2023年AIGC場(chǎng)景應(yīng)用展望研究報(bào)告-艾瑞

AIGC場(chǎng)景應(yīng)用展望研究報(bào)告AIGC是內(nèi)容生產(chǎn)方式的進(jìn)階，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容和資AIGC（AI-GeneratedContent）本質(zhì)上是一種內(nèi)容生產(chǎn)方式，即人工智能自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容，是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，輸入數(shù)據(jù)后由能通過(guò)尋找規(guī)律并適當(dāng)泛化從而生成內(nèi)容的一種方式。過(guò)往的內(nèi)容創(chuàng)作平衡創(chuàng)作效率、創(chuàng)作成本及內(nèi)容質(zhì)量三者之間的關(guān)系，而AIGC可以實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)創(chuàng)作者和個(gè)體自由地發(fā)揮創(chuàng)意，降低內(nèi)容生產(chǎn)的 理想中的元宇宙世界存在的關(guān)鍵問(wèn)題“空蕩蕩的世界”2AI&自動(dòng)生成新的內(nèi)容，在決策式AI決策、感知能力的基礎(chǔ)上開(kāi)始決策式AI生成式AI深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法小規(guī)模專(zhuān)家知識(shí)淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法“大模型時(shí)代”33CONTENTSCONTENTS目錄45代表了大模型時(shí)代的爆發(fā)，使得AI的可用性與易用性大ChatGPT達(dá)到1億用戶(hù)只用了2個(gè)月，與之對(duì)應(yīng)，即便是AppleAPPstore也花費(fèi)了2年時(shí)間才達(dá)到1億用戶(hù)，人工智能1?iPhone通過(guò)各種各樣的應(yīng)用解決了大家接)?iPhone通過(guò)各種各樣的應(yīng)用解決了大家接為什么說(shuō)為什么說(shuō)ChatGPT是AI的“iPhone時(shí)刻”2?ChatGPT是AI?ChatGPT是AI易用性革新的一大步，讓用業(yè)人士都認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)不適合自然語(yǔ)言處理。通的處理方式是建立某個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)料庫(kù)，在不同語(yǔ)庫(kù)之間搭建知識(shí)圖譜等關(guān)聯(lián)，通過(guò)邏輯搜索方式?GPT、BERT等大模型架構(gòu)，有望成為基于數(shù)據(jù)庫(kù)+知識(shí)圖譜可用性提升基于機(jī)器學(xué)習(xí)不同模型做不同任務(wù)通用性提升通用模型“大力出奇跡”易用性提升?2023.12iResearchInc.Kosmos-1BEiT-3XLNetGPT-1GPT-3AlexNetKosmos-1BEiT-3XLNetGPT-1GPT-3AlexNet傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言/計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理預(yù)訓(xùn)練大7?2023.12iResearchInc.7AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是對(duì)于技術(shù)條件、人才條件和資本 模型訓(xùn)練參 參 ?模型算法是AIGC發(fā)展的推手，也是一系列解決問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)特定功?訓(xùn)練數(shù)據(jù)是AIGC發(fā)展的燃料，體現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)?算力是AIGC發(fā)展的基礎(chǔ)，體現(xiàn)了對(duì)信息數(shù)據(jù)的處理能力；自深度8通用基礎(chǔ)的AIGC大模型發(fā)展重點(diǎn)技術(shù)能力是大模型發(fā)展基石，算力、算法和數(shù)據(jù)低低????參數(shù)初始化量數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)處理9開(kāi)發(fā)與定制數(shù)據(jù)供給AIGC開(kāi)發(fā)與定制數(shù)據(jù)供給AIGC產(chǎn)業(yè)可分為三層，其中模型層和應(yīng)用圖像生成音/視頻生成跨模態(tài)生成合成數(shù)據(jù)圖像生成音/視頻生成跨模態(tài)生成合成數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架深度學(xué)習(xí)框架風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)……機(jī)器學(xué)習(xí)框架深度學(xué)習(xí)框架風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)……通用大模型一時(shí)風(fēng)頭無(wú)兩，但未來(lái)多種模型組合行整合來(lái)提高問(wèn)題處理能力，能夠?qū)崿F(xiàn)1+1大于2的效果，可能是未來(lái)模型層的發(fā)展??較大模型→較小模型：大模型能夠通過(guò)壓縮技術(shù)向小模型輸出1產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用層尤其值得關(guān)注1應(yīng)用層更像是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的工具，有望生長(zhǎng)出巨大模型層的發(fā)展需要頂尖科學(xué)家長(zhǎng)時(shí)間的投入，不太可能短期內(nèi)產(chǎn)生突破，目前國(guó)的AI模型多是來(lái)自O(shè)penAI、Google等國(guó)際科技巨基礎(chǔ)設(shè)施層的核心是支撐算力的AI服務(wù)器（CPU/GPU/FPGA/ASIC等），其中適合AI訓(xùn)2?2023.12iResearchInc.