探索人工智能的未来边界
观察者计划致力于在真实生活环境中进行长期、多模态的数据采集与研究， 推动人工智能在理解人类行为方面的根本性突破。
与传统研究最大的不同是：所有研究方向都基于研究者主导的数据收集。 每位研究者都可以根据自己的研究需求，直接设计和控制数据收集的具体方案， 确保获得的数据能够精准服务于研究目标。这种创新模式让我们能够探索 那些因数据限制而长期被忽视的研究领域。
我们的研究涵盖四个核心方向，每个方向都旨在解决当前AI面临的关键挑战。
构建能够理解和预测人类长期行为模式的AI系统
传统的行为识别研究主要关注短时间片段内的动作分类，而人类的真实行为往往是长期的、 有目标导向的复杂序列。理解这些长期行为模式对于构建真正智能的系统至关重要。
从微观动作到宏观活动的多尺度理解
捕捉长距离依赖关系和关键时刻
理解行为序列中的因果链条
通过与环境交互学习行为策略
探索人与智能系统在物理世界中的自然协作方式
当前的人机交互主要局限于屏幕和语音界面，缺乏对物理世界中复杂交互的理解。 我们需要开发能够理解人类意图、预测行动并在真实环境中提供协助的智能系统。
识别和理解人类如何使用各种工具完成任务
推断物体的功能属性和可能的使用方式
在共同任务中进行有效的分工和协调
根据环境和任务自适应调整交互方式
这项研究将推动智能机器人、增强现实、智能家居等领域的发展， 让AI真正成为人类在物理世界中的得力助手。
开发新一代的AI研究方法和评估标准
传统的AI研究方法往往难以捕捉真实世界的复杂性。观察者计划致力于开发 新的研究范式，强调生态效度、长期观察和系统性思维。
在自然环境中进行非侵入式的多模态数据收集
追踪个体和群体的长期行为演变
从微观动作到宏观模式的多层次理解
识别行为数据中的因果关系而非仅仅相关性
我们承诺将研究方法、评估工具和基准数据集向学术界开放， 推动整个AI研究社区的进步。通过建立新的研究标准和最佳实践， 我们希望引领AI研究走向更加严谨、可靠和有意义的方向。
预计每年在CVPR、NeurIPS等顶会发表
每月产生的多模态研究数据
与全球顶尖研究机构建立合作
开创AI研究的全新范式
社交动力学
理解和建模复杂的人际互动和群体行为
研究意义
人类是社会性动物，大部分行为都发生在社交情境中。理解群体动力学、 社交信号和人际互动模式，对于构建能够自然融入人类社会的AI系统至关重要。
研究维度
非语言交流
解码手势、表情、姿态等非语言信号
群体行为模式
识别领导、跟随、合作、竞争等群体动态
社交角色识别
理解个体在群体中的角色和地位
情感传染
追踪情绪在群体中的传播和影响
方法论创新
图神经网络
建模复杂的社交网络结构和动态变化
博弈论建模
分析多智能体交互中的策略选择
情感计算
识别和理解情感状态及其社交影响
社会价值
通过深入理解人类社交行为，我们可以设计更好的协作工具、 改善团队动力学、促进跨文化理解，并为社交技能训练提供支持。