2023年AIGC場景應(yīng)用展望研究報(bào)告

AIGC場景應(yīng)用展望研究報(bào)告2023年AIGC研究范疇界定AIGC研究范疇界定AIGC是內(nèi)容生產(chǎn)方式的進(jìn)階，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容和資產(chǎn)的再創(chuàng)造AIGC（AI-GeneratedContent）PGCUGC到AIUGCAIGCAIGC為元宇宙世界構(gòu)建基石的關(guān)鍵作用?？蓪?shí)現(xiàn)可實(shí)現(xiàn)低成本高產(chǎn)能且高質(zhì)量的內(nèi)容生產(chǎn)PGCPGC（專家生成內(nèi)容成本高產(chǎn)能有限但內(nèi)容質(zhì)量高AIUGC（AI輔助生成內(nèi)容低成本高產(chǎn)能且內(nèi)容質(zhì)量較高UGC（用戶生成內(nèi)容）低成本質(zhì)量參差滿足個(gè)性化需求AIGC跟元宇宙是什么關(guān)系？理想中的元宇宙世界虛實(shí)融合無邊界的沉浸體驗(yàn)實(shí)時(shí)全景，不受空間限制可塑造每個(gè)人的虛擬世界化身

存在的關(guān)鍵問題難以構(gòu)建個(gè)人的元宇宙化載體“空蕩蕩的世界”

AIGC可以做的事支持媒體融合，可處理多模態(tài)信息行為的集成3D對(duì)象2AI&AIGC的演進(jìn)歷程AI&AIGC的演進(jìn)歷程從決策判別到創(chuàng)造生成，人工智能進(jìn)入雙“G”時(shí)代的發(fā)展經(jīng)歷了從決策式AIAI2010，AIAIAI2011AIAIAIAI（Generation)和通用(General)兩條主線上不斷發(fā)展。決策式AI 生成式AI決策+認(rèn)知 +感知 +學(xué)習(xí) +執(zhí)行+社會(huì)小規(guī)模專家知識(shí) 淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法 深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型1956年能的誕生1965年HerbertSimon和AllenNewell開發(fā)了一個(gè)名為LogicTheorist的程序，次重大突破早期萌芽階段（1950s~1980s）

1986年GeoffreyHinton等人提出了一種名為Backpropagation被認(rèn)為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一次重大突破1997年國際象棋世界冠軍Kasparov在與IBM發(fā)的DeepBlue計(jì)算機(jī)的比賽中失利，標(biāo)志著人工智能開始在一些傳統(tǒng)的思維活動(dòng)上超越人類2006年深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)明，帶來了革命性突破技術(shù)積淀階段(1980s~2010年)

2011年IBM的Watson計(jì)算機(jī)在美國電視節(jié)目Jeopardy中戰(zhàn)勝了兩位前冠軍2013年DeepMind提出基于深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型2014年GAN可生成圖像但分辨率有限2015年Google的AlphaGo程序在圍棋比賽中快速發(fā)展階段（2011年~2016年）

2017年Transformer架構(gòu)提出，為大模型發(fā)展打下基礎(chǔ)2018年GPT與BERT模型推出，開啟“大模型時(shí)代”2022年ChatGPT推出2022年Transformer架構(gòu)提出，為大模型發(fā)展打下基礎(chǔ)爆發(fā)階段（2017年~）來源：朱松純，公開資搜集艾瑞詢研院自研究繪制。 ?2023.12iResearchInc. 3CONTENTS目錄CONTENTS目錄技術(shù)視角：AIGC產(chǎn)業(yè)技術(shù)新突破Technicalperspective產(chǎn)業(yè)視角：AIGC的產(chǎn)業(yè)新變革Industrialperspective典型企業(yè)案例CasestudyAI場景應(yīng)用領(lǐng)航者評(píng)選PilotingEnterprises4技術(shù)視角Technicalperspective5來源：公開資料搜集，來源：公開資料搜集，瑞咨研究自主究及制。 ?2023.12iResearchInc.PAGE6為何ChatGPT被稱為AI的“iPhone”時(shí)刻？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幅提升ChatGPT達(dá)到1億用戶只用了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，人工智能正以摧枯拉朽的勢頭席卷整個(gè)科技圈，英偉達(dá)CEO黃仁勛更是喊出ChatGPT就是AI的“iPhone時(shí)刻”。計(jì)算機(jī)變革過去：PC接入網(wǎng)絡(luò) 現(xiàn)在：手機(jī)隨時(shí)上網(wǎng)功能性 易用性

