当前的视频大模型发展迅速，但在面对复杂的空间移动和物理规律时，依然 “看不懂” 物体如何运动。
它们或许能描述视频中发生了什么，但如果你问它：“红色的车是在蓝色车转弯之前还是之后通过路口的？” 或者 “那个皮球的抛物线轨迹最高点在哪里？”，很多模型就开始 “胡言乱语” 了。
究其根本，在于高质量运动数据的极度匮乏。现有的数据集要么规模太小，要么依赖昂贵的人工标注，难以支撑模型去学习真实世界中细粒度的物理运动。
针对这一痛点，来自MIT、NVIDIA、UC Berkeley等机构的研究者提出了FoundationMotion：一套完全不依赖人工标注的自动化数据管线。
令人惊讶的是，仅靠这套管线生成的数据微调后，15B 参数的视频模型竟在运动理解任务上，超越了 Gemini-2.5 Flash 以及 72B 参数的开源大模型：NVILA-Video-15B: 90.6% on AV-Car benchmark， Gemini-2.5-Flash: 84.1%，Qwen-2.5-VL-72B: 83.3%
- 项目主页： https://yulugan.com/projects/FoundationMotion.html
- 论文： https://arxiv.org/abs/2512.10927
- 代码： https://github.com/Wolfv0/FoundationMotion
视频模型的 “物理盲” 危机
2024 年至今，被认为是视频生成模型的爆发期。从 OpenAI 的 Sora 到各类国产模型，AI 已经能够生成极其逼真的动态画面。然而，在华丽的像素背后，一个长期被忽视的问题逐渐暴露出来：
这些模型并不真正理解物体的运动。
例如，在测试中研究人员发现：
- 它们可以生成高速行驶的赛车，却难以判断刹车究竟是发生在碰撞之前还是之后；
- 它们能描绘复杂的街景，却常常搞错行人的移动方向与相对位置关系。
比如我们上传一段一辆汽车在夜间行驶，变道，超过了前方车辆的视频给 Gemini 3 Pro Preview，问 “What is the primary driving behavior demonstrated by the ego vehicle in the video?”
Gemini 3 Pro Preview 的回答是这辆车正在它的车道上行驶，完全没有理解这个视频最主要的运动：变道与超车。
正如心理学家 Barbara Tversky 在《Mind in Motion》中所指出的：空间与运动是人类理解世界的基础。而这一能力，恰恰是当前视频模型最薄弱的部分。
问题的根源在于数据。现有视频数据要么只包含静态描述（如 “一只狗在草地上”），要么高度依赖昂贵、难以扩展的人工标注，使得大规模、细粒度的 “运动理解” 数据几乎无法获得。
FoundationMotion
一座全自动的 “运动数据工厂”
为了解决这一瓶颈，研究团队提出了 FoundationMotion——一套端到端、无需人工参与的自动化数据生成系统。
它的工作流程可以被形象地拆解为四步：
1 & 2. 预处理 & 先把 “运动” 精确地抓出来
首先，使用成熟的目标检测与跟踪模型，对视频进行逐帧分析，将人、车辆、手部、机械臂等关键物体转化为连续的时空轨迹（Trajectories）。
- 输入： 任何视频。
- 输出： 每个物体在视频中的精确运动坐标。
2. 把轨迹 “讲给” 语言模型听
仅有数字坐标对语言模型来说过于抽象，FoundationMotion 采用了多模态融合策略：
- 将轨迹转化为结构化的文本描述；
- 同时将视频帧与轨迹信息作为 Prompt 输入。
这相当于为模型提供了一份 “运动说明书”，让它不仅看到画面，还能结合坐标理解物体究竟是如何移动的。
3. 让模型生成标注与问题
研究团队利用 GPT-4o-mini，在轨迹与视频的基础上，自动生成两类高质量数据：
- 精细化运动描述：包含速度变化、方向、终止位置等细节；
- 多维度运动理解问答：覆盖动作识别、时序关系、动作 - 物体关联、空间位置以及重复计数等关键能力。
最终，团队基于 InternVid 构建了约50 万条高质量运动理解数据，形成了 FoundationMotion 数据集。
数据样例：
小模型，击败大模型
在实验环节，研究人员使用 FoundationMotion 生成的数据微调了多个开源视频模型，包括 NVILA-Video-15B 与 Qwen2.5-7B。
结果显示，高质量数据带来的提升是巨大的：
- 越级挑战： 微调后的 7B/15B 模型在多个运动理解基准上，超越了 Gemini-2.5 Flash 与 Qwen2.5-VL-72B。
- 纯数据驱动： 这一提升不依赖额外的模型结构设计或复杂的推理策略，完全归功于数据的质量。
- 强泛化性： 在自动驾驶、机器人操作、日常活动等不同领域均具备良好表现。
- 无损通用能力： 在增强物理感知的同时，并未损害模型原本的通用视频理解能力。
通向 “物理 AI” 的关键一步
FoundationMotion 的意义远不止于刷榜。
在自动驾驶与机器人领域，“理解物体如何运动” 直接关系到系统的安全与决策能力。
FoundationMotion 提供了一条低成本、可扩展的路径，让 AI 能够通过观看海量视频，逐步建立对物理世界的直觉。这套管线未来可广泛用于：
- 视觉语言模型（VLM）
- 视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）
- 世界模型（World Models）
这被认为是构建真正的具身智能（Embodied AI）的基础设施。
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