对话Memories.ai沈俊潇：用视觉记忆驱动物理AI自进化

模型能否像人类一样真正“看见”，并形成持久“记忆”，是过去两年 AI 领域内最受关注的命题之一。

2024 年，正值大语言模型在文本推理上不断突破天花板，而视觉记忆这一被认为更接近人类认知本质的能力，仍是尚未被探索的领地。前 Meta 现实实验室（Reality Labs）研究员沈俊潇（Shawn Shen）与周恩民（Ben Zhou）看到了这一领域的机会，在硅谷创办 Memories.ai。

2025 年 7 月，公司走出隐身模式，发布全球首个大型视觉记忆模型（LVMM），同步完成 800 万美元种子轮融资。DeepTech 曾对话沈俊潇，在当时的他看来，公司的目标是让 AI 拥有“类人视觉记忆”，进而服务于安防、个性化助手、媒体创作等场景。

一年多过去，Memories.ai 的成长节奏明显加快。种子轮追加至 1,600 万美元，与高通、英伟达建立合作；并在 2026 年 1 月消费电子展（CES）上发布 LUCI 开发者硬件平台；一系列围绕视觉记忆与模型自进化的研究成果接连发布，还从 Meta 挖来首席 AI 官。

真正值得记录的不只是这些进展。近日，DeepTech 在硅谷再次与沈俊潇对话，他对公司的组织方式，对视觉记忆和物理 AI 的判断，都进一步收敛至更清晰的维度。

Memories.ai 一直保持着精简的团队规模。创业以来，沈俊潇大部分的时间不是花在管理公司上，而是作为掌舵者把握公司的发展方向，还有最重要的一点，招到对的人。

沈俊潇曾在公司内部做过一个小实验：让 5 个人和 1 个人分别做同一件事，最后发现 1 个人反而更快。因此，他现在招人更看重高能动性，以及与公司愿景对齐（vision aligned）。

他向我们介绍了公司最新的聚焦方向：记忆只是最基础的事，更重要的，是让 AI 通过视觉记忆实现自我进化。

记忆的两种定义

“AI 记忆”这个概念在 2024 到 2025 年间经历了一次快速膨胀。个人化助手需要记住用户偏好，长上下文对话需要跨会话检索，检索增强生成（RAG）被广泛用于知识管理。到 2026 年，开源工具 Mem0 已经把文本记忆做成了标准化组件。

在对话中，沈俊潇把“AI 记忆”一分为二。第一种为个性化服务，让 AI 更懂你；第二种为自我进化服务，让 AI 把活干得更好。他判断，前者的护城河正在快速消失：“随着大模型能力越来越强，这些东西都会被基础模型直接内化。所谓的个性化 AI，实质上只是一批 Markdown 文件加一层智能体的执行框架。”

真正让他觉得值得投入的是第二种。沈俊潇告诉 DeepTech，“我们讲的记忆更多是关于世界的记忆”，目标是让机器人和物理智能系统在部署到新场景时，能够依靠积累的视觉经验自我修正、自我提升，最终达到“物理世界的递归自我进化”（Physical RSI）。

这个判断建立在一个关键的技术前提之上：文字是大模型的原生模态，但视频不是。

大语言模型可以通过写笔记、做摘要、调用检索工具，自主管理文字记忆。但视频太密、太重、太非结构化，还被时间轴锁定。用沈俊潇的话说：“想管理好视觉上下文，需要搭建用于索引视频，生成结构化数据并以特定方式存储的脚手架，这是一套巨大的基础设施工程，很难由大语言模型自主搭建。”

做好视频记忆的脚手架，是 Memories.ai 一系列技术工作的核心。他们在编解码器（codec）层面做压缩编码，自主训练模型，将视频转成向量，把视频转成描述文本。所有经过编码和索引的视频数据，最终都汇入公司自建的视频数据湖。

投资方三星 Next 披露，Memories.ai 在发布 LVMM 时已经索引了超过 100 万小时视频，通过记忆整合把片段压缩为关键视觉特征，同时保留上下文关联，其视频记忆容量是同类方案的 100 倍。

这一策略已经得到了大厂认可。2025 年 11 月，公司与高通建立合作，LVMM 2.0 从 2026 年起在高通处理器上原生运行，将编码、压缩和索引功能下放至设备端，以此降低延迟、节约云端成本、保护隐私。今年 3 月的 GTC 大会上，Memories.ai 的视觉记忆技术被接入英伟达的 Cosmos-Reason 2 和 Metropolis 平台。

“每轮迭代提升 1% 到 2%”

沈俊潇对物理 AI 自进化的预期是，公司为客户部署视觉理解模型时，初始准确率大概在 70%，后续通过模型自我进化，准确率可以升至接近 90%。“每次迭代提升 1%~2% 左右，同时把对人类标注数据的需求量压至最低。”