iPhone，在發(fā)明iPhone1如何理解“1如何理解“iPhone時(shí)刻”？iPhone網(wǎng)的門檻問題2為什么說2為什么說ChatGPT是AI的“iPhone時(shí)刻”過去 現(xiàn)在基于數(shù)據(jù)庫+知識(shí)圖譜 可用性提升 基于機(jī)器學(xué)通用性提升

ChatGPT是AI易用性過自然語言便捷的使用AI能力的集不同模型做不同任務(wù) 通用模型“大力出奇跡

成，還可以內(nèi)嵌入各類軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)力的革命；購買昂貴AI

易用性提升

通過客戶端程序，輕松體驗(yàn)大模型服務(wù)GPT、BERTAIGC時(shí)代的、Waymark、Inworld等AI大數(shù)據(jù)+小算力+專用范式 大數(shù)據(jù)+大算力+通用范

生成能力從ChatGPT的爆火看AIGC的技術(shù)發(fā)展從ChatGPT的爆火看AIGC的技術(shù)發(fā)展來源：公開資料搜集，來源：公開資料搜集，瑞咨研究自主究及制。 ?2023.12iResearchInc.PAGE7Transformer類架構(gòu)的發(fā)展帶動(dòng)多模態(tài)融合，為范式轉(zhuǎn)變奠定基礎(chǔ)在圖像生成領(lǐng)域內(nèi)，CNNTransformerTransformer/任務(wù)的LSTM類架構(gòu)LSTM類架構(gòu)Seq2SeqGRUTransformerLAMDABERTXLNetKosmos-1語言處理BEiT-3GPT-1GPT-2GPT-3chatGPTGPT-4深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN引入注意力機(jī)制處理圖像引入人工反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）多模態(tài)類架構(gòu)視覺處理VGGResNetDETRT2T-ViTPaLM-EAlexNetYOLODenseNetViT（VisionCNN類架構(gòu)Transformer）Transformer類架構(gòu)CLIP傳統(tǒng)的自然語言/計(jì)算機(jī)視覺處理

