ChatGPTO@AIGC?^3k??g?@B?f?目錄新風口：ChatGPT引爆AIGC產(chǎn)業(yè)01新生態(tài)：AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸完善02新變革：AIGC助力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級03新機遇：AIGC時代的機遇與挑戰(zhàn)0401新風口：ChatGPT引爆AIGC產(chǎn)業(yè)OpenAI發(fā)展歷程ChatGPT技術(shù)演進ChatGPT是AIGC浪潮的一部分ChatGPT市場影響力巨大國內(nèi)外科技企業(yè)加碼布局AIGC產(chǎn)業(yè)OpenAI是由美國一群科技領(lǐng)袖，包括山姆·

阿爾特曼（

Sam

Altman）、彼得·

泰爾（

PeterThiel）、里德·

霍夫曼（

ReidHoffman）及埃隆·

馬斯克（

ElonMusk）等人在2015

年12

月聯(lián)合創(chuàng)立的人工智能研究機構(gòu)。成立次年OpenAI即發(fā)布第一個開源AI平臺，

2020

年6

月推出Open

Al

API，正式開啟商業(yè)化運營。公司在AI領(lǐng)域進程迅猛，

于2022

年11

月發(fā)布了Chat

GPT產(chǎn)品，作為一款生成式AI，能夠協(xié)助高效處理文本工作、寫代碼、編劇等，

引發(fā)全球?qū)IGC的積極關(guān)注。1.1OpenAI發(fā)展歷程資料來源：

O

pe

nA

I

官網(wǎng)OpenAI發(fā)展里程碑2019年7月2020年6月微軟向OpenAI投資了10億美金，并獲得了OpenAl技術(shù)的商業(yè)化授權(quán)。從此，OpenAI的一些技術(shù)開始出現(xiàn)在微軟的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)上OpenAI發(fā)布了第一個開源的AI平臺2015年12月OpenAI團隊成立OpenAI發(fā)布了OpenAlAPI，這是OpenAI推出的一種云端人工智能服務(wù)，作為OpenAI第一個商業(yè)化產(chǎn)品開啟了商業(yè)化運作的時代。2022年11月在GPT-3.5的基礎(chǔ)上發(fā)布ChatGPT，這是一款人工智能聊天機器人OpenAI公司發(fā)展里程碑事件梳理2016年3月2018年6月OpenAI發(fā)布了GPT模型1.2.1GPT模型技術(shù)演進進程資料來源：

CS

DN

GPT-1（1.17億參數(shù)）GPT-1有一定的泛化能力，能夠用于和監(jiān)督任務(wù)無關(guān)的NLP任務(wù)中GPT-3（1750億參數(shù)）GPT-3作為一個自監(jiān)督模型，可以完成自然語言處理的絕大部分任務(wù)：將網(wǎng)頁描述轉(zhuǎn)換為相應(yīng)代碼、模仿人類敘事、創(chuàng)作定制詩歌、生成游戲劇本，甚至模仿已故的哲學(xué)家預(yù)測生命的真諦ChatGPTChatGPT是InstructGPT的衍生產(chǎn)品，它將人類的反饋納入訓(xùn)練過程，更好地使模型輸出與用戶意圖保持—致GPT-2（15億參數(shù)）除了理解能力外，GPT-2在生成方面表現(xiàn)出了強大的天賦：閱讀摘要、聊天、續(xù)寫、編故事，甚至可以生成假新聞、釣魚郵件或在線進行角色扮演InstructGPT是一個經(jīng)過微調(diào)的新版GPT-3，可以將有害的、不真實的和有偏差的輸出最小化Chat

GPT（

Chat

Generative

Pre-

trainedTransformer）是一款人工智能聊天機器人，其背后的GPT模型是一種自然語言處理（

NLP）模型，使用多層變換器（

Transformer）來預(yù)測下一個單詞的概率分布，通過訓(xùn)練在大型文本語料庫上學(xué)習到的語言模式來生成自然語言文本。InstructGPT201820192020-062022-012022-11Chat

GPT核心技術(shù)主要是基于人工反饋的強化學(xué)習（

RLHF

）

，具體實現(xiàn)上，人類標注人員扮演用戶和代理進行對話，產(chǎn)生對話樣本并對回復(fù)進行排名打分，將更好的結(jié)果反饋給模型，讓模型從兩種反饋模式——

人類評價獎勵和環(huán)境獎勵中學(xué)習策略，

對模型進行持續(xù)迭代式微調(diào)。1.2.2ChatGPT核心技術(shù)——RLHF資料來源：

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官網(wǎng)哈爾濱工業(yè)大學(xué)自然語言處理研究所

向一個6歲智力的模型解釋強化學(xué)習對行為給出獎勵與懲罰……向一個6歲智力的模型解釋強化學(xué)習回答A、B、C、DD>C>A>B示例：寫一則關(guān)于…的故事D>C>A>B示例：很久以前…rk第一步：收集描述性數(shù)據(jù)，并訓(xùn)練一個監(jiān)督學(xué)習模型第二步：收集比較性數(shù)據(jù)，并訓(xùn)練一個獎勵模型第三步：用PPO強化學(xué)習算法對獎勵模型最優(yōu)化從prompt數(shù)據(jù)庫中取樣由人類訓(xùn)練師撰寫期望的輸出值收集的數(shù)據(jù)用來以監(jiān)督學(xué)習的方式微調(diào)GPT-3.5模型從prompt數(shù)據(jù)庫中取樣，并得到數(shù)個模型的回答由人類訓(xùn)練師對回答進行排序收集的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練我們的獎勵模型從prompt數(shù)據(jù)庫中另外取樣由監(jiān)督學(xué)習初始化PPO模型模型給出回答獎勵模型對回答進行打分獲得的分數(shù)通過PPO算法優(yōu)化模型ChatGPT采用監(jiān)督學(xué)習+獎勵模型進行語言模型訓(xùn)練一、訓(xùn)練監(jiān)督策略模型首先，ChatGPT會從問題數(shù)據(jù)集中隨機抽取若干問題并向模型解釋強化學(xué)習機制，其次標記者通過給予特定獎勵或懲罰引導(dǎo)Al行為，最后通過監(jiān)督學(xué)習將這一條數(shù)據(jù)用于微調(diào)GPT3.5模型。二、訓(xùn)練獎勵模型訓(xùn)練獎勵模型的過程同樣可以分為三步：1、抽樣出一個問題及其對應(yīng)的幾個模型輸出結(jié)果；2、標記員將這幾個結(jié)果按質(zhì)量排序；3、將排序后的這套數(shù)據(jù)結(jié)果用于訓(xùn)練獎勵模型。三、近端策略優(yōu)化（PPO）核心在于將在線學(xué)習轉(zhuǎn)化為離線學(xué)習。具體來說，也就是先通過監(jiān)督學(xué)習策略生成PPO模型，經(jīng)過獎勵機制反饋最優(yōu)結(jié)果后，再將結(jié)果用于優(yōu)化和迭代原有的PPO模型參數(shù)。往復(fù)多次第二階段和第三階段，從而得到參數(shù)質(zhì)量越來越高的ChatGPT模型。ChatGPT模型原理1.3ChatGPT是AIGC浪潮的一部分資料來源：中國信息通信研究院

典型事件1950年，艾倫·圖靈提出著名的“圖靈測試”，給出判斷機器是否具有“智能”的方法1966年，世界第一款可人機對話機器人“Eliza”問世80年代中期，IBM創(chuàng)造語音控制打字機"Tangora"早期萌芽階段（1950s-1990s）沉淀積累階段（1990s-2010s）快速發(fā)展階段（2010s-至今）受限于技術(shù)水平，AIGC僅限于小范圍實驗AIGC從實驗性向?qū)嵱眯赞D(zhuǎn)變，受限于算法瓶頸，無法直接進行內(nèi)容生成深度學(xué)習算法不斷迭代，人工智能生成內(nèi)容百花齊放，效果逐漸逼真2007年，世界上第一部完全由人工智能創(chuàng)作的小說《1TheRoad》問世2012年，微軟展示語全自動同聲傳譯系統(tǒng)，可將英文語音自動翻譯成中文語音2014年，IanJ.Goodfellow提出生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN2018年，英偉達發(fā)布StyleGAN模型用于自動生成高質(zhì)量圖片2019年，DeepMind發(fā)布DVD-GAN模型用于生成連續(xù)性視頻2022年，OpenAI發(fā)布ChatGPT用于生成自然語言文本AIGC歷程可以劃分為三個階段，從19

