告别繁琐抽帧！Gemini API 原生视频分析赋能具身智能，自动化标注效率提升 10 倍。国内直接用！

weixin_419936922026-01-16 10:24

在具身智能（Embodied AI）开发中，视频数据的精准标注是核心环节。本文深度解析 Gemini 2.5/3 Pro API 如何凭借原生视频多模态能力，通过 Inline 方式直接分析视频流，解决传统打标逻辑中"抽帧丢失时序"的难题。相比市面上其他的AI模型，Gemini 模型在处理具身智能场景下的动作分解、空间坐标标注及物理因果推理方面具有代差优势。

在人工智能的下半场------具身智能（Embodied AI）的浪潮中，如果说语言模型是"灵魂"，那么视频理解能力就是机器人的"眼睛"与"直觉"。

长期以来，视频标注和理解一直是 AI 领域的"重资产"环节。传统的方案往往需要人工或低效的抽帧模型来完成，而现在，Gemini 2.5 Pro 与 Gemini 3 Pro 的出现，彻底打破了这一瓶颈。

一、 真正的视频多模态：从"看图片"到"读电影"

大多数宣称支持多模态的模型，本质上是将视频拆解为一张张孤立的图片。这种方式不仅丢失了时序信息，更无法理解复杂的动作逻辑。

Gemini 系列模型的核心优势在于：

  • 原生视频流解析： Gemini 并非简单的抽帧，它能以原生方式理解视频中的时序（Temporal）关系。无论是识别一个精细的工业抓取动作，还是分析一段长达 1 小时的监控录像，Gemini 都能精准定位到秒级的关键帧。

  • 空间推理与坐标标注： 针对具身智能场景，Gemini 2.5/3 Pro 支持在视频中直接进行物体检测与空间坐标输出。它可以告诉你："在视频第 12 秒，机械臂距离目标物体 15 厘米。"这种精准度是目前其他模型难以企及的。

二、 具身智能的加速器：精准视频标注

对于开发机器人的团队来说，训练数据是核心资产。Gemini 模型可以充当"超级标注员"：

  1. 自动化动作分解： 自动将人类演示视频转化为机器可学习的动作序列（Action Tokens）。

  2. 环境语义理解： 实时标注复杂的物理环境，包括动态障碍物的预测。

  3. 零样本（Zero-shot）逻辑推理： 无需额外训练，即可通过视频判断操作是否成功，并分析失败原因。

三、 原生 Inline 传输 vs OpenAI 兼容模式

而作为开发者，在选择 API 时最痛苦的莫过于繁琐的预处理。这正是 Gemini API 领先于竞争对手（如 OpenAI）的关键技术壁垒：

  • Gemini API 原生支持 Inline 视频传输： 你只需通过一行 inlineData 代码，直接将视频二进制流传给 API，或者通过上传大文件得到一个URL，即可调用。无需任何复杂的抽帧逻辑，无需担心丢帧。

  • OpenAI 兼容模式的尴尬： 虽然很多API中转平台提供了Gemini API，但大多数采取OpenAI 兼容接口，OpenAI 协议原生并不支持视频文件传输。这意味着如果你使用兼容模式，你将无法使用Gemini原生的多模态视频分析能力。

对于追求效率的具身智能企业，选择 Gemini 原生 API 不是一道选择题，而是必答题。

为什么现在是接入 Gemini 的最佳时机？

  • 超长上下文： 支持高达 100 万 tokens，支持长达1小时的视频推理

  • Gemini 3 Pro 的逻辑跃迁： 最新的推理引擎让模型在分析视频逻辑（如"为什么这个零件装不上去？"）时，表现得像经验丰富的工程师。

想要体验原生视频多模态的威力吗？

作为领先的一站式AI模型聚合服务平台，MetaChat（https://metachat.fun ）提供原生的 Gemini API 中转服务，您提供：

  • 原生的Gemini API： 使用Gemini 3 Pro/Gemini 2.5 Pro/Gemini 3 Flash 的顶尖性能。

  • 跨境中转加速服务： 协助即便通过国内的网络接入，也能获得高速的模型访问速度。

快打开MetaChat，体验一下Gemini的魅力吧。

MetaChat主站：https://metachat.fun

API文档：https://metachat.apifox.cn

附：MetaChat Gemini API 多模态输入使用样例：

Gemini API 支持图片、视频、PDF 文档等多模态输入。本文简要介绍使用 Gemini API 处理图片、视频、PDF 文档的一些可能方法。

通过 Inline data 方式传输图片/视频/文档数据

图片输入

图片可以通过 inline_data 方式和文本提示词一起提交，每次请求提交的图片文件数据最大 100MB。

参考如下 Python 代码样例：

复制代码 
from google import genai
from google.genai import types
import requests

client = genai.Client(
    api_key="sk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......", # MetaChat API Key
    http_options={
        "base_url": "https://llm-api.mmchat.xyz/gemini" # MetaChat Gemini API 地址
    }
)

