在人工智能领域，时序预测（Time Series Forecasting，TSF）一直是一个备受关注的研究方向。它广泛应用于金融、气象、医疗等多个领域，旨在通过分析历史数据来预测未来的趋势和变化。然而，这个领域面临着诸多挑战，比如数据的跨域差异和域内异质性，这些都给时序预测模型的构建带来了不小的困难。
为了应对这些挑战，研究人员提出了各种方法，比如微调大型语言模型（LLMs）或者构建大规模的时序数据集来开发时序预测的基础模型。然而，这些方法往往效果有限，无法很好地解决跨域差异和域内异质性的问题。
最近，一篇名为《VisionTS: Visual Masked Autoencoders Are Free-Lunch Zero-Shot Time Series Forecasters》的论文提出了一种全新的思路，即利用丰富的高质量自然图像来构建时序预测的基础模型。这一思路基于图像和时序数据之间的内禀相似性，通过将时序预测任务重新定义为图像重建任务，从而实现了视觉模型在时序预测领域的跨界应用。
具体来说，该论文提出了一种名为VisionTS的模型，它基于视觉掩码自编码器（MAE）进行自监督预训练。MAE是一种在计算机视觉领域广泛应用的模型，它通过在图像中随机遮挡一部分区域，然后让模型尝试重建这些被遮挡的区域来学习图像的表示。在VisionTS中，研究人员将时序数据转换为图像形式，然后利用MAE对这些图像进行预训练。
令人惊讶的是，VisionTS在没有进行任何时序域适配的情况下，就能够实现出色的零样本预测性能，与现有的时序预测基础模型相比毫不逊色。而且，通过少量的微调，VisionTS还能够进一步提高预测性能，在大多数情况下都能够达到最先进的水平。
这一发现无疑为时序预测领域带来了新的希望。它表明，视觉模型可能是一种“免费的午餐”，可以为时序预测提供强大的能力，而无需进行大量的数据收集和模型训练。此外，这一研究还为计算机视觉和时序预测之间的跨域研究提供了新的思路和方向。
然而，我们也应该看到，VisionTS的成功并不意味着时序预测领域的问题已经完全解决。首先，VisionTS的预训练依赖于大规模的图像数据集，这可能限制了它在特定领域或小规模数据集上的应用。其次，虽然VisionTS在零样本预测方面表现出色，但在实际应用中，我们往往需要对模型进行微调以适应特定的任务和数据。因此，如何在保持模型通用性的同时，提高其在特定任务上的适应性，仍然是一个值得研究的问题。
此外，VisionTS的提出也引发了一些关于模型解释性和可信度的讨论。由于VisionTS将时序数据转换为图像形式进行处理，这可能导致模型的预测结果难以解释和理解。在实际应用中，我们往往需要对模型的预测结果进行解释和验证，以确保其可靠性和可信度。因此，如何提高VisionTS等视觉模型在时序预测领域的解释性和可信度，也是一个需要进一步研究的问题。