世紀50

年代的早期萌芽開始，該階段AIGC僅限于小范圍實驗；

20

世紀90

年代開始向?qū)嵱眯赞D(zhuǎn)變；

21

世紀10

年代進入快速發(fā)展階段，人工智能生成內(nèi)容百花齊放，

Chat

GPT是AIGC最新浪潮的代表性產(chǎn)品。全球AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程發(fā)展特點Chat

GPT具備劃時代的強大功能，一經(jīng)發(fā)布短短5

天便獲得100

萬用戶，此前全球頂流社交軟件ins觸及100

萬用戶花費了2

.5

個月時間。此外，

Chat

GPT也引發(fā)全球資本市場對AIGC的投資熱潮，

Deelroom數(shù)據(jù)顯示，

2023

年1

月全球生成式AI總估值達到480

億美元，相比2020

年底增長了6

倍。其中OpenAI估值達到290

億美元，相比2021

年增長超1

倍。1.4ChatGPT發(fā)布后市場影響力巨大資料來源：

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投資界ChatGPTInstagramSpotifyFacebookFoursquareTwitterAirbnbNetflixChatGPT到達100萬用戶耗時及熱門產(chǎn)品對比3.5years2.5years2years13months10months5months2.5months5days140

290 20212023.012021-2023年OpenAI估值水平對比（單位：億美元）國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)持續(xù)關(guān)注AIGC產(chǎn)業(yè)，自Chat

GPT發(fā)布后，紛紛加碼布局，

如谷歌為應(yīng)對來自Chat

GPT的威脅，

投資Anthropic布局智能聊天機器人；

Meta宣布將在2023

年底推出AIGC商業(yè)化落地產(chǎn)品；國內(nèi)百度推出文心一言對標Chat

GPT產(chǎn)品。根據(jù)IT桔子投融資數(shù)據(jù)，

2023

年前3

個月全球AIGC賽道投資金額達54.

93

億元，同比增長了5

倍。1.5國內(nèi)外科技企業(yè)加碼布局AIGC產(chǎn)業(yè)資料來源：

IT

桔子公司官網(wǎng)

2022-2023年全球AIGC投資熱度對比（單位：件、億元）國內(nèi)外科技企業(yè)加碼布局AIGC產(chǎn)業(yè)6149.154.932022.01-032023.01-03事件數(shù)量 金額2023.03國內(nèi)百度發(fā)布文心一言，其成為國內(nèi)第一款類ChatGPT產(chǎn)品谷歌正式開放Bard的訪問，其也是一款A(yù)I聊天機器人英偉達在GTC大會發(fā)布帶有雙GPUNVLink的H100NVL新顯卡，專為算力需求巨大的ChatGPT而設(shè)計

谷歌注資3億美元投資Anthropic——旗下開發(fā)智能聊天機器人Claude微軟宣布將ChatGPT整合進office全家桶、bing搜索引擎等Meta宣布將成立專注AIGC的頂級產(chǎn)品團隊2023.02Meta首次對外宣稱，將在2023年底推出AIGC的商業(yè)化落地產(chǎn)品阿里云正式對外發(fā)布大模型產(chǎn)品“通義千問”360官方宣布基于360GPT大模型的“360智腦”率先落地搜索場景，開放內(nèi)測商湯科技推出“日日新SenseNova”大模型體系2023.0402新生態(tài)：AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸完善AIGC產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜AIGC產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層需求提升AIGC產(chǎn)業(yè)垂直賽道加速發(fā)展AIGC產(chǎn)業(yè)鏈市場規(guī)模將突破萬億在科技巨頭持續(xù)加碼布局的推動下，

AIGC產(chǎn)業(yè)鏈涌現(xiàn)了一批新型初創(chuàng)企業(yè)和創(chuàng)新企業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)不斷豐富，

AIGC產(chǎn)業(yè)鏈隊伍不斷壯大。AIGC產(chǎn)業(yè)鏈上游主要由數(shù)據(jù)、算法、芯片、平臺等提供基礎(chǔ)支撐；中游為AIGC產(chǎn)品開發(fā)，

可初步分為垂直類及綜合大型平臺企業(yè)；下游應(yīng)用多元，

典型場景如搜索、對話、智能推薦等。2.1AIGC產(chǎn)業(yè)鏈全景資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

數(shù)據(jù)供給（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聯(lián)通、素材數(shù)據(jù)搜集、版權(quán)圖庫等）上游（數(shù)據(jù)源/算法/芯片等）數(shù)據(jù)分拆及標注創(chuàng)作者生態(tài)相關(guān)算法/模型 智能芯片/服務(wù)器硬件 底層配合工具嵌入/結(jié)合能力的業(yè)務(wù)平臺垂直賽道初創(chuàng)公司文字圖像視頻音頻綜合大型平臺企業(yè)生態(tài)服務(wù)內(nèi)容設(shè)計視覺設(shè)計、文案設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計等內(nèi)容制作工具音視頻制作工具、新聞采編運營增效智能客服、簡單決策等個性化市場營銷廣告植入、虛擬形象打造、營銷內(nèi)容生產(chǎn)等其他搜索對話推薦醫(yī)療遙感基礎(chǔ)科學(xué)元宇宙城市運營其他中游（產(chǎn)品開發(fā)）下游（產(chǎn)品應(yīng)用）AI的發(fā)展主要依賴兩個領(lǐng)域的創(chuàng)新，一是模仿人腦建立的數(shù)學(xué)模型和算法，二是AI芯片等算力發(fā)展，均屬于產(chǎn)業(yè)鏈上游環(huán)節(jié)（

基礎(chǔ)層）。在AI領(lǐng)域，

數(shù)據(jù)、算法、算力被稱為三大要素，如今各類大模型動輒數(shù)億的參數(shù)量，

也對算力要素提出更高的要求。2.2.1AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵在上游基礎(chǔ)層資料來源：騰訊研究院IDC

公司預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用參數(shù)量領(lǐng)域谷歌BERT語言理解與生成4810億NLPLaMDA對話系統(tǒng)5400億NLPPaLM語言理解與生成、推理、代碼生成/NLPImagen語言理解與圖像生成110億多模態(tài)Parti語言理解與圖像生成200億多模態(tài)微軟Florence視覺識別6.4億CVTuring-NLG語言理解、生成170億NLPFacebookOPT-175B語言模型1750億NLPM2M-100100種語言互譯150億NLPDeepMindGato多面手的智能體12億多模態(tài)Gopher語言理解與生成2800億NLPAlphaCode代碼生成414億NLPOpenAIGPT3語言理解與生成、推理等1750億NLPCLIP&DALL-E圖像生成、跨模態(tài)檢索120億多模態(tài)Codex代碼生成120億NLPChatGPT語言理解與生成、推理等/NLP國外部分AIGC預(yù)訓(xùn)練模型梳理427268155.27531.7640.7922.81271.420192020202120222023E2024E2025E2026E2019-2026年中國智能算力規(guī)模及預(yù)測（單位：EFLOPS）算力硬件層三大要素包括AI

芯片、AI

服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心，

其中AI芯片是算力層的基石，

承擔人工智能相關(guān)的計算任務(wù)，是決定算力層性能的關(guān)鍵，

AI芯片中以GPU產(chǎn)品份額最大；

AI服務(wù)器是芯片的系統(tǒng)集成，其架構(gòu)相比傳統(tǒng)服務(wù)器更具效率優(yōu)勢；

數(shù)據(jù)中心是承載算力的物理場所，相關(guān)硬件產(chǎn)品包括服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲驅(qū)動器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。2.2.2算力層三要素——AI芯片、AI服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心資料來源：

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IDC

中國信通院

算力硬件要素角色定位核心產(chǎn)品作用AI芯片算力硬件層的基石CPU/GPU/FPGA/ASIC專門用于處理人工智能相關(guān)的計算任務(wù)，其架構(gòu)針對人工智能算法和應(yīng)用進行專門優(yōu)化，具有高效處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征，可高效支持視覺、語音、自然語言處理等智能處理任務(wù)AI服務(wù)器AI芯片的系統(tǒng)集成服務(wù)器AI服務(wù)器采用CPU+加速芯片的架構(gòu)形式，在進行模型的訓(xùn)練和推斷時會更具有效率優(yōu)勢數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心的計算服務(wù)可以承接AI算力需求數(shù)據(jù)中心是存儲計算機及其相關(guān)硬件設(shè)備的物理位置，承載包括服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲驅(qū)動器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件。數(shù)據(jù)中心是承載AI算力的場所。AIGC模型借助IDC的算力資源，在云端實現(xiàn)模型的訓(xùn)練智能算力核心產(chǎn)品及作用梳理全球AI加速芯片市場以英偉達占據(jù)頭部地位，

2022

年其市場份額占比高達82%，

國內(nèi)企業(yè)在該領(lǐng)域競爭實力較弱；

全球AI服務(wù)器市場方面，中國的浪潮信息是頭部AI服務(wù)器廠商，

占據(jù)了20.

