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一、从 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 看“多模态理解”的新起点
二、为什么 2025 年大家突然都在卷“视频 + 3D + 语音”？——来自市场和场景的双重挤压
四、3D 维度：Gaussian Splatting 引爆的“空间理解”军备竞赛
五、语音维度：从 Whisper v3 到新一代 ASR 榜单
六、如何在一个产品里把“视频 + 3D + 语音”真正接到最新大模型上？
七、从“多模态模型”到“多模态 Agent”：未来的战场不止是参数和榜单
结语：2025 年之后，多模态不再是“加个图片接口”那么简单
在 2025 年这波大模型更新潮里，有一个非常微妙但巨大的转折点：你会发现，大家嘴里说的“最强模型”，已经不再只是纯文本的“会聊天”，而是统一指向了“会看视频、懂三维、听得懂人话还能开口说”的那一批。OpenAI 推出 GPT-5.1 系列，主打更强的多模态理解和更复杂的推理；Anthropic 给 Claude 家族上了全新的 Claude Opus 4.5，自称是“当前世界上在编码、Agent 和电脑使用上最强的模型”；Google DeepMind 则用 Gemini 3 Pro／Gemini 3 Pro Image 打造了一个从文本、图像到视频、音频都能统一处理的多模态旗舰。(OpenAI)
与此同时，咨询公司和投行的报告里，一个新细分词频繁出现：多模态 AI。Grand View Research 估计 2024 年多模态 AI 市场大约 17.3 亿美元，到 2030 年可达 108.9 亿美元，复合增速在 36% 左右；其它机构给出的数字略有差异，但都一致指向一个结论：这是一个刚刚从科研小圈子起跳、即将进入“狂飙期”的赛道。(Grand View Research)
如果你把 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 放在一起，会发现一个有趣的共性：它们都不再满足于只看静态图片，而是要“看得懂视频里的时间、抓得住 3D 世界的空间、听得清人类真实的语音”。这背后是一场非常现实的“算力与场景的共谋”：视频是当代互联网最大的数据形态，3D 是下一代空间计算与 XR 的基础，语音则是所有自然交互系统最直接的入口。这三者和大模型一旦真正捏到一起，你手里拿的就不再是一个聊天机器人，而是一个“带眼睛、带耳朵、带空间感”的数字劳动力。
一、从 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 看“多模态理解”的新起点
在 2025 年以前，很多人讨论大模型的时候，脑海里其实还是一个“巨大的文本预测引擎”。而现在，在各家的最新版模型说明里，“多模态”和“Agent”几乎成了必备关键词。OpenAI 在 GPT-5.1 的介绍中，强调其在视觉、视频、空间和科学推理上的表现，目标是让 ChatGPT 更准确地理解图像和其他非文本输入，并且在对话中更自然地调用这些能力；同时推出的 GPT-5.1 Thinking 与 Instant 两个系列，一个偏重深度推理，一个偏重响应速度，共同支撑起多模态场景。(OpenAI)
Anthropic 在 2025 年 11 月发布 Claude Opus 4.5 时，直接把它称为“目前在编码、Agent 和电脑使用上最强的模型”，强调它在复杂代码生成、多步骤自动化工作流、电子表格和幻灯片操作上的能力；官方博客和媒体评测普遍提到，它在真实办公任务上比前代模型更稳定、更擅长长链路任务，甚至在内部两小时工程 take-home 测试里超过了所有人类候选者。(Anthropic)
Google 则通过 Gemini 3 系列明确要在“多模态 + 推理”上夺回话语权。Google 官方介绍中，把 Gemini 3 定位为“目前最智能的模型”，强调在开发者工具中的深度、可靠性以及相对前代 Gemini 2.5 Pro 超过 50% 的基准任务解决率提升；同时给出 Gemini 3 Pro 高达百万 Token 级的上下文窗口，用来支撑长视频、多文档甚至代码库级别的推理。Gemini 3 Pro Image（内部代号 Nano Banana Pro）则在图像生成和编辑上强调“更准确的文本渲染和世界知识”，为多模态产品线补上创作环节。(blog.google)