等大模型多模態(tài)：進(jìn)一步深化，其中文生視頻能型多模態(tài)應(yīng)用的新趨勢(shì)。近期多家廠商發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品或更新，大幅提升文回視頻映射回視頻映射?2023.12iResearchInc.應(yīng)用層：進(jìn)入壁壘較低具備更加廣闊的創(chuàng)業(yè)空間，對(duì)中小企業(yè)的容模型層以高研發(fā)壁壘以及高運(yùn)行成本為主要特點(diǎn)，帶來(lái)較高的訓(xùn)練成本，每個(gè)token的訓(xùn)練VS未來(lái)中國(guó)的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（3/3）大模型應(yīng)用能力：能力提升帶來(lái)AIAgent，幫助AI能體，進(jìn)一步提升大模型的應(yīng)用能力。在人工智能領(lǐng)域方式，能夠理解復(fù)雜的自然語(yǔ)言指令，與用戶(hù)進(jìn)行更智能12%7%12%7%5AIGC在全球范圍內(nèi)迎來(lái)融資熱潮，國(guó)內(nèi)多行業(yè)企業(yè)備受投元的資金，產(chǎn)業(yè)在資本市場(chǎng)異?；鸨瑫r(shí)大部分商?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.AIGC場(chǎng)景應(yīng)用圖譜AIGC場(chǎng)景應(yīng)用包含通用的消費(fèi)級(jí)終端和針對(duì)各行業(yè)的解決目前布局較多的賽道包括游戲、媒體/影視、電商及廣告營(yíng)銷(xiāo)等消費(fèi)級(jí)終端行業(yè)解決方案消費(fèi)級(jí)終端行業(yè)解決方案Giso寫(xiě)作機(jī)器人。InktokGiso寫(xiě)作機(jī)器人。Inktok〔-〕阿里云/eTIAMAT 〔-〕阿里云〔-〕阿里云金融/eTIAMAT 〔-〕阿里云〔-〕阿里云金融OEEⅢ曠視O垂類(lèi)模型定制化開(kāi)源能力技術(shù)迭代能力工作重復(fù)度任務(wù)決策復(fù)雜大模型能力人機(jī)交互能力數(shù)據(jù)密集能力專(zhuān)業(yè)知識(shí)性AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：行業(yè)應(yīng)用變革分析垂類(lèi)模型定制化開(kāi)源能力技術(shù)迭代能力工作重復(fù)度任務(wù)決策復(fù)雜大模型能力人機(jī)交互能力數(shù)據(jù)密集能力專(zhuān)業(yè)知識(shí)性創(chuàng)意密集程度?2023.12iResearchInc. G GC高低低Section1:整體商業(yè)化潛力分析Section2:細(xì)分領(lǐng)域商業(yè)化潛力情況?2023.12iResearchInc.性游戲行業(yè)變革AI助力內(nèi)容生成效率及效果提升，賦能游戲美術(shù)方面：利用AI生成基礎(chǔ)素材等，能夠高效的完?2023.12iResearchInc. ……… ……… …… 媒介監(jiān)測(cè)分析 …營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)目前仍然是AIGC應(yīng)用最多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景之一，AIGC在營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)從初期的市場(chǎng)分析、中期的客戶(hù)轉(zhuǎn)化以及后期的與打開(kāi)營(yíng)銷(xiāo)生態(tài)新思路，為消費(fèi)者提供更個(gè)性化、智能化和互動(dòng)性強(qiáng)的營(yíng)銷(xiāo)體驗(yàn)。過(guò)去的內(nèi)容創(chuàng)作需要投入大量的時(shí)間及資源。而AIGC實(shí)現(xiàn)了從無(wú)到有生成內(nèi)容，減少創(chuàng)作的時(shí)間和成本，降本增效的滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的營(yíng)銷(xiāo)AIGC通過(guò)挖掘用戶(hù)的興趣、行為和歷史數(shù)據(jù)，生成出與用戶(hù)相關(guān)的推薦內(nèi)容，提供更精準(zhǔn)前通過(guò)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，AI可以不斷優(yōu)化生成的內(nèi)容，推薦用戶(hù)更感興趣的內(nèi)容，提高用戶(hù)滿(mǎn)意度和轉(zhuǎn)通過(guò)AI創(chuàng)造力和算法能力，可以幫助發(fā)現(xiàn)新穎的營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng)意和獨(dú)特的內(nèi)容形式，深化營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：媒體影視行業(yè)?2023.12iResearchInc. AI能力在電商場(chǎng)景里的應(yīng)用并非剛開(kāi)始，但基于自然語(yǔ)言的交互，生成圖片、視頻等內(nèi)容的大模型AI從商品銷(xiāo)售、市場(chǎng)推廣、經(jīng)等方向存在商業(yè)化應(yīng)用，為電商行業(yè)注入新活力。