90%

的份額；全球各國不斷加大在算力領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，

當前美國、中國為全球算力的第一梯隊國家，擁有較為強大的數(shù)據(jù)計算能力。2.2.2算力層三要素——全球競爭格局資料來源：

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IDC

中國信通院英偉達82%AWS8%4%Xilinx2%AMD

其他4%美國34.00%中國33.00%歐洲14.00%日本5.00%其他14.00%浪潮信息20.90%戴爾13.00%HPE9.20%華為 聯(lián)想4.10% 5.80%其他47.00%2022年全球AI加速芯片市場競爭格局（單位：%）全球AI服務(wù)器市場份額（單位：%）全球算力規(guī)模分布情況（單位：%）注：AI服務(wù)器市場規(guī)模為2021年度數(shù)據(jù)注：全球算力規(guī)模為2021年度數(shù)據(jù)，算力規(guī)模指執(zhí)行計算任務(wù)的計算機資源的數(shù)量和性能AI芯片是AI算力的核心，其中訓(xùn)練芯片旨在訓(xùn)練出復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而推理芯片旨在利用模型“推理”出各種結(jié)論，芯片領(lǐng)域整體以英偉達、Intel、AMD等海外企業(yè)為主導(dǎo)。2022

年中國AI芯片份額中，訓(xùn)練芯片占比47.

2%，推理芯片占比42.

8%。2.2.3AI芯片包括訓(xùn)練、推理芯片資料來源：甲子光年智庫

AI訓(xùn)練芯片代表性企業(yè)AI推理芯片代表性企業(yè)2022年中國AI芯片市場份額（單位：%）通過大量的數(shù)據(jù)輸入，構(gòu)建復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種AI芯片。需要較高的計算性能、能夠處理海量的數(shù)據(jù)、具有一定的通用性，以便完成各種各樣的學(xué)習任務(wù)，注重絕對的計算能力。訓(xùn)練芯片推理芯片推理芯片主要是指利用訓(xùn)練出來的模型加載數(shù)據(jù)，計算“推理”出各種結(jié)論的一種AI芯片，注重綜合指標，側(cè)重考慮單位能耗算力、時延、成本等性能。AI訓(xùn)練芯片47.20%AI推理芯片52.80%由于算力需求陡增，以CPU為主要算力的傳統(tǒng)服務(wù)器難以負荷，

巨量的數(shù)據(jù)使得AI服務(wù)器應(yīng)運而生。2021

年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模59.

2

億美元，同比增長68.

2%，市場份額占全球38%。全球AI服務(wù)器頭部企業(yè)包括浪潮信息、戴爾、HPE等。2.2.4中國AI服務(wù)器市場規(guī)模占比38%資料來源：

IDC

15659.220212026E2021-2025年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模（單位：億美元）317.92021

2025E2021-2026年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模（單位：億美元）123.4要點闡述卡的數(shù)量普通的GPU服務(wù)器一般是單卡或者雙卡，但AI服務(wù)器為了應(yīng)對大量的計算，一般配置四塊以上的GPU卡，甚至要搭建AI服務(wù)器集群P2P通訊普通GPU服務(wù)器一般只要求單卡性能，而在AI訓(xùn)練中，GPU卡間需要大量的參數(shù)通信，模型越復(fù)雜，通信量越大，所以AI服務(wù)器出了要求單卡性能外，還要求多卡間的通訊性能特有設(shè)計由于AI服務(wù)器具有多個GPU卡，需要針對性的對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓撲等做專門的設(shè)計，才能滿足AI服務(wù)器長期穩(wěn)定運行的要求專用技術(shù)一臺AI服務(wù)器會包含很多獨有的技術(shù)，包括Purley平臺更大內(nèi)存帶寬，NVlink提供更大的互聯(lián)帶寬，TensorCore提供更強的AI計算力。AI服務(wù)器除了搭載GPU作為加速卡，還可以配置FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯(lián)的需求AI服務(wù)器特點梳理數(shù)據(jù)中心三大基礎(chǔ)設(shè)施包括服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，

2022

年H1

，全球數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器市場規(guī)模達575.

9

億美元，占三大設(shè)施總規(guī)模的72.

60

%。在云計算服務(wù)層面，

2022

年H1

中國公有云整體市場規(guī)模165.

8

億美元，其中阿里云為中國最大的公有云服務(wù)商，市場份額達33.

5%。2.2.5中國云計算市場CR5達到73.7%資料來源：

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官網(wǎng)IDC

575.9143.174.30.0300.0600.0900.0793.2數(shù)據(jù)中心IT基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)器外置存儲數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備11.2%10.9%8.3%37.9%7.5%33.5%10.7%11.1%9.4%9.0%26.3%24.2%2021-2022年中國公有云市場份額（單位：%）阿里云 騰訊云 華為云 天翼云 AWS 其他注：內(nèi)環(huán)為2021H1數(shù)據(jù)，外環(huán)為2022H1數(shù)據(jù)服務(wù)器72.60%外置存儲18.04%數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備9.37%2022H1全球數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)市場規(guī)模（單位：億美元）

2022H1全球數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)份額（單位：%）AIGC涵蓋的主流垂直賽道包括文本、圖像、音頻、視頻、游戲、代碼、生物技術(shù)等，中國市場參與者對文本、圖像、音/

視頻的關(guān)注度更高，而美國AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)更豐富，多項細分領(lǐng)域均有相關(guān)AIGC企業(yè)布局。2.3.1AIGC產(chǎn)業(yè)垂直賽道加速發(fā)展資料來源：

