观察到注意力的变化、身体的移动以及与物体的交互。数据中还包含眼动、音频、加速度等多种信息。

但在这些数据之上，我们首先需要重新考虑一个更基础的问题：视频究竟应该怎样被表示？

很多视频模型仍然把视频看成一系列二维观测（2D observations），再沿着时间聚合这些信息。但人的活动并不是发生在一张张二维画面里的。一个人在厨房里活动时，即使摄像头当前只看向一个杯子，桌子、橱柜、水槽和其他物体依然存在，他接下来会去哪里、使用什么物体，也会受到整个空间布局的影响。

“Activity takes place in a persistent 3D spatial context.”

人类活动发生在一个持续存在的三维空间环境中。

因此，我们希望把人的活动从一串二维观测（2D observations），重新放回它实际发生的三维环境中。人在什么位置、身体如何运动、周围有哪些物体、交互发生在哪里，这些信息都需要在同一个空间里被表示，并随着时间持续变化。我们想把活动表征从一系列二维观测，升级为真正建立在三维环境中的表示。这就是我所说的 4D。

具体来说，我们先识别环境中的物体，把它们还原到 3D 空间；再从视频中提取人的 3D 身体姿态（3D body pose），结合第一视角相机的位姿，把人体也放回同一个 3D 场景。这样得到的不再只是一张张图像，而是能够同时表示人在什么位置、身体是什么姿态、周围有哪些物体，以及人与物体的交互发生在哪里。

在 FIction 这项 4D 交互预测工作中，我们进一步把问题推进到未来交互：给定一段已经发生的活动，模型要预测接下来交互会发生在哪里，以及人在交互时会呈现怎样的身体姿态。我们关注两个维度：交互接下来会发生在哪里（where），以及人在交互时会呈现怎样的身体姿态（how）。

这里真正重要的是，模型不再只看到摄像机眼前拍到的局部画面，开始理解整个空间对人的行动意味着什么：哪些地方可以到达，哪些物体可能被使用，以及人在当前任务下会怎样利用这个空间。

对 AI Guide 来说，这一步也让“主动帮助”有了前提。系统需要理解人所在的空间和可能的下一步，才有机会在问题发生之前给出提醒。

从预测到规划，AI 还要理解人的技能水平

预测一个人接下来可能做什么，还不是终点。如果 AI Guide 最终要帮助一个人完成目标，我们还需要回答另一个问题：为了达到某个目标，他应该采取什么动作？

这意味着我们要从预判（anticipation）进一步走向规划（planning）。

我们需要一个动作条件世界模型（action-conditioned world model）。给定过去一段第一视角视频和一个动作，模型要预测：执行这个动作之后，接下来看到的世界会变成什么样。

如果能够预测不同动作带来的结果，我们就可以尝试不同的动作序列，让模型分别向前进行推演（rollout），再从中选择最有可能把当前状态带到目标状态的一组动作。这样，任务就从预测“接下来可能发生什么”，进一步走向判断“为了达到目标应该采取什么动作”。

但这里又遇到一个现实问题。

第一视角摄像机戴在人的头上，它非常接近人实际看到的世界，却经常看不到完整身体，手部也可能发生遮挡。同时，第一视角视频的规模虽然正在快速增长，但和互联网上大量的第三视角视频相比，仍然存在明显差距。

这让我想到人本身学习技能的方式：我们并不只是通过亲自做来学习，也会通过观察别人来学习。

因此，我们希望利用规模更大的第三视角数据来训练第一视角世界模型。

在 EgoExo-WM 中，我们用 3D 人体运动（3D human motion）作为两个视角之间的桥梁。我们可以从第三视角视频中提取人的 3D 运动，再利用这些信息引导 Exo-to-Ego 转换，把“从外部看一个人在做什么”转换成“如果是我自己在做，从第一视角会看到什么”。同时，3D 人体运动本身也可以作为世界模型中的 action。

为了让这种转换更加准确，我们还会利用人体姿态来约束生成过程。在细粒度的人类活动中，究竟是哪只手抓住物体、手的位置如何变化、身体怎样运动，这些细节都非常重要。通过这种方式，我们可以利用规模更大、分布更广的第三视角视频，为第一视角世界模型提供更多训练数据。

到这里，我们已经讨论了如何把人的活动放回 3D 空间，如何预测未来交互，也讨论了怎样用世界模型理解不同动作可能带来的结果。

但个性化指导还需要另一种信息：眼前这个人现在处在什么技能水平。第一视角视频恰好记录了与这个人自身有关的线索，包括视线、头部运动和相机轨迹。

摄像机跟随人的头部一起移动，一个人在看哪里、头部怎样运动、相机如何移动，本身都可能透露出关于这个人的信息。

比如，一个钢琴初学者往往会频繁看自己的手和琴键，而更熟练的演奏者会把更多注意力放在乐谱上。攀岩时也类似，新手往往更关注眼前很近的位置，而熟练的人会更早把视线移向远处，为后续动作做准备。

