办了33年的ACM MM，重新划定研究范围

随着AI的发展，多媒体的研究边界在进一步拓宽。 作者丨张 驰 编辑丨马晓宁 今年11月10日，国际多媒体领域顶级学术会议 ACM Multimedia（ACM MM）将在巴西里约热内卢举行。

届时雷峰网也前往大会现场，带来第一手的报道。欢迎扫描文末二维码入群与我们交流。与往年相比，这届会议有一个容易重大的变化，征稿主题被重新划分了。在去年底，ACM MM学术指导委员会投票通过新的研究主题体系。

过去的五大主题、15个子方向，改为16个平级研究主题。看上去只是调整分类，但对照新旧名单看的话，可以发现部分研究被放到了更醒目的位置。对比之后，我们发现了几个显著的变化。01新增具身智能与多模态推理最值得注意的是两个新增的独立主题：具身与沉浸式多媒体（Embodied and Immersive Multimedia）和多媒体推理（Multimedia Reasoning）。

前者的官方定义，特别提到能够在真实世界感知、行动和交互的智能体，以及视觉、语言、音频和触觉等多种信息的整合。不过这也不是说，ACM MM 在转型成机器人会议，它强调的是具身智能中的多媒体、多模态研究，不是机器人硬件、控制、运动规划问题。

传统的多媒体研究主要处理图像、声音、视频等内容，具身系统需要将多模态感知与行动联系起来。多媒体推理则强调对图像、视频、语音和文本，进行逻辑、因果、时间与空间推理。例如，模型不仅要识别视频中发生了什么，还要判断事件为什么发生、不同线索之间有什么关系，以及画面没有直接给出的信息。

过去的多媒体AI更强调从内容中提取信息，现在大会应该是想把基于多模态证据进行推理的研究，单独凸显出来。不过，“理解”和“推理”也不是完全分离的，过去的研究也涉及推理。02从视觉与语言，到多媒体与语言另一个变化是，2025年的“视觉与语言”（Vision and Language）被调整为“多媒体与语言”（Multimedia and Language）。

新描述中，除了图像和视频，还明确纳入音频、传感器数据与语言的结合。与此同时，原先分别设置的“多媒体基础模型”和“生成式多媒体”，在2026年合并为“多媒体生成与基础模型”。大会不再将基础模型与内容生成完全分开讨论，而是强调二者在模型架构、跨模态对齐，还有可控生成中的联系。

这些都反映出，多媒体所处理的信息种类在扩展和融合。03从谈影响，到担责任2025年有个主题叫“生成式AI的社会影响”（Social Aspects of Generative AI），在2026年变成了“负责任的多媒体”（Responsible Multimedia）。

从强调社会影响，到强调责任，意思很明显，AI 的影响已经是真真切切的，现在要考虑的是如何控制这种影响。就像前两年会有讨论，AI生成的假视频会不会误导公众？现在更应该考虑的是如何消除这种误导。

此外，“多媒体解释”（Multimedia Interpretation），调整为“多媒体可理解性与可解释性”（Multimedia Interpretability and Explainability）。

Interpretability和Explainability这两个词含义相近，也没有统一的区分标准。一般来说，前者更关注能否理解模型内部的工作机制，后者则强调能否解释模型作出某个判断的依据。

这其实反映出，AI已经越来越多地参与判断与决策，甚至自己做研究（比如最近热议的RSI递归自进化），让它仅仅给出结果已经不够，我们还需要知道这些判断从哪来，是否靠得住。04多媒体变了吗？

ACM MM创办于1993年。当时的多媒体研究，关注的还是一些相对基础的问题：如何在计算机中存储、传输和同步图像、声音与视频，如何检索和组织这些内容。2004年，大会将研究划分为内容、系统和应用三大方向。

后来，互联网、移动设备和深度学习的相继崛起，多媒体检索、内容理解、人机交互等研究也不断演进，会议的研究范围也随之扩展。近几年，这种变化进一步加快。2024年，ACM MM专门增加了“生成式AI时代的多媒体”主题；

今年，具身智能、多模态推理等方向又被单独列出。这三十多里，ACM MM研究的基本围绕如何处理和利用不同形式的信息。随着AI的到来，研究的问题也有了进一步的变化，从如何存储、传输和检索多媒体内容，到如何理解、生成内容，再到让机器基于多模态信息进行推理、判断，甚至与现实环境交互。

2026年的这次调整，其实不是说传统多媒体研究正在退出舞台，而是随着AI的发展，多媒体的研究边界在进一步拓宽。参考来源：ACM Multimedia 2025 Topics of Interest：https://acmmm2025.org/research-topics/ACM Multimedia 2026 Topics of Interest：https://2026.acmmm.org/site/topics.html