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A賽道賽道細分中國美國 關(guān)鍵技術(shù) 發(fā)展評價 商業(yè)化潛力寫作助手敘述/故事聊天機器人火龍果、WPS智能寫作、香儂科技、秘塔瀾舟科技、彩云小夢心識宇宙、聆心智能Jasper/copyai/anyword/wordtune目前的主流生成模型Novelai/subtest 都是基于Transformer 應(yīng)用型文本生成已架構(gòu)的編碼器-解碼器 經(jīng)較為成熟，可覆Heyday/chai/characterai/chatgpt 框架，Transformer是 蓋新聞、聊天問答谷歌在2017年提出的 等場景；創(chuàng)作型文文本生成銷售支持知識組織瀾舟科技/Outplay/cohere/twain/typewise 一個架構(gòu)體系，可以 本生成在長文本、 ★★★利用多頭注意力模型 語義提升上有較大Men/rewind/ought 來擴展不同的信息抽 空間。市場參與者取能力，并且利用多 較多，市場較為活搜索引擎/層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來andi 實現(xiàn)更加精準的編碼 躍。法律/和解碼過程。Harvey/patentpalAI繪畫盜夢師、意間AI繪畫、滴墨社區(qū)Openai/imagen/Parti設(shè)計圖宇宙、阿里媽媽創(chuàng)意中心、右腦科技Openai/krea/picsart/aragon圖像生成門檻比文圖像生成百度飛槳Diagram/alpaca/poly/Imagen 以谷歌開發(fā)的Imagen 字高，傳遞信息更為例，其建立在大型 直觀，商業(yè)化潛力圖像生成圖像數(shù)據(jù)庫/Lexica/rosebuoai Transformer語言模型 更大。目前圖片生 ★★★★理解文本的能力之上， 成技術(shù)處于接近成3D圖像/并依賴于擴散模型實 熟的階段，可以生Csm/spline/mirage 現(xiàn)圖像生成。 成較高質(zhì)量圖片，時尚/用于頭像、插圖等。Cala消費/Interior注：細分賽道商業(yè)化潛力主要從落地可行性、技術(shù)成熟度、應(yīng)用場景豐富度綜合考量，最高為★★★★★，最低為★2.3.1AIGC產(chǎn)業(yè)垂直賽道加速發(fā)展賽道賽道細分中國美國關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展評價商業(yè)化潛力音頻生成語音助手言犀、循環(huán)智能、云知聲Houndify/Google/AlexaTTS技術(shù)應(yīng)用較廣，其主要是將文本轉(zhuǎn)換為語音。谷歌發(fā)布AudioLM，該技術(shù)類似于語言模型，主要根據(jù)提示語音內(nèi)容，自行預(yù)測并生成更多關(guān)聯(lián)的內(nèi)容。當前的AI合成語音在音質(zhì)上逼真度較高，但在個別斷句上有待改進；AI文字轉(zhuǎn)語音應(yīng)用效果尚可。目前應(yīng)用場景包括電話、口播等?！铩铩铩镎Z音合成倒映有聲、魔音智能、火山引擎Polyai/wellsaid/fliki音樂北京靈動音科技有限公司Soundful/musico視頻生成視頻生成/編輯阿里媽媽創(chuàng)意中心、騰訊智影、自動畫Runway/descript/wombo代表性企業(yè)Runway發(fā)布文本生成視頻模型——Gen-2，主要是基于文本生成圖像模型StableDiffusion。大型科技公司谷歌、Meta均發(fā)布視頻生成系統(tǒng)，但目前視頻生成還處于早期階段?！铩铩铩锾摂M人小冰、倒映有聲、網(wǎng)易伏羲Synthesia/synthsvideo/elai個性化視頻/Tavus/rephraseai游戲生成游戲平臺超參數(shù)、啟元世界、行者AILatitude目前主流的游戲AI引擎有三類：AI渲染引擎、NPC制作引擎和游戲創(chuàng)作引擎。早期的游戲中，也有NPC作為人工智能對手，但他們無法學(xué)習，只能按照設(shè)定的進行運作。目前AI在游戲中的應(yīng)用主要包括美術(shù)設(shè)計、人物配音，生成式AI能夠為使角色更具“個性化”表達。同時，游戲也是AI技術(shù)的絕佳場景。★★★★★游戲資產(chǎn)/Mirage/kaedimNPCs/Rctai/rosebuoai/replica背景音樂/Soundful/aiva/mubert代碼生成代碼助手/Replit/githubcopilotGitHubCopilot工具由OpenAI開發(fā)的全新AI系統(tǒng)OpenAICodex提供支持。目前AI在代碼生成領(lǐng)域的應(yīng)用包括生成簡單腳本、補全代碼、極簡代碼開發(fā)，對初級開發(fā)工作有較好效益。★★代碼平臺/Senatic/huggingface/aiXcoder數(shù)據(jù)分析/Seek/kubit生物技術(shù)多模態(tài)生物醫(yī)學(xué)/Jurabio/antiverse利用AI在自然語言處理、圖像識別、深度學(xué)習等方面的能力，相應(yīng)模型包括擴散模型等目前AIGC可以實現(xiàn)全新蛋白質(zhì)設(shè)計，未來有望解鎖蛋白質(zhì)新藥開發(fā)等領(lǐng)域★★★★★★★蛋白質(zhì)設(shè)計xCREATOREvozyne/mentenai多模態(tài)（Multimodal）是指涉及多種感官形式或媒介的信息表達方式。在自然語言處理中，多模態(tài)技術(shù)可以將文字、聲音和圖像等不同類型的輸入數(shù)據(jù)結(jié)合起來，以提高文本分析和理解的準確性和深度。注：細分賽道商業(yè)化潛力主要從落地可行性、技術(shù)成熟度、應(yīng)用場景豐富度綜合考量，最高為★★★★★，最低為★資料來源：

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A2.3.2產(chǎn)品對比-聊天機器人資料來源：

文心一言O(shè)

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國金證券前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理GPT4案例展示文心一言案例展示用

javascript

寫一段代碼，以生成康定斯基風格的隨機圖像。左1為Wassily

Kandinsky創(chuàng)作的，左2、3分別為GPT-4

和

ChatGPT創(chuàng)作風格仿寫能力Q:請用王家衛(wèi)的風格寫一段關(guān)于日落的話A:在這個美好的傍晚，我站在高處，看著太陽逐漸沉入大海。它的余暉灑滿了整個天空，將周圍的一切都染上了金黃色。太陽已經(jīng)落到了地平線以下，但它的光芒卻并沒有消失。它變得越來越紅，就像一顆燃燒的寶石，將整個世界都點亮了。天邊的云朵也被映襯得更加柔和絢麗，仿佛是為了配合這壯麗的景象而出現(xiàn)的。站在這里，我感到自己的心靈也被這美麗的景象所洗滌。日落雖然是一個平凡的瞬間，但它卻給人帶來了無盡的寧靜和思考?；蛟S，這就是大自然的魅力所在，它總是能夠以最簡單、最純粹的方式，讓人們感受到生命的美好和偉大。讓我們珍惜每一個短暫的瞬間，感受生命的美好，享受生活的樂趣。愿我們也能像這美麗的日落一樣，充滿希望和憧憬地迎接未來的每一天。應(yīng)用領(lǐng)域文心一言GPT-4常識和創(chuàng)作歸納和推理常識類問題文字創(chuàng)作圖像創(chuàng)作演繹推理情感推理邏輯推理歸納總結(jié)數(shù)字和代碼模擬AI助手數(shù)學(xué)計算代碼生成安全類問題生活類問題正確分詞錯誤生成圖像符合要求錯誤結(jié)果正確，過程有偏差錯誤符合要求，對未知內(nèi)容直接進行網(wǎng)頁搜索錯誤錯誤符合要求符合要求且給出可靠建議正確且更為嚴謹正確且細節(jié)更豐富圖像生成功能暫未開放正確錯誤基本正確符合要求，可對未知內(nèi)容進行推理，多輪對話能力較強錯誤未給出最優(yōu)答案符合要求符合要求模擬AI客服退換貨問題符合要求符合要求符合要求符合要求場景文檔生成模擬辦公助手文字修飾有待改進有待改進模擬推薦助手推薦理財產(chǎn)品及生日禮物符合要求符合要求教學(xué)輔助古詩詞理解基本正確部分內(nèi)容錯誤文心一言及GPT-4對比2.3.2產(chǎn)品對比-圖像生成資料來源：百度大腦AI

開放平臺I

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agen

官網(wǎng)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

柯基犬在時代廣場騎自行車戴著宇航員頭盔的浣熊在晚上望向窗外文本：戴眼鏡的貓；風格：油畫開發(fā)公司：百度產(chǎn)品功能：文生圖排名：COCO

FID超過OpenAI

發(fā)布的DALL-E

模型技術(shù)簡介：百度文心

ERNIE-ViLG

模型使用編碼器-解碼器參數(shù)共享的Transformer作為自回歸生成的主干網(wǎng)絡(luò)發(fā)布時間：2022年10月發(fā)布ERNIE-ViLG2.0模型開發(fā)公司：谷歌產(chǎn)品功能：文生圖排名：COCO

FID第一；DrawBench第一技術(shù)簡介：文本編碼器模型T5→Diffusion生成模型映射64×64

圖像→文本條件超分辨率擴散模型將圖像放大至1024×1024圖像發(fā)布時間：2022年5月文心AI作畫作品Imagen作品2.3.2產(chǎn)品對比-音頻生成資料來源：百度大腦AI

