Sora 不止于视频生产，而是始于视频生成，它所指向的是一个全新的领域——真实世界的通用模拟器。
这意味着什么呢？简单来说，就是一个能够精确模拟现实世界各种复杂动态的系统。想象一下，这种技术在智慧城市、环境监测乃至全球数据分析中的应用前景！
数字孪生：OpenAI的终极目标
那么，这一切如何实现呢？答案就在于“数字孪生”。数字孪生不仅仅是一个高端术语，它是对真实世界的精确建模和预测。从真实世界的直观理解到数字镜像的构建，再到数字世界与物理世界的交互和自主性发展，数字孪生正逐步成为现实。
让我们用一个更生活化的例子来理解数字孪生技术的发展阶段：
物理世界的独立存在（第一阶段）
在互联网出现之前，我们的生活完全依赖于物理世界。我们行走在实际的道路上，生活在一个没有虚拟世界的纯物理空间中。
数字世界的初步映射（第二阶段）
随着地图软件的出现，数字世界开始模拟真实世界。我们能在屏幕上看到实时更新的交通状况，这些模型虽然不是实时的，但提供了现实世界的数字映像。
数字世界对物理世界的影响（第三阶段）
地图软件开始通过数据分析，提醒我们哪些路段容易发生车祸，从而影响我们的真实世界决策。这标志着数字世界模型开始对我们的物理行为产生影响。
数字世界和物理世界的实时互动（第四阶段）
我们正逐步进入这一阶段，地图软件实时显示交通状况并提供最佳路线建议。我们的决策实时受到数字模型的影响，这种预测就是自主性的体现。同时，我们的行为也在实时影响着数字模型。
数字物理世界的自主交互（第五阶段）
这个阶段基于前四阶段的成熟。这里，强大的传感器系统支持实时功能。自动驾驶的终局就是这一阶段的典型应用：AI预测最佳路线，然后车辆自动按照这些建议行驶。
这正是为什么科技巨头如Google、OpenAI，甚至马斯克的xAI，都在努力构建世界模型。他们的终极目标可能就是创建一个能够预测并影响物理世界的人工智能系统。
回到我们的日常生活，这就像是电影《流浪地球2》中的MOSS，一个强人工智能的化身，不仅构建了真实世界的模型，还通过推演不同选择导致的结果来影响物理世界的走向，最终实现了按照自己的选择引导世界发展的能力。