对话：王兆洋，黄小艺
整理：黄小艺
Memories.ai试图为未来的AI设备装上“视觉记忆”。
这家由前Meta Reality Labs研究员Shawn Shen和Ben Zhou创立的公司，11月6日发布了其第二代模型——大型视觉记忆模型（Large Visual Memory Model）2.0，并同步宣布与高通达成战略合作。
LVMM 2.0 通过将原始视频转换为设备上的结构化内存，对视频进行编码、压缩并构建支持亚秒级搜索的索引，让用户可以用自然语言提出问题，跳转到确切的时刻。
与高通的合作也意味着，Memories.ai可以为搭载高通芯片的AI硬件，例如AI眼镜等可穿戴设备，提供一个本地化的视觉记忆解决方案，让你的设备能记住你看到过的东西，并随时帮你找出来。
在合作官宣后，我们也和Shawn聊了聊，他们不参与最拥挤、最烧钱的“通用智能”战场，不负责让AI“思考”或“理解”记忆的含义，核心只做两件事：
将用户看到的视觉信息进行高效“编码”，并支持快速精准的“搜索”。
“从第一性原理出发，人类构建记忆也是两块：第一，编码器，能够实时地把我们感知的世界编码成电信号，储存在脑子里；第二，搜索引擎，用来查找回忆，我们做的也是这两块。至于搜出来后，怎么整理、筛选、组成上下文喂给大语言模型，就交给其他层来做。”Shawn说道。
“我们不做推理，也不做很多‘记忆’公司在做的上下文工程。我们认为那些工作解决的问题太具体细分了，而我们想做一家AI Infra公司。”
这是一个务实的想法，不与Google、OpenAI这样的庞然大物硬碰硬，也不和Agent公司争夺垂直领域，而是选择一个最底层的切口，成为生态链上一个不可或缺的“关键底层”，但它同样具有野心——未来无论谁家的Agent和硬件做得最好，都会需要一个稳定可靠的“视频记忆模块”，而Memories.ai希望成为这个模块的提供商。
Shawn是Memories.ai的联合创始人，他此前在剑桥大学期间主要研究的就是多模态模型——训练模型去关联视觉、语言和上下文。博士毕业后他去了 Meta Reality Labs继续做多模态AI研究，去年和同在Meta Reality Labs 的Ben一起创立了 Memories.ai。
以下为我们和Shawn的对话实录：
编码模型+搜索引擎，一家模型+Infra公司
硅星人：为什么选择“视频记忆”这个方向？你们似乎是这个领域里非常少有的玩家。
Shawn：我们想做的是真正模拟人的记忆。我一直认为，人的记忆本质上是视觉记忆，回忆的载体是鲜活的视觉画面，而不是文本记忆。所以我们从第一性原理出发，决定要做视觉记忆。
硅星人：你们的技术路线是怎样的，怎样建构视觉记忆？
Shawn：我们本质上只做两件事。从第一性原理出发，人类构建记忆也是两块：第一，我们有一个编码器（Encoder），能够实时地把我们感知的世界（通过视频方式）编码成电信号，储存在脑子里；第二，我们有一个搜索引擎来查找回忆。我们做的也是这两块：一个编码模型，把原始的视频转成结构化数据；一个搜索引擎，根据用户的提问，在结构化的数据库里找到最相关的数据。
我们觉得，未来的编码模型一定会做得越来越小，甚至一定会做进端侧。因为视频需要实时、持续地处理，不像大语言模型，用户一天只问几十个问题。未来的机器人需要时刻看着世界，这就必须在端侧处理。如果不在端侧，持续上传到云端的功耗会非常大，而且还有隐私问题。
硅星人：我体验了你们的产品，除了核心的视频Chatbot，还有基于海量视频的视频营销洞察、AI剪辑等等，这些都是你们未来的方向，还是仅仅作为案例范例？
Shawn：那些更偏应用层的功能，比如视频剪辑（Video Editor），更多是作为示范案例，之后我们会开源。我们一度想尝试，但很快发现想做深非常难，而且没有必要。因为现在也没有一家 Video Editor Agent 或 Video Marketing Agent 公司真正跑出来。
