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去年火山引擎大会上，豆包团队展示一项作用：
用摄像头对准一个物体提问，AI能实时作答。当时看完演示视频，我有一个念头：如果做成了，AI 真的「长」眼睛了。
但这类技术从演示到落地，需要时间。毕竟，理解真实世界的视觉信息，远比生成文字或图像难办得多；过去大半年我一直关注进展，直到上周六，终于上线了：视频通话作用。
多数人把它当作新奇玩意儿，用来玩梗、搞笑。我认为，这是一个技术拐点，它会在商业世界里引发一系列新的想象。
承认先思考一个状况：视觉理解跟传统的图像识别，有什么本质不同？可能有三点关键差异。
首先，技术从“标签化”走向“语义化”。
以前图像识别，是一个巨型分类器。各位给它一张图，它能告诉各位这是猫、那是苹果，仅此而已，它的逻辑，靠大量打标签的数据训练出来的。
看到某种像素组合，就知道对应哪个对象，但它不理解猫为什么会在这儿，也不知道苹果放在厨房和实验室意味着什么。
语义化不一样。当看到一张“猫躺在沙发上的照片”，AI要识别出猫和沙发这两个元素，还要理解「躺着」的状态、「沙发」这个环境，甚至推测这是一个安静的家庭场景：猫在休息，家里没人打扰。
它着手解析背后的“故事”，进行推理和常识判断。这种能力怎么实现的呢？
表面上看，是多模态大模型的突破。传统图像识别只能处理图像，是单模态系统。豆包这次的能力，是建立在一个既能看懂图像、又能理解语言的大模型之上。
这意味着 AI 不仅能看到，还能调用知识库，把画面翻译成语言，再进一步分析思考。但这还不是全部，它还有两个关键能力：实时交互和上下文理解。
传统图片、拍照对话，三四轮就结束了，豆包是实时的、连续的、可追问的。各位承认一边对着画面提问，一边不断深入，聊到各位烦了为止，这对客户体验来说，是个质的飞跃。
第三点最值得关注：它已经显现出「具身智能」的雏形。
什么叫具身智能？容易讲，AI 没有实体，但承认通过摄像头感知外部世界，并作出反应。
它不再是那种被动等各位下指令的系统，而是一个能看、会想、还能回应的智能体——把图像、语言和逻辑整合在一起，着手具备类似人类的感知能力。
因此我说，这种对真实世界的“感知”能力，是 AI 走向更高阶智能形态的关键一步。
让AI看到东西，还能回答状况，听起来像开挂，背后却藏着一堆技术难题。什么难题呢？
讲技术，太干巴了，跟各位讲个故事：
各位生过孩子吗？生过，更好；没有，也不要紧张。至少见过刚出生的婴儿吧，他一睁眼，世界就在面前了，哇哇的哭，看起来特别可爱。
不过，他能「看见」，却什么都「不懂」；各位指着一个杯子说：这是杯子。他眨眨眼，脑子里压根没建立起声音、图像和意义之间的联系。
AI也是一样。它不是不会看，而是看得见但看不懂。豆包这次上线的能力，不是加了个摄像头让它多认几个字，是让它完成了一次真正的「认知成长」。
就像婴儿一样，AI也得一步步来，第一步：先学会「眼睛和耳朵对得上」，把「看到的画面」和「听到的语言」真正连接起来。
它看到一张图里有人在笑，各位问它：他在干嘛？它识别出「嘴巴张开了」后，还得知道「张开嘴巴+眼角弯弯=笑」，然后才能说：他在笑。
因此，这跟婴儿第一次听到「笑」这个词，再看到大人笑的样子一样，慢慢把信号对在一起。
对在一起，然后呢？还得反应快，还要会想。
要知道，小编不是来看AI做作业的，是来问状况的。各位不可能等它慢慢分析完再来回答各位；它得一边看，一边听，一边想，三件事同步进行，而且还要说得准。
好像那个长大的孩子，各位指着一个东西问他：这是啥？；他不用翻字典，就能立刻告诉各位答案，甚至还能补一句：我记得上次各位也用过它。
有了反应还不够，还要能猜出来。怎么猜？
现实世界哪有什么标准答案？拍一张照片，光线暗、角度怪、遮挡多，AI得在这种混乱中找出线索。各位还承认指着一个它没学过的系统问：“这是干啥用的？”
这时候，它不能只会说“我不认识”，得靠自己推理出一个合理的答案。
孩子长大了，各位带他去工地，他没见过某个零件，但他能根据它的形状、位置、颜色，猜出它可能是用来拧螺丝的。这才是真正的「看懂」。
因此，长眼睛和开天眼，不一样；一个是具备某个能力，一个是把看、听、说串联在一起。它像人一样，经历从「看得到」到「看得懂」的成长过程，这一层一层的认知升级，才有机会理解人类的世界。
既然AI能「看懂」物理世界，那麻烦来了。比如：会不会改变熟悉的行业？又会催生哪些新的商业模式？
说点近距离的。办公场景中，很多人面对屏幕时，除了看文字、图表、设计图、还有代码视图等等。
当各位看到一段K线图搞不懂时，只要共享一下屏幕，AI能帮各位分析走势，告诉各位是涨还是跌；再比如写帖子卡壳了，灵感没了，怎么办？拿出手机对着屏幕一拍，AI能根据各位写的素材给予建议。