这些差异说明，视角（gaze）本身就在透露一个人的技能水平。

在 SkillSight 中，我们利用视频和视角来预测一个人的技能水平。进一步将模型蒸馏之后，只使用视角也能保持有竞争力的预测能力，同时功耗降低约 73 倍。

类似的思路还可以继续延伸到相机轨迹（camera trajectory）。

相机轨迹本身并不是一个新概念，但我们关心的是：它除了包含几何信息，是否也编码了人在做什么？

不同动作会带来不同的身体和头部运动，因此也会形成不同的第一视角相机轨迹。走路、踢球、篮球上篮，它们对应的轨迹模式并不相同。

在 CamFormer 中，我们尝试把相机轨迹与动作的语言描述联系起来，让这种由身体运动产生的第一视角轨迹，也成为理解人类活动的一种语义信号。

看懂还不够，AI 还要知道“哪里该改”

到这里，我们已经讨论了 AI 如何更细粒度地理解一个人的活动。

接下来是第二个挑战：怎样生成真正有用的个性化指导？

问题继续向前一步：我们看到的动作，哪里应该变得不同？

假设一个篮球初学者正在练习投篮。一种很自然的反馈，是给他看一个顶级运动员的标准动作，然后告诉他：“你应该这样做。”但这并不一定是可执行的反馈（actionable feedback），原因很简单：这个专家动作距离学习者当前的状态太远。

真正有用的指导，应该从学习者现在所处的位置出发。我们希望找到一个整体上与他非常相似、但在某个关键技能细节上稍微更好的动作，再识别两者之间那一点真正值得改变的差异。

这就是 ExpertAF 的基本思路。我们从数据中构造三元组：学习者动作、专家针对这个动作的评价，以及一个整体上相似、但关键技能表现更好的专家示范。模型要学会判断：对这个具体的人来说，下一步最应该改什么。

当模型面对一段新的篮球视频时，它可以生成针对这个人的反馈，同时找出一段整体动作和场景都与他比较接近、但关键技能细节做得更好的示范，让学习者看到那一点差异具体是什么样。

但我们还可以继续向前一步。

刚才看到的示范仍然来自另一个人。更个性化的方式，是直接让学习者看到“自己做对”是什么样。

这就是 ExpertEdit 研究的问题。认知科学中有一种方法叫视频自我建模（video self-modeling）：人在学习动作时，如果看到一个“接近完美地完成动作的自己”，可能更容易理解应该怎样调整。因此，我们希望在 3D body pose 空间里，只修改学习者动作中真正影响技能表现的关键部分。

我把这个目标形容为“Auto-Tune for human skilled physical behavior”，也就是像 Auto-Tune 调整声音一样，对人的技能动作做有针对性的修正。我们希望保留学习者原本的动作基础，只在技能关键时刻（skill-critical moments）进行调整，让调整后的动作仍然是“你自己”，只是做得更好一点。

这里真正困难的问题其实是：到底应该改哪里？

传统动作编辑（motion editing）往往需要提前告诉模型，“把手臂伸直”“把腿抬高”。对于 AI Guide 来说，“应该改哪里”需要由模型自己判断，不能依赖人为预先指定。

ExpertEdit 的做法是，只从专家数据中学习熟练动作是什么样。面对新的学习者动作时，会遮挡技能关键阶段，再根据前后的动作把这些部分重建出来，让它更接近熟练者的动作。这样，无论在训练还是推理阶段，我们都不需要事先告诉模型“应该改哪里”。

我们也把生成的结果交给人来做比较。到目前为止，大约有六成的情况下，人们会更倾向于 ExpertEdit 生成的版本。

AI Guide 最后要回答：人有没有学会

最后，我想把前面这些能力带到一个真实场景里，看看这样的 AI Guide 能不能真正帮助人学习新的技能。

一开始我提到过，个性化指导往往昂贵而且稀缺；对于一些用户来说，现有的学习工具本身也可能存在使用门槛。因此，我们和盲人及低视力用户合作，让他们戴着智能眼镜，尝试学习新的烹饪任务。

普通的 How-to 视频其实并不是为这些用户设计的。比如视频可能说：“像这样切。”但“这样”究竟是什么，并没有被语言表达出来；也可能说：“等黄油变成棕色的时候关火。”这又需要用户依靠视觉去判断当前状态。

我们部署了 Vid2Coach 的平台，希望把普通 How-to 视频变成真正能在学习过程中提供实时帮助的 AI Guide。它可以补上视频里没有说出的视觉信息，告诉用户某一步有没有更安全、更方便的做法，也能持续观察任务进度，在合适的时候主动提醒用户。

