清华与腾讯OmniVideo-R1：AI实现音视频深度融合理解

这项由清华大学与腾讯联合开展的研究发表于2026年2月的学术预印本平台，论文编号为arXiv:2602.05847。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

在日常生活中，我们看电影时总是同时接收画面和声音两种信息，并且能够轻松理解它们之间的联系。比如看到屏幕上有人在说话，我们能自然地将看到的嘴型动作和听到的声音匹配起来；听到玻璃破碎的声音，我们会自动在画面中寻找相应的视觉线索。这种能力对人类来说如此自然，以至于我们从未特别思考过它的复杂性。

然而，当前最先进的人工智能模型在处理音频和视频结合的任务时，却表现得令人困惑。研究团队发现了一个有趣的悖论：当给AI模型同时提供音频和视频信息时，它的表现竟然比只提供视频信息时更差。这就好比一个学生在开卷考试时反而考得比闭卷考试更糟糕一样不可思议。

具体来说，当前业界领先的Qwen3-Omni模型在处理纯视频任务时能够达到72.1分的成绩，但一旦加入音频信息，成绩就下降到68.5分。这种现象就像是给厨师提供了更多优质食材，做出的菜反而不如原来好吃，令人费解。

清华大学和腾讯的研究团队敏锐地察觉到了这个问题的根本原因。他们发现，现有的AI模型虽然能够分别处理音频和视频，但缺乏像人类一样将两种信息有机融合的能力。就像一个新手DJ，虽然有两台播放设备，却不知道如何将不同的音轨和谐地混合在一起，结果只能产生刺耳的噪音。

为了解决这个难题，研究团队开发了一个名为OmniVideo-R1的全新框架。这个框架的核心思想可以比作训练一名优秀的侦探：首先教会它如何根据案件的具体需求去寻找和定位关键线索，然后训练它将来自不同渠道的证据进行综合分析，最终得出准确的结论。

一、让AI学会"按需寻找"：查询导向的线索定位

在侦探小说中，优秀的侦探总是能够根据案件的性质和疑点，有针对性地寻找相关线索。他们不会漫无目的地收集所有信息，而是会问自己："要解决这个案子，我需要什么样的证据？"OmniVideo-R1的第一个训练阶段就是要教会AI模型这种"按需寻找"的能力。

研究团队将这种能力称为"查询密集型定位"。当AI模型接到一个问题时，它首先要学会分析这个问题需要什么样的音频和视频证据。比如，如果问题是"视频中的人在说什么？"，模型就需要重点关注有人说话的时间段；如果问题是"背景音乐是什么风格？"，模型就需要识别出背景音乐出现的片段。

这种训练方法的巧妙之处在于，研究团队没有花费大量人力去人工标注每个视频中的关键时刻，而是采用了一种"自我监督"的学习方式。这就像让学生通过做练习题来自己发现知识点，而不是老师直接告诉他们答案在哪里。

具体来说，训练过程要求AI模型在回答问题时，必须先说明它关注了视频的哪些时间段，然后为每个时间段生成相应的描述。系统会检查这些描述是否与实际的音视频内容匹配。如果模型说它关注了"0到10秒的片段，这里有人在打电话"，系统就会验证这个时间段是否真的有人在打电话。通过这种方式，模型逐渐学会了如何准确定位与问题相关的关键信息。

为了确保模型找到的线索既全面又精准，研究团队还设计了两个评估标准。第一个是"完整性"，确保模型没有遗漏重要信息；第二个是"准确性"，确保模型找到的信息确实与问题相关。这就像考核侦探不仅要找到所有关键证据，还要确保每个证据都是有价值的。

二、学会"综合分析"：多模态注意力融合

仅仅能够找到线索还不够，真正的挑战在于如何将来自音频和视频的不同信息有机地结合起来。这就像一位法官需要综合考虑证人证言、物证和视频监控等多种证据，才能做出准确的判决。

研究团队发现，许多现有的AI模型存在"偏科"现象：有些主要依赖视觉信息，有些更倾向于音频信息，很少能真正做到音视频并重。这种情况就像一个偏食的孩子，即使餐桌上有丰富的营养搭配，也只会选择自己偏爱的几样食物。