# 从本地文件读取图片
with open('path/to/small-sample.jpg', 'rb') as f:
    image1_bytes = f.read()
    
# 将读取的图片数据转成 Base64 格式
image1 = types.Part.from_bytes(
  data=image1_bytes, mime_type="image/jpeg"
)

# 从 URL 下载图片
image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image2_bytes = requests.get(image_path).content

# 将下载的图片数据转成 Base64 格式
image2 = types.Part.from_bytes(
  data=image2_bytes, mime_type="image/jpeg"
)

# 将图片和文本提示词一起提交给模型
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        '这两张图片的内容分别是？',
        image1,
        image2
    ]
)

print(response.text)

JavaScript 代码样例：

复制代码 
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: "sk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......", // MetaChat API Key,
  httpOptions: {
    baseUrl: "https://llm-api.mmchat.xyz/gemini" // MetaChat Gemini API 地址,
  }
});

// 从本地文件读取图片
const base64ImageFile = fs.readFileSync("path/to/small-sample.jpg", {
  encoding: "base64",
});
const image1 = {
  inlineData: {
    mimeType: "image/jpeg",
    data: base64ImageFile,
  }
}

// 从 URL 下载图片
const imageUrl = "https://goo.gle/instrument-img";
const response = await fetch(imageUrl);
const imageArrayBuffer = await response.arrayBuffer();
const base64ImageData = Buffer.from(imageArrayBuffer).toString('base64');
const image2 = {
  inlineData: {
    mimeType: "image/jpeg",
    data: base64ImageData,
  }
}

// 将图片和文本提示词一起提交给模型
const contents = [
  { text: "这两张图片的内容分别是？" },
  image1,
  image2
];

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: contents,
});
console.log(response.text);

视频输入

视频（video/mp4）可以通过 inline_data 方式和文本提示词一起提交，每次请求提交的视频文件数据最大 100MB。

视频文件支持的格式： video/mp4 video/mpeg video/mov video/avi video/x-flv video/mpg video/webm video/wmv video/3gpp

参考如下 Python 代码样例：

复制代码 
from google import genai
from google.genai import types
import requests

client = genai.Client(
    api_key="sk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......", # MetaChat API Key
    http_options={
        "base_url": "https://llm-api.mmchat.xyz/gemini" # MetaChat Gemini API 地址
    }
)

# 从本地文件读取视频
with open('path/to/small-video.mp4', 'rb') as f:
    video1_bytes = f.read()
    
# 将读取的视频数据转成 Base64 格式
video1 = types.Part.from_bytes(
  data=video1_bytes, mime_type="video/mp4"
)

# 将视频和文本提示词一起提交给模型
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        '这个视频的内容分别是？',
        video1
    ]
)

print(response.text)

# 从 URL 下载视频
video_path = "https://goo.gle/small-video.mp4"
video2_bytes = requests.get(video_path).content

# 将下载的视频数据转成 Base64 格式
video2 = types.Part.from_bytes(
  data=video2_bytes, mime_type="video/mp4"
)

# 将视频和文本提示词一起提交给模型
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        '这个视频的内容分别是？',
        video2
    ]
)

print(response.text)

JavaScript 代码样例：

复制代码 
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: "sk-live-eyJhbGciOiJIUzI1......", // MetaChat API Key,
  httpOptions: {
    baseUrl: "https://llm-api.mmchat.xyz/gemini" // MetaChat Gemini API 地址,
  }
});

// 从本地文件读取视频
const base64VideoFile = fs.readFileSync("path/to/small-sample.mp4", {
  encoding: "base64",
});
const video1 = {
  inlineData: {
    mimeType: "video/mp4",
    data: base64VideoFile,
  }
}

// 将视频和文本提示词一起提交给模型
const contents = [
  { text: "这个视频的内容分别是？" },
  video1,
];

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: contents,
});
console.log(response.text);

// 从 URL 下载视频
const videoUrl = "https://goo.gle/small.mp4";
const response = await fetch(imageUrl);
const videoArrayBuffer = await response.arrayBuffer();
const base64VideoData = Buffer.from(videoArrayBuffer).toString('base64');
const video2 = {
  inlineData: {
    mimeType: "video/mp4",
    data: base64VideoData,
  }
}

// 将视频和文本提示词一起提交给模型
const contents = [
  { text: "这个视频的内容分别是？" },
  video2,
];

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: contents,
});
console.log(response.text);
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