開放平臺I

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agen

官網(wǎng)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

柯基犬在時代廣場騎自行車 戴著宇航員頭盔的浣熊在晚上望向窗外發(fā)布時間：開發(fā)公司：倒映有聲產(chǎn)品功能：依靠聲音技術(shù)作為驅(qū)動源，便可實現(xiàn)自主與用戶交流互動、內(nèi)容播講的服務(wù)型數(shù)字分身2022年4月發(fā)布“一視同人”平臺3.0版本開發(fā)公司：谷歌產(chǎn)品功能：通過聽到音頻生成后續(xù)音頻（包括語音及音樂）發(fā)布時間：2022年10月新模型發(fā)布技術(shù)簡介：語義標記是從w2v-BERT這個自監(jiān)督的音頻模型中提取的，AudioLM還利用了SoundStream神經(jīng)編解碼器產(chǎn)生的聲學(xué)標記，捕捉音頻波形的細節(jié)（如揚聲器特征或錄音條件），進行高質(zhì)量的合成倒映有聲——“一視同人”

平臺功能AudioLM語音延續(xù)功能新聞資訊播報有聲讀物制作虛擬IP聲音定制通識資料有聲化自媒體有聲化Al數(shù)字分身聲音IP定制教育培訓(xùn)課程制作短視頻配音倒映有聲——“一視同人”

使用效果技術(shù)簡介：自研神經(jīng)渲染技術(shù)和TTSA技術(shù)，開創(chuàng)無人驅(qū)動數(shù)字分身技術(shù)解決方案。僅需10分鐘有效音畫數(shù)據(jù)采集，即可完成數(shù)字分身打造?；谏疃葘W(xué)習（Deep

Learning）的全球領(lǐng)先TTS（Text-to-Speech）算法2.3.3多模態(tài)是中國投融資領(lǐng)域熱點賽道資料來源：

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桔子

從投融資端看，

AIGC賽道投融資金額呈現(xiàn)波動變化，

2018

及2021

年投資金額均為階段性高峰，近年投融資熱度較高。細分賽道方面，多模態(tài)、文本、圖像是中國投融資熱點領(lǐng)域，事件數(shù)量占比均在15%

以上。161729171640361763.8976.8453.69195.723.0123.32245.02116.2856.88050100150200250300454035302520151050事件 金額注：左側(cè)為事件數(shù)量，右側(cè)為金額規(guī)模2015-2023年中國AIGC賽道投資數(shù)量及投資金額（單位：件，億元）2021-2022年中國AIGC細分賽道投資事件分布情況（單位：%）16.7%33.3%33.3%16.7%29.7%23.4%15.6%9.4%9.4%6.3%4.7%

1.6%多模態(tài) 文本 圖像 游戲生成 其他 視頻 音頻 代碼生成注：內(nèi)環(huán)為海外數(shù)據(jù)，外環(huán)為中國數(shù)據(jù)2.3.4圖像、視頻預(yù)計成為高潛領(lǐng)域資料來源：量子位智庫

根據(jù)量子位智庫的預(yù)測，結(jié)合技術(shù)成熟度、落地可行性而言，

2030

年相對市場規(guī)模較大的領(lǐng)域包括文字生成圖像、文字生成視頻、文字輔助生成等。中國AIGC產(chǎn)業(yè)不同賽道發(fā)展預(yù)測當前技術(shù)成熟度文本輔助生成,40,85,360TTS場景,40,85,100交互性文本生成,60,65,240策略生成,70,60,270文生圖,

70,

50,

510文生視頻,

85,

30,

490圖像/視頻到文本,

75,

20,290端到端的圖像生成,50,60,190視頻自動剪輯,40,40,90歌曲樂曲生成,40,60,900102030405060708090100010203040 50 60 70 80該AIGC技術(shù)可變革效果注：圓圈大小表示預(yù)估2030年，該賽道相對的市場規(guī)模90100文本生成音頻生成跨模態(tài)生成圖像生成視頻生成2.4AIGC產(chǎn)業(yè)鏈市場規(guī)模將突破萬億資料來源：量子位智庫

17020925734260212763472 11491

21%23%33%76%112%172%231%0%50%100%150%200%250%020004000600080001000012000140002023E2024E2025E2028E2029E2030E2026E中國2027E中國增速量子位智庫數(shù)據(jù)，

2023

年中國AIGC產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模約170

億元人民幣，預(yù)計到2030

年市場規(guī)模將達到萬億級別。2025

后隨著生態(tài)完善，預(yù)計增速有明顯提高；

2027

年后隨著產(chǎn)業(yè)鏈完善及商業(yè)化加深，預(yù)計市場增速再次迸發(fā)。2023-2030年中國AIGC產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模及增速預(yù)測（單位：億元，%）培育摸索期應(yīng)用蓬勃期 整體加速期03新變革：AIGC助力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級AIGC行業(yè)變革概述AIGC助力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級AIGC浪潮崗位影響分析3.1.1受AIGC影響的重要行業(yè)資料來源：量子位智庫

根據(jù)量子位智庫的預(yù)測，

2030

年AIGC影響較大的行業(yè)主要有電子商務(wù)、影視、內(nèi)容資訊、辦公軟件等，

其中電子商務(wù)領(lǐng)域預(yù)期未來AIGC市場規(guī)模最大。2030年AIGC對行業(yè)變革的影響AIGC在該行業(yè)可變革程度電子商務(wù),50,80,300影視傳媒,55,70,240內(nèi)容資訊,50,75,170線上游戲,60,60,90辦公軟件,60,70,130訓(xùn)練數(shù)據(jù),

70,

40,

90社交軟件,

20,

20,

50在線教育,

40,

40,

700102030405060708090100010203040 50 60 70行業(yè)對AIGC接受度注：圓圈大小表示預(yù)估2030年，該賽道相對的市場規(guī)模8090電子商務(wù)內(nèi)容資訊影視傳媒辦公軟件線上游戲訓(xùn)練數(shù)據(jù)在線教育社交軟件3.1.2AIGC對行業(yè)變革影響概述資料來源：量子位智庫

AIGC能夠?qū)Χ鄠€行業(yè)產(chǎn)生影響，具體機制有所差異，但總體而言AIGC主要作用包括提升效率、降低成本、激發(fā)靈感、數(shù)據(jù)優(yōu)化。讓創(chuàng)作者擁有一個更加高效的智能創(chuàng)作工具，優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作，大幅提升效率并降低成本；提升創(chuàng)作效率的同時，同樣提升了反饋生成效率，有助于實現(xiàn)實時交互內(nèi)容。提升內(nèi)容生產(chǎn)效率AIGC能夠代替人工完成聲音錄制、圖像渲染、視頻創(chuàng)作等工作，從而降低內(nèi)容生產(chǎn)的成本與門檻，使更多用戶能夠參與到高價值的內(nèi)容創(chuàng)作流程中。降低內(nèi)容生產(chǎn)成本幫助有經(jīng)驗的創(chuàng)作者捕捉靈感，在設(shè)計初期生成大量草圖，更好的理解創(chuàng)作需求并尋找創(chuàng)作靈感。海量數(shù)據(jù)提高創(chuàng)造性和開放性，激發(fā)創(chuàng)意認知、提升生產(chǎn)多樣性。捕捉激發(fā)創(chuàng)作靈感在與其他特定的數(shù)據(jù)庫（例如實時更新數(shù)據(jù)、特定主體數(shù)據(jù)等）或AI系統(tǒng)進行聯(lián)動后，AIGC能夠?qū)崿F(xiàn)更精準的未來預(yù)測或更個性化預(yù)測基礎(chǔ)上調(diào)整生成內(nèi)容。聯(lián)動實現(xiàn)數(shù)據(jù)優(yōu)化AIGC3.2.1AIGC為電商創(chuàng)造虛實結(jié)合購物環(huán)境資料來源：中國信通院每平每屋官網(wǎng)科大訊飛官網(wǎng)Ni

