數(shù)字內(nèi)容供給需求不斷增長(zhǎng) 生成式人工智能(AIGC)技術(shù)在今年不斷落地

• 李波 2023年9月8日 來源：中研普華集團(tuán)、央視財(cái)經(jīng)、中研網(wǎng) 317 13
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隨著數(shù)字內(nèi)容供給需求不斷增長(zhǎng)，生成式人工智能(AIGC)技術(shù)在今年不斷落地，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步融合。AIGC為人類的技術(shù)視野打開全新一角。

隨著數(shù)字內(nèi)容供給需求不斷增長(zhǎng)，生成式人工智能(AIGC)技術(shù)在今年不斷落地，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步融合。AIGC為人類的技術(shù)視野打開全新一角。

如今，人人都在談?wù)揂IGC，企業(yè)也越發(fā)重視數(shù)據(jù)的重要性，大模型帶動(dòng)了算力需求的幾何級(jí)提升。如何有效運(yùn)用大模型，讓AIGC技術(shù)落地實(shí)體產(chǎn)業(yè)，眾多科技企業(yè)都在積極探索與實(shí)踐。

AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、生成算法等技術(shù)的累積融合，催生了AIGC的爆發(fā)。算法不斷迭代創(chuàng)新、預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)AIGC技術(shù)能力質(zhì)變，多模態(tài)推動(dòng)AIGC內(nèi)容多邊形，使得AIGC具有更通用和更強(qiáng)的基礎(chǔ)能力。

從計(jì)算智能、感知智能再到認(rèn)知智能的進(jìn)階發(fā)展來看，AIGC已經(jīng)為人類社會(huì)打開了認(rèn)知智能的大門。

通過單個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，令A(yù)I具備了多個(gè)不同領(lǐng)域的知識(shí)，只需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正，就能完成真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)。

AIGC對(duì)于人類社會(huì)、人工智能的意義是里程碑式的。短期來看AIGC改變了基礎(chǔ)的生產(chǎn)力工具，中期來看會(huì)改變社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系，長(zhǎng)期來看促使整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)生質(zhì)的突破，在這樣的生產(chǎn)力工具、生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)力變革中，生產(chǎn)要素——數(shù)據(jù)價(jià)值被極度放大。

AIGC把數(shù)據(jù)要素提到時(shí)代核心資源的位置，在一定程度上加快了整個(gè)社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

北京九章云極科技有限公司副總裁周曉凌說：“當(dāng)前，各行各業(yè)已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)信息，如何高效地運(yùn)用這些數(shù)據(jù)資料，是下一階段大數(shù)據(jù)和人工智能需要解決的問題?！?/p>

從語(yǔ)音聊天實(shí)時(shí)翻譯到數(shù)字人直播，從氣候監(jiān)測(cè)到“輔導(dǎo)”學(xué)習(xí)的智能硬件，在在9月2日至6日召開的2023年中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)上，人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)延伸到各行各業(yè)，映射出一個(gè)更加數(shù)字化、智能化的新時(shí)代。

在訊飛醫(yī)療展臺(tái)虛擬醫(yī)生情緒評(píng)估平臺(tái)前，虛擬醫(yī)生正在進(jìn)行對(duì)話訪談，身穿“白大褂”的虛擬醫(yī)生，不僅擁有逼真的外觀形象，還可以基于醫(yī)療大模型等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化友好對(duì)話訪談。

通過虛擬醫(yī)生與患者進(jìn)行對(duì)話訪談，可以大大減輕患者心理壓力，模擬臨床評(píng)估過程，實(shí)現(xiàn)抑郁癥狀等智能量化評(píng)估。

AIGC的概念及發(fā)展階段分析

生成式人工智能AIGC是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、生成算法等技術(shù)的累積融合，催生了AIGC的爆發(fā)。

算法不斷迭代創(chuàng)新、預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)AIGC技術(shù)能力質(zhì)變，多模態(tài)推動(dòng)AIGC內(nèi)容多邊形，使得AIGC具有更通用和更強(qiáng)的基礎(chǔ)能力。

從計(jì)算智能、感知智能再到認(rèn)知智能的進(jìn)階發(fā)展來看，AIGC已經(jīng)為人類社會(huì)打開了認(rèn)知智能的大門。通過單個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，令A(yù)I具備了多個(gè)不同領(lǐng)域的知識(shí)，只需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正，就能完成真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)。