如果把这三家最新模型拉成一张简化的对比表，你会更直观地看到“多模态理解”的新起点长什么样。
表 1 代表性通用多模态基座模型（2025）
| 模型 | 发布机构 | 官方发布时间（2025） | 主要多模态范围 | 官方强调能力要点 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.1 / GPT-5.1 Thinking & Instant | OpenAI | 11 月中旬逐步向付费用户开放 | 文本、图像、视频、语音 | 更强的多模态推理、更自然对话风格、可定制人格，支持复杂图表/视频理解和长链推理工作流 (OpenAI) |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | 11 月 24 日 | 文本、多种工具调用（含文件、表格等），图像支持在持续增强 | 对编码、Agent 和电脑使用“世界最强”，在深度研究、幻灯片与电子表格处理上显著提升，适合作为企业级数字员工 (Anthropic) |
| Gemini 3 Pro / Gemini 3 Pro Image | Google DeepMind | 11 月 18 日 | 文本、图像、视频、音频，强化代码与规划推理 | 相比 Gemini 2.5 Pro 在开发者基准上提升 50% 以上，提供百万级上下文和 Deep Think 模式，多模态视频理解与图像生成/编辑能力显著增强 (blog.google) |
【图 1：三大模型多模态能力雷达图示意】
这三大模型的“共同升级方向”其实就是今天这篇文章的主线：如果说 2023～2024 年的多模态还主要停留在“看图说话”的阶段，那么 2025 年的新一代旗舰模型，已经明显在围绕“视频 + 3D + 语音”这个组合做系统性强化——它们要的不是一两个 demo，而是从底层架构到工具生态都跟这些模态深度绑定。
二、为什么 2025 年大家突然都在卷“视频 + 3D + 语音”？——来自市场和场景的双重挤压
很多人会有一个直觉：视频太大、3D 太复杂、语音太嘈杂，这些东西丢给大模型是不是有点“吃力不讨好”？但资本市场和行业报告的态度恰好相反——它们用一连串的数字表明：真正能带来新一波增长的，很可能就是这三类模态交织出的复合场景。
Grand View Research 把多模态 AI 的市场规模从 2024 年的约 17.3 亿美元测算到 2030 年的 108.9 亿美元，CAGR 约 36.8%；另外有研究机构预估 2025 年多模态 AI 市场约 23～25 亿美元，到 2034～2035 年有望冲到 400 亿到 550 亿美元区间，复合增速大致都在 36%～37% 的高位。(Grand View Research)
这意味着什么？意味着哪怕你只看宏观数字，单模态的增长空间已经开始受限，而多模态恰好是下一阶段的增量来源。下面这张表把几家机构的预测压在一起，你会更容易感受到这个趋势。
表 2 2024–2035 年全球多模态 AI 市场规模与增速（部分机构预测对比）
| 机构 | 基准年份与规模 | 目标年份与规模 | 预测复合增速（约） | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Grand View Research | 2024 年约 17.3 亿美元 | 2030 年约 108.9 亿美元 | 36.8%（2025–2030） (Grand View Research) | 强调视频、图像、语音等多种数据源融合在医疗、零售、交通等行业的应用 |
| Research Nester | 2025 年约 23.5 亿美元 | 2035 年约 555.4 亿美元 | 37.2%（2025–2035） (Research Nester) | 提到到 2035 年多模态 AI 将在自动驾驶、辅助诊断和智能制造中成为基础设施 |
| Precedence Research | 2025 年约 25.1 亿美元 | 2034 年约 423.8 亿美元 | 36.9%（2025–2034） (Precedence Research) | 强调零售和医疗行业是当前采用多模态 AI 的主要驱动力 |
