抓住風口

國慶假期，科技圈幾乎被一件事徹底引爆：OpenAI的Sora 2。

10月1日，Sora2模型和獨立的APP產品上線后，無數以假亂真的AI視頻在社交媒體上病毒式傳播，Sam Altman忙著全球帶貨，祝福國慶快樂。

我們科技特訓營也做了Sam帶貨的視頻，如果不是海報上的中文有錯誤，確實挺不錯。

今天我們就按照前哨科技特訓營【技術-產業(yè)】的框架，和大家一起做深度分析。

更多專業(yè)點評，歡迎觀看10月9日會員直播。

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不止于炫技：引爆傳播的“殺手”功能

與一年前主要面向開發(fā)者和創(chuàng)意工作室進行技術預覽的Sora 1不同，此次發(fā)布的Sora 2是一次真正意義上的產品化落地。

它以一款獨立的移動應用（Sora App）形式直接面向廣大消費者，并在功能上實現了大幅升級：

“隨機”到“可控”——人人都是導演

Sora 1最讓人沮喪的是雖然演示效果驚人，實際使用全是抽卡，同一個提示詞使用幾十次才能勉強有個可用的圖片，價格又貴自然無人問津。

Sora 2不但對物理規(guī)律有更好的理解，還擁有了電影導演級別的鏡頭語言理解能力，加上首次實現“音畫同步生成”，真正讓用戶體驗到了“導演”的快感。

你可以像寫劇本一樣，用復雜的指令進行多鏡頭調度（“先廣角，再特寫”），也能安排畫面中人物具體表演（中英文臺詞、情緒表達），Sora 2基本能保持角色和場景的連貫性。

這種創(chuàng)作自由度的飛躍，是它從“玩具”進化為“工具”的關鍵一步。

“旁觀”到“入戲”——Cameo客串帶來病毒傳播

這是Sora 2最富病毒傳播潛力的功能。通過錄制自己的形象和聲音，用戶可以生成一個數字分身，并讓“自己”出現在任何AI生成的奇幻場景中——在賽博朋克的都市里飆車，或是在外星球上與怪獸對話。

這背后是非常強的圖像和聲音生成的Few-shot能力，也就是說只需要少量數據就能掌握規(guī)律，進而泛化模擬。

用戶還能將自己的“Cameo”分享給好友，授權他們在自己的創(chuàng)作中使用，真正實現了AI視頻的“多人合演”。

這種“成為主角”的新奇體驗，激發(fā)海量的二次創(chuàng)作和社交分享，是Sora 2從技術展示走向大眾娛樂的引爆點。

冰山之下：不是顛覆，而是工程優(yōu)化

這些驚艷的功能背后，有什么技術秘密呢？

Sora 2的官方文檔“猶抱琵琶半遮面”，只模糊地將其描述為從“GPT-1時刻”跨越到“GPT-3.5時刻”的視頻模型，更懂物理、可控性更強。

然而，官方介紹中的一句話引起了我們的注意：“一個重大里程碑是在大規(guī)模視頻數據上掌握預訓練和后訓練”。

先說結論，Sora 2的飛躍并非源于某種全新的、顛覆性新技術，而是在“預訓練”和“后訓練”這兩大環(huán)節(jié)上，實現了極致的工程優(yōu)化。

結合2025年的前沿論文和開源實踐，我們可以拼湊出Sora 2“黑箱”內部的技術進階之路：

第一步：預訓練——從“看懂”視頻到“理解”鏡頭

2023-24年，AI視頻生成領域的主流思路，是將生成圖片的Diffusion模型和擅長處理序列的Transformer模型進行整合。

一代Sora正是這條技術路線的工程化成果。它的一大創(chuàng)新，在于改變了AI學習視頻的方式：不再是把視頻拆成一張張獨立的圖片去學習，而是將包含時間維度的視頻數據塊（時空塊 Spacetime Patches）作為一個整體交給AI。