他进一步解释了具体流程：模型部署到新场景后，Memories.ai 的视频数据湖将持续记录所有原始视觉数据。当模型出现识别错误、决策失误、场景理解偏差等失败模式（failure pattern），系统会自动从视觉记忆中定位相关片段，把失败案例反馈至模型训练环节，进行针对性的后训练。

以具体场景为例，沈俊潇描述了他们希望达到的目标状态：“未来部署一个机器人到新的店，每个店的场景都不一样，边缘情况（edge case）也不一样。客户肯定不希望每次出现边缘情况，都由专人负责对其定义。最好的情况是，所有过程都被记录下来，机器人自己直接从中学习怎样做得更好。”

（来源：Memories.ai）

这一方向和当下物理 AI 的核心痛点相契合。数据平台厂商 Voxel51 2026 年 6 月发布了《2026 视觉与物理 AI 现状报告》，他们发现，78% 的团队正在从视觉与物理 AI 项目中获得实际价值，但几乎所有团队都反映模型表现不达标。模型架构不是主要限制，数据质量、样本覆盖度、标注工作流和类别不平衡才是根本瓶颈。

在沈俊潇看来，加速自我进化的关键并不在算法层面：“算法只能在失败模式中获得加速，但我们想做到的是，出现 100 个失败样本后，能把它全部都用起来，以此进一步提升模型的能力。”

场景明确后，Memories.ai 的商业模式也比刚成立时更清晰了。

沈俊潇把客户明确分成两类。第一类是工厂、连锁快餐店和商超等企业客户。这些场景需要用视觉理解模型做标准作业程序（SOP）检查、库存监控、异常识别等工作。Memories.ai 帮他们做视觉模型的后训练和部署，同时把这些场景里产生的真实视频数据留在自己的数据湖里。

第二类是主攻视觉-语言-动作（VLA）模型或世界模型的前沿机器人实验室。Memories.ai 把从企业场景积累的视频数据分享给这些实验室，帮助他们训练机器人模型，这些机器人未来又可以部署回工厂和商超场景。

从场景数据到前沿实验室，再到反哺机器人运行，一个数据飞轮就此形成，给公司带来了自我造血的能力。

用真实世界和真实需求做生意

所有看重数据的团队难免都会面临一个选择：究竟是用更好的架构以少量数据取胜，还是通过数据规模取胜。对于这个问题，沈俊潇的态度很明确：“我个人更相信规模化（scaling）。大家靠着 scaling 发展到今天，未来依然如此。当然，也不排除未来可能会出现新的技术突破，让 scaling 变得不再必要。”

至于数据来源，沈俊潇告诉 DeepTech，他更偏好真实世界的数据。对比之下，仿真环境虽然可用，但模型最终仍要在真实环境里部署、接受检验；世界模型则更适合作为基础模型，结合机器人数据开展后训练。

这些判断并不意味着 Memories.ai 无视了数据的利用效率。事实上，团队近期发布的多项研究成果都与压缩、内存效率、多模态融合密切相关。MARC 通过强化学习驱动的令牌压缩，把视觉令牌负载降低 95%，同时保留完整帧模型的推理能力；O-MARC 让全模态音视频推理速度提升 34.6%、内存效率提升 34.7%；OmniRetriever 在音频、视频、文本的统一检索空间里，音频检索零样本表现超过谷歌 Gemini；SpatialMem 则通过标准第一人称 RGB 视频构建可查询的 3D 索引。

在物理 AI 领域，Memories.ai 的竞争对手有很多。问及和其他同类型公司最大的差异时，沈俊潇强调了两点关键优势：一方面，他们将视频数据湖与视觉理解模型深度绑定，数据可伴随企业客户的部署天然沉淀，无需从外部采购；另一方面，公司已经找到了合适的生态位，将业务明确限定在“为客户做数据评估和模型后训练”，既不计划亲自下场做机器人，也不会抢 VLA 模型公司、世界模型公司的生意。

访谈接近尾声，沈俊潇再次与 DeepTech 聊起了 AI 记忆的定位转移。在他看来，记忆作为一个独立品类的市场空间已经很有限，“真正把记忆做成一门好生意的公司其实很少”。

个性化记忆是长程任务里的一环，但不应是终极目的：“记忆固然让人变得更独特，例如我知道我昨天、前天都做了什么。但对于模型来说，重要的不是让 AI 懂你，而是看它能不能利用记忆帮你把任务完成得更好，最好是用很少的提示（prompt）完成更长程的任务。”

从更宏观的角度看待未来趋势，沈俊潇把 AI 系统分为“内核”和“外核”：内核指模型能力，外核指个性化、交互体验、言行举止更接近人等体验层的差异。“当内核还在指数级增长的时候，大家会更专注内核，其他事情都显得没那么重要。等内核不增长了，才轮到从外核处寻找差异化。而现状是，内核依然在不断膨胀。”

运营/排版：何晨龙

注：封面/首图由 AI 辅助生成