| Global Market Insights | 2024 年约 16 亿美元 | 2034 年规模接近 400 亿美元 | 32.7%（2025–2034） (Global Market Insights Inc.) | 把多模态 AI 视为传统 AI 向“类人感知”演进的关键一跃 |
| SNS Insider | 2024 年约 16.4 亿美元 | 2032 年约 205.8 亿美元 | 37.3%（2025–2032） (SNS Insider) | 特别强调金融、客服和安防监控场景中的视频+语音融合分析需求 |
虽然各家机构给出的绝对数字略有差异，但增速非常一致，都认为这是一个“30%+ CAGR、十年后规模翻十几倍”的赛道。更重要的是，这些报告在细节里不断提到三个高频关键词：视频理解、三维空间感知、语音交互。这些能力分别对应着自动驾驶与智慧城市、XR 与空间计算、企业级客服与知识工作辅助等高价值场景，而这些场景本身又被 McKinsey 等机构列在 2025 年最重要的技术趋势交汇处，和算力、边缘计算、沉浸式现实技术一起，构成未来数年的创新主轴。(McKinsey & Company)
如果再把镜头拉回具体技术生态，你会发现，在视频、3D、语音这三个方向上，近两年都出现了非常明确的“质变时刻”：OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo 2 把文本生成视频从玩具级 demo 推向接近专业制作的质量；3D Gaussian Splatting 被业内人士称为“空间计算的 JPEG 时刻”，重塑了 3D 扫描与实景重建的效率；Whisper large-v3、OWSM v3.1 以及各种基于大模型的 ASR 系统则把语音识别的准确率拉到可以覆盖大多数业务场景的水平。(斯坦福HAI)
这也是为什么 2025 年会出现一个很强的直觉：如果你的多模态故事还停在“看图说话”，那几乎可以视为“上一代产品”了；真正的增量，来自能把视频、3D 和语音统一整合的系统。
三、视频维度：从文本生成视频到视频理解基座
视频之所以是这场多模态大战的主战场，很大程度上是因为它天然包含了丰富的时间信息和语义密度。一个一分钟的视频，往往相当于几百张图片和几千字脚本的综合体。只要模型能够稳定地在时间维度上“看得懂”，你就拥有了一个远比静态图像更强大的“现实世界传感器”。
从 2024 年底到 2025 年，视频生成模型经历了几次标志性发布。OpenAI 的 Sora 在 2024 年年底正式面向部分用户开放，根据 Stanford AI Index 2025 报告的描述，它可以生成长达 20 秒的 1080p 视频，并面向 ChatGPT Pro 用户提供了更长时长和更高分辨率的版本。(斯坦福HAI) 另一方面，Google DeepMind 在 2024 年底推出的 Veo 2 被多篇评测认为在提示词遵从、物理一致性和 4K 视频质量上超越了同代竞争对手，尤其是在复杂摄影机运动、镜头焦段和电影感表现上表现突出。(Analytics Vidhya)
然而，真正让“视频 + 大模型”在 2025 年变成基础能力的，并不是炫目的 Demo，而是视频理解基准与通用模型的能力对齐。MVBench 这样的多模态视频基准提出了 20 种需要时间理解的任务，专门考察模型对动作顺序、因果关系、遮挡与长时间依赖的把握；相比只看单帧图片的评测，这一类 benchmark 让大模型必须在“理解一个几秒甚至几十秒的视频里到底发生了什么”这件事情上认真下功夫。(arXiv)
在最新一代通用模型里，GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 都明确强调了“长视频理解”和“多步推理”的结合。OpenAI 在 GPT-5.1 的介绍里提到，它在视频基准上有显著提升，能够更可靠地结合视频和文本进行推理；Google 则强调 Gemini 3 在开发者工具中可以处理长上下文任务，对视频片段进行检索、总结和代码生成；部分第三方评测也在比较 GPT-5.1-Codex-Max 与 Gemini 3 Pro 在代码与多模态基准上的差异。(OpenAI)
下面这张表可以当作一个小小的“视频维度扫盲表”。
