行业趋势：从多模态拼接迈向全模态统一智能 - 多模态大语言模型正经历快速范式转变，新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频等信息的统一全模态大模型 [2] - 该转变的驱动力源于真实物理世界的复杂性，人类通过观察和分析视觉、听觉、空间动态等多模态信息来理解世界 [3] - 面向真实物理世界的先进全模态智能架构，不仅需对多模态交互做出正确响应，还应具备遵循物理世界规律的感知与推理能力 [4] 行业痛点：现有评测体系存在不足 - 当前评测体系难以跟上模型能力扩张，存在模态覆盖不完整、模态间缺乏真实物理世界关联、任务长期局限于文本输出等问题 [4] - 这使得研究者无法全面评估模型在复杂物理世界场景中的实际能力，也无法进行公平、统一的跨模态比较 [4] - 现有跨模态基准多数局限于以文本为中心的有限模态，鲜有工作能彻底涵盖文本、图像、视频、音频等全模态信息 [16] - 现有基准输出形式单一，多数仅考察文本输出，几乎不涉及多模态生成，也缺乏语音驱动的多模态交互任务 [16] - 现有数据集常将不同模态信息简单拼接，忽略了模态间的关联性与耦合性，导致信息密度低，不要求模型进行真正的跨模态理解和推理 [16] 公司产品：FysicsWorld 评测基准 - 飞捷科思智能科技（Fysics AI）与复旦大学认知与智能技术实验室共同推出了全球首个面向真实物理世界的统一全模态评测基准 FysicsWorld [4] - 该基准能够评测模型在图像、视频、音频与文本间进行双向输入与输出的能力，覆盖模型对真实物理世界场景的感知、理解、生成及跨模态推理等核心能力 [4] - FysicsWorld 包括具备高质量样本的 16 大任务，涉及上百类真实开放域场景，并精心设计了跨模态信息之间的依赖关系与互补性 [6] - 基准创新地提出了跨模态互补性筛选策略，通过严格的模态依赖性验证机制，确保每个样本求解时必须依赖多种模态的信息融合，有效避免“单模态捷径”带来的偏差 [8] - 通过大量实验证明，FysicsWorld 能够清晰揭示当前全模态模型在融合多模态理解推理、语音驱动人机交互、跨模态生成及物理场景感知等环节的真实短板 [10] 产品细节：任务体系与数据构建 - FysicsWorld 构建了一套从基础感知到高阶交互的系统化任务体系，包含 16 项多模态任务 [15] - 任务体系首次实现了对全模态模型从单模态到多模态、从静态到动态、从时序到空间、从感知到生成与推理的连续覆盖 [17] - 在数据构建阶段采用了严谨的多源融合流程，通过人工审校与半自动化辅助校对的双重机制，对语义一致性、表达自然度和场景匹配性进行严格筛查 [22] - 在语音驱动的人机交互任务中，构建了闭环数据构造与验证流程，基于 10 余种不同的真人语音音色构造真实自然且高度拟人化的语音交互数据 [22] 评测结果：模型能力现状与瓶颈 - 研究团队基于 FysicsWorld 对国际上 30 余个最先进的 AI 模型进行了系统性评测 [27] - 在图像、视频和音频理解的基础任务中，GPT-5 与 Gemini-2.5-Pro 等闭源模型整体领先，开源全模态模型在部分任务上逐渐缩小差距，但在长视频语义链路、复杂听觉理解及高难度推理中仍显薄弱 [28] - 当任务切换到真实物理场景下的多模态协作时，模型性能普遍出现明显下滑，尤其是在必须依赖图像、视频、音频之间真实互补关系才能作答的任务中，短板暴露无遗 [31] - 主流模型在面向真实世界的多模态对齐、信息融合、跨模态生成以及物理场景适应能力等关键环节，仍存在显著不足 [31] 未来展望：全模态智能的发展方向 - 面向真实物理世界的全模态智能的下一阶段，不仅需要继续巩固单模态能力的根基，更需要在模态融合策略上进行系统性优化，实现多模态信息在时空、语义及物理约束维度的协调与整合 [35] - 跨模态动态推理、场景化理解与生成能力，将成为衡量下一代全模态模型核心竞争力的关键指标 [35] - FysicsWorld 为面向真实物理世界的全模态智能提供了可控、系统且可比较的能力映射工具，使研究者能够清晰洞察模型在多模态感知、物理场景信息融合和跨模态推理生成上的真实水平 [36]