Sora 2：从视频生成到世界模拟器的技术革命与社交新范式

OpenAI Sora 2 的深度剖析，突显其核心定位已从传统的视频生成工具演进为 “世界模拟器”。文章阐释了 Sora 2 如何借助 Diffusion Transformer (Dit) 和 “时空块” 等前沿技术，使模型能够认知并模拟物理世界的运行法则与因果逻辑，从而展现出 Agent（智能体）涌现 的早期迹象，例如物体持久性和对动作逻辑的合理推断。此外，文章还探讨了其关键产品功能 Cameo 如何通过允许用户将自身及好友融入生成视频中，构建一个 社交驱动的生成式网络，并展望了 Sora 2 作为未来 “数字克隆” 和 “多重宇宙操作系统” 入口的广阔前景。

近期，OpenAI 官方宣布：Sora 2 进一步开放使用权限，取消邀请码限制。

这不仅是访问权限的放开，更是一次技术路径的深刻转型。

（Sora 2 Android版应用商店页面，已全面开放下载）

用户无需再经历拍摄、剪辑、导出的繁琐流程。只需输入简单描述，AI 便能根据逐秒脚本生成一段完整视频。这并非依赖画面剪辑拼接，而是一步步模拟世界的动态演化。

如果说 Sora 1 是图像增强工具， 那么 Sora 2 便是世界模拟器的初级形态。

在 11 月 5 日的访谈中，产品研究负责人 Bill Peebles 给出了明确论断：

Sora 是一个世界模拟器（World Simulator），而非单纯的生成器。

本文将还原 Sora 团队的核心思路：

他们如何让视频模型从生成画面转向理解世界运行规律？这条技术路径又如何推动 AI 视频迈向 Agent 涌现的临界点？

第一节｜技术底层：视频生成，为何演进为世界模拟

OpenAI 的 Bill Peebles 是 Diffusion Transformer（Dit）的提出者，这正是促使 Sora 从图像增强迈向世界建构的关键技术。

Dit 并非像语言模型那样逐个 token 生成，而是从噪声中还原出一个完整视频的进程。过往的视频生成系统，常出现时间轴上的断裂。第一秒动作合理，第四秒可能突然手臂消失、第七秒背景坍塌。

原因何在？

因为多数模型难以同步处理时间与空间的复杂关联，画面之间缺乏记忆，更无物理逻辑支撑。

Sora 采用了全新思路。

它不再逐帧处理，而是将视频切割为一个个小立方体，每个立方体同时蕴含位置、画面和时间信息。

Peebles 将此称为“时空块”（space-time patch）或“时空标记”（space-time token）。你可以设想一个小长方体，它既包含 X 和 Y 的空间维度，也具备时间局部性。这一结构，是视觉生成模型的最小单元。换言之，Sora 不是在绘制一幅幅静态图像，而是在理解并组织一个三维时序结构。

Thomas Dimson 补充道：注意力机制在此演变为一种全局共享记忆，它让模型能够将前几秒的信息延续至后续帧中。

因此，才实现了物体持久性这种以往 AI 视频模型几乎无法达成的能力。

Sora 2 能使角色从头至尾穿着同一件服饰，手中的物体不会莫名消失，甚至在复杂动作场景中，镜头移动后仍能保持角色方向一致。这些并非依靠“贴标签”或附加规则实现，而是模型自然理解了这是一段连续世界的演化过程。

Peebles 强调：Sora 的视频模型，在每个时间点上都拥有整个画面的全局上下文，这使其能够维系真实世界里的延续性。

对非技术用户而言，这意味着： 您无需提供时间线、镜头顺序或角色逻辑，Sora 便能推断出这段视频中谁在做什么、持续多久、应如何结束。

它从根本上重构了 AI 视频的生成范式。

• 不是合成片段，而是模拟世界。
• 不是按帧渲染，而是按规则演化。
• 不是模型越画越精，而是越懂场景逻辑。

这不只是画面更逼真，而是 Sora 学会了推演一个符合物理规律的世界。

第二节｜智能雏形：Agent 从哪一帧开始涌现？

在 OpenAI 研究团队看来，Sora 的最大差异不止于画面流畅或动作逼真，而在于：模型开始像智能体那样处理场景。

Bill Peebles 表示：我们不仅旨在制作炫酷视频，更希望模型在动作背后具备基础物理理解力。

这意味着，Sora 不只按指令生成动作，更在判断这些动作是否该发生、是否符合逻辑。

主持人现场举例：若提示词为篮球明星投罚球，过往模型很可能直接安排球进框，以取悦用户；但 Sora 2 不会如此。

Peebles 描述道：

“如果他没投进，篮球就会真实反弹。模型不会强制让球进框，也不会忽略重力或速度。它会失败，但失败是合理的。”

看似微小细节，但在 AI 生成的世界里，它标志着一个关键分界：是拍摄一个动作，还是模拟一次因果？

这正是模型失败与智能体失败之间最引人深思的区别。

简言之：Sora 已不再仅以视频外观像样为目标，而是在构建一个可自主推进、有内部规则的小世界。这正是智能感初现之处。

在他们看来，Agent 一词并未被视作系统模块或产品角色，而是指 Sora 本身在建模过程中所展现的内在思考路径，一种对物体、时间、动作、因果关系的连续感知能力。

