第 48 卷

图11-1 从“像素幻觉”到真正的物理理解

从“像素幻觉”到物理理解，本质上是AI视频生成模型从“数据拟合”向 “世界建模”的跨越。现阶段的Seedance 2.0依托字节跳动海量的视频数

据积累，通过算法学习画面与画面之间的关联、动作与动作之间的衔接，生成视频的逻辑是“过去的视频里这样拍，所以我也这样生成”。而

真正具备物理理解能力的下一代模型需要在底层架构中融入物理引擎，让AI掌握重力、惯性、摩擦力、热传导、流体力学等基础物理规

律，甚至理解不同材质的物理属性——金属的坚硬、布料的柔软、水的

流动性、玻璃的易碎性。当模型拥有了这些底层认知，生成“烧红的铁球砸向冰块”的场景时，它会根据铁球的温度、冰块的体积、环境的气

压，自主推算出融化的速度、蒸汽的形态；生成“人物在雨中奔跑”的画面时，会根据雨滴的大小、奔跑的速度，还原出雨水打在身上的角

度、衣物的湿润程度与身体的动态反馈。这种基于物理规律的生成让视频内容拥有了真实的逻辑支撑，彻底摆脱像素拼接的违和感。

实现物理理解的技术路径并非对现有Seedance 2.0架构的简单修补，而是需要进行底层的架构重构，其核心在于“多模态融合+物理引擎嵌

入+因果推理能力”的三重升级。首先，多模态融合需要从现有的“文本、图片、视频、音频”四模态延伸至“物理属性模态”，将物体的材

质、质量、密度、弹性等物理参数纳入模型的学习与生成体系，让AI 在生成画面时，不仅考虑视觉效果，还能匹配物理参数。其次，要将

专业的物理引擎（如虚幻引擎、Houdini的物理仿真模块）与AI生成模型深度融合，让物理引擎成为视频生成的“底层规则系统”：AI负责创意

与视觉表达，物理引擎负责把控所有动态效果的物理合理性，二者协同工作，实现“创意无边界，物理有底线”。最后，要赋予模型因果推理

能力，让AI理解“动作与结果”之间的因果关系，比如推桌子会导致桌子移动，点燃蜡烛会使周围升温。这种因果认知能让生成的视频内容更

具逻辑连贯性，避免出现人物悬空、物体穿墙等低级物理错误。

物理理解的突破将为Seedance打开全新的应用边界，让AI视频生成从 “内容消费”延伸至“工业级仿真”，彻底打破娱乐与工业的壁垒。在影视

创作领域，未来的Seedance能让导演在虚拟片场中进行“沉浸式创作”；导演只需设定剧情走向，AI就能在符合物理规律的前提下自动生

成各种镜头画面，甚至能模拟不同天气、不同环境下的拍摄效果，大幅降低实景拍摄的成本与市场风险；在游戏行业，模型能直接生成符

合物理规律的游戏场景与角色动作，游戏开发者无须再花费大量时间调试物理效果，只需聚焦于玩法设计，甚至能实现游戏内容的实时生

成，让玩家在游戏中体验多样的物理互动场景；在工业制造与自动驾

驶领域，具备物理理解的Seedance能生成高度逼真的工业仿真视频与自动驾驶测试场景，比如模拟汽车在不同路况、不同天气下的行驶状

态，模拟机械臂在生产过程中的操作动作，为工业设计与测试提供低成本、高逼真度的可视化方案。

当然，从像素幻觉到物理理解的进化并非一蹴而就的过程，需要解决算力、数据、算法三大核心难题。在算力方面，物理规律的仿真与推

理需要远超现阶段的计算能力，需要依托更先进的芯片与分布式计算架构；在数据方面，需要积累大量标注了物理参数的视频数据，让模

型学习视觉效果与物理规律的对应关系；在算法方面，需要突破现有的扩散模型架构，研发出能融合物理引擎与生成模型的全新算法。但

以字节跳动在AI领域的研发实力与迭代速度来看，这些难题都只是技术进化路上的阶段性障碍。当未来的Seedance真正实现物理理解时，

AI视频生成将不再只是内容创作的工具，还是还原、模拟甚至创造物理世界的“数字孪生引擎”，从而真正实现数字世界与现实世界的物理同

构。