表 3 代表性视频生成与理解系统一览（截至 2025 年）
| 名称 | 类型 | 发布机构 | 关键能力点 | 与“视频 + 多模态理解”的关系 |
|---|---|---|---|---|
| Sora | 文本生成视频 | OpenAI | 支持最高 20 秒 1080p 视频生成，强调物理一致性和细节表现，面向 ChatGPT Pro／Plus 用户分级开放 (斯坦福HAI) | 更多用于内容创作，但也为多模态模型提供了“反向”监督信号，帮助理解复杂场景下的物体运动和镜头语言 |
| Veo 2 | 文本生成视频 | Google DeepMind | 能生成 4K 级别高质量视频，强调对复杂提示、摄影机语言和现实物理的遵从，在多项评测中被认为优于同代对手 (Analytics Vidhya) | 不仅是生成工具，更逐步与 Gemini 系列在多模态层打通，为视频搜索与理解提供强大的合成与对比数据 |
| MVBench | 视频理解基准 | 学术界 | 覆盖 20 类需要时间建模的视频任务，从动作识别到高层次理解，采用多选题形式 (arXiv) | 成为评估通用多模态模型视频理解能力的“通货”，迫使 GPT-5.1、Gemini 3 等在时间建模上持续投入 |
| GPT-5.1（含 Codex-Max） | 通用多模态 + 代码 | OpenAI | 在视觉、视频、空间推理上提升明显，可以结合视频、文本和代码完成复杂任务；Codex-Max 面向项目级编码和 Agent 场景 (OpenAI) | 越来越多地被用来做视频内容分析、字幕生成与自动剪辑脚本编写，是“视频理解 + 自动化工具链”的中枢 |
| Gemini 3 Pro | 通用多模态 | Google DeepMind | 提供百万级上下文窗口和 Deep Think 模式，支持长视频、多文档与代码库同时推理，在开发者基准上较 Gemini 2.5 Pro 提升 50%+ (Google DeepMind) | 被广泛定位为“长上下文视频与多文档理解”的基础设施，可以用于视频检索、语义切片和多源数据融合分析 |
在工程实践中，围绕视频的多模态理解通常会形成一条相对稳定的流水线，从原始视频采集、关键帧与音频分离，到多尺度特征抽取、时间建模，再到与文本、代码、业务逻辑的融合。
在这条流水线里，GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 更多扮演的是“高级统筹者”和“最后的推理单元”：它们通常不会自己直接处理原始视频，而是接收来自专门的视频编码器、ASR 模型或者稀疏描述，然后在一个统一的语义空间里完成跨模态推理和决策。这种分工让系统既能保留视频模态的丰富性和精准性，又能利用大模型强大的泛化与逻辑能力，是 2025 年多模态系统架构的主流做法。
四、3D 维度：Gaussian Splatting 引爆的“空间理解”军备竞赛
如果说视频让模型看到了“时间”，那么 3D 则让模型第一次真正“摸到空间”。过去几年里，3D 重建和渲染领域经历了一次堪比 ImageNet 之于图像的技术跃迁：3D Gaussian Splatting（3DGS） 这种新表示在 2023 年被提出之后，迅速成为高质量新视角合成和实时渲染的核心方案，被多个评测和从业者称为“空间计算的 JPEG 时刻”。(NIPS 论文)
媒体报道中提到，Niantic 等公司已经在自家 Scaniverse 应用里大规模采用 Gaussian Splatting 技术，实现更高保真度的 3D 扫描；Meta、Google、Snap 等巨头也在 AR/VR 平台里集成相关技术，用于构建更真实的虚拟环境。(The Verge) 这使得 3D 不再只是离线渲染和游戏引擎里的专业玩具，而逐渐变成一种可以被普通用户在手机上触达的“扫描→编辑→分享”的日常能力。
在学术侧，围绕 3DGS 的研究以惊人的速度推进。NeurIPS 2024、CVPR 2024 及之后的一系列论文，对高效人像新视角合成、稀疏视图重建、法线参与的高质量渲染、通用场景重建等方向做了大量探索；2025 年还有工作专门针对“单视图可泛化 3D 重建”，尝试从一张图片中重构可渲染的三维场景。(NIPS 论文)
我们可以用一张表来粗略梳理一下 3DGS 相关研究与应用的谱系。
表 4 3D Gaussian Splatting 相关研究与应用概览（节选）