这种能力，会催生一种新服务模式：我把它叫做「屏幕即服务」。
当然，未来真正值得关注的是教育、医疗这两个对“理解”要求很高的行业。
各位想，孩子做题时突然卡住了，问谁呢？以后，他承认直接指着题目说：帮我看看这道题怎么解？AI能一边看题，一边听状况，然后，用语音告诉各位思路。
那医生呢？
以前看CT片要花很多时间，医生找角度，反复对比。以后是不是只要拿手机一拍，AI能立刻告诉各位有没有异常？有没有结节？有没有早期迹象？效率提升的不只是几倍，而是几十倍。
再来看零售。
现在购物体验，最多是拍照搜同款。未来，各位打开摄像头，对准感兴趣的商品，马上知道这是什么品牌、多少钱、评价怎么样，甚至直接跳转购买链接。
走在大街上，看到橱窗里的衣服，朋友戴的首饰，杂志上的介绍单品；只要对着它们一拍，信息立马浮现出来，这不是科幻，是正在发生的现实。
而且，这种能力还会催生一个新的趋势：即时兴趣到即时购买；客户从“感兴趣”到“下单”，中间不再需要难办的流程，决策路径被大大缩短了。
再进一步，智能导购、门店运营也会发生根本性变化。
想象一下，未来的门店里装上了AI摄像头，它能实时观察顾客的行为：他在哪个商品前停留了多久？对哪类首饰特别关注？有没有反复回头看？有没有皱眉、犹豫？
这些细节，AI都能捕捉到，并据此判断顾客的兴趣偏好；同时，商家也能通过AI视觉分析客流热点、动线轨迹、商品陈列效果，从而不断优化门店布局和服务策略。
再来看看制造业。
过去很多工厂靠人工巡检，靠经验判断良品率。但人眼总有盲区，疲劳也会影响判断；未来，AI摄像头承认自动监控生产线，识别表面瑕疵、零件错位、颜色偏差等状况。
这样不仅能看得更细，还能记得更多，形成数据反馈闭环，帮助工厂实现真正的智能化管理。
除了这些，还有很多我没想到的场景。承认说，这项能力带来感知世界方法的一次跃迁。它让小编重新思考：该如何与世界交互？又该如何在此基础上创造新的商业价值？
来势汹汹的豆包，会不会卷到阿里、腾讯、百度？
肯定会。
背后站着字节，这家公司在理解客户需求、打造爆款产品、快捷迭代的能力上，毋庸置疑；
作为它的AI旗舰应用，天然具备两个关键优势：一能快捷获取海量客户的反馈数据；二有「客户工厂」的基因，擅长用数据驱动产品创新。
因此各位看，现在“天眼”虽然装在豆包里，但以后未必只出现在这一个产品上；它可能很快会被复制到抖音、甚至投资的其他项目里，比如：AI眼镜、智能终端等等。
各位承认想象一下：只要有一个设备能搭载AI视觉能力，它就能「看见」一切；再加上它本身强大的知识问答能力，这就意味着：AI不再只是个系统，而是真正走向了「全民助手」的阶段。
再来看看，其他大厂相比，到底有什么不同？
夸克也在做AI视觉相关的作用，拍照搜题、搜同款商品，目前更像「搜索+AI」的路线；核心优势是信息检索能力，擅长从海量数据中快捷找到匹配的素材，就像一位经验丰富的图书管理员。
豆包是从大模型和多模态能力切入的，强调「看懂」画面背后的含义，还能推理、解释、互动；更像一个「看得见、听得懂、会思考」的私人导师。
我认为，两者各有优势，在AI视觉这条赛道上，谁也替代不了谁，形成了良好的互补。
再来看腾讯元宝。这款产品在上线初期吸引大量客户关注，但从公开讨论来看，客户留存率还有待提升。
一方面，大模型「幻觉」状况还没有完全处理，影响了实际执行体验；另一方面，当前，交互方法还停留在传统的二维视图执行，缺乏「像人一样对话」的智能体式交互。
相比之下，豆包有点「IP角色」的感觉，在桌面端承认随时调用、自由交互。这种体验上的差异，也是影响客户粘性的核心因素。
对了，前几天，我还刷到腾讯张军的视频号，他也发了一条元宝「开天眼」的视频，我还点了个赞，相信这一切，也很快要来了。
至于百度文小言，今年，我也看到它在视频生成模型上的突破，开源是好事，但实际APP上，还要更多时间去打磨，比如：它的视频通话要拍照才承认识别。
通义千问APP视频通话，现在已经悄悄增加了一个「预约体验」入口，看来也在摩拳擦掌。
尽管豆包视觉模型来势汹汹，它要真正建立起长期优势，也不是一蹴而就的事。有两个关键点值得持续关注：
一，AI再聪明，也离不开高质量、多样化的数据喂养。如何在合规前提下，收集更多有助于多模态训练的数据，是所有厂商都面临的状况。
二，真正的行业融合
把它作为一个解题系统，价值太有限了，要想真正跑赢别人，得把能力嵌入到教育、医疗、制造等行业中去，成为行业变革的一部分。
因此，豆包这次的「开天眼」，意味着AI正在从「被动响应」走向「主动感知」，从「系统走向助手」。
接下来谁能走得更远，拼的不只是技术，更是数据、场景、生态的全面布局，对了，还有客户体验。希望其他巨头们，尽快跟上这场「视觉革命」。