生成式人工智能——AIGC，是指基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、大型預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能的技術(shù)方法，通過已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和識(shí)別，以適當(dāng)?shù)姆夯芰ι上嚓P(guān)內(nèi)容的技術(shù)。

AIGC技術(shù)的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定創(chuàng)意和質(zhì)量的內(nèi)容。通過訓(xùn)練模型和大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，AIGC可以根據(jù)輸入的條件或指導(dǎo)，生成與之相關(guān)的內(nèi)容。例如，通過輸入關(guān)鍵詞、描述或樣本，AIGC可以生成與之相匹配的文章、圖像、音頻等。

AIGC對(duì)于人類社會(huì)、人工智能的意義是里程碑式的。短期來看AIGC改變了基礎(chǔ)的生產(chǎn)力工具，中期來看會(huì)改變社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系，長(zhǎng)期來看促使整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)生質(zhì)的突破，在這樣的生產(chǎn)力工具、生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)力變革中，生產(chǎn)要素——數(shù)據(jù)價(jià)值被極度放大。AIGC把數(shù)據(jù)要素提到時(shí)代核心資源的位置，在一定程度上加快了整個(gè)社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

深度學(xué)習(xí)模型不斷迭代，AIGC取得突破性進(jìn)展。尤其在2022年，算法獲得井噴式發(fā)展，底層技術(shù)的突破也使得AIGC商業(yè)落地成為可能。其中主要集中在AI繪畫領(lǐng)域：2014年6月，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network，GAN)被提出。

2021年2月，OpenAI推出了CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。2022年，擴(kuò)散模型Diffusion Model逐漸替代GAN。

2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以處理的格式內(nèi)容包括:文字、語(yǔ)音、代碼、圖像、視頻、機(jī)器人動(dòng)作等等。

AIGC被認(rèn)為是繼PCG和UGC之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式，可以在創(chuàng)意、表現(xiàn)力、迭代、傳播、個(gè)性化等方面，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

2022年后AIGC高速發(fā)展，其中深度學(xué)習(xí)模型不斷完善、開源模式的推動(dòng)、大模型探索商業(yè)化的可能，成為AIGC發(fā)展的“加速度”。

AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

AIGC是建立在多模態(tài)之上的人工智能技術(shù)，即單個(gè)模型可以同時(shí)理解語(yǔ)言、圖像、視頻、音頻等，并能夠完成單模態(tài)模型無法完成的任務(wù)，比如給視頻添加文字描述、結(jié)合語(yǔ)義語(yǔ)境生成圖片等。

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)AIGC多以單模型應(yīng)用的形式出現(xiàn)，主要分為文本生成、圖像生成、視頻生成、音頻生成，其中文本生成成為其他內(nèi)容生成的基礎(chǔ)。

AI產(chǎn)業(yè)鏈主要由基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三大層構(gòu)成。其中基礎(chǔ)層側(cè)重于基礎(chǔ)支撐平臺(tái)的搭建，包含傳感器、AI芯片、數(shù)據(jù)服務(wù)和計(jì)算平臺(tái);

技術(shù)層側(cè)重核心技術(shù)的研發(fā)，主要包括算法模型、基礎(chǔ)框架、通用技術(shù);應(yīng)用層注重產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展主要包含行業(yè)解決方案服務(wù)、硬件產(chǎn)品和軟件產(chǎn)品。

國(guó)內(nèi)AIGC產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)主要由基礎(chǔ)大模型、行業(yè)/場(chǎng)景中模型、業(yè)務(wù)/領(lǐng)域小模型，AI基礎(chǔ)設(shè)施、AIGC配套服務(wù)五部分構(gòu)成，并且已經(jīng)形成了豐富的產(chǎn)業(yè)鏈。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》顯示：

國(guó)外AIGC的商業(yè)化從基礎(chǔ)大模型開始，包括以ChatGPT、Midjourney為代表的典型應(yīng)用是基于基礎(chǔ)大模型的調(diào)用，孵化而來。

國(guó)內(nèi)正好相反，由于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)極度豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，高度離散的供給側(cè)服務(wù)，導(dǎo)致當(dāng)前的AIGC商業(yè)化先從業(yè)務(wù)/領(lǐng)域小模型開始?；A(chǔ)大模型尚處于快速迭代升級(jí)的階段，同時(shí)也開始關(guān)注具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