而这些 Agent 式特征，大多随规模扩展自然涌现。

此即所谓“涌现”：不依赖人为设计，当模型规模达到某个临界点时，这种理解能力便自然呈现。

如同 GPT 系列从 3 到 4 的过程中突然能解数学题、总结逻辑一样，Sora 在扩展训练规模后，也开始出现类似的“场景理解感”：

• 知晓什么动作该发生，什么动作不会发生
• 能保持前后场景中物体的稳定性（如角色不会突然消失）
• 会自然遵循力学与因果链，而非仅完成视觉任务

OpenAI 对 Sora 的评判标准也已转变：

不是看起来正确，而是要错的合理。

在此背后，Sora 不再逐帧生成，而是以时空整体的方式思考：每个动作、每个结果，是否符合这个世界的内在逻辑。它更像是在模拟一个世界的运行，而非剪辑一段视频。

Sora 2 的起点：一个可容纳失败、具备物理规则、自带行为因果的 Agent 雏形。

第三节｜产品飞轮：Cameo，不是滤镜，是社交引擎

具备智能感底层能力后，OpenAI 需解答的下一个问题是：如何让用户真正用起来？

Sora 2 的产品性，不在于生成视频，而在于让人们乐意现身视频中。

产品负责人 Thomas Dimson 在播客中坦言：

我们并非起初便知如何做。

但我们观察到，用户尤其热衷将自己融入生成视频，这现象颇有意思。

这不是传统意义上的贴图头像或剪贴照片，而是以 AI 生成方式，将您置入全新场景：骑龙翱翔、飙车竞速、登月探险、穿越吉卜力风格森林，甚至参与朋友举办的辣椒工厂开业典礼。

此功能名为 Cameo。

最初仅是实验性点子，连产品团队自身都认为未必成功。Dimson 回忆：我当时根本不认为它会奏效。但一周后我们发现，信息流中满是 Cameo。全是朋友在彼此的生成视频里互动。

此功能点燃了整个产品。

团队另一成员 Rohan Sahai 透露一组数据：用户获得邀请码后，几乎全部在首日便开始创作；至次日，70% 的用户会回归继续创作，30% 的用户将作品发布至平台。

这组数据说明两点：

第一，Sora 是主动使用型工具，而非纯消费平台

第二，它的人际参与感极强，创作内容不仅自娱，更望好友参与其中

这本质上是社交驱动。以往的 AI 视频再精美，也只是观赏性内容。而 Cameo 让用户将自身置入视频，从观赏转向参与。

这种参与感催生了爆发式再创作（remix）：有人用 Cameo 模拟动漫打斗，有人将朋友变为像素风角色，还有人生成走进芭比世界的一天。最疯狂的是，有开发者将团队成员制成可动人偶，结果在内部被二次、三次、四次混合创作，被二创数千次。

Sora 的增长飞轮由此形成：

• 创作门槛极低：仅需几句描述或一张自拍
• 内容天然带参与感：我不只生成，而是在与朋友共创一段未来
• 反馈即时、结果出圈：生成结果秒级可见，易于截图、转发、再生成

用户不止在使用工具，更渴望被看见、被参与、被再创作。

在其他平台，内容是资产、关注是指标；在 Sora，生成视频是行动，出现在他人视频里是关系纽带。

Cameo 将 AI 视频平台转变为生成式社交网络的雏形。

第四节｜未来入口：从 App 到 Multiverse 操作系统

Sora 当前看似一款短视频 AI 工具，但 OpenAI 内部已不如此视之。

Bill Peebles 表示：我们真正想构建的，不是一个生成平台，而是一个微型现实。Sora 不止用于观看，而是用于生活参与，模拟一个与真实世界并行的空间，且这一空间有您在内。

Thomas Dimson 阐释：

通过 Cameo，我们实际在做一件事，将关于您是谁的信息，逐步传递给模型。从外表、动作，到行为方式，再到您与他人的关系。

他们称此过程为“带宽的增加”：

起初，Sora 仅知您的容貌

随后，它可模拟您的动作与声音

进而，它会理解您的习惯、关系、偏好，乃至说话方式

将来 Sora App 上或有一个属于您的版本，一个数字克隆（digital clone）。此数字版本的您，可独立存在，亦可与他人数字版本互动，甚至在另一空间中助您完成任务，然后向您反馈结果。

这听似科幻，但他们认为技术路径现实，关键在于迭代部署。

这正是为何 Sora 选择先从开放创作、开放人物参与起步，逐步释放更多能力，而非封闭研究多年后突然投向市场。

他们在访谈中强调：视频是世界模拟的原始形态。

未来几年，谁能构建一个有逻辑、有角色、有因果的模拟世界，谁便拥有未来计算的主平台。

而 OpenAI 对 Sora 的定位，不止于生成内容，更是下一阶段人类数字行为的空间入口。未来您手机上的 Sora，或变为一个小型多元宇宙，内含您、朋友、任务、交互、知识工作、娱乐、个性成长

若 AI 能理解您、模拟您、替代您，它应在何处运行？

Sora 的回答是：一个由视频驱动的行动空间。

结语｜这不是短视频，是现实的试运行环境

Sora 2 的真正意义，不在画面多清晰，也不在能生成多少秒，而在于它让我们首次窥见：AI 不再只是讲故事的工具，而是在自主理解一个世界的运行方式。

它能失败，能判断前因后果，能在场景中保留角色、物体和行为的连续性。这不是剪辑优化，而是行为模拟。

从技术看，它依赖时空结构的重构；

从产品看，它依托人与人之间的生成关系；

从未来看，它开启的不是一个视频工具市场，而是一个新现实的原型空间。

未来不会以产品形式先至，而是以世界结构的方式悄然发生。

若它能模拟您的一天，它终将参与您的决策。

核心问题不是视频有多真，而是当模拟与现实的边界渐趋模糊，我们如何定义真实本身。

参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=HDiw3-w1Ku0

https://openai.com/index/sora-2-system-card/

https://www.cnbc.com/2025/11/04/openai-sora-android.html

https://help.openai.com/en/articles/12593142-sora-release-notes

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.openai.sora

来源：官方媒体/网络新闻