为了解决这个问题，OmniVideo-R1的第二个训练阶段采用了一种"对比学习"的策略。这种策略的核心思想是让模型同时尝试三种不同的"解题方式"：仅使用音频信息、仅使用视频信息，以及同时使用音视频信息。然后系统会比较这三种方式的效果，并要求模型在使用完整信息时必须表现得比任何单一模式都要好。

这种训练方法就像是让一个厨师同时用三种方式做同一道菜：只用调料、只用主料、以及调料主料一起用。如果第三种方式做出的菜不如前两种，说明厨师还没有掌握食材搭配的精髓，需要继续练习。

通过这种对比训练，AI模型逐渐学会了如何发现音频和视频信息之间的协同关系。比如，当看到视频中有人张嘴说话时，模型会主动去关注相应的音频信息；当听到特定的背景音乐时，模型会去寻找视觉上的相关线索。这种能力的培养使得模型真正具备了"1+1>2"的融合效果。

三、实战效果验证：超越现有技术的全面表现

为了验证OmniVideo-R1的实际效果，研究团队进行了大量的对比测试。这些测试就像是让不同的学生参加同一场考试，通过成绩来客观评估他们的真实水平。

在多个权威的音视频理解测试中，OmniVideo-R1都展现出了显著的优势。在Daily-Omni测试中，它获得了82.8分的成绩，比之前最好的开源模型高出4.3分，甚至超过了一些闭源的商业模型。在WorldSense测试中，它达到了65.8分，比第二名高出6.6分。这些成绩的提升看起来可能不大，但在AI领域，几个百分点的改进往往意味着技术上的重大突破。

更重要的是，研究团队还测试了OmniVideo-R1在处理纯视频任务时的表现，以确保它在获得音视频融合能力的同时，没有失去原有的视频理解能力。测试结果显示，OmniVideo-R1在视频理解任务上不仅没有退步，反而有所提升。这就像一个学生在学会了新技能的同时，原有的能力也得到了加强。

在一些需要精细音视频协调理解的复杂任务中，OmniVideo-R1的优势更加明显。比如在OmniVideoBench测试中，它的成绩比基础模型提高了21.1%。这个测试专门设计来评估AI模型对音视频协同信息的理解能力，是最能体现OmniVideo-R1核心优势的测试项目。

四、技术实现的巧思：化繁为简的训练策略

OmniVideo-R1的成功不仅在于它的效果，更在于它实现方法的巧妙。研究团队没有简单地增加模型规模或收集更多数据，而是从训练方法本身入手，设计了一套高效的学习流程。

在数据准备阶段，研究团队建立了一个精细的筛选体系。他们从大量的音视频数据中筛选出88,173个高质量样本用于第一阶段训练，又从中精选出12,887个音视频高度相关的样本用于第二阶段训练。这种分层筛选的方法就像是先从原石中挑出有价值的材料，再进一步雕琢成精美的艺术品。

筛选标准包括视频依赖度、音频依赖度、问题逻辑性和回答准确性等多个维度。只有在所有维度都达到高标准的样本才会被用于训练。这种严格的质量控制确保了训练数据的质量，为模型的优异表现奠定了基础。

在训练过程中，研究团队采用了序列级别的优化策略，而不是传统的词汇级别优化。这种选择主要是考虑到现代AI模型的复杂性，特别是像Qwen3-Omni这样的专家混合模型。在这类模型中，不同的专家模块在处理不同内容时会被激活，导致输出分布的变化。序列级别的优化能够更好地处理这种变化，确保训练的稳定性和效果。

五、深度机制解析：双阶段强化学习的奥秘

OmniVideo-R1的训练机制可以比作培养一名全能侦探的两个阶段。第一阶段类似于基础训练，教会侦探如何系统地搜集和分析线索；第二阶段则是高级训练，教会侦探如何综合运用各种线索得出准确结论。

在第一阶段，模型需要学会生成特定格式的输出：包含时间标记、内容描述、思考过程和最终答案。这种结构化的输出就像是要求侦探在破案报告中详细记录调查过程，包括查看了哪些证据、发现了什么线索、如何分析这些线索，最后得出什么结论。

