2月中旬，OpenAI正式对外发布人工智能文生视频大模型Sora。只需输入文字，便可生成一段长达60秒的高清视频。这意味着，继文本、图像之后OpenAI将其先进的AI技术拓展到了视频领域。作为OpenAI的开年之作，这款王炸级的文生视频大模型再次让世界感受到了人工智能的强大。

　　Sora的诞生，立即在国内外引起高度关注和热议，也在资本市场引发相关炒作。360创始人周鸿祎曾一连发了十多条视频谈论这一文生视频大模型，并对其给与了极高的评价，他在社交平台表示：Sora的诞生意味着AGI（通用人工智能）实现可能从10年缩短至一两年。

　　不可否认的是，技术的变革更像一把双刃剑，Sora的出现，让人们逐渐认识到人工智能在生活各场景运用中的无限可能，但也引发了类似岗位取代、失业等职场担忧。

　　Sora对未来影响几何？中国企业应该怎样参与到这场AI浪潮中？整个行业还需要作哪些准备和技术优化?2月28日，封面新闻记者专访了360创始人周鸿祎，他表示，GPT实现大模型的第一个突破，即解决了机器和人之间的对话问题，而Sora实现了第二个突破，补足了人工智能在AGI上的不足，实现机器与世界的交互。

　　Sora作为一个基于深度学习的视频生成模型，使用大量的视频数据进行训练，其强大之处在于生成的视频可以包含精细的画面场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。业内预测，Sora将被最先应用于短视频、广告、互娱、影视、媒体等领域。在这些领域运用多模态大模型能力，辅助人类生成视频，不仅能大幅提高生产效率，还可以提供全新的视觉冲击，帮助企业真正实现降本增效、提升用户体验。

　　在周鸿祎看来，Sora横空出世，不仅意味AIGC和多模态的突破，更意味着AGI的突破。对比Pika和Runway两个文生视频的竞品，周鸿祎进一步解释到，二者是把视频看成一帧一帧图的渲染，还在像素层面工作，因此也缺乏对常识的理解。我们常见的计算机CG特效，是在模拟造物主，进行人工建模，用很多公式驱动指导图像互动，这需要大量的人力和算力支持。

　　“而Sora背后的技术路线与众不同，它的原理像人脑，不需要建模，依靠常识驱动，在观察中掌握物理规律，这意味着不需要很大算力便可实现“逼真”的视频。”周鸿祎说。

　　纵观整个行业，在感叹Sora强大能力的同时，也引发了对其内容风险，以及相关职业是否将被取代的担忧。面对种种顾虑，OpenAI称在真正面向公众推出产品时，将确保生成视频包含来源元数据，并推出检测视频真伪的工具，以及对模型进行对抗性测试来评估危害或风险，拒绝包含极端暴力、性内容、仇恨图像、他人IP等文本输入提示等。

　　针对这一说法，周鸿祎也提出了自己的观点，在他看来，GPT实现大模型的第一个突破，即解决了机器和人之间的对话问题，而Sora实现了第二个突破，就说补足了人工智能在AGI上的不足，实现机器与世界的交互。“Sora将会成为内容行业的生产力工具，当然最终一部电影、一个视频好不好，还是需要创造力来判断，因为机器能生产一个好视频，但视频的主题、脚本和分镜头策划、台词的配合，都需要人的创意，至少需要人给提示词。但每位从业者都需要学会使用Sora，整个行业要拥抱AI，否则会被能够使用Sora的同行淘汰。”

　　人工智能将引领一场新工业革命，深刻影响各行各业。在这场AI浪潮中，企业应如何应对？周鸿祎认为，企业应当抓住机遇All in AI，这其中包括三大心法：一是建立AI信仰，相信大模型是真智能，相信大模型是一场工业革命，相信所有业务都会被重塑，相信不拥抱AI的公司、员工会淘汰，相信人工智能正朝着AGI快速前进；二是All in AI，需要思考企业对上对下员工、高管是否都了解和学习、使用大模型，内部业务流程如果用AI改造和优化，哪些环节可以被改造和优化？对外产品、服务哪些功能可以被AI赋能？三是含AI量，企业需要提前思考员工和产品的含AI量，以及企业对AI的利用程度。

　　对于文生视频大模型Sora，业界部分声音是利用前卫的数字技术加以融合运用，没必要“妖魔化”其功能影响，更多应以前瞻性思维理性认识，原因在于Sora等大模型无法摆脱来自人文的“地心引力”，未来的突破性发展终究会受到算力、算法、伦理法规的制约。

　　那么，企业在数字化转型的过程中又应如何将数字化建设与AI融合利用，是大多数企业需要考虑的问题？周鸿祎从Sora都能力中总结出AI发展的五阶段，第一阶段是，人工智障，能感知但不理解，难沟通；第二阶段，人工智能入门，实现人与机器交互，理解语言、思维、逻辑，机器拥有了“大脑”；第三阶段，通用人工智能，实现机器与世界交互，拥有“耳朵和眼睛”，通过观察了解世界运行规律；第四阶段，强人工智能，附体汽车和机器人，拥有“手和脚”，感知物理世界的重力和阻力，和人对世界的认知一样；第五阶段，超级人工智能，可发现总结规律和定律，达到爱因斯坦水平，拥有“悟性”和“灵性”。

　　此外，周鸿祎表示，大模型改变的不只是自然语言处理，未来有三个重点发展方向：机器人、自动驾驶和科学研究。机器人方面，最近的一个突破就是具身智能，有大模型做基础，机器人能理解80%的指令，人形机器人产业就可能出现一个大的突破。自动驾驶方面，把大模型和自动驾驶连在一起，就会对世界有更多的判断和理解，感知加上对世界的理解，就能识别出图像背后的含义。比如前面是婴儿车还是纸箱子？如果是纸箱子，车可以开过去，而如果是婴儿车或石头，车就要避开。最后科学研究方面，大模型对于世界知识的掌握，可能会对基础科学研究产生意想不到的推动。