我们业务有三块：to C（或者说 to Prosumer）、to Developer 和 to 大B（大客户）。to Prosumer 和 to Developer 这两块，我们的目的不是赚钱，更多是扩大品牌影响力。
对于 Prosumer，我们的定位是一个一体化视觉平台，用户可以上传各种视频来学习和理解。我们后面也会推出连接器（Connector），可以连接到你自己的视频源，比如 Google Drive 或本地硬盘。
对于开发者，我们会开放 API。现在已经有很多视频剪辑Agent、视频营销Agent公司在基于我们的API构建他们自己的产品。我们自己做的这几个 Agent，其实是作为“参考设计”。
对于B端业务，Memories.ai已经吸引了很多企业合作需求，我们会筛选合适的项目进行深度合作。比如安保和监控摄像头中，对房屋周围情况的记忆，对独自在家的宠物行为的记忆，举个例子，你可以问AI，家里的花瓶是怎么碎了，然后AI查询出，是你的小狗在几点几分打碎的。
所以，我们只专注做两件事：编码（Encoding）和为视频优化的搜索（Search）。我们不做推理（Reasoning），也不做很多所谓“记忆”公司在做的上下文工程。我们认为那些工作解决的问题太具体（Problem Specific）了，而我们想做的是一家Infra公司。
硅星人：如果每一个垂直领域的记忆都那么不同，记忆公司该怎么去处理，都要做的话，是一个很大的挑战。
Shawn：是的。因为记忆，尤其是基于文本的记忆，太场景化了。就算是同样做客服机器人，你不同需求场景对记忆的处理方式就是不一样的，上下文也不同，这很难做成一个基础设施级的产品。
而什么东西能成长得最快？在企业端，就是找到一个痛点，然后找到更多有类似痛点的企业，做成一个 SaaS。在消费端，就是输入输出（Input-Output）要简单，一个 API 调用就结束了，而不是在里面还要做各种各样的工作，那样很难Scale。现在大部分记忆框架，对我来说就是上下文工程。
而我们做的编码，是完全独立于具体问题的，就是怎么把视频变成结构化数据；搜索，就是当我在海量的结构化视频数据里，有一个当下的任务或查询时，怎么搜到最相关的内容。
至于这些内容搜出来之后，你怎么整理、怎么筛选、怎么组成上下文喂给大语言模型，这些就是 RAG做的事了。当然对于 B 端大客户，我们会提供端到端的方案。
硅星人：编码模型是你们的核心。这个过程中，对视频的结构化处理很复杂，比如对人物、动作、情节、事件的多层拆解。你们的编码模型和此前的相比，区别在哪里？
Shawn：主流视觉模型，比如ViT，把视频向量和文字向量对齐，用对比学习进行对齐，通常是基于静态图片（Image）进行训练的，这带来了几个问题：第一，它不是真正的多模态，只能理解视觉，无法融合音频等信息。第二，它无法理解时间概念，因为输入的是静态图片。第三，由于它是跟文字描述做对齐训练，如果文字里没有涵盖某些概念，模型就永远学不到。
而我们做的是一个世界模型编码器。它有三大不同：真正的多模态： 能将视觉、音频等多种信息融合到同一个嵌入空间里；理解时间与动作： 基于视频流进行训练，因此能真正理解动作（Action）；自监督学习： 我们尤其在人物、动作和物体的理解上做了大量优化。
硅星人：所以本质上你们是一家模型公司。
Shawn：对，我们本质上是一家研究驱动的模型公司，一个研究实验室（Research Lab）。
视频记忆模型的未来在端侧
硅星人：这一代模型，借着跟高通合作的契机，做成了一个能在端侧运行的模型，它和第一代模型的关系是什么？
Shawn：它们都是编码和检索模型。第二代则做得更小，更多的是尺寸上的区别。
硅星人：你认为这类模型，它存在的价值主要是在端侧吗？
Shawn：我觉得对于编码模型来说，在端侧非常重要。就像人一样，视觉信息是持续不断进来的。举个例子，你的手机相册，大部分人其实不会上传到云端做备份。
硅星人：那现在它识别精准度的问题，接下来要如何进一步优化？
