AIGC行业跟踪：SORA需要物理模型 具有物理模型的公司很有价值

　　2 月14 日，OpenAI 发布视频生成模型Sora，可以一次性生成长达1 分钟高清视频，并且实现了极高一致性，同时具有一定的现实世界仿真能力。OpenAI强调Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，这一功能将成为实现通用人工智能（AGI）的重要里程碑。
　　目前，Sora 在模拟物理世界时存在缺陷——由于难以准确模拟复杂场景的物理原理而生成一些不合逻辑的错误，且有时可能无法理解因果关系。OpenAI指出，Sora 模型目前在生成视频时存在一些错误，比如：1）一个人在跑步机上倒着跑步；2）一群人从地下挖出椅子后，椅子飘浮在半空；3）老太太吹生日蛋糕上的蜡烛，蜡烛并没有熄灭，火苗甚至没动；4）一个人吃饼干时，咬下一口饼干却没有留下咬痕；5）玻璃杯从半空中摔下时，桌子上先出现一滩红色液体，随后玻璃杯才摔在桌面上，这个案例可以很明显的看出Sora 目前暂时分不清玻璃破碎和液体溢出的顺序，也难以理解复杂物理场景下的因果关系。
　　我们认为，与具有仿真算法和各类物理模型的公司合作，能显著提升视频生成模型在表现物理世界复杂性和准确度方面的模拟仿真能力。例如一些工业软件公司能够提供复杂的物理和数学模型，能够为视频生成提供准确的动态内容基础。这些模型和算法能够精确地模拟真实世界的物理行为，如物体运动、流体流动、结构响应以及各种环境条件下的系统性能。通过整合这些算法，视频生成模型可以基于真实的物理数据和经过验证的仿真结果来创建高度逼真的动态场景，这对于其理解物理规律、模拟物理世界至关重要。
　　我们判断，Sora 在后续的2.0 或3.0 版本中，需要使用光滑粒子流体动力学（SPH）和多体动力学等算法模型来增强物理效应，而Unreal Engine、 Ansys具有丰富的物理模型算法，将是很好的合作对象。在国内，索辰科技具备完整丰富的物理模型库，是AI 视频做物理效应的重要补充。根据索辰科技招股书，公司主要产品所用的气体动理学算法（GKS）、直接模拟蒙特卡洛方法（DSMC）、光滑粒子流（SPH）、再生核粒子算法等均为基于高性能计算的行业前沿算法，核心技术具有较强的先进性。
　　建议关注：索辰科技。
　　风险提示：技术进展不及预期、应用落地不及预期、国际环境发生变化、主观假设风险。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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