中国AI应用年末大考：95分答卷能否超越Sora？

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标题：中国AI应用“支棱”进行时：智象未来交出95分答卷，多模态生成模型挑战Sora

引言：

2024年即将落幕，人工智能的浪潮依旧汹涌澎湃。年初，OpenAI发布的Sora视频生成模型惊艳全球，引发了国内AI界关于是否跟进的激烈讨论。时至今日，中国AI应用的发展情况如何？在Sora的光环之下，国产模型又取得了怎样的进展？一家名为智象未来（HiDream.ai）的初创公司，以其多模态生成大模型3.0版本，给出了一个令人瞩目的答案。

主体：

Sora光环下的反思与突围

今年2月，Sora的横空出世犹如一颗重磅炸弹，引发了国内AI企业对于视频生成技术路线的深刻反思。一些企业认为，该领域前景广阔，值得投入；另一些则认为，商业化落地遥遥无期，不如另辟蹊径。10个月后，那些选择迎难而上的企业，不仅在模型效果上取得了突破，更在应用场景上找到了切实可行的落地路径。

智象未来便是其中之一。这家成立于2023年3月的公司，其核心团队早在几年前就开始深耕视频、图像生成模型。如今，他们的智象多模态生成大模型已迭代至3.0版本，并发布了理解大模型1.0。在12月10日OpenAI正式发布Sora后，人们发现，国产模型在某些方面已经可以与Sora相媲美，甚至有所超越。

（此处可插入图片或视频对比，左为Sora生成，右为智象未来生成，以直观展示对比效果）

“95分”理论：从通用能力到场景应用

智象未来CTO姚霆在接受机器之心采访时表示，在视频、图像生成领域，不必等到基础模型达到100分才开始应用。关键在于找到真正解决用户痛点的场景，并在应用层面做到“95分以上”。这一观点揭示了当前AI模型发展的一个重要趋势：从追求通用能力到聚焦场景应用。

许多研究人员将精力投入到提升模型的通用能力上，期望通过“考试”来证明模型的强大。然而，用户真正需要的，是在特定场景下能够高效解决问题的模型。例如，90后、00后用户可能对AI生成的一分钟单镜头视频不感兴趣，但却愿意为精美的动态壁纸付费。B端用户则需要能够自然地将商品logo印在衣服上的模型。

智象多模态生成大模型3.0：三大核心优化

基于对用户需求的深刻理解，智象未来对模型进行了场景驱动的优化。智象多模态生成大模型3.0在以下三个方面取得了显著进展：

画面质量和相关性提升： 智象未来引入了Diffusion Transformer (DiT) + Autoregressive model (AR) 的混合架构。DiT是当前视觉生成模型的主流架构，而AR模型则在语言模型中展现出强大的可扩展性。通过融合两种架构的优势，智象未来在保持DiT连续图像编码优势的同时，实现了自回归过程和轻量化扩散过程的结合。这不仅提高了生成质量和可控性，还提升了模型推理速度。

（此处可插入图片对比，展示智象未来模型与其他模型在图像生成效果上的差异，突出角色设计、情绪表达和与提示的相关性）
镜头运动和画面运动更可控： 智象未来将镜头运动和画面运动进行联合训练，强化了对影视级别镜头的学习和模拟，提升了画面本身运动的自然度。这使得模型能够处理复杂的镜头运动，如平移、缩放、旋转等，并保证主体在镜头变化的同时发生合理的变化，且动作连贯丝滑。

（此处可插入视频片段，展示智象未来模型在处理复杂镜头运动时的效果，如平移、缩放、旋转等）
特色场景下的生成效果提升： 智象未来针对特定场景进行了优化，例如动态壁纸、商品logo印制等。他们不仅追求效果，还注重效率，力求让用户快速得到高质量的生成结果。

商业化落地：从“炫技”到“实用”

智象未来的实践表明，AI模型的商业化落地并非遥不可及。关键在于将模型与实际应用场景相结合，解决用户痛点。正如姚霆所说，“我们不需要等到基础模型达到100分才去做应用。”在现有基础模型能力之上，只要能在特定场景下做到“95分以上”，用户就会买单。

智象未来的成功也给国内其他AI企业带来了启示：与其盲目追求通用能力，不如深入挖掘用户需求，从场景出发优化模型，才能真正实现AI技术的商业价值。

结论：

2024年，中国AI应用的发展并非一帆风顺，但以智象未来为代表的创新企业，正在用实际行动证明，国产AI模型不仅在技术上取得了突破，更在应用场景上找到了切实可行的落地路径。从追求“100分”到聚焦“95分”，这一转变标志着中国AI应用发展进入了一个新的阶段，一个更加注重实用性和商业价值的阶段。未来，我们有理由期待，中国AI将在更多领域“支棱”起来，为社会发展带来更多惊喜。

参考文献：