而行業(yè)/場(chǎng)景中模型市場(chǎng)相對(duì)更加滯后，但這一市場(chǎng)在中國(guó)特色市場(chǎng)下，將會(huì)是未來基礎(chǔ)大模型和領(lǐng)域小模型都會(huì)積極跨界的領(lǐng)域。

2023年2月，Meta首席執(zhí)行官扎克伯格宣布，Meta將成立專注AIGC的頂級(jí)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì);谷歌旗下流媒體平臺(tái)Youtube宣布正在開發(fā)AIGC內(nèi)容創(chuàng)作工具。

此前OpenAl、微軟、谷歌、Buzzfeed等海外巨頭們也都有布局相關(guān)服務(wù)產(chǎn)品。而國(guó)內(nèi)不少企業(yè)的反應(yīng)同樣十分迅速，在2022年Al繪畫爆火之后，BAT、字節(jié)跳動(dòng)、萬興科技、藍(lán)色光標(biāo)等領(lǐng)頭企業(yè)已紛紛加碼布局AIGC賽道。

目前國(guó)內(nèi)的AIGC技術(shù)與應(yīng)用，供需兩側(cè)主要集中在營(yíng)銷、辦公、客服、人力資源、基礎(chǔ)作業(yè)等領(lǐng)域，并且這種技術(shù)所帶來的賦能與價(jià)值已經(jīng)初步得到驗(yàn)證。

根據(jù)TE智庫(kù)《企業(yè)AIGC商業(yè)落地應(yīng)用研究報(bào)告》顯示，33%企業(yè)在營(yíng)銷場(chǎng)景、31.9%的企業(yè)在在線客服領(lǐng)域、27.1%的企業(yè)在數(shù)字辦公場(chǎng)景下、23.3%的企業(yè)在信息化與安全場(chǎng)景下迫切期望AIGC的加強(qiáng)和支持。

2023年，AIGC(生成式人工智能)大模型的出圈，也讓家居行業(yè)掀起了“AI+”浪潮。在東易日盛發(fā)布會(huì)上了解到，其發(fā)布的“創(chuàng)意大師”“真家AIGC”“小白設(shè)計(jì)家” 三大輔助家裝AI應(yīng)用產(chǎn)品，打開了家裝行業(yè)對(duì)AIGC的全新認(rèn)知，同時(shí)也開啟了家裝的智能化全新體驗(yàn)。此外，尚品宅配也在5月份發(fā)布了基于多模態(tài)大模型的AIGC技術(shù)。

聯(lián)合國(guó)教科文組織(UNESCO)在9月7日發(fā)布了首份關(guān)于在教育中使用生成式人工智能(AIGC)的指南，敦促政府機(jī)構(gòu)規(guī)范使用這項(xiàng)技術(shù)，包括保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和對(duì)用戶設(shè)置年齡限制。

教科文組織總干事Audrey Azoulay表示，生成式人工智能可能是人類發(fā)展的巨大機(jī)遇，但它也可能造成傷害和偏見。她補(bǔ)充道，如果沒有公眾參與，沒有政府的必要保障和監(jiān)管，它就無法融入教育。

AIGC產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)顯示，2020年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模就已達(dá)1500億元，預(yù)計(jì)在2025年將達(dá)到4000億元，未來有望發(fā)展為全球最大的人工智能市場(chǎng)。

而AIGC的存在，將會(huì)極大釋放人類的想象力，掀起屬于這個(gè)時(shí)代的“新藝術(shù)浪潮”。AIGC于2022年末迎來爆發(fā)，在數(shù)據(jù)、算法和算力三大要素的相互促進(jìn)下，Al模型的智能化水平不斷攀升，Al的“創(chuàng)造力智慧”被逐步喚醒。

隨著人工智能技術(shù)的不斷升級(jí)與突破，生成式AI加速向文本、圖像、音視頻等領(lǐng)域滲透。

隨著AIGC技術(shù)的不斷發(fā)展，其在人工智能領(lǐng)域中的地位將會(huì)越來越重要。未來，AIGC將會(huì)在更多的領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，如智能家居、智能交通等。同時(shí)，AIGC也將會(huì)面臨著更多的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等問題，需要不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和完善。

中研普華利用多種獨(dú)創(chuàng)的信息處理技術(shù)，對(duì)市場(chǎng)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務(wù)，最大限度地降低客戶投資風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)成本，把握投資機(jī)遇，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

想要了解更多最新的專業(yè)分析請(qǐng)點(diǎn)擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》。

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  2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告

  生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、生成算法等技術(shù)A...

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