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官網(wǎng)為觀眾提供24小時不間斷的貨品推薦介紹，增加商品商鋪曝光度虛擬化品牌能夠加速品牌年輕化進程，拉近與新消費人群的距離，塑造元宇宙時代的店鋪形象虛擬主播更穩(wěn)定可控，虛擬主播人設(shè)、言行等由品牌方掌握，比真人明星的可控性、安全性更強。品牌不必擔心虛擬形象崩塌帶來負面新聞打造虛擬主播提升直播帶貨效率基于不同角度的商品圖像，借助視覺生成算法自動化生成商品的3D幾何模型和紋理，輔以線上虛擬“看、試、穿、戴”，提供接近實物的差異化網(wǎng)購體驗，助力高效提升用戶轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)顯示，3D購物的轉(zhuǎn)化率平均值為70%，較行業(yè)平均水平提升了9倍，同比正常引導(dǎo)成交客單價提升超200%，同時商品退換貨率明顯降低生成商品3D模型展示及虛擬試用通過二維圖像的三維重建，實現(xiàn)虛擬貨場快速、低成本、大批量的構(gòu)建，有效降低商家搭建3D購物空間的門檻及成本，為消費者提供新消費體驗如打造虛擬空間用于展示，奢侈品商Gucci在一百周年品牌慶典時，把線下的GucciGardenArchetypes展覽搬到了游戲Roblox上，推出了為期兩周的虛擬展線上商城+線下秀場創(chuàng)造全新的消費場景AIGC讓電商行業(yè)創(chuàng)造虛實結(jié)合的購物環(huán)境，通過生成3D模型用于虛擬展示、打造虛擬主播用于提高直播效率、創(chuàng)造全新的虛擬展覽等，給予用戶沉浸式體驗、提升購買效率。每平每屋3D設(shè)計作品科大訊飛AI虛擬主播Nike聯(lián)合Roblox打造虛擬世界Nikeland3.2.2AIGC提升傳媒行業(yè)生產(chǎn)效率資料來源：中國信通院傳媒AI合成主播為核心傳播環(huán)節(jié)提高內(nèi)容生產(chǎn)效率采編環(huán)節(jié)AIGC對傳媒行業(yè)影響包括采編環(huán)節(jié)、傳播環(huán)節(jié)，

通過語音轉(zhuǎn)寫、智能寫作、智能剪輯等方式提高采編環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率，在傳播環(huán)節(jié)通過打造AI主播實現(xiàn)智能、高效播報。錄音語音轉(zhuǎn)寫借助語音識別技術(shù)將錄音語音轉(zhuǎn)寫成文字，有效壓縮重復(fù)工作，保障新聞時效性智能新聞寫作基于算法自動編寫新聞，提高新聞時效性智能視頻剪輯通過使用視頻字幕生成、視頻錦集、視頻拆條、視頻超分等視頻智能化剪輯應(yīng)用場景拓展新華社、央視等積極推出AI合成主播，應(yīng)用場景包括新聞報道、天氣預(yù)報、晚會主持等應(yīng)用功能升級AI合成主播開始陸續(xù)支持多語種播報和手語播報應(yīng)用形態(tài)完善從2D到3D，從口型到面部表情都更加逼真、豐富對傳媒機構(gòu)對傳媒從業(yè)者對傳媒受眾、大幅提高生產(chǎn)效率，并帶來新的視覺化、互動化體驗；將部分采編、播放工作自動化，讓其更專注于思考創(chuàng)造短時間獲得更多新聞，提高獲取及時性及便捷性；豐富了新聞報道的形式，推動傳媒向智媒轉(zhuǎn)變；如將精力集中于深度報道專題報道等更需發(fā)揮人類精準分析事物、妥善處理情感的領(lǐng)域、降低傳媒門檻，使得受眾可以參與內(nèi)容生產(chǎn)，增強參與感；AIGC對傳媒行業(yè)參與主體的影響3.2.3AIGC拓展了影視行業(yè)創(chuàng)作空間資料來源：中國信通院G

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i前期創(chuàng)作影視劇本文稿創(chuàng)作通過對海量劇本數(shù)據(jù)進行分析歸納，并按照預(yù)設(shè)風格快速生產(chǎn)劇本，創(chuàng)作者再進行篩選和二次加工，激發(fā)創(chuàng)作者的靈感，縮短創(chuàng)作周期。中期拍攝拓展角色范疇通過AIGC合成人臉、聲音等內(nèi)容，實現(xiàn)“數(shù)字復(fù)活”已故演員、替換“劣跡藝人”、高難度動作合成等拓展場景空間AIGC合成虛擬物理場景，將無法實拍或成本過高的場景生成出來，大大拓寬了影視作品想象力的邊界，給觀眾帶來更優(yōu)質(zhì)的視覺效果和聽覺體驗后期制作賦能影視剪輯修復(fù)、還原影像，提升影像資料的清晰度；實現(xiàn)影視預(yù)告片自動生成；實現(xiàn)將影視內(nèi)容維度轉(zhuǎn)制，從2D向3D自動轉(zhuǎn)制AIGC對影視行業(yè)影響涉及前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作全流程，不僅通過AIGC提高了生產(chǎn)效率，還拓展了角色范疇、拓展拍攝的場景空間。智能圖像修復(fù)文本生成場景影視劇本創(chuàng)作平臺實時字幕3.2.4游戲行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈及AIGC賦能環(huán)節(jié)資料來源：

國金證券各公司官網(wǎng)

游戲研發(fā)商游戲運營商游戲媒體廣告商官方商店游戲分發(fā)渠道第三方應(yīng)用市場超級APP視頻網(wǎng)站游戲門戶短視頻APP文學(xué)/影視機構(gòu) 電信資源提供商作品改編版權(quán)傭金流水分成廣告費用廣告費用游戲產(chǎn)業(yè)作為科技含量最高的創(chuàng)作領(lǐng)域，天然成為AIGC的絕佳應(yīng)用領(lǐng)域。AIGC在文學(xué)/

影視作品改編、游戲研發(fā)、游戲運營、廣告運營等方面均可進行輔助，尤其在游戲研發(fā)階段貢獻突出。游戲產(chǎn)業(yè)鏈及AIGC賦能環(huán)節(jié)注：黃色字體為AIGC在游戲產(chǎn)業(yè)中主要賦能環(huán)節(jié)3.2.4AIGC在游戲研發(fā)環(huán)節(jié)貢獻突出資料來源：量子位伽馬數(shù)據(jù)完美世界三七互娛財報

體驗04功能03角色02劇情01策略特定風格模擬：Al通過模仿職業(yè)選手，玩家則感覺像在與真實的職業(yè)選手對抗；玩法教學(xué)：幫助玩家快速熟悉操作與游戲玩法，提高游戲可玩性。增強游戲體驗AI自動化廣告投放：目前抖音等平臺的廣告分發(fā)、內(nèi)容推薦已通過算法實現(xiàn)，且效果較高；生成廣告素材：素材主要是圖像及音視頻內(nèi)容，預(yù)計AIGC的加持下廣告素材生成會更高效、高質(zhì)量；玩家分類提升體驗：通過不同玩家的數(shù)據(jù)，將用戶細分類型，為不同類型玩家提供獨特的玩法，提高用戶體驗。游戲運營環(huán)節(jié)行業(yè)營收2659億元假設(shè)研發(fā)成本占20%假設(shè)40%成本可以優(yōu)化讓AI感知環(huán)境、自身狀態(tài)并基于特定目標決定當下需要執(zhí)行的動作，基于特定問題和場景，自主提出解決方案。游戲策略生成前期平衡性測試：充分模擬玩家在某套數(shù)值體系下的游戲體驗，提出優(yōu)化策略；游戲功能測試：針對性找出游戲交互的可能性，發(fā)現(xiàn)潛在漏洞輔助游戲策劃。游戲性能測試AI創(chuàng)造不同的面孔、服飾、聲音甚至性格特征，甚至可同步驅(qū)動嘴型、表情等面部變化，達到高度逼真；并通過大量數(shù)據(jù)模擬人類運動，完成行走、跑步等一系列動作反應(yīng)。NPC角色生成AI智能NPC能夠分析玩家的實時輸入，與玩家動態(tài)交互，構(gòu)建幾乎無限且不重復(fù)的劇情；AI能夠生產(chǎn)相關(guān)的圖文、音樂等，創(chuàng)造游戲素材，輔以劇情鋪排，提升劇情飽滿度劇情生成213億元注：運算邏輯=行業(yè)營收*20%*40%游戲研發(fā)階段的游戲策略生成、劇情生成、角色生成、游戲性能測試、游戲體驗優(yōu)化等環(huán)節(jié)，