預(yù)訓(xùn)練大模型成為趨勢

多模態(tài)+大模型“成熟”的AIGC大模型需要哪些要素？“成熟”的AIGC大模型需要哪些要素？PAGE8PAGE8?2023.12iResearchInc.大模型是一場綜合戰(zhàn)斗，需要兼顧技術(shù)、人力和資本要素AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是對(duì)于技術(shù)條件、人才條件和資本條件的綜合試煉場，其中技術(shù)條件無疑是核心的核心。AIGC技術(shù)主要由算法、算力和數(shù)據(jù)構(gòu)成，三者互為因果。技術(shù)條件模型算法是AIGC能的有序指令和步驟，它直接決定了內(nèi)容的生成能力和效果；目前的AI大模型涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等方面；技術(shù)條件模型算法是AIGC能的有序指令和步驟，它直接決定了內(nèi)容的生成能力和效果；目前的AI大模型涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等方面；訓(xùn)練數(shù)據(jù)是AIGC大模型的質(zhì)量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量呈正相關(guān)關(guān)系；數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)涉及到數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)可視化、隱私保護(hù)等內(nèi)容；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；自深度學(xué)習(xí)等算法出現(xiàn)以后，全球的算力需求快速上漲，2012年以來，全球的算力需求增長30分布式計(jì)算、邊緣計(jì)算等內(nèi)容；足夠算力數(shù)據(jù)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)=“成熟的”大模型算法模型算力數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)預(yù)處理框架模型選擇模型訓(xùn)練調(diào)參結(jié)果評(píng)估模型調(diào)優(yōu)模型部署及應(yīng)用人力條件開發(fā)大模型需要尖端人才和一批中堅(jiān)力量工程師的結(jié)合；人員投入資本條件的訓(xùn)練成本；以ChatGPT其單次訓(xùn)練成本高達(dá)1200萬美金資本條件的訓(xùn)練成本；以ChatGPT其單次訓(xùn)練成本高達(dá)1200萬美金PAGE9PAGE9?2023.12iResearchInc.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)三者互為推手?jǐn)?shù)據(jù)：數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀：據(jù)集嚴(yán)重不足截至2021年，簡體中文互聯(lián)網(wǎng)用戶和英文互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模相當(dāng)；但在全球排名前1000英文內(nèi)容占比現(xiàn)狀：據(jù)集嚴(yán)重不足截至2021年，簡體中文互聯(lián)網(wǎng)用戶和英文互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模相當(dāng)；但在全球排名前1000英文內(nèi)容占比60.4%，中文僅占1.4%；且用于訓(xùn)練還需要先將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，規(guī)范數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量可能路徑：制的建設(shè)數(shù) 對(duì)互聯(lián)網(wǎng)直接搜到的據(jù) 信息進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理處 規(guī)范數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與質(zhì)量理 保障AI訓(xùn)練前提數(shù)據(jù)共享中文互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)壁壘需要有關(guān)部門或社會(huì)組織出面，設(shè)立數(shù)據(jù)共享機(jī)制等可能的解決方案

