当古老农耕文明邂逅现代科技

以ChatGPT为代表的(de)(de)语言类大模型重塑内容生成方式(fāngshì)时，多模态模型还(hái)在等待它的“iPhone时刻”。近日召开的2025智源大会(dàhuì)上，智源研究院（以下简称“智源”）正式发布了包括原生多模态世界模型Emu3等“悟界”大模型系列，Emu3实现了文本、图像、视频的任何组合(zǔhé)理解与生成，通过单一模型就可以捕捉世界的规律。

AI发展之快，每年都(dōu)有新话题，2024年，价格战是大模型的(de)关键词，2025感到风向变了，大模型应用百花齐放，反而有种大模型发展“变慢”了的体感(tǐgǎn)。

事实上(shàng)，市场上新旧产品同台竞技，呈现出立体、多维度的思考，多模态大模型更是如此。按照当前技术成熟度评估(pínggū)，视频生成等核心能力仍处于GPT-2到GPT-3的过渡阶段，与产业预期存在显著差距。多模态模型将(jiāng)经历更长(gèngzhǎng)的技术沉淀期，这也意味着更大的想象力空间(kōngjiān)。

大模型爆发至今，很多时候(shíhòu)无外乎(wúwàihū)是选对了方向，又懂得流量密码，一个现象级产品就(jiù)横空出世了。事实上，这种选择需要前期足够多的思考、实践和勇气。

严格来说，Emu3是智源2024年10月发布的多(duō)模态模型，目前智源已在训练下一个版本。基于Emu3，智源还(hái)官宣(guānxuān)了全球首个脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ。

“当前多模态大模型的(de)(de)学习路径(lùjìng)，尤其是多模态理解模型，通常是先将语言模型训练到很强的程度，再学习其他(qítā)模态信息。”智源研究院院长王仲远向北京商报记者解释，“这就如同先达到博士学位水平，再去接触其他知识，在这个过程中，模型的能力可能会出现下降，从博士水平降到(jiàngdào)大学甚至高中水平。”

显然人类的学习路线不是这样的，从出生就开始听声音、跟物品和图像交互，反而文字(wénzì)是在(zài)幼儿园或小学才开始接触的。

Emu3所谓的原生多模态大模型(móxíng)的原生正是如此，“是指在模型训练初始阶段，就将文字(wénzì)、图像、声音乃至脑信号等各种模态数据都纳入其中进行训练。随着模态种类不断增加，如何从繁杂的模态数据中筛选(shāixuǎn)出最有效的信息，成为亟待突破的技术难题”，据王仲远介绍，这与(yǔ)企业选择的技术路线存在(cúnzài)差异。

“技术方案不够收敛(shōuliǎn)”也是Sand.ai创始人兼CEO曹越提到的多(duō)模态模型发展的第一个挑战。

视频(shìpín)生成处在GPT-2-GPT-3阶段

以曹越在微软研究院、智源研究院又创立Sand.ai的(de)经历，他认为过去有两个技术进展最令人印象(yìnxiàng)深刻，“一个是(shì)ChatGPT，或者说(huòzhěshuō)预训练的规模化，另一个是GPT-o2和DeepSeek R2这种类型的技术，本质(běnzhì)上是Test-time scaling（测试时缩放）”。

在他所在(suǒzài)的(de)视频生成领域，“Sora的出现，让大家意识到(dào)视频生成的质量可以这(zhè)么高(gāo)，但从技术方向看，DiT训练方案(fāngàn)有很大问题，核心问题就是不够可拓展”，曹越以大语言模型举例对比，“有点像2018年的BERT。当时核心痛点是，当训到10B大小时，要(yào)再更大时就不会有进步了。BERT一开始有很好的生成效果，但是ChatGPT后来者居上，因为ChatGPT可以训1000B。这意味着在技术方案方面还有很大的技术空间，生成效果上也有很大的提升空间”。

智象未来创始人(chuàngshǐrén)兼CEO梅涛(méitāo)更加直接，“目前视频生成处于GPT-2到GPT-3的阶段”。

梅涛把视频生成问题总结为三点(sāndiǎn)，叙事性、稳定性(wěndìngxìng)、可控性(kěkòngxìng)。“要保证视频做5分钟和1小时是完整(wánzhěng)的故事，IP要有(yǒu)一致性(yízhìxìng)。稳定性现在做得还可以”，谈到可控性，他拿自己在北京电影学院上过的一门课“镜头的语言”举例，“导演的要求非常高，第几秒出现什么镜头、人物出现什么表情要求非常高，今天的大模型还没有做到这一点，我们还在等待ChatGPT时刻的到来”。

其实，不管是大语言模型还是多模态(mótài)模型，数据的(de)存量和增量(zēngliàng)、成本等一系列问题，都会限制发展，但在智谱AI CEO张鹏看来，这都是表面现象，“还有一个最瓶颈、最麻烦的地方就是商业应用”。

他进一步说，“传统的CV（计算机视觉）模型(móxíng)(móxíng)的落地应用(yìngyòng)比较成熟，大模型在视觉理解能力得到提升，或者泛化能力更强以后，可以迅速替代和填补原来传统的视觉模型应用领域的空白需求，无非就是(jiùshì)成本收益比的问题。只要有市场有需求，基础研发人员就可以把成本压下来，形成规模化应用以后，达到商业化应用的临界点(línjièdiǎn)”。

对于视频生成来说，张鹏认为，“基于视觉生成，这两个事情还(hái)没有完全统一起来。这使得我们(wǒmen)要同时兼顾两件事。目前这两件事在技术角度上，没有太好的办法融合到一起，带来的根本约束更大(gèngdà)”。

梅涛创立的智象(zhìxiàng)未来关注怎样将多模态模型(móxíng)进行应用，帮助客户和用户发挥创造力，提升生产力。从2023年到2025年，他对多模态模型应用每年都有新(xīn)观察。

“2023年模型就是产品，我们(wǒmen)做(zuò)的(de)是模型的服务，也就是PaaS（平台即服务），到了2024年可以卖工具，工具就是SaaS（软件即服务），我们希望做每个人都能使用的工具，后来发现工具的使用门槛比较高，特别是做影视级专业内容的需求(xūqiú)。2025年我们再往上升级，客户不用(bùyòng)关心我们是怎么做的，我们希望直接把结果交给用户，帮用户做增长(zēngzhǎng)、跟用户分佣。”梅涛说。

根据中研普华(pǔhuá)产业研究院的(de)数据(shùjù)，2024年全球多模态AI市场规模达到24亿美元，年均复合(fùhé)增长率超过28%。预计到2025年，全球多模态大模型(móxíng)市场规模将达到1280亿美元，2023—2025年复合增长率高达62.3%。虽有诸多挑战，多模态大模型的未来仍是一片星辰大海。