| 类别 | 代表性工作 / 产品 | 核心贡献或能力 | 与多模态“视频 + 3D + 语音”的关系 |
|---|---|---|---|
| 基础方法 | 3D Gaussian Splatting（Kerbl 等）及后续改进 | 以高斯云而非网格表示场景，支持高质量新视角合成和实时渲染，成为 3D 重建的新范式 (NIPS 论文) | 为大模型理解真实世界的空间结构提供了高效的底层表示，可以把视频帧、深度信息和 3D 点云统一映射到一个可渲染的空间 |
| 实时人物与人-场景重建 | EVA-Gaussian、GPS-Gaussian+ 等 | 面向多视图人体和人-场景的实时新视角合成，在虚拟直播、XR 社交和数字人制作中非常关键 (开放评论) | 让“数字分身”从单纯的 2D 头像升级为真正的三维实体，为语音驱动、行为驱动的多模态交互提供了空间载体 |
| 单视图 3D 重建 | SVG3D 等基于 3DGS 的单幅图像重建方法 | 尝试从一张图片中恢复可投影的三维结构，为轻量级 3D 内容创作提供可能 (Nature) | 降低 3D 内容创作门槛，结合大模型对图像与文本的理解，可以在“拍一张照 + 说几句话”的交互下自动生成可用 3D 资产 |
| 商业应用与平台 | Niantic Scaniverse、Meta 与其他 XR 平台的 Gaussian Splatting 支持 | 把 3DGS 集成到消费级应用里，让用户通过手机完成高质量 3D 扫描和分享，被称为“空间计算的 JPEG 时刻” (The Verge) | 为 XR、多模态搜索和数字孪生提供了真实世界 3D 数据的采集入口，大模型可以在此基础上做语义理解和任务规划 |
当我们把 3D 与最新一代大模型一起看时，真正有趣的地方在于：大模型开始拥有了理解“空间”和“视角”的可能。在传统的文本模型里，空间知识往往通过描述性语句间接编码，比如“桌子上有一本书，书旁边有一杯水”之类；而在 3DGS 等三维表示配合视频/图像编码器的场景下，模型可以直接接触到一个可以自由旋转的三维场景，并在此基础上进行推理——例如“从门口视角看不到桌上的杯子，但从窗户方向可以看到”，这种遮挡和视角依赖性的推理在三维空间里要自然得多。
这也解释了为什么 XR、空间计算和多模态交互的论文和报告在 2022–2024 年间密集出现，Review 工作普遍认为 AI 驱动的自然交互已经成为 XR 的核心技术之一。(arXiv) 在 2025 年的现实工程里，把 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 或 Gemini 3 Pro 摆在一个有 3DGS 支撑的 XR 场景中，就可以做出非常新颖的产品形态：用户戴着头显在虚拟空间走动，用语音和手势与一个“真的站在你面前、能理解空间布局”的 AI 助手对话，它不仅能告诉你“某个设备的故障原因”，还可以指着三维模型里具体的位置说“你把这个阀门顺时针旋转 30 度”。
五、语音维度：从 Whisper v3 到新一代 ASR 榜单
相较于视频和 3D，语音在很多人印象里似乎已经是一个“老技术”了：传统 ASR 系统早就能在电话客服、语音输入法里跑得不错。但在多模态大模型时代，语音的重要性反而被放大了——因为它不再只是“把声音转成字”，而是成为连接人类真实意图、情绪和语境的最自然接口。
从模型侧看，OpenAI 的 Whisper large-v3 是这一波语音基础模型升级中的一个关键节点。根据 Hugging Face 上的模型卡描述，large-v3 相比 large-v2 在多种语言上降低了 10%～20% 的错误率，并在长音频与嘈杂环境下有更稳健的表现。(Hugging Face) 另一条开放路线则是 CMU 等机构推出的 OWSM v3.1，它在多项评测基准上超过前代模型，并且在推理速度上提升了最多 25%，同时强调开放训练脚本和数据准备流程，以提高可重复性和透明度。(WAVLab)
更有意思的是，Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 这类排行榜已经把很多基于大模型架构的 ASR 系统纳入比较。例如，2025 年 10 月的一篇综述提到，NVIDIA 的 Canary Qwen 2.5B 在英语转录任务上以约 5.63% 的词错误率跑到榜首，这类系统通过引入更强的语言建模和上下文理解能力，在准确率上明显领先传统端到端 ASR。(Winsome Marketing)