AIGC均能提供相應(yīng)賦能；

運營環(huán)節(jié)，

AIGC可用于細分玩家提升游戲體驗、廣告運營等。2022

年游戲領(lǐng)域AIGC市場空間約213

億元。AIGC游戲研發(fā)環(huán)節(jié)作用3.2.5AIGC對教育行業(yè)影響分析資料來源：公開資料整理

影響層面應(yīng)用場景闡述突出特點表層影響（側(cè)重對知識生產(chǎn)、知識學(xué)習的影響）自適應(yīng)學(xué)習通過分析學(xué)生的學(xué)習情況和學(xué)習數(shù)據(jù)，AIGC技術(shù)可以自動生成符合學(xué)生需要的學(xué)習內(nèi)容和題目1、通過AIGC協(xié)助生產(chǎn)知識內(nèi)容，提高教育效率；2、通過AIGC技術(shù)可以分析學(xué)生學(xué)習數(shù)據(jù)，并制定個性化內(nèi)容及練習，幫助學(xué)生提高學(xué)習效果；3、豐富教育內(nèi)容，生成更有互動性的教育場景，提高學(xué)生學(xué)習興趣；互動體驗利用AIGC技術(shù)可以自動生成各種形式的互動內(nèi)容，如虛擬實境和增強現(xiàn)實等，可以更加生動、豐富和有趣地呈現(xiàn)教育內(nèi)容，提高學(xué)生的學(xué)習積極性和興趣教育數(shù)據(jù)分析AIGC技術(shù)可以幫助教育工作者收集和分析學(xué)生的學(xué)習數(shù)據(jù)，從而更加深入地了解學(xué)生的學(xué)習情況和學(xué)習需求，為制定更好的教育策略和教育決策提供支持自主學(xué)習AIGC技術(shù)可以讓學(xué)生在自己的節(jié)奏和時間內(nèi)進行學(xué)習，不必受到學(xué)校和老師的時間和地點限制。這可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習興趣和主動性，提高學(xué)習效率知識生產(chǎn)AIGC能夠憑借其出色的內(nèi)容生產(chǎn)能力，協(xié)助生產(chǎn)知識內(nèi)容，提升教育效率深層影響（側(cè)重對教育體系的變革）/未來的教育需要培養(yǎng)什么樣的人才？現(xiàn)有的教育模式、專業(yè)設(shè)置、課程設(shè)置需進行怎樣調(diào)整？AI對知識記憶、理解、簡單運用的能力超越常人，以知識點傳輸為主的應(yīng)試教育受到根本挑戰(zhàn)。未來教育的方向或在創(chuàng)新能力上。AIGC對教育行業(yè)影響分表層影響及深層影響，表層主要體現(xiàn)在對知識生產(chǎn)、知識學(xué)習方式等改變，更具個性化地教育以及高效是突出特點；而深層影響將涉及現(xiàn)有教育模式調(diào)整、專業(yè)設(shè)置、人才培養(yǎng)方向等考量。AIGC對教育行業(yè)影響分析3.2.5教育行業(yè)AIGC應(yīng)用深度較淺資料來源：松鼠AI

騰訊研究院公開資料

企業(yè)名稱布局方向核心技術(shù)網(wǎng)易有道在AI口語老師、中文作文批改等細分學(xué)習場景中嘗試應(yīng)用，目前處于研發(fā)工作中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯、計算機視覺、智能語音AI技術(shù)、高性能計算科大訊飛AI學(xué)習機，主要突破將在AI學(xué)習機的中英文作文輔導(dǎo)、中英文口語學(xué)習等方面語音識別、語音合成、圖片識別、機器翻譯好未來AI講題機器人機器學(xué)習、大數(shù)據(jù)作業(yè)幫AI學(xué)習機，以及作文批改、作文寫作等語音評測、計算機輔助語言學(xué)習國新文化全資子公司奧威亞目前已發(fā)布兩款具有AI視覺分析能力的錄播產(chǎn)品，未來產(chǎn)品發(fā)力重點在于課堂大數(shù)據(jù)采集和分析AI視頻分析、語音識別等世紀天鴻Al作文批改產(chǎn)品Transformer算法等當前教育領(lǐng)域布局AI主要在智能學(xué)習機、課堂數(shù)據(jù)采集分析等方面，學(xué)生使用的AI相關(guān)工具集中在翻譯、答題等基礎(chǔ)功能，整體而言AIGC在當前教育領(lǐng)域應(yīng)用深度較淺。知識圖譜貝葉斯網(wǎng)絡(luò)遺傳算法深度學(xué)習遷移學(xué)習知識空間理論信息論底層算法與技術(shù)精準知識狀態(tài)檢測學(xué)生畫像實時學(xué)習能力評估最優(yōu)學(xué)習路徑規(guī)劃最佳學(xué)習內(nèi)容推薦智適應(yīng)學(xué)習引擎學(xué)習數(shù)據(jù)分析行為數(shù)據(jù)分析學(xué)習目標規(guī)劃學(xué)習內(nèi)容管理學(xué)習系統(tǒng)用戶管理課程和班級管理教師管理用戶交互層松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習產(chǎn)品框架5.03%9.25%14.47%14.47%14.27%16.78%22.31%37.19%51.96%63.62%智能翻譯工具智能答題工具智能語言訓(xùn)練工具智能寫作分析工具智能基礎(chǔ)硬件設(shè)備智能糾錯工具智適應(yīng)學(xué)習平臺智能搜索引擎智能虛擬助手智能監(jiān)測工具學(xué)生使用AI工具類型情況（單位：%）教育范疇企業(yè)AIGC產(chǎn)品梳理3.2.6AIGC在辦公軟件領(lǐng)域推動生產(chǎn)力變革文字創(chuàng)作類辦公AIGC正在推動辦公軟件領(lǐng)域生產(chǎn)力的變革，技術(shù)實力上可以替代重復(fù)性、門檻較低的辦公方式。文字創(chuàng)作領(lǐng)域，微軟推出的Copilot可通過聊天式指令，生成文章、演示文稿等內(nèi)容；

圖文/

視頻領(lǐng)域AIGC已可實現(xiàn)自動創(chuàng)作。美圖：公司算法中樞MTLab在人臉技術(shù)、人體技術(shù)、圖像識別、圖像處理、圖像生成等多個方向處于世界先進水平，美圖推出的“AI簡筆畫”可讓用戶基于簡單的描繪，AI技術(shù)智能填充、著色、細節(jié)處理等，生成圖片阿里巴巴：AlibabaWOOD能夠?qū)ι唐穬?nèi)容進行智能理解，為商品編寫劇本、添加鏡頭、書寫文案，搭配風格匹配的音樂，自動剪輯出具備故事性的短視頻資料來源：各公司官網(wǎng)等

圖片/視頻類辦公Microsoft365Copilot宣傳圖微軟：發(fā)布Microsoft365Copilot，本質(zhì)上是用戶通過與Copilot聊天對話，下達指令，讓Copilot一鍵生成文章、演示文稿、表格等。可根據(jù)OneNote素材寫文章、根據(jù)word內(nèi)容生成Excel表格或PPT、將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel自動分析報表、溝通式創(chuàng)作Excel金山辦公：WPS智能寫作、公文輔助寫作、文檔校對、機器翻譯、文檔圖片識別與理解、文檔轉(zhuǎn)化技術(shù)福昕軟件：宣布將推出基于ChatGPT的新功能，目前處于部署階段，預(yù)計將進一步提高PDF產(chǎn)品智能化水平閱文集團：積極探索AIGC技術(shù)在文字、圖像、語音方面的應(yīng)用，賦能IP生態(tài)WPS智能寫作示例 騰訊智能創(chuàng)作助手騰訊Effidit AlibabaWOOD3.3.1AIGC浪潮對不同崗位影響分析資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