系统会从多个角度评估模型的表现。首先是格式正确性，确保输出符合要求的结构；然后是一致性评估，检查模型提到的时间段和对应描述是否匹配；接着是完整性评估，验证模型是否找到了所有相关的关键信息；最后是结果准确性，评估最终答案的正确程度。

第二阶段的训练更加注重实战能力的培养。模型需要在同一个问题上用三种不同的"装备"来"作战"：纯音频模式、纯视频模式和音视频结合模式。只有当结合模式的表现超过任何单一模式时，模型才能获得奖励。这种训练策略迫使模型真正学会发挥音视频结合的优势，而不是简单地依赖其中一种信息源。

为了确保训练效果，研究团队还设计了精巧的奖励机制。这个机制不仅考虑最终答案的准确性，还关注中间过程的质量。比如，模型找到的时间段是否准确，生成的描述是否与实际内容匹配，推理过程是否逻辑清晰等。这种全面的评估体系确保了模型在各个方面都得到了充分的训练。

六、实验验证与性能分析：数据背后的故事

研究团队进行的大量实验就像是对新药进行临床试验，需要在各种不同的条件下测试其效果和安全性。这些测试不仅要证明新方法的优越性，还要确保它不会在其他方面产生负面影响。

在音视频理解的专项测试中，OmniVideo-R1在几乎所有测试项目中都取得了最佳成绩。在Daily-Omni测试中，它不仅总成绩领先，在各个细分类别中也表现优异。无论是处理音乐类内容、语音类内容还是环境声音，模型都展现了稳定的高水平表现。

特别值得关注的是，在最具挑战性的长视频理解任务中，OmniVideo-R1的优势更加明显。这类任务要求模型在长达数分钟甚至数十分钟的视频中找到关键信息，这对模型的注意力机制和记忆能力都是严峻考验。测试结果显示，随着视频长度的增加，OmniVideo-R1与其他模型的性能差距反而越来越大，这说明它确实掌握了更有效的信息处理策略。

为了验证模型没有因为专注于音视频融合而影响原有能力，研究团队还进行了纯视频理解测试。结果令人惊喜：OmniVideo-R1在这些测试中的表现不降反升，在Video-MME测试中获得73.6分，比基础模型提高了4.4%。这个结果表明，音视频融合能力的训练实际上还增强了模型的视觉理解能力，产生了意想不到的协同效应。

在对比不同训练策略的实验中，研究团队发现了一些有趣的现象。仅仅使用传统的监督学习方法，模型在音视频任务上的提升很有限；而使用标准的强化学习方法，虽然有一定改进，但效果仍然不如OmniVideo-R1的双阶段方法。这证明了研究团队设计的训练策略确实抓住了问题的关键。

七、技术创新的深层意义：从模仿到理解的跨越

OmniVideo-R1的成功不仅仅是技术指标的提升，更重要的是它代表了AI模型从简单的模式匹配向真正的多模态理解转变。这种转变的意义就像是从会背诵课文的学生进步到能够理解文章深意的学者。

传统的AI模型往往采用"拼接"的方式处理多种输入：先分别处理音频和视频，然后简单地将结果组合起来。这种方法就像是两个专家各自写出自己的报告，然后把两份报告装订在一起，缺乏真正的融合。OmniVideo-R1则不同，它学会了在处理过程中就考虑不同模态之间的关联，就像一个真正的专家能够在分析问题时同时考虑多个角度。

这种能力的培养对于AI技术的发展具有重要意义。在现实世界中，信息往往是多模态的：我们在看视频时会同时接收视觉和听觉信息，在阅读时会结合文字和图片，在交流时会观察对方的表情和语调。只有掌握了多模态融合能力，AI才能真正理解和适应人类的自然交流方式。

从技术发展的角度来看，OmniVideo-R1展示了一种新的训练范式。与简单增加模型规模或数据量的"堆料"方法不同，这种方法通过精心设计的训练策略来提升模型能力。这种思路为解决其他AI难题提供了新的启发，证明了"巧干"往往比"蛮干"更有效。

八、应用前景与现实影响：技术走向生活

OmniVideo-R1的技术突破为众多实际应用场景带来了新的可能性。在内容创作领域，这项技术可以帮助视频编辑软件更好地理解视频内容，自动识别关键镜头，生成更准确的字幕，甚至辅助创作者进行内容剪辑。