我们可以把代表性语音模型整理成一张表，作为“语音维度”的快速全景。
表 5 代表性语音／ASR 基础模型与系统（节选）
| 模型 / 系统 | 发布方 | 核心特点 | 代表性指标 / 亮点 | 与 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 的关系 |
|---|---|---|---|---|
| Whisper large-v3 | OpenAI | 多语言通用语音识别模型，相比 large-v2 错误率降低 10%～20%，长音频与噪声鲁棒性更好 (Hugging Face) | 在多种公开数据集上的 WER 有显著下降，成为很多开源与商用语音管线的默认基座 | 常被用作 GPT-5.1 前端的语音转文本模块，配合 GPT-5.1 的语音对话接口，实现“听得懂”的多模态交互 |
| OWSM v3.1 系列 | CMU WAVLab | 开源 Whisper 风格模型，提供从 1 亿到 10 亿参数的多个版本，在多数评测基准上优于前代，同时推理速度提升可达 25% (WAVLab) | 展现出零样本上下文偏置等新兴能力，适合在需要透明训练流程场景中使用 | 常作为研究界构建多语种语音接口的基础，与通用大模型结合做语音助手、会议助手等 |
| NVIDIA Canary Qwen 2.5B | NVIDIA 等 | 基于大模型架构的 ASR 系统，在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 英语榜单中以约 5.63% WER 领跑 (Winsome Marketing) | 在准确率上超过很多传统 ASR 引擎，但计算开销相对更高，体现了“准确率与速度”的典型权衡 | 可与 Gemini 3 或 Claude Opus 4.5 等模型组合，形成端到端语音 Agent，用于高价值电话场景 |
| 各家自研语音前端（如企业内 ASR 引擎） | 多家云厂商与独立团队 | 通常针对特定语言、领域做优化，例如医疗、金融、客服等行业，并与自家大模型打通 | 在特定领域词汇和口音上的表现往往优于通用模型 | 与 Claude Opus 4.5 和 GPT-5.1 的企业版集成后，可以实现高准确率的行业语音助手和流程自动化 |
在多模态理解的最终形态里，语音与视频、3D 之间并不是简单的“互不干涉”。一个典型的场景是这样的：用户戴着 XR 头显走进工厂车间，对着一台设备说“帮我检查一下这台机器最近有没有异常”，系统先用语音前端把这句话转成文本，送入 GPT-5.1 或 Gemini 3 Pro 等大模型解析意图，同时调取设备实时视频流及对应的 3D 结构模型；然后，模型一边根据语音意图在空间中定位“一台机器”，一边在视频画面里查找异常噪音和震动模式，最终给出一个带空间标注的诊断结果，并用自然语言反馈给用户。这种交互如果没有稳定的语音前端和强大的语言理解，就根本无从谈起。
六、如何在一个产品里把“视频 + 3D + 语音”真正接到最新大模型上？
说到这里，我们其实已经回答了一半“为什么 2025 年大家都在卷视频 + 3D + 语音”：因为市场、技术和应用都指向这里。但对工程师和架构师来说，更扎心的问题是：我如果现在要做一个多模态产品，要怎么把 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 或 Gemini 3 Pro 真正接起来？
在大量 AI 工程实践中，一个比较主流的工程模式，是把通用大模型当作“多模态中枢”，而把视频编码器、3D 引擎、语音前端等看作一系列可替换的“感知插件”。系统可以被抽象成下面这样一条较长但清晰的链路。
在这套架构里，GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 各自擅长的方向略有不同。GPT-5.1 与 GPT-5.1-Codex-Max 组合在长链路编码和 Agent 流程上非常强势，适合构建需要大量自动写脚本、调 API 的系统；Claude Opus 4.5 在代码和“用电脑”这个维度上拥有极强的表现力，适合作为“桌面级数字员工”，通过浏览器、Office 文档等完成复杂任务；Gemini 3 Pro 则在长上下文和开发者工具上表现突出，可以做跨长视频、多文档和代码库的统一分析。(OpenAI)