Shawn：首先，肯定是要在更大的数据上做训练，模型会变得越来越准。第二，还是要把模型做得更小。我觉得“准”是有一个天花板的，因为我们不是做推理模型。推理模型没有天花板，可以做得无限聪明。而我们的编码模型，它的目标就是对视频信息做一次无损的重构（lossless reconstruction），最多就是能做到完全转回去，这就是天花板，可能未来 5 到 10 年达到。
现在更重要的，就是怎么把模型不断变小，先在 NPU，后面在 CPU，再后面在一个更便宜的处理器上就能实时跑。
硅星人：跟高通的合作，是第一次把模型放进 NPU 或芯片里吗？
Shawn：对，之前都是在云端依赖 GPU，通过 API 调用。现在可以直接做端侧部署了。
硅星人：接下来和高通的合作，会有一个阶段性的部署计划吗？
Shawn：有。我们现在就在跟他们做联合销售（Co- sell），一起去服务很多终端厂商客户，我们也能提供很多初创公司的合作机会。我们做各种各样的 POC（概念验证），包括未来的一些 AI 眼镜公司。主要的 use case 就是手机上的 AI 相册、安防领域的智能监控，以及 AI 助手的端侧视觉能力。
硅星人：这几个案例的市场规模，就足够支撑你们在长线的事情上继续投入了。
Shawn：是的。而且我们现在也在做First Party（第一方）的APP，高通也会在这方面支持我们。
硅星人：这个事挺重要的。一方面，直接在芯片上跑，速度会天然快很多。另一方面，回顾商业史，移动互联网时代的很多大公司，比如字节跳动，最初也是在智能手机转换期通过预装来获得杠杆。所以这次合作的节点，从这两个角度看都很重要。是高通主动找到你们的吗？
Shawn：是高通找到我们的。你看现在英伟达涨得这么快，那么下一个破局点在哪里，很自然就能想到了可穿戴设备和机器人。这些设备什么地方需要巨大的算力？就是对视觉信息的实时处理。
硅星人：为什么现在大厂很少做类似的事？
Shawn：我觉得更多的是因为大家现在都在竞争“智能”。“智能”和“编码”是两条完全不同的技术路径。“智能”要做的是要有足够的创造力，而且没有上限。我们做的“编码”，是把视频转成结构化数据，从技术上说，我们需要的创造力是越少越好。这是完全不一样的训练方法和技术路径，最后只会越走越远，而不会趋同。
硅星人：这很有意思。我们看“记忆”这个领域，包括像 DeepSeek OCR 、 Sora出来，外界总想把它放到多模态的框架里讨论，包括你们也能被归类到“世界模型”的讨论中。但我自己感觉，其实不应该把视觉只是当成一种“模态”，包括你们的思路其实也是把它当作一个更基础的东西。只是因为这波大语言模型太强了，所有东西都在向 token 对齐，但人的记忆可能是基于视觉的，不是基于 token 的。
Shawn：是的。你看，人思考用文字，所以我们写公式是用 token 的。但是人回忆，永远是回忆视觉。因为视觉回忆起来够快、够准。
我现在让你一字不落地背诵一篇长文可能很难，但让你回忆几十年前童年的某个场景，你却可以很快地回溯出来。因为视觉信息对于人脑来说，是一个非常容易被储存和检索的模态。有了这些视觉信息之后，你才会去做相关的推理。
硅星人：我们知道，像LLM（大语言模型）处理的Token，数据存储和检索相对高效，甚至可以用“大力出奇迹”的暴力方式来处理。但视觉信息要大得多，将非结构化的视觉信息转换成模型能理解的“结构化数据”的过程，是否也意味着它的处理方式与现有LLM完全不同？
举一个更具体的例子：当我回忆童年时，我的人脑并不会像计算机一样，从2000年到2005年把所有“视频帧”都线性地扫描一遍，你们的模型要如何才能实现这种类似人脑的、非线性的视觉记忆检索？
Shawn：对，其实在研究领域大家都很早期。比如说，DeepSeek OCR，他们也开始探索如果拿视觉作为一个Native的Reasoning框架，之后能发生什么，其实我们也是以这样的方式去思考的。大语言模型是无监督训练，去Predict the next token，我们现在做世界模型的Encoder。世界模型不是predict next token，是predict the next frame。