用户还可以在过程中直接提问，比如“现在看起来对吗？”“这里是不是有烟？”系统会根据眼前的视觉状态实时提供反馈。

这让视觉理解开始真正进入人的行动和学习过程。

但接下来还有一个更重要的问题：这样的系统到底应该怎么评价？

如果目标是帮助人学习，评价也需要从标签和回答准确率继续往前走。真正应该关心的是学习成效（successful learning outcomes）：用了 AI 之后，一个人到底有没有把这项技能学得更好。

我们让用户第一次学习新的食谱，并比较使用 Vid2Coach 和他们原本已有的学习方式时，最终完成任务的效果。我们真正想看的，是他们最后能不能把这项新的技能完成得更好。

我们展示了两组食谱的完成结果，并把使用 Vid2Coach 的结果与用户原本采用的学习方式作了对比。我们希望衡量的，是系统有没有带来更好的学习结果。

对我们来说，最重要的是系统有没有真正改变一个人的学习过程，让原本难以获得的技能变得更加可及。

这也是我所说的 From Machine Perception to Human Expertise。我们希望构建的 AI，能够利用对人类活动的观察和理解，真正帮助人学习、提升并获得新的技能。

当然，这条路上还有很多问题没有解决。

我们仍然需要能够面对陌生任务和技能的开放世界视觉推理；需要区分以前没有见过、但其实合理的动作，与真正的错误；需要理解非常细微的身体接触，以及细微动作可能造成的物理后果；还需要长期、个性化的记忆，真正理解不同用户的行为和需求。

这些仍然是从 machine perception 走向 human expertise 所需要解决的问题。

Q&A 现场问答

▎Q1（现场观众）：现在通用模型进步很快，像 ChatGPT 这类模型在很多视觉任务上也已经表现得很好。你今天讲的这些能力，未来会不会被更强的基础模型直接取代？

Kristen Grauman：我们当然一直在看最新的模型能够做到什么。但总体来说，我们反复看到，真正困难的地方还是我今天选择讨论的这些问题：非常细粒度的人类活动理解，以及怎样从“描述发生了什么”进一步走到“怎么把它修正得更好”。

我们还希望系统能够主动完成这件事，这也是为什么前面会讲 anticipation 和 planning。我认为这些地方仍然处在前沿。

另外还有数据的问题。不管是现有的专有模型，还是我们自己在做的这些工作，都仍然受到数据的限制。所以这两件事，我觉得都还值得继续投入。

▎Q2（现场观众）：对于盲人和低视力用户，你们现在主要还是依靠相机。未来会不会考虑 RGB 之外的其他传感模态，比如红外？

Kristen Grauman：这是个很有意思的问题。我们目前在这个场景里还没有做很多多模态的尝试，现在主要还是语音输入和视频。

我们目前测试的环境基本都是室内、有正常照明，而且相机能够看到环境。不过你这个问题也可以扩展到更一般的情况：是不是可以为不同用户引入更多传感模态，或者甚至考虑不同的输出方式。

比如你刚才提到红外，这确实是一个可以考虑的方向。我们目前还没有测试过，但我觉得很值得继续探索。

▎Q3（现场观众）：你们现在会从视频里估计人体关节和姿态。相比动作捕捉（motion capture），这种方法是不是更适合真实运动场景？另外，如果一个网球运动员握拍方式不对，与其只看最终动作的差异，是不是还应该理解这种错误和结果之间的因果关系？

Kristen Grauman：是的。首先，从普通视频里恢复人体运动这件事本身就很有吸引力，因为你可以直接到真实环境里，比如真实赛场，而不是把运动员放进一个动捕棚里。当然，真实环境也会带来很多遮挡，这些都是问题。

你第二个问题也非常重要。理解动作产生的后果，正是我们希望系统能够做到的事情。

一种方法是比较当前动作和专家动作有什么不同，但我们还希望进一步理解动作和结果之间的关系：什么样的动作，会把当前状态带到另一个状态。前面讲世界模型时，其实就在做这件事。

▎Q4（现场观众）：预测人的动作和行为当然有很多有用的场景，但也很容易被用于监控（surveillance）。你们有没有考虑这类伦理和隐私问题？

Kristen Grauman：这是一个非常重要的问题，而且我觉得它其实适用于这个领域里的很多工作。

具体来说，比如 Vid2Coach 这样的真实部署，或者 Ego4D、Ego-Exo4D 这样的数据采集，我们从一开始就会考虑伦理和隐私问题。包括我们在哪里采集数据、采用什么流程，这些都是可以非常具体地去设计和控制的。

但你问到的还有一个更大的问题：当一种技术真正进入社会以后，它最终会被拿来做什么？这已经超出了单个研究项目能够解决的范围，需要技术界和政策制定者共同参与。

从系统设计的角度，我们还是有一些事情可以做。比如选择使用什么传感模态，尽量采用设备端处理（on-device processing），以及其他保护隐私的设计。这些都可以帮助我们在系统层面尽可能降低风险。

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