为了更直观，我们可以构造一张“落地视角”的小表，专门看看在几个典型行业里，“视频 + 3D + 语音 + 最新大模型”是如何组合的。
表 6 典型行业场景中的“视频 + 3D + 语音 + 大模型”组合方式
| 行业 / 场景 | 视频角色 | 3D 角色 | 语音角色 | 通用大模型（GPT-5.1 / Claude Opus 4.5 / Gemini 3）的角色 |
|---|---|---|---|---|
| 智能制造 & 工业运维 | 实时监控设备状态、检测异常动作或安全隐患，支持视频检索和事后回溯 | 用 3DGS 或 CAD 模型构建数字孪生，支持对设备结构和维护步骤的空间标注 | 工程师通过语音下达巡检、诊断与操作指令，系统以语音反馈结果 | 解析语音意图，融合视频与 3D 信息进行推理，生成结构化工单、维护步骤和安全提示，并可自动生成 PLC 脚本或操作清单 (NVIDIA Developer) |
| 自动驾驶 & 智慧城市 | 多传感器视频流用于道路环境理解和事件检测 | 通过 3D 地图和点云构建高精度环境模型 | 司机或调度员可通过语音发出指令或查询任务状态 | 把语音请求与视频/3D 感知结果结合，做路径规划、异常事件解释和策略生成，例如 GPT-5.1/Gemini 3 结合车端感知模块 (Grand View Research) |
| XR 培训与远程协作 | 录制或实时传输培训过程视频 | 使用 Gaussian Splatting 或其他 3D 表示重建培训环境 | 学员以语音提问，培训师或 AI 助手语音答复 | 在空间中理解学员位置与视角，通过大模型生成个性化讲解、步骤提示和考试题目，例如 Gemini 3 Pro 结合 XR 场景 (arXiv) |
| 客服与销售 | 录制用户使用产品的视频，分析行为与问题 | 在 3D 模型上标注产品结构，辅助解释复杂功能 | 通过电话或 App 内语音与用户对话 | 基于语音内容与产品使用视频分析用户意图，生成解决方案或推荐方案，Claude Opus 4.5/GPT-5.1 等负责自动生成话术和售后工单 (Anthropic) |
| 医疗影像与远程诊疗（受严格监管限制） | 通过内镜、超声等设备的视频进行辅助分析 | 结合 3D 解剖模型可视化病灶位置 | 医生与患者语音沟通病情与方案 | 在严格合规前提下，作为辅助工具对视频和 3D 模型做初步分析，并用自然语言生成报告草稿，但最终决策由医生做出 (Grand View Research) |
如果你从工程实现角度看，会发现一个有趣的现象：真正棘手的其实并不是单一模态本身，而是如何在统一的语义层里把所有模态对齐，并在大模型里进行一致的推理。 这就要求我们在架构上特别注意几个点：第一，所有来自视频、3D、语音的特征，在进入 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 或 Gemini 3 之前，都要尽可能统一成一种“模型容易消费”的表示，比如文本描述、离散 Token 或低维语义向量；第二，在推理过程中，要让大模型“知道这些信息来自哪里”，例如通过特殊标记区分“这是 3D 空间坐标推理”还是“这是语音情绪分析”；第三，工具调用（Tool Use）与代码生成要深度整合，让模型可以在多模态信息的基础上真正“动手”，而不是仅仅输出一段解释性文字。
七、从“多模态模型”到“多模态 Agent”：未来的战场不止是参数和榜单
把视角拉回到开头提到的 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3，我们会发现一个明显的趋势：它们都在有意识地从“模型”走向“Agent 平台”。OpenAI 在介绍 GPT-5.1 时强调的是更好的推理和更自然的对话体验，同时也持续扩展 Agent、工作流与自定义人格的能力；Anthropic 在 Claude Opus 4.5 的发布中，把重点放在“更强的编码和电脑使用能力”和“更可靠的多步骤工作流管理”上，很多评测都在讨论它在自动构建和维护 Agent 方面的优势；Google 则在 Gemini 3 中推出了 Deep Think 模式和开发者工具集成，为更复杂的自动化 Agent 工作流打地基。(OpenAI)