有待提升主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)管控CPU ＋主要負(fù)責(zé)任務(wù)加速加速芯片任務(wù)通用性開發(fā)難度GPU適合模型高中FPGA ASIC適合研發(fā) 適合規(guī)階段 量產(chǎn)階中 低高 低硬件提升單核心CPU多核心CPU部署架構(gòu)異構(gòu)設(shè)計(jì)存算一體“大”模型＋“小”模型面向通用任務(wù) 面向特定領(lǐng)域任務(wù)大參數(shù)大算力大數(shù)據(jù) 小參數(shù)小算力小數(shù)強(qiáng)調(diào)泛化能力，解 強(qiáng)調(diào)領(lǐng)域知識(shí)，一決多種任務(wù)需求 般專注于某類任務(wù)注：需要強(qiáng)調(diào)的是大模型和小模型之間并非對(duì)立，而是一個(gè)可以互相促進(jìn)的關(guān)系。底層突破目前AI大模型底層算法主要以Transformer模型為基礎(chǔ)發(fā)展而來；較小，需要頂尖人才的長時(shí)間投入；算法優(yōu)化 參數(shù)初始化自適應(yīng)學(xué)習(xí)正則化網(wǎng)絡(luò)剪枝遷移學(xué)習(xí)知識(shí)蒸餾來源：浙商證券； AIGC產(chǎn)業(yè)鏈路AIGC產(chǎn)業(yè)鏈路PAGE10PAGE10?2023.12iResearchInc.AIGC產(chǎn)業(yè)可分為三層，其中模型層和應(yīng)用層值得關(guān)注數(shù)據(jù)供給應(yīng)用與分發(fā)AIGCAI數(shù)據(jù)供給應(yīng)用與分發(fā)開發(fā)與定制消費(fèi)級(jí)終端開發(fā)與定制消費(fèi)級(jí)終端文本生成圖像生成 音/視頻生成 跨模態(tài)生成 合成數(shù)據(jù)……應(yīng)用層行業(yè)解決方案游戲行業(yè)營銷行業(yè) 電商行業(yè) 醫(yī)療行業(yè) 金融行業(yè)……模型層底層通用大模型 開源模型 中間層模型 中間集成商 完全自有，不對(duì)外開放的 API對(duì)外開放 模型站 行業(yè)大模型 二次開發(fā)商 …… 框架層機(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) …… 基礎(chǔ)設(shè)施層算力方算力集群商其他配套設(shè)施檢測審核平臺(tái)方芯片商 云服務(wù)商 模型開發(fā)平臺(tái) 計(jì)算平臺(tái) 訓(xùn)練平臺(tái)交易撮合方 第三方確權(quán) 計(jì)價(jià)方 創(chuàng)作配合工具數(shù)據(jù)平臺(tái)……來源：公開資料，艾瑞詢研院整及繪。 產(chǎn)業(yè)鏈中的模型層有望實(shí)現(xiàn)分化產(chǎn)業(yè)鏈中的模型層有望實(shí)現(xiàn)分化來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE11通用大模型一時(shí)風(fēng)頭無兩，但未來多種模型組合是更可能方向AIGC1+1大于2可能的AIGC模型格局及各方關(guān)系壓縮/抽取大模型/通用模型通過大參數(shù)量、大算力和大數(shù)據(jù)的“暴力美學(xué)”實(shí)現(xiàn)大模型/通用模型通過大參數(shù)量、大算力和大數(shù)據(jù)的“暴力美學(xué)”實(shí)現(xiàn)小模型/領(lǐng)域模型應(yīng)用和領(lǐng)域理解微模型/個(gè)性化模型個(gè)性化任務(wù)較大模型→較小模型的小模型向下游場景賦能。較大模型→較小模型的小模型向下游場景賦能。較小模型→較大模型：小模型可作為教師模型加速大模型收斂，或作為樣本價(jià)值判斷模型幫助大模型迭代，增強(qiáng)大模型的行業(yè)知識(shí)積累。產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用層尤其值得關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用層尤其值得關(guān)注來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE12應(yīng)用層更像是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的工具，有望生長出巨大的價(jià)值我們認(rèn)為，AIAIAICB應(yīng)用層應(yīng)用層C端用戶的消費(fèi)級(jí)終端和主要面向B端服務(wù)的行業(yè)解決方案，應(yīng)用層更/客戶進(jìn)行服務(wù)；可將其簡單理解為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的各類工具，未來的潛力空間較大，有較大創(chuàng)業(yè)空間；模型層間的斗爭；基礎(chǔ)設(shè)施層AI服務(wù)器（CPU/GPU/FPGA/ASIC等），AI訓(xùn)練的GPU主要由英偉達(dá)和AMD壟斷，此方面中國與國外在硬件上的能力差距較大，創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)小。1消費(fèi)級(jí)終端 21消費(fèi)級(jí)終端2行業(yè)解決方案簡介 主要服務(wù)于C端用戶，提供各類內(nèi)容的生成服務(wù)

