7月31日，字节跳动正式发布新一代视频生成模型Seedance2.5。相比年初发布的Seedance2.0，此次升级不仅在生成时长、多模态理解、编辑精度等核心维度实现全面突破股票配资源码，更重要的是——视频生成模型正在从辅助创意的内容工具，蜕变为嵌入实体产业生产流程的标准化生产力引擎。
发布当日，徐工集团、小鹏汽车、智元机器人、灵初智能、微分智飞、穹彻智能、XsparkAI(无界智航)等七家企业已确认合作，成为国内第一批落地应用该模型的行业客户。
从工程机械到智能汽车，从具身智能到机器人，Seedance2.5正在多个实体经济赛道开启全新的应用空间。
灵初智能基于Seedance2.0扩充模型训练数据集，实现对光照、背景、纹理、空间布局、物体组合等关键要素的多样化调整，有效支撑模型跨环境、跨本体的泛化训练
四大核心能力升级：
从“能生成”到“可修改、可迭代、可交付”
Seedance2.5延续了Seedance2.0统一的多模态音视频联合生成架构，重点突破了长叙事能力、多模态参考能力和编辑能力。
首先是告别“片段式”输出。Seedance2.5将单次视频生成时长从15秒提升至30秒，并支持多轮延长，可生成数分钟连贯的高质量内容。
在这30秒内组织多个具备逻辑关联的镜头，让故事按照“铺垫—推进—转折—收尾”的完整叙事结构展开。这一能力让工业培训片、广告TVC等对叙事完整性要求极高的场景得以一键生成。
其次，Seedance2.5支持用户单次输入最多30张图片、10段视频、10段音频作为参考素材，即单次可处理50个素材。在多人同框和群像叙事场景中，模型可同时还原多个人物形象与声音，并保持主体特征稳定。这意味着企业前期投入的专业设计资产无需二次返工，大幅降低定制化内容的生产成本。
Seedance2.5还可在维持整体画面、镜头与节奏不变的前提下，对背景、商品、人物等局部元素进行精准修改，实现“一次创作、多版交付”。这彻底解决了过往生成视频不可迭代、返工成本高的行业难题。面向不同市场快速完成广告素材不同版本的制作，从此不再是难题。
Seedance2.5也可以走向“全球化”。原生支持10余种语言，适配全球化工业生产需求。全球创作者都可以直接用母语描述创意意图，全面适配多语言、多版本的工业化生产需求。
从内容工具到生产力工具：
多产业落地全面提速
在具身智能、自动驾驶，甚至是汽车和制造场景，Seedance2.5正在展现它“实用高效”的一面。
从精确到螺丝孔位的工程作业指导视频，到真实复杂的智能驾驶训练环境，再到帮助机器人预测运动轨迹，Seedance2.5开始嵌入真实生产流程。
工业SOP操作流程演示视频截图具身智能领域里，Seedance2.5已经开辟了训练数据新路径。传统仿真合成数据需要投入大量人力进行精细的场景建模，把所有资产、物理规律逐一嵌入，完成一个场景的建模后，才能基于该场景迭代数据。
Seedance2.5则可以生成符合物理规律、场景复杂的具身交互数据，可支撑机器人跨环境/跨本体泛化训练、3D场景重建、机器人运动轨迹预测等任务。
这样最大的好处是，直接省去了人力建模的繁琐过程，所有的场景都是自动化生成的，光照、背景、纹理等关键要素都能实现多样化调整。
目前，穹彻智能借助视频生成扩充了具身智能大模型的训练数据——无需依赖实体机器人逐一采集，就能生成适配不同机型的操作数据，提升模型在多种机器人上的适配能力与通用性。
微分智飞则在飞行具身领域深入探索，将Seedance融入飞行机器人应用，打造出一套标准化、高难度的数据集生成流程，能够精准模拟障碍物闪避、室内自主寻路、智能目标锁定乃至复杂镜头运动等真实难题。智元机器人、灵初智能也已在具身智能方向推进应用探索。
微分智飞通过Seedance2.0优化飞行机器人的运动轨迹预测能力。基于大量AI生成的障碍物环境进行模拟训练，飞行机器人可完成复杂特技穿越
在智能汽车和自动驾驶领域，Seedance2.5可以应用于智驾模型训练数据生成。它可快速合成暴雨、大雾、罕见路况、突发事故等真实采集难以覆盖的边缘场景素材，补齐智驾系统的训练盲区，提升复杂工况下的行驶稳定性。
小鹏汽车还将Seedance能力集成至内部一站式AI设计平台，辅助产品设计环节的可视化创作。
同时，模型还能批量输出不同语言版本的用户说明书视频。只需把产品图、功能描述交给Seedance2.5，它就可生成一条通俗易懂的安装视频说明书。覆盖装配指引、使用演示、安全提示等，大幅压缩制造业与零售业的内容生产成本，可以让产品全球化更快上线。
从“生成内容”到“理解世界”：
视频生成模型的下一个十年
Seedance2.5之所以能够从内容创作走向实体产业，根本原因在于视频生成模型的技术路径正在发生质变——它不再只是生成一段好看的视频，而是在逐步理解物理世界。
火山引擎总裁谭待曾表示，Seedance是构建世界模型的基础——通过视频生成，可以无监督大规模训练，是合成世界模型的有效方法之一。Seedance所代表的技术路径，被定位为通向理解物理世界的“世界模型”的实现路径之一。
“视频生成模型正在经历一个关键转变：从‘生成内容’走向‘理解世界’，从‘辅助创意’走向‘提升生产力’。”香港科技大学计算机科学与工程系副教授王帅认为，从技术趋势看，这类模型的意义在于，它不仅生成图像帧，更是在学习“世界如何变化”。这类技术如果持续发展，将有机会重塑内容生产方式，并进一步推动数字内容、实体产业和智能系统之间的融合。
小鹏首届AI公开赛获奖作品，团队基于Seedance2.0生成的未来概念智能座驾
过去两年AI行业的核心命题是“生成”——生成文字、图像、视频、音乐；而从今年开始，核心命题将转向“理解”与“交互”——让AI真正理解物理世界的运行规律，并能与真实环境进行闭环互动。
王帅认为更重要的是，当视频生成模型具备更强的物理规律理解能力之后，它的应用边界会进一步扩大。
它不仅可以服务于内容产业，也可能成为未来具身智能、机器人仿真、自动驾驶场景生成、工业设计验证等领域的重要基础能力。因为这些场景都需要模型理解“一个动作会带来什么后果”“一个场景会如何演化”。
从这个角度看，Seedance2.5代表的不只是视频生成质量的提升，更是生成式AI向真实产业生产流程深入融合的一个重要信号。
中国科学院软件研究所研究员张立波也表示，当前视频生成模型通过海量数据学习，已经具备生成符合人类认知的图文声像的能力，未来随着感知维度的拓展与多模态技术的迭代，其深层次理解能力还将持续跃迁。
Seed团队表示，未来将继续探索更长的连贯叙事、更懂用户的生成与编辑体验股票配资源码，并进一步增强模型对物理世界规律的理解。当视频生成模型从“像素拟合”走向“物理规律建模”，从“生成一个片段”走向“理解一个世界”，它打开的不只是内容创作的想象空间，更是整个实体产业效率跃迁的巨大可能。
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