视频搜索算法和技术预计将在三个关键领域取得进展：改进的 AI 驱动内容理解、实时或近乎实时的搜索能力，以及与多模态数据的更紧密集成。这些进展将解决当前在准确性、速度和跨平台可用性方面的限制，从而实现更精确和上下文感知的视频检索。
首先，用于视频分析的 AI 模型将变得更加复杂，能够更好地理解上下文、对象和时间关系。例如，可以调整基于 Transformer 的架构，如 Vision Transformers (ViTs)，以处理更长的视频序列，从而更好地跟踪随时间推移的动作或事件。结合视频、音频和文本嵌入的多模态模型（例如，类 CLIP 系统）将改进跨模态搜索，允许用户使用自然语言查询（如“有海浪拍打的日落”）来查找场景。对比学习等技术可以帮助系统区分细微差异，例如在拥挤场景中识别特定的汽车型号。此外，少样本学习或零样本学习的进步将减少对带标签数据集的依赖，使视频搜索适用于医学影像或工业检测等小众领域。
其次，实时视频搜索将受益于优化的索引和边缘计算。开发者可以利用轻量级神经网络（例如 MobileNet 或 EfficientNet 变体）进行设备端特征提取，从而无需依赖云即可实现即时查询。例如，安全系统可以使用基于边缘的处理来扫描实时视频，查找无人看管行李等异常情况。Milvus 或 FAISS 等向量数据库将在高效地将提取的特征与大型索引匹配方面发挥作用。关键帧选择或运动向量哈希等时间压缩技术可以减少存储和计算需求。YouTube 的视频时间戳预测或 TikTok 的内容推荐等项目已经预示了这些方向，但未来的系统可能支持跨 PB 级数据的帧精确搜索，且延迟低于一秒。
第三，与增强现实 (AR)、3D 环境和去中心化系统的集成将扩展应用场景。AR 眼镜可以实时叠加搜索结果——例如，在徒步旅行时通过将实时视频与植物数据库交叉引用来识别植物种类。IPFS 等去中心化协议可能实现分布式视频索引，允许创作者保留对元数据的控制，同时使内容可被发现。NVIDIA Omniverse 等工具可以促进从 2D 视频重建 3D 场景，从而支持诸如“显示所有有人从左侧进入的片段”之类的查询。此外，联邦学习或同态加密等隐私保护技术将允许用户搜索个人视频库（例如智能手机存档），而无需将原始数据暴露给第三方。这些集成将需要标准化的 API 来实现互操作性，类似于 WebAssembly 今天如何实现跨平台代码执行。