在售前環(huán)節(jié)，通過(guò)AIGC強(qiáng)大的產(chǎn)品和市場(chǎng)分析能力可以進(jìn)行商品的包裝以節(jié)節(jié)2-3年2-3年5-7年提高藥品的零售分發(fā)效率，利AIGC通過(guò)病例、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析，實(shí)AIGC通過(guò)對(duì)患者數(shù)據(jù)分析處理，實(shí)現(xiàn)針>ChatGPT等聊天機(jī)器人可充當(dāng)心理醫(yī)生，為咨>CDSS等臨床診斷工具可通過(guò)強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處 檢驗(yàn)審批批量生產(chǎn)檢驗(yàn)審批批量生產(chǎn)AI驅(qū)動(dòng)1-3年?2023.12iResearchInc.譜譜AIGC在金融行業(yè)的應(yīng)用存在前臺(tái)、中臺(tái)和后臺(tái)的分野，基本涵蓋金融客戶(hù)服務(wù)、運(yùn)營(yíng)管理，并基于底層五大人工智能技術(shù)支撐來(lái)得以實(shí)現(xiàn)。在短期的前景來(lái)看，前臺(tái)營(yíng)銷(xiāo)及中臺(tái)部門(mén)應(yīng)用較為廣泛，前收費(fèi)商業(yè)化產(chǎn)品AIGC商業(yè)落地：營(yíng)收模式討論收費(fèi)商業(yè)化產(chǎn)品的需求選擇不同的服務(wù)級(jí)別和定價(jià)。這種模式適應(yīng)于需求不確定的用戶(hù)，可以靈活隨時(shí)調(diào)整訂閱級(jí)別或取消 為B端及C端用戶(hù)提供按軟件服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)收費(fèi)，降低傳統(tǒng)AI公司的客戶(hù)服務(wù)規(guī)?；碾y度。例如，2023年OpenAI推出付費(fèi)版本ChatGPTPlus，起價(jià)每月20美元，提供更快響應(yīng)速度及更能>版權(quán)授予（支持短期使用權(quán)、長(zhǎng)期使用權(quán)、排他使用權(quán)和所有數(shù)量計(jì)費(fèi)/千卡證文字別SDK等等煉千識(shí)別、車(chē)等等等等等等臺(tái)等識(shí)別、一等?2023.12iResearchInc.AIGC領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)涌現(xiàn)出新覺(jué)、味覺(jué)、情感等將以數(shù)字化形式指:AIGC技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，這些數(shù)據(jù)可能包含個(gè)人隱私和商業(yè)機(jī)密等信息。如果數(shù)據(jù)沒(méi)有得到充分保護(hù)，可能會(huì)導(dǎo)致AIGC算法存在缺陷，在透明度、穩(wěn)健性、偏見(jiàn)性與歧視方面存在尚未克服的技術(shù)局限，會(huì)導(dǎo)致生成的內(nèi)容偏向特定人群或產(chǎn)生歧視性結(jié)果。這可能會(huì)對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)和社會(huì)公平性產(chǎn)生AIGC技術(shù)仍處于不斷發(fā)展和完善的過(guò)程中，其成熟度和可靠性還需AIGC技術(shù)的應(yīng)用可能涉及到法律和道德問(wèn)題，例如惡意偽造虛假信息、侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)等。需要相關(guān)部門(mén)加強(qiáng)監(jiān)管和規(guī)范，以確保AIGCAIGC技術(shù)的應(yīng)用需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，需要投入大量都搞定無(wú)限拓展放開(kāi)說(shuō)無(wú)損表達(dá)都搞定無(wú)限拓展放開(kāi)說(shuō)無(wú)損表達(dá)舊模式：u關(guān)鍵詞交互uGUI交互新模式：u自然語(yǔ)言交互uLUI交互極簡(jiǎn)達(dá)成?2023.12iResearchInc.百度靈境矩陣靈境矩陣面向?qū)ο箪`境矩陣底層模型及應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)類(lèi)智能體能力類(lèi)智能體?2023.12iResearchInc.、?2023.12iResearchInc.游戲-網(wǎng)易伏羲網(wǎng)易玉言大模型能力及應(yīng)用網(wǎng)易伏羲AI產(chǎn)品矩陣1豐富NPC與玩家交互玩法，提升玩家人機(jī)等 ?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.流媒體影視-百納千成流聲音合成宣傳物料?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.店家可根據(jù)自身需求給與AI特店家可根據(jù)自身需求給與AI特應(yīng)應(yīng)用場(chǎng)景AI賦能sshopify?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.金融-BloombergGPT金融領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型，具備金融領(lǐng)域?qū)I(yè)性任BloombergGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)及任務(wù)處理能力Bloombe抓取金融類(lèi)數(shù)據(jù)從Pile-CC、GitHub等公開(kāi)數(shù)務(wù)析ARC41.9740.2545.4344.91>結(jié)合Bloomberg自身編程語(yǔ)言BQL>寫(xiě)新聞標(biāo)題>金融問(wèn)題問(wèn)答>倫理問(wèn)題訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身仍然可能存在部分冒犯性、歧視性語(yǔ)言，模>開(kāi)放性問(wèn)題?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.醫(yī)療-華為云EIHealth醫(yī)療智能體針對(duì)科研單位和藥企分別有基因組分析工具及華為云EIHealth主要存在兩方面的功能。一方面，主要盤(pán)古輔助制藥平臺(tái)科研支撐藥物預(yù)測(cè)、藥物虛擬篩選、藥物病毒虛擬對(duì)接、藥物研發(fā)反應(yīng)路