行業(yè)AIGC影響職位影響機制（理論層面）影響評價客服崗位AIGC在文字、語音方面可以生成相關(guān)內(nèi)容，進行簡單溝通對話，該能力與客服崗位有所重合影響較為消極，部分簡單、重復(fù)性的溝通職能可被AI取代電商行業(yè)美工崗位AIGC可輔助生成圖片、甚至智能生成電商視頻，提高美工基礎(chǔ)性工作的效率影響略消極，AIGC提高生產(chǎn)效率存在一定的人員精簡可能性，但美工設(shè)計師的創(chuàng)意、業(yè)務(wù)理解、溝通協(xié)調(diào)能力仍不為AI取代運營崗位AIGC可協(xié)助進行數(shù)據(jù)分析、出具策劃活動初步方案，能夠提高運營效率影響略消極，部分基礎(chǔ)性運營崗位可進行一定程度優(yōu)化，但運營崗本身對市場的深刻洞察能力具有一定優(yōu)勢傳媒行業(yè)新聞記者在采編環(huán)節(jié)，AI技術(shù)可賦能語音文字互轉(zhuǎn)、通稿撰寫、自動創(chuàng)作文章、優(yōu)化視頻剪輯等，可顯著提高采編效率影響較為消極，簡單的報道事實工作所需的技能點可被AIGC取代，但部分記者深度、創(chuàng)造性的洞察具有獨特競爭力新聞主播AIGC可創(chuàng)造虛擬人協(xié)助進行主播，可應(yīng)用于新聞播報、手語等方面影響偏中性，虛擬人目前整體的互動性較差、生動程度不足，作用側(cè)重在輔助真人主播編劇AI編劇可進行創(chuàng)意生成、情節(jié)生成、腳本生成，傳統(tǒng)編劇在職能上具備可替代性影響略消極，因部分職能可以被替代，但資深編劇具有較好社會閱歷及影響力影視行業(yè)影視動畫設(shè)計AIGC可協(xié)助進行動畫制作、繪制動畫場景等，對傳統(tǒng)崗位具有一定職能替代影響較為消極，動畫設(shè)計崗位與AI技能重合度較高，隨著AIGC技術(shù)迭代，部分崗位或可被取代剪輯員AI剪輯器功能豐富且上手簡便，能夠支持音視頻、圖片、字幕等素材剪輯處理，對于基礎(chǔ)性工作可以實現(xiàn)賦能影響略消極，AI可提高生產(chǎn)力替代部分簡單剪輯工作，但資深剪輯師能夠?qū)τ捌膭?chuàng)作意圖、主題內(nèi)容理解深刻，影響銀幕的完整性及感染力游戲行業(yè)游戲策劃游戲策劃可大致分為文案、劇情類策劃以及數(shù)值類策劃，AIGC在利用文學(xué)作用創(chuàng)作方面具有一定能力，同時在分析數(shù)據(jù)相關(guān)性層面具有更強的敏銳性，能夠協(xié)助游戲策劃崗位提高效率影響略消極，一方面，AIGC的確可以輔助工作并提升效率，但另一方面，其所取代的職能正是目前許多初級崗位的工作內(nèi)容，部分崗位或有被精簡的可能美術(shù)崗位AI可輔助圖片設(shè)計等工作，提高創(chuàng)作效率技術(shù)開發(fā)崗位AI可匯聚大量模型、腳本、著色器等資源，幫助游戲開發(fā)者提高效率影響略消極，借助AIGC游戲生產(chǎn)效率可以大幅提高，或可進行部分優(yōu)化教育行業(yè)K12教師以知識傳輸為主的教育模式，AI能夠集成更專業(yè)、權(quán)威的知識，并智能評估學(xué)生學(xué)習情況，個性化設(shè)計學(xué)習路徑，幫助學(xué)生掌握知識影響較為消極，傳統(tǒng)以教師為主的學(xué)習模式的優(yōu)勢正在逐漸消退，AI以學(xué)生為中心的模式并針對性輔助，能夠更便捷達成掌握知識的目的辦公軟件領(lǐng)域文員Aigc（人工智能技術(shù)）對文員崗位產(chǎn)生了一定的影響，因為它可以自動完成某些文員工作。例如，Aigc可以自動處理郵件、識別和歸檔文件、管理日程等，從而減少了人工的工作量，使文員能夠更專注于完成更復(fù)雜的任務(wù)。此外，Aigc還可以使用自然語言處理技術(shù)進行語音識別和語音合成，進一步提高了工作效率和準確性。影響較為消極，文員工作部分職能可被AIGC取代AIGC對職位影響機制主要在于技能點相似從而實現(xiàn)替代，整體來看，

對于簡單、重復(fù)性較強的初級工作AIGC具備較強的理論替代可行性，典型崗位如電商客服、新聞記者、動畫設(shè)計師、教師、文員。3.3.2受AIGC浪潮影響較小的崗位資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

木工護理/社工外賣配送廚師建筑工人2023

年3

月，

Open

AI發(fā)布的LLM（大型語言模型）對勞動力市場影響潛力報告也顯示，約80%

的美國勞動力至少10%

的工作任務(wù)會受到GPT引入的影響，工作對科學(xué)方法和批判性思維的依賴程度與LLM影響情況呈負相關(guān)。此外，體力勞動較多的崗位如社會援助、食品服務(wù)、木工、護理等受到的潛在威脅也較小。受AIGC影響較小的體力崗位示例04新機遇：AIGC時代的機遇與挑戰(zhàn)AIGC發(fā)展趨勢AIGC潛在機遇AIGC產(chǎn)業(yè)挑戰(zhàn)中國AIGC挑戰(zhàn)及建議4.1AIGC發(fā)展趨勢資料來源：中國信通院前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程迅猛，未來AIGC模型體量/

復(fù)雜度將會提高、基礎(chǔ)關(guān)鍵能力顯著增強、產(chǎn)品類型逐漸豐富、應(yīng)用領(lǐng)域也將更加廣泛。模型體量/復(fù)雜度提高由于數(shù)據(jù)體量增多，隨之而來硬件的升級和算法的改進，AIGC的性能將越來越強大，模型體量/復(fù)雜度將提高01產(chǎn)品類型逐漸豐富人工智能不斷發(fā)展將使AIGC不再局限于文本、音頻、視頻，未來嗅覺、觸覺、味覺、情感等多重信息感知和認知能力將以數(shù)字化的形式傳輸并指導(dǎo)人工智能進行內(nèi)容創(chuàng)作03關(guān)鍵能力顯著增強隨著AIGC技術(shù)發(fā)展，其內(nèi)容孿生、內(nèi)容編輯、內(nèi)容創(chuàng)作三大基礎(chǔ)能力將顯著增強，可以更逼真地復(fù)刻虛擬世界，逐步擺脫PGC和UGC，獨立進行創(chuàng)作02應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛AIGC已經(jīng)在金融、傳媒、電商等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，隨著商業(yè)化程度加深，未來AIGC將涉及更多領(lǐng)域04中國AIGC產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展趨勢4.2.1商業(yè)機遇——四維度創(chuàng)造商業(yè)價值資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

商業(yè)機遇在經(jīng)濟上往往意味著更大的經(jīng)濟效益，從收入增長及成本節(jié)約維度切入分析，

AIGC帶來的商業(yè)機遇包括新的市場需求創(chuàng)造、原有市場需求再擴大、成本環(huán)節(jié)/

要素減少、效率提升。AIGC機遇分析框架（限于經(jīng)濟背景）AIGC帶來的新機遇“機遇”在經(jīng)濟上意味著——更大的經(jīng)濟效益收入端增長新需求原有需求擴大環(huán)節(jié)/要素減少成本端節(jié)約效率提升維度作用機制受益行業(yè)受益崗位創(chuàng)造新需求原有需求擴大AIGC作為技術(shù)要素的一員，憑借其優(yōu)異的功能贏得眾多用戶青睞，開創(chuàng)了“大模型商業(yè)化“的探索1、AIGC的誕生，本身需要大量的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，要求與之相關(guān)算法模型、算力也快速發(fā)展2、AIGC產(chǎn)生后，自動生成內(nèi)容繁多，出于保密、倫理等方面考慮，需投入更多資源用于及時審核內(nèi)容人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)、芯片產(chǎn)業(yè)