在教育领域，具备音视频融合理解能力的AI可以更好地分析教学视频，为学习者提供个性化的内容推荐。比如，系统能够识别出讲课视频中哪些部分讲解了重要概念，哪些部分是举例说明，从而帮助学习者更高效地掌握知识。

对于视频平台和社交媒体来说，这项技术可以显著提升内容推荐的准确性。目前大多数推荐系统主要依赖标题、描述和简单的图像分析，而OmniVideo-R1能够深入理解视频的实际内容，识别其中的情感、主题和风格，从而提供更精准的个性化推荐。

在安防和监控领域，这种音视频融合理解能力可以大大提升异常事件检测的准确性。传统的监控系统往往只能识别视觉异常，而结合了音频分析的系统能够检测到更多类型的潜在威胁，如异常声响、求救声等。

对于残障人士的辅助技术来说，OmniVideo-R1也开辟了新的可能性。它可以为视觉障碍者提供更详细的视频内容描述，不仅包括画面信息，还能准确描述音频内容，帮助他们更完整地理解多媒体内容。

九、技术挑战与未来发展：持续改进的路径

尽管OmniVideo-R1取得了显著进展，但研究团队也坦诚地指出了当前方法的局限性。最主要的限制是系统仍然需要依赖标准答案进行训练。这就像学生始终需要有参考答案才能检验自己的学习效果，缺乏完全自主学习的能力。

为了突破这个限制，未来的研究方向可能包括开发更加自主的学习算法，让AI模型能够在没有标准答案的情况下也能持续改进。这种能力对于处理开放性问题和创新性任务尤为重要。

另一个值得探索的方向是将这种多模态融合的方法扩展到更多类型的输入。除了音频和视频，未来的系统可能还需要处理文本、图像、传感器数据等更多种类的信息。研究团队已经指出，他们开发的训练框架具有很好的扩展性，可以适应这种需求。

在计算效率方面，虽然OmniVideo-R1在效果上取得了突破，但其训练和推理过程仍然需要大量计算资源。如何在保持性能的同时降低计算成本，使这种技术能够在更广泛的场景中部署，是一个重要的实际考量。

从更广阔的角度来看，OmniVideo-R1代表的技术方向可能会推动整个AI领域向更加智能和自然的人机交互方向发展。随着这类技术的成熟，我们可能会看到AI助手变得更加善解人意，能够通过观察和倾听来更好地理解人类的需求和意图。

说到底，OmniVideo-R1的突破证明了一个重要观点：AI的进步不总是需要更大的模型或更多的数据，有时候更聪明的方法能够达到更好的效果。这项研究为我们展示了如何通过精心设计的训练策略来解决复杂的AI问题，这种思路对于整个领域的发展都具有重要的启发意义。

清华大学和腾讯的这次合作不仅为音视频理解技术树立了新的标杆，更重要的是为AI技术的发展提供了一种新的思路。在追求技术突破的道路上，有时候"巧思"比"蛮力"更能带来真正的进步。对于有兴趣了解更多技术细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2602.05847查找完整的研究报告。

Q&A

Q1：OmniVideo-R1相比传统AI模型有什么特别之处？

A：OmniVideo-R1最大的特点是真正学会了音视频信息的融合理解，而不是简单拼接。传统AI模型在处理音视频时往往表现不如纯视频模式，但OmniVideo-R1通过特殊训练让音视频结合后的效果超过任何单一模式，就像一个优秀指挥家能让乐团演奏出比独奏更动听的音乐。

Q2：这种技术会如何改变我们的日常生活？

A：OmniVideo-R1可能会让视频平台推荐更精准，教育软件更智能，监控系统更可靠。比如视频网站能更好理解你喜欢的内容风格，在线教育能自动标记重点内容，智能家居能更准确识别异常情况。这些改进虽然看似细微，但会让我们与AI的互动更加自然流畅。

Q3：普通人现在能体验到OmniVideo-R1技术吗？

A：目前OmniVideo-R1还处于研究阶段，普通用户暂时无法直接使用。不过随着技术成熟，预计未来会逐步整合到各种应用中。清华和腾讯的合作背景意味着这项技术有很好的产业化前景，可能会率先出现在腾讯的相关产品中。