簡介 主要服務(wù)于B端客戶，圍繞業(yè)務(wù)做全鏈路支持服務(wù)競爭壁壘先發(fā)優(yōu)勢、生態(tài)能力、大模型能力

行業(yè)理解、服務(wù)能力、領(lǐng)域數(shù)據(jù)

ChatGPT、Midjourney等

百度、藍(lán)色光標(biāo)等未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（1/3）未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（1/3）PAGE13PAGE13?2023.12iResearchInc.大模型多模態(tài)：進(jìn)一步深化，其中文生視頻能力將進(jìn)一步提升在目前的市場下，AIAICLIPAI多模態(tài)生成機(jī)制產(chǎn)品更新介紹產(chǎn)品更新介紹作品升級(jí)至可公司Meta字節(jié)跳動(dòng)StabilityAI公司Meta字節(jié)跳動(dòng)StabilityAIPikaLabs近期文生視頻產(chǎn)品動(dòng)態(tài)頻繁 文本圖像/音頻編碼器音頻圖像Nn……N3N2N1文本映射映射Tn……T3T2T1視頻音頻CLIP內(nèi)容MiDaS結(jié)構(gòu)文本編碼器視頻AI可實(shí)現(xiàn)模態(tài)圖像文本編碼器文本編碼器文本文生視頻訓(xùn)練模型文生圖/音頻訓(xùn)練模型EmuVideoGen-2支持4K清晰度PixelDance生成有高度一致性且有豐富動(dòng)態(tài)性的視頻等PixelDanceStableVideoDifusion(SVD)形到視頻生成、支持文本、圖StableVideoDifusion(SVD)形到視頻生成、成等物體從單視角到到多視角的轉(zhuǎn)化、3D合成等Pika1.0畫布拓展、內(nèi)視頻樣式轉(zhuǎn)換、容編輯等Pika1.0畫布拓展、內(nèi)來源：國泰君安證券，StructureandContent-GuidedVideoSynthesiswithDiffusionModels》，招商證券，艾瑞詢研院自研究繪制。 未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（2/3）未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（2/3）PAGE14PAGE14?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)的容納性高API模型層及應(yīng)用層進(jìn)入壁壘對(duì)比模型層 應(yīng)用層模型層應(yīng)用層GPT-4.0文心大模型通義千問-TurboAPI調(diào)用成本每千tokens0.03美元（輸）入）、0.06美元（輸入）0.012元0.008元高研發(fā)壁壘備優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)高研發(fā)壁壘備優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)帶來較高的訓(xùn)練成本，每個(gè)token的訓(xùn)練成本大概為六倍的模型參數(shù)數(shù)量高昂運(yùn)行成本運(yùn)行成本：根據(jù)安信證券推算，ChatGPT運(yùn)行成本在45.6億美元每年，運(yùn)行成本較為高昂（成本僅包含大模型API調(diào)用成本，成本較低API調(diào)用模式私有大模型部署模式成本包含模型及算力成本適用于希望掌握底層算法能力的應(yīng)用層企業(yè)模型層 應(yīng)用層 保守中性保守中性樂觀每年總成本9.1億美元19.2億美元45.6億美元服務(wù)器需求量3210個(gè)6741個(gè)16049個(gè)模型成本算力成本（租用）算力成本（購置）年成本約4000萬約2.6億約3-4億來源：安信證券，中金司，瑞咨研究自主究及制。 未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（3/3）未來中國的AIGC產(chǎn)業(yè)將走向何方（3/3）PAGE15PAGE15?2023.12iResearchInc.大模型應(yīng)用能力：能力提升帶來AIAgent，幫助AI智能化AIAgentAgent+AIAgent，AIAgent較目前廣泛使用的CopilotAIAgent方式，能夠理解復(fù)雜的自然語言指令，與用戶進(jìn)行更智能對(duì)話?；贚LM驅(qū)動(dòng)的Agent基本框架

人類與AI協(xié)作的三種模式智能體智能體交互協(xié)作智能體子目標(biāo)拆解行動(dòng)更多…思維鏈搜索自我反思規(guī)劃工具代碼解釋器反射計(jì)算器記憶日歷長期記憶短期記憶智能體Agent模式設(shè)立目標(biāo)、提供資源、監(jiān)督結(jié)果AI全權(quán)代理任務(wù)拆分工具選擇進(jìn)度控制AI自主結(jié)束工作AI完成絕大部分工作Copilot模式Agent模式設(shè)立目標(biāo)、提供資源、監(jiān)督結(jié)果AI全權(quán)代理任務(wù)拆分工具選擇進(jìn)度控制AI自主結(jié)束工作AI完成絕大部分工作Copilot模式人類設(shè)立任務(wù) 某幾個(gè)流程目標(biāo) 完成初稿人類自主結(jié)束工作人類修改調(diào)整確認(rèn)人類設(shè)立目標(biāo)人類和AI協(xié)作工作Embedding模式某幾個(gè)任務(wù)AI提供信息及建議人類自主結(jié)束工作人類完成絕大部分工作產(chǎn)業(yè)視角Industrial perspective16AIGC產(chǎn)業(yè)融資概覽AIGC產(chǎn)業(yè)融資概覽AIGC在全球范圍內(nèi)迎來融資熱潮，國內(nèi)多行業(yè)企業(yè)備受投資機(jī)構(gòu)關(guān)注 全球生成式AI產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模 2023H120221412520213520205201912融資金額（億美元） 全球生成式AI企業(yè)融資輪次分布 早期輪次AI企業(yè)約78% 全球生成式AI產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模 2023H120221412520213520205201912融資金額（億美元） 全球生成式AI企業(yè)融資輪次分布 早期輪次AI企業(yè)約78%未融資 種子輪&天使輪 A輪 B&C輪 D+輪 其他7% 情況 476127243143172025722019融資金額（億元）2020 2021 2023YTD2023年10月國內(nèi)部分AIGC行業(yè)投融資事件1%27%1%27%36%15%12%時(shí)間公司名稱輪次金額行業(yè)分類2023/10/8九章云極D1輪3億人民幣人工智能基礎(chǔ)軟件提供商2023/10/9西湖心辰股權(quán)投資未批露人工智能內(nèi)容生成服務(wù)提供商2023/10/16智譜AI股權(quán)投資未批露新一代認(rèn)知智能通用模型開發(fā)商2023/10/17百川智能A13億美金通用人工智能服務(wù)商2023/10/26WorkMagic天使輪數(shù)百萬美元生成式AI驅(qū)動(dòng)Agent營銷SaaS平臺(tái)來源：CBinsights，艾瑞咨詢研究自主究及制。 源：IT桔子，艾瑞咨詢研院自研究繪制。 ?2023.12iResearchInc. ?2023.12iResearchInc. 17AIGC場景應(yīng)用圖譜AIGC場景應(yīng)用圖譜PAGE18PAGE18?2023.12iResearchInc.AIGC場景應(yīng)用包含通用的消費(fèi)級(jí)終端和針對(duì)各行業(yè)的解決方案服務(wù)商我國AIGCCB/AIGC2023年中國AIGC場景應(yīng)用圖譜文本生成 圖片生成 音視頻生成 其他生成消費(fèi)級(jí) 騰訊AI寫作助手終端

