主要观点总结
本文介绍了多模态AI技术的现状和发展趋势，重点介绍了OpenAI的Sora模型以及百度智能云在多模态AI领域的布局和成果。文章指出，多模态AI面临技术瓶颈和商业化挑战，但百度智能云通过应用驱动的理念，将AI技术与实际需求相结合，提供了全栈式的开发平台和解决方案，为产业创新提供了强有力的支持。同时，文章也提到了其他企业如生数科技、哇嘶嗒等在百度智能云的帮助下取得的技术突破和商业成功。
关键观点总结
关键观点1: Sora模型存在的技术问题
Sora模型在视频生成方面存在技术瓶颈，如逻辑错误、物理规律不符合、因果关系混乱等问题。此外，Sora的生成式技术路线面临质疑，其依赖于大规模数据训练的概率模型，无法真正理解物理世界的因果关系。
关键观点2: 百度智能云在多模态AI领域的应用驱动理念
百度智能云注重应用驱动，从真实应用场景出发，梳理AI落地的关键问题，并聚焦资源予以解决。它通过模型训练、推理等方面提供全栈式的优势，支撑多模态技术大规模落地。百度智能云还通过搭建开放、灵活的多模态基础设施，帮助开发者和企业更专注于应用创新。
关键观点3: 百度智能云在多模态AI领域的成果
百度智能云在多模态AI领域有着长期而深厚的积累，通过百舸计算平台和千帆开发平台提供强大的算力和工具支持。它帮助开发者和企业构建匹配自身业务场景的多模态解决方案，覆盖图像生成、理解、视频生成等领域。同时，百度智能云还将多模态能力进一步沉淀到行业解决方案和产品中，如工业领域、智能客服场景、数字人领域等。
关键观点4: 其他企业在百度智能云的帮助下取得的技术突破和商业成功
生数科技、哇嘶嗒等企业在百度智能云的AI基础设施支持下，实现了技术突破和商业成功。这些案例展示了百度智能云在多模态AI领域的实力和影响力。
关键观点5: 多模态AI的未来发展趋势
多模态AI正在重构传统的价值链条，未来将会更加注重技术组合与应用场景的结合，强调“降本增效”、“实用”的AI。新一代AI基础设施将更强调开放协作，使得不同规模、不同行业的企业都能找到适合自身的数字化转型路径。
文章预览
作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com 1 Sora的现实问题 随着ChatGPT等大语言模型的问世，人工智能进入了一个全新的时代。在这股浪潮中，多模态AI技术成为业界竞相追逐的目标，OpenAI的Sora更是将这股热情推向高潮。 等待了299天之后，屡次跳票的Sora终于来了，OpenAI在北京时间12月10日凌晨正式发布了全新视频生成模型Sora Turbo。 然而，从实测的效果来看，Sora的效果并没有带来太多惊喜，无论是在视频时长、生成效果一致性、还是指令遵循方面，都没有明显强于市面上的已有视频模型。 事实上，Sam Altman将Sora比作视频版GPT-1的说法其实暴露了这个项目的尴尬处境。因为GPT-1更像是一种实验性模型，不太适合作为直接可用的生产工具，它主要被用作科研领域的参考。 在投入大量资源和时间后，Sora如果呈现的只是一个概念验证级别的产品，如果真如GPT
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