当这些模型与视频、3D、语音深度捆绑之后，战场自然从“谁在某个基准上多 2 分”转移到“谁真正在现实世界里更能干活”。这里至少有几个值得特别关注的方向。其一是多模态安全与对抗。Anthropic 在 Claude Opus 4.5 的系统卡中展示了大量关于 Agentic Coding 安全测试的数据：在 150 个恶意编码请求上实现了 100% 的拒绝率，但在某些恶意任务上拒绝率仍不足 90%，这说明在多模态 Agent 时代，如何防止模型在复杂视频/3D/语音场景中被诱导做危险动作，还是一个开放问题。(The Verge)
其二是评测方法的升级。Stanford AI Index 2025 等报告已经开始把 Sora 这类视频生成模型纳入新的技术性能章节，引入更多多模态和安全向的评测维度；在语音侧，Open ASR Leaderboard 等开源基准也在不断扩充任务和语言；在 3D 侧，Gaussian Splatting 相关论文和工业实践形成了一个紧密互动的共同体，技术演进速度被业内拿来和生成式 AI 做类比。(斯坦福HAI)
其三是跨模态长链路任务的标准化。无论是 GPT-5.1 的 Thinking 模式，还是 Gemini 3 的 Deep Think 模式，亦或是 Claude Opus 4.5 在编码和工具使用上的增强，本质上都是在回答同一个问题：在一个需要多次观测视频、反复查看 3D 模型、持续与用户语音对话的场景中，Agent 应该如何合理地规划和执行动作？这不是单个 benchmark 能说明白的，而更像是一个相当长的“剧本”——评测者需要写出一整套逼真的场景，让 Agent 在限制条件下自主完成任务。
未来几年，很可能会出现越来越多专门针对“视频 + 3D + 语音 + Agent”的复合基准：例如完成一次 XR 设备安装指导，从根据 3D 模型生成安装步骤，到通过视频识别用户当前安装进度，再通过语音互动纠正错误；或者完成一次远程设备巡检，从语音接单开始，到远程视频巡视和 3D 标注，再到生成巡检报告和维护计划。届时，我们评价 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 的标准，可能不再是“谁在某个单项上更强”，而是“谁在完整剧情里更像一个靠谱的同事”。
结语：2025 年之后，多模态不再是“加个图片接口”那么简单
回到文章标题的那句话——“为什么 2025 年大家都在卷‘视频 + 3D + 语音’？”——现在你大概已经有了自己的答案。因为这是一个同时被技术、市场和产品逻辑三重推动的必然结果：视频是现实世界最丰富的数据载体，3D 是下一代空间计算与 XR 的基础设施，语音是人类最自然的交互方式；而 GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 这些最新一代通用多模态模型，恰恰提供了一个可以把这三者统一起来的推理与决策大脑。
在未来很长一段时间里，“多模态能力”会逐渐从一个 Marketing 关键词变成一个工程上的刚性要求：没有视频理解，你很难在自动驾驶、安防和内容平台上竞争；没有 3D 空间感知，你在 XR、数字孪生和工业场景里的天花板会非常低；没有高质量的语音接口，你就很难真正释放面向非技术用户的泛用 AI 价值。而如果你要在这些领域里站稳脚跟，就几乎无法绕过 GPT-5.1、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 这样的最新旗舰模型——它们已经把“视频 + 3D + 语音”的组合写进了自己的产品基因里。
对正在写 优快云、搭 Side Project 或在公司里推进多模态项目的你来说，也许最实际的一点是：不要再把多模态理解当成“给聊天机器人加一个看图接口”，而要从“我能不能做出一个真的看得懂视频、理解三维空间、听得懂人话的数字合伙人”这个目标往回推。 当你沿着这个目标反推架构和技术选型时，很多“为什么 2025 年大家都在卷视频 + 3D + 语音”的疑问，就会自然变成一条条具体可执行的工程路线图。
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