創(chuàng)意畫廊

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藍(lán)標(biāo)分身

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在線教育醫(yī)療其他注釋：現(xiàn)圖譜范圍中面向B端的企業(yè)客戶為不完全統(tǒng)計(jì)，政務(wù)、運(yùn)營商、企業(yè)工具、能源、工業(yè)等行業(yè)暫無在圖譜中進(jìn)行展示。來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：行業(yè)應(yīng)用變革分析AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：行業(yè)應(yīng)用變革分析PAGE19PAGE19?2023.12iResearchInc.以內(nèi)容生產(chǎn)力、技術(shù)成熟度維度來評(píng)價(jià)行業(yè)是否會(huì)被AIGC顛覆該評(píng)價(jià)體系按照系統(tǒng)性和典型性原則，將通過從內(nèi)容生產(chǎn)力、技術(shù)成熟度維度去評(píng)價(jià)AIGC對(duì)于各行業(yè)的影響程度。iResearch：2023年中國AIGC對(duì)行業(yè)變革影響評(píng)估模型AIGCAIGC對(duì)行業(yè)影響評(píng)估模型搭建邏輯內(nèi)容生產(chǎn)力技術(shù)成熟度技術(shù)成熟度具備相應(yīng)技術(shù)能力的行業(yè)更有發(fā)展優(yōu)勢內(nèi)容生產(chǎn)力主要用于客觀評(píng)價(jià)行業(yè)內(nèi)容的全面性、豐富性、創(chuàng)意性、專業(yè)性，能夠匹配當(dāng)前AIGC市場對(duì)于內(nèi)容的高需求內(nèi)容質(zhì)量需求 內(nèi)容生產(chǎn)效率需

