AIGC场景应用展望研究报告

随着人工智能技术的快速发展，AIGC(AI生成内容)正在成为内容生产方式的新趋势。AIGC场景应用展望研究报告从技术视角和产业视角对AIGC场景应用进行了展望
报告下载：https://report.iresearch.cn/report/202401/4294.shtml

AIGC介绍

AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造
AIGC（AI-Generated Content）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。过往的内容创作生态主要经历了PGC、UGC到AIUGC的几个阶段，但始终难以平衡创作效率、创作成本及内容质量三者之间的关系，而AIGC可以实现专业创作者和个体自由地发挥创意，降低内容生产的门槛，带来大量内容供给。

从决策判别到创造生成，人工智能进入双“G”时代

AI的发展经历了从决策式AI到生成式AI的过程。在2010年之前，AI以决策式AI为主导，决策式AI学习数据中的条件概率分布，底层逻辑是AI提取样本特征信息，与数据库中的特征数据进行匹配，最后对样本进行归类，主要针对对样本的识别和分析。2011年之后随着深度机器学习算法以及大规模预训练模型的出现，AI开始迈入生成式AI时代。

技术视角：AIGC产业技术新突破

• Transformer类架构的发展带动多模态融合，为范式转变奠定基础。CNN擅长图像识别，但难以生成高分辨率图像；Transformer通过引入注意力机制，可有效生成高分辨率图像。多模态学习可建立统一的跨模态模型，是当前图像生成领域的研究热点。
• “成熟的”AIGC大模型需要算法、算力和数据三要素。模型算法决定了生成能力，算力提供基础，数据是燃料。AIGC需要大量优质数据进行训练。
• 通用基础大模型仍需提升多模态融合能力，其中文生视频能力将进一步提升。多模态大模型可处理不同类型数据，提升AIGC的理解能力。文生视频是大模型多模态应用的新趋势。
  
  

产业视角：AIGC的产业新变革

• AIGC产业可分为数据供给、模型开发与定制、应用与分发三层。数据供给和模型开发具有强投资确定性。应用层进入壁垒较低，具备广阔的创业空间。
• AIGC场景应用图谱包括消费级终端和行业解决方案。消费级终端可提供文本、图片、音频、视频等内容生成服务。行业解决方案可针对特定行业提供专业服务。
• AIGC实践案例显示其在游戏、广告营销、电商、媒体影视等领域的应用前景广阔。AIGC可提升内容生产效率，创新玩法，加强玩家交互体验等。
  

典型企业案例

1. 营销领域：百度营销轻舸实现营销全链路智能化，提升连接力。百度灵境矩阵提供文本、图像、语音等多模态内容生成能力。
2. 游戏领域：网易伏羲将玉言大模型应用于游戏NPC,丰富玩家交互体验。
3. 媒体影视领域：百纳千成利用AI提升动画制作效率，并打造虚拟主播运营IP。
4. 电商领域：Shopify Magic可自动生成店铺日志、商品描述等，实现电商经营全流程辅助。
5. 金融领域：BloombergGPT是专业的金融领域语言模型，可实现金融问题问答、新闻撰写等。
   

综上，AIGC技术在内容和交互方式上实现了革命性创新，在内容生产领域具有广阔的应用前景。关键技术创新和丰富应用场景将是AIGC产业发展的主要推动力。行业监管和规范的完善也至关重要。AIGC产业有望在商业化和规范化方面取得长足发展，为社会创造更多价值。