這讓AI開始理解物體在時空中的互動關系，從而自發(fā)地掌握了一些基礎物理規(guī)律。

可惜這只解決了“單鏡頭”的真實性問題。一旦需要多鏡頭敘事，一代Sora就常?！笆洝保昂箸R頭中的人物、場景判若兩人。

Sora 2的核心優(yōu)化，正是解決了這個問題。它在預訓練階段，引入了更先進的“長上下文（Long-Context）”能力。

2025年AI視頻前沿的LCT（長上下文微調）等研究正是聚焦這個方向，通過擴展模型的“記憶”窗口，讓模型可以“記住”前一個鏡頭發(fā)生了什么，從而在生成下一個鏡頭時保持邏輯和視覺上的連貫。

Long Context Tuning for Video Generation

同時，類似Cut2Next（下一鏡頭生成）等研究，則通過海量的電影數據，教會了模型專業(yè)的“剪輯語法”和“鏡頭銜接”規(guī)則。

這解釋了為什么它更像在“拍電影”，而不是在“拼貼畫”。

第二步：后訓練——讓模型更“聽話”、更“聰明”

讓AI“博覽群書”還不夠，更關鍵的是如何讓它“學以致用”。這就是后訓練（Post-training）發(fā)揮作用的地方，也是Sora 2“更聽話”、“更聰明”的秘密所在。

這背后很可能是OpenAI將在GPT系列上大獲成功的“指令微調+偏好對齊（RLHF/RLAIF）”范式，遷移到了視頻領域。

簡單說，預訓練是讓模型看海量視頻“博覽群書”，而“后訓練”則像請了一位導演，用專業(yè)的“分鏡腳本”和“攝影語言”來一對一輔導，并根據人類的喜好進行獎懲，最終讓模型變得更“聽話”。

Sora 2的物理世界模擬更真實，懂得“合理地失敗”（如籃球投丟會彈框），得益于“評測-回灌”糾錯閉環(huán)。

Open-Sora 2.0等開源復刻項目的工程路徑給出了一些參考，研究者會專門訓練一個“裁判”模型來識別“穿?！薄ⅰ八惨啤钡炔缓线壿嫷漠嬅?，然后把這些“錯題”反饋給模型進行再訓練。

這個不斷“刷錯題本”的過程，讓模型學會了物理規(guī)律，甚至學會了如何正確地“犯錯”。

一句話總結：Sora 2的質變，源自預訓練和后訓練的極致工程優(yōu)化。更長的“記憶力”讓它更加連貫，導演級的“培訓”讓它變得聽話，聰明的“糾錯”機制讓它更懂現實世界。

再加上“視聽聯合建模”（Google Veo 3等競品的共同趨勢），最終實現了“一條指令，音畫同步”的顛覆性體驗。

App才是真戰(zhàn)場：OpenAI的陽謀

比技術升級更值得關注的，是Sora 2的發(fā)布形式——獨立App。

這標志著OpenAI正在重演自己初見勢頭的商業(yè)戰(zhàn)略：構建C端平臺級產品。

ChatGPT靠著巨量日活已經打開了AI應用平臺化的機會，圖片視頻領域能不能復現這個壯舉？

Sora2顯然是為了回答這個問題。

雖然不少媒體已經鼓吹Sora App會成為“AI版TikTok”，但我們還是要清醒認識到，一切才開始。

AI視頻即便真能創(chuàng)造下一個抖音，今天出現的也只是“AI版小咖秀”。

和靠模版崛起的“小咖秀”類似，Sora今天火爆的內容仍然依靠少數幾個memo傳播（迷因，梗）。

當新鮮感過后，用戶是否會對風格趨同的AI視頻產生審美疲勞？能否維持長久的社區(qū)生命力？

如今，Google已宣布將自家Veo模型整合進YouTube，Meta也在App內上線AI視頻。這意味著OpenAI不是在藍海中悠閑探索，而是在虎口奪食。

Sora 2要避免重蹈覆轍，就必須在熱度退去后，找到用戶真正愿意留下來的理由。

正如網友的一句評價：“AI也許真能造出0.5秒的好萊塢大片，但如果沒有用戶愿意持續(xù)觀看和創(chuàng)作，再炫的技術也是自嗨?！?/strong>

當所有人都在驚嘆Sora 2的視頻效果時，你應該看到OpenAI的平臺野心；當媒體在討論AI視頻的未來時，你應該思考其商業(yè)模式的挑戰(zhàn)。

這種穿透表象、洞察本質的思維能力，正是【前哨科技特訓營】希望交付每位會員的核心價值。

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