技術(shù)能力

技術(shù)發(fā)展水平創(chuàng)意密集程度 專業(yè)知識(shí)性 工作重復(fù)度 任務(wù)決策復(fù)雜 大模型能力人機(jī)交互能力垂類模型定制化 技創(chuàng)意密集程度專業(yè)知識(shí)性工作重復(fù)度任務(wù)決策復(fù)雜大模型能力人機(jī)交互能力垂類模型定制化技數(shù)開術(shù)據(jù)源迭密能代集力能能力力來源：專家訪談，艾瑞詢研院自研究繪制。 各行業(yè)應(yīng)用AIGC商業(yè)實(shí)踐分析在“iResearch：2023年中國AIGC對(duì)行業(yè)變革影響評(píng)估模型”的研究基礎(chǔ)上，我們聚焦“AIGC在行業(yè)可變革程度、行業(yè)商業(yè)變現(xiàn)潛力兩個(gè)維度進(jìn)行解讀。iResearch：2023年各行業(yè)應(yīng)用AIGC潛力矩陣高平緩上升市場熱門發(fā)展市場AIGC高平緩上升市場熱門發(fā)展市場AIGC在行業(yè)可變革程度影視游戲電商廣告營銷金融醫(yī)療農(nóng)業(yè)教育物流旅游低初步探索市場潛力拓展市場低行業(yè)商業(yè)變現(xiàn)能力高熱門發(fā)展市場：最有可能率先受到AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響；平緩上升市場：行業(yè)可變革程度較高，但商業(yè)化驅(qū)動(dòng)力稍差，較有可能受AIGC市場；潛力拓展市場：有可能受AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展沖擊，但程度低于熱門發(fā)展市場；初步探索市場：強(qiáng)，預(yù)計(jì)受AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響相對(duì)較小；Section2:細(xì)分領(lǐng)域商業(yè)化潛力情況電商行業(yè)：涉及到內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)多，數(shù)字化程度高且行業(yè)商業(yè)化能力強(qiáng)，預(yù)計(jì)將率先嵌入AIGC能力；廣告營銷行業(yè)：對(duì)于創(chuàng)意類工作AIGC作用，且廣告營銷的商業(yè)變現(xiàn)空間大，預(yù)計(jì)也會(huì)是首批受AIGC產(chǎn)業(yè)影響的行業(yè)；用戶付費(fèi)金額等維度綜合反映；AIGC在行業(yè)可變革程度：通過內(nèi)容生產(chǎn)力、技術(shù)成熟度等維度綜合反映。

