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　　当我们用手机拍摄一段视频时，能否让计算机像人眼一样，准确地识别并追踪视频中的每一个对象？这听起来简单，但对AI来说却是一个极其困难的挑战。最近，由复旦大学丁恒辉、营凯宁团队联合牛津大学、字节跳动等多家机构发表的一项重要研究，揭示了现有AI技术在复杂视频理解方面的巨大局限性。这项研究发表于2025年，题为《MOSEv2: A More Challenging Dataset for Video Object Segmentation in Complex Scenes》，为视频目标分割领域提供了迄今为止最具挑战性的测试基准。感兴趣的读者可以通过访问完整的数据集和论文。

　　这项由复旦大学丁恒辉团队主导，联合牛津大学、字节跳动等多家机构完成的研究，为整个AI视觉理解领域提供了宝贵的资源和洞察。随着MOSEv2数据集的公开发布，相信会有更多研究团队基于这个平台开展创新研究，推动视频理解技术向着更加实用、更加可靠的方向发展。未来的AI系统将需要具备更强的适应性、更深的理解力和更可靠的推理能力，才能真正在复杂的现实世界中发挥价值。而MOSEv2正是通往这个目标路径上的重要里程碑。