AIGC應用場景研究報告2023年3月一.

AIGC

介紹及發展AIGC（AI

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Content）概述：基于生成對抗網絡（GAN）、大型預訓練模型等人工智能技術，通過已有數據尋找規律，并通過適當的泛化能力生成相關內容的技術，獲得孿生能力、編輯能力、創造能力，具有獨特的視角；AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力，廣泛服務于各類場景及生產者，形成AIGC+生態；AIGC的火爆原因：“技術、需求、產業鏈”的共同加持。深度學習快速突破，需求端對降本增效的追逐，產業鏈、生態基本形成；AIGC技術發展階段預測

文字—>圖像、圖像—>視頻、文字—>文字領域，AIGC技術已經基本成熟，后續產業發展則依賴于商業化開發AIGC技術場景較為廣泛的實際應用、技術細節待進一步提升底層技術原理基本明確、未來1-2年內將模塊化應用底層技術原理仍在完善、增長可期內容生產方式和消費模式的發展趨勢AIGC產業鏈圖譜

上游（數據供給方、開源算法社區、創造者生態層等）——中游（文字、圖像、音頻、視頻等垂直賽道）——下游（應用場景和終端客戶）AIGC典型玩家分析國外：jasper.ai通過AIGC幫企業和個人寫文案及博客等各類文字內容估值最高的AIGCSaaS付費模式，10萬左右的付費用戶國內：百度AI（文心一格）AI助理，包括AI自動生成文字、圖片，圖片轉視頻等結合百家號及搜索，基于知識和模型，跨模態生成內容3月推出與OpenAI的ChatGPT人工智能聊天機器人服務引領搜索體驗的代際變革AIGC國內外公司布局情況AIGC國外公司布局情況–

集中文字/圖像/音頻領域AIGC國內公司布局情況–

垂直賽道二.

AIGC

與業務結合分析AIGC商業化路徑ToB：仍是AIGC主要的商業模式降低成本。（編輯、美工類、數據挖掘分析等）價值創造內容的二創及整合（內容生成、傳播及周邊延伸）AIGC下大量的初稿供選擇，打開更多創意和思路ToC：以SaaS訂閱為主效率工具創作工具，降低UGC創作門檻，強化個人媒體IP價值SaaS付費模式，會成為中長期趨勢AIGC社區的價值：未來的金礦訓練——輸出——反饋——訓練形成模式閉環的生態環境AIGC能夠助力社區的互動和文化發展；社區能夠給與AI模型訓練反饋，AIGC與NFT結合產生新的商業模式AIGC是元宇宙所需大量的內容提供有力保障AIGC+將要在各個領域嘗試落地AIGC商業化方式

自用內容廠商技術自用幫助內容生態的建設，降本增效典型：百度商用內容創作者付費內容生產公司：媒體、音視頻、影視創作、游戲公司等C端用戶：個人畫家、愛好者、撰稿人、自媒體用戶等等B端用戶：1、提供底層API接口，按模型收費2、按內容產出量付費3、模型訓練費用4、其它合作模式AIGC商業化場景–

2023年AIGC商業化加速之年，有望走進大眾生活、工作中AIGC與業務結合思考一：（自用，降本增效）應用型文本基于結構化數據或規范格式特定情景類型下文本生成創作型文本文本生成AutomatedInsights、NarrativeScience、texttengine.io、Viable瀾舟科技、小冰公司、騰訊、百度等需要創意和個性化，技術較高輔助文本創作是國內重點場景Anyword、Phrasee、Persado、Copy.ai彩云小夢、寫作貓、Gilso寫作機器人、Get寫作數據補錄生成數據治理中數據補錄數據專題、連載、報告等內容類快訊自動生成內容快訊、展訊、及時報道等相對固定模式類文章AIGC與業務結合思考二：（垂直領域更廣泛）AI配圖文章、內容、短視頻等配圖宣傳、推廣、抽象類等配圖創意空間文生圖AI一鍵設計、繪畫，可結合元宇宙領域。先期作為元宇宙的一項功能。逐漸成熟后，開放C端前提：數據要分拆數據多角度標注AIGC數據提供方做AIGC產業鏈上游，提供高質量的數據，做模型訓練

三.

AIGC實施路徑分析AIGC實施路徑分析StableDiffusion

開源有中文版本和中文社區開放了訓練好的模型國內有多家基于此模型開發如：太乙Stab