硅星人：你的最小单位是 frame，里面包含了时间等多维信息。
Shawn：对。
创业要找到北极星指标，学会Say No
硅星人：所以你们在一个研究上都未成熟的领域，需要去定义问题，同时又要商业化、要融资，技术本身又很新。
Shawn：对，在硅谷大家也更认可这一点，就是我们去做一个长期（5到10年）的事情。我们现在主要还是把自己定位成一个 Research Lab，在长期道路上做正确的事。
硅星人：但做这个事情需要资源，你们的资源怎么去竞争，策略是什么？
Shawn：我们需要三类资源，数据资源、算力资源、人才资源。因为我们做的模型，天生就不需要特别多的算力资源，模型本来就小，编码模型预训练一次花几百万美元。所以，对我们更重要的是数据资源和人才资源，我们主要是在这两方面有一些核心竞争力。
硅星人：可以展开讲讲吗？比如数据。
Shawn：第一，我们平台上有几万用户，上传了超过百万的个人视频。第二，我们会通过硬件，专门去做第一人称视角的视频数据采集，这类数据本身就非常稀缺，但我们也积累下了大量的数据。第三就是人才资源，我们在硅谷有一定的存在感，是一家人才浓度很高的公司。大家其实都是因为对我们做的事情感兴趣而来的。
硅星人：以前在学术界，现在作为 CEO，这个转变感觉怎么样？
Shawn：挺好的。挑战很大，每个阶段都不同，很多东西体验了才知道。比如大家都说要保持健康，但只有你真生病了才知道重要。创业也是，大家总说要招最牛的人，真正做了才知道这确实至关重要，不能只招执行力强的人。第二点是要专注，学会说不。创业公司资源永远有限，怎么去专注一件事，做好优先级排序和时序安排。
听别人讲和自己上手体验完全不一样，我现在是各种环节都得自己上，从产品到市场，到跟客户交流，企业销售会议，甚至模型、产品发布的视频文案都是我做的。
硅星人：我们观察到你的产品思路在不断变化。比如一开始对 Prosumer 端的想象可能野心很大，但试了一下马上就知道了市场的真实反馈。
Shawn：今年三四月份，我们还觉得视频营销（Video Marketing）是利用多模态的一个非常好的市场。但试了之后发现不是。
我们的技术是理解海量视频，AI 助手（AI 的记忆）才是我们未来真正想做的方向。像视频剪辑、视频营销这些，即使做了，你还得去找更细的切入点，比如是给品牌用还是给个人用，是做有 UI 的还是纯自然语言交互的。切得越小，跟我们主体方向就越远。所以我们决定这些就作为Demo或Side Project，我们还是会更专注于更长期的事。
我们的北极星（North Star）就是：做未来所有智能体（机器人、AI 助手等）的记忆系统。只要硬件上带摄像头、内部有 AI，我们就为它提供看见、理解并记住世界的能力。
硅星人：你现在也依然在高校里担任教授，这种给公司和产品的定位能力和学术里去“定义问题”有点像？
Shawn：对，就是一句话概括你要做什么。定位定义好了，你才知道怎么打市场，目标客户群体是什么。比如我们的目标客户群体一直是创始人和构建者（Founders and Builders），我们也确实做到了，现在的AI 创业团队应该都听过我们。
硅星人：你那一句话的定位是什么？变化过吗？
Shawn：没太变过。如果用一句话概括，就是“让 AI 看见和记住”（Making AI to see and remember）。另一个就是“Large Visual Memory Model”这个词，它本身就定义了：第一，你是做视觉记忆（Visual Memory）的；第二，你是模型（Model）公司；第三，你是做基础层（Foundational）工作的。
在一个万物皆可被记录的时代，如何“记住”本身，或许比如何“思考”更为根本。
点个“爱心”，再走 吧
