Sora与未来自动驾驶
四个方向
近日，OpenAI发布的文生视频大模型Sora能够根据文本描述生成长达60s视频，这些视频不仅保持良好的视觉品质，还能完整准确地还原用户的提示需求，其背后隐藏的强大物理世界理解及模拟能力引发了科技圈一连串震惊和感叹。
除了非凡的文本-视频生成能力，Sora还具有复杂场景-角色生成能力、语言理解能力、图像-视频生成能力、多镜头生成能力、物理世界模拟能力等。
从技术层面上看，Sora本质上是一种基于Transformer结构的扩散生成模型：将数据统一处理成高效可扩展的视觉块（visual patch）表示方式，采用视频压缩网络和隐式空间时空编码块控制数据维度及视频大小，联合训练文本条件扩散模型生成跨越不同持续时间、纵横比和分辨率的视频和图像。
通过扩大视频训练数据规模，Sora将成为能够模拟物理世界的通用模拟器/世界模型，模拟真实物理世界的运动，如物体的移动和相互作用，并具备理解真实世界场景且与之互动的能力。
作为人工智能时代背景下重要产物，自动驾驶系统通过与自然环境交互来感知和理解周围场景，并为运动决策提供重要线索。如今，Sora强大模拟能力实现了从感知到认知物理世界的转变，有望在未来支持自动驾驶领域的相关创新与应用发展：
物理世界模拟：Sora可用于根据不同用户、任务及情境需求生成高度逼真的物理仿真世界，不仅能够支撑大规模自动驾驶系统训练预测试，还可为解决自动驾驶缺乏长尾分布数据基准匮乏提供有力手段；
语音/语言交互：Sora可用于开发更智能便捷的车载语音交互系统，车辆可以根据驾驶员语言指令进行实时运动控制，如要求车辆执行某项操作、情境分析或临时更改目的地路线等；
感知/决策优化：Sora可用于改善自动驾驶环境感知、预测及决策等一系列任务表现，特别是针对一些极端异常条件下其强大的迁移能力能够增强系统的鲁棒性和泛化能力；
辅助驾驶系统：Sora可用于开发更完善的辅助驾驶系统，例如提供实时交通路况、路线规划、驾驶建议等，通过与Sora交互可以获取更准确有效的信息和支持。
*作者简介：林椿眄 田大新，北京航空航天大学
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