金融行業(yè)：高，因此AIGC的可變革程度略低；教育行業(yè)：較高可變現(xiàn)空間，但對(duì)內(nèi)容個(gè)性化要求較高，AIGC對(duì)其可變革程度稍低；來源：結(jié)合專家訪談，瑞咨研究自主究及制。 AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：游戲行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：游戲行業(yè)PAGE21PAGE21?2023.12iResearchInc.AI助力內(nèi)容生成效率及效果提升，賦能游戲開發(fā)全流程AIGCAIGCAIAIGC 前期 其他 中期直播 前期 其他 中期直播錦集自動(dòng)生成語音互動(dòng)比賽解說訓(xùn)練與AIteam訓(xùn)練模擬對(duì)手打法與風(fēng)格賦能游戲經(jīng)濟(jì)發(fā)展美術(shù)圖標(biāo)游戲開發(fā)游戲測試體驗(yàn)優(yōu)化運(yùn)營優(yōu)化MOD托管BOT自然語言處理中期運(yùn)營方面前期制作方面體驗(yàn)優(yōu)化：智能NPC美術(shù)圖標(biāo)游戲開發(fā)游戲測試體驗(yàn)優(yōu)化運(yùn)營優(yōu)化MOD托管BOT自然語言處理中期運(yùn)營方面前期制作方面體驗(yàn)優(yōu)化：智能NPC體驗(yàn)感，讓游戲NPC成新的數(shù)字世界美術(shù)方面：利用AI生成基礎(chǔ)素材等，能夠高效的完成游戲基礎(chǔ)美術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)方面：AI在開發(fā)環(huán)節(jié)中發(fā)揮技術(shù)輔助的力量，降低制作門檻，推動(dòng)游戲創(chuàng)新輔助游戲測試：AI在游戲測試中執(zhí)行一些自動(dòng)化任務(wù)，降低游戲發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)，為玩家提供更好的游戲體驗(yàn)違規(guī)審判智能NPC性能測試劇情策劃場景生成對(duì)局陪伴人物交互平衡匹配動(dòng)作生成兼容性測試功能測試程序設(shè)計(jì)素材設(shè)計(jì)優(yōu)化游戲用戶使用體驗(yàn)，提高玩家粘性輔助游戲開發(fā)，降低制造成本機(jī)器學(xué)習(xí)重構(gòu)游戲行業(yè)，內(nèi)容創(chuàng)新生產(chǎn)及成本的結(jié)構(gòu)性改變，為行業(yè)帶來潛在機(jī)會(huì)性游戲行業(yè)變革AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：廣告營銷行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：廣告營銷行業(yè)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE22 客服 客服 復(fù)購策略營銷 售后服務(wù) 用戶成長 … CRM 策略分析 精準(zhǔn)需求分析CDP…策略復(fù)盤營銷營銷預(yù)算分析…營銷環(huán)節(jié)目前仍然是AIGCAIGCAIGC提升內(nèi)容創(chuàng)作效率，降低成本過去的內(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，降本增效的滿足不斷增長的營銷需求提供個(gè)性定制化內(nèi)容，提高內(nèi)容質(zhì)量AIGC通過挖掘用戶的興趣、行為和歷史數(shù)據(jù)，生成出與用戶相關(guān)的推薦內(nèi)容，提供更精準(zhǔn)前瞻性的解決方案持續(xù)優(yōu)化和個(gè)性化推薦提升內(nèi)容創(chuàng)作效率，降低成本過去的內(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，降本增效的滿足不斷增長的營銷需求提供個(gè)性定制化內(nèi)容，提高內(nèi)容質(zhì)量AIGC通過挖掘用戶的興趣、行為和歷史數(shù)據(jù)，生成出與用戶相關(guān)的推薦內(nèi)容，提供更精準(zhǔn)前瞻性的解決方案持續(xù)優(yōu)化和個(gè)性化推薦通過分析用戶數(shù)據(jù)，AI可以不斷優(yōu)化生成的內(nèi)容，推薦用戶更感興趣的內(nèi)容，提高用戶滿意度和轉(zhuǎn)化率加深A(yù)I創(chuàng)意生產(chǎn)通過AI創(chuàng)造力和算法能力，可以幫助發(fā)現(xiàn)新穎的營銷創(chuàng)意和獨(dú)特的內(nèi)容形式，深化營銷內(nèi)容創(chuàng)作市場分析運(yùn)營方式營銷推廣CEM… 渠道倒流 活動(dòng)吸引 … EDM 視頻營銷 活動(dòng)營銷 內(nèi)容營銷 …客戶復(fù)購營銷優(yōu)化客戶轉(zhuǎn)化AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：媒體影視行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：媒體影視行業(yè)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE23AI加速媒體行業(yè)智能化發(fā)展，塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與交互新范式AIGCAIGCAIGCAIGCAIGC在媒體影視行業(yè)的應(yīng)用拓展創(chuàng)作空間，提升作品質(zhì)量前期策劃中期制作前期策劃中期制作協(xié)助寫作后期宣發(fā)虛擬畫面生成影片營銷商業(yè)評(píng)估編輯處理替代重復(fù)性工作，逐步滲透創(chuàng)意性工作環(huán)節(jié)生成式AI的出現(xiàn)使得用AI幕生成等環(huán)節(jié)生成式AI逐步滲透劇本寫作、商業(yè)評(píng)估等創(chuàng)意性環(huán)節(jié)，隨著未來AI算力的增強(qiáng)，AIGC在媒體影視行業(yè)的應(yīng)用前景廣闊影視行業(yè)變革畫面處理影視項(xiàng)目商業(yè)化分析海報(bào)預(yù)告片生成虛擬場景生成人物描述字幕生成AI換臉I(yè)P價(jià)值分析受眾觀影情緒分析票房分析票房預(yù)測個(gè)性化營銷虛擬人生成場景、對(duì)話劇情生成技術(shù)發(fā)展推動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作延展更多可能性虛擬人、數(shù)字人AI主播、AI輔助創(chuàng)作…AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：電子商務(wù)行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：電子商務(wù)行業(yè)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE24大模型增效，AI+電商迎來新機(jī)遇AIAIAIGCAIGC可以web3.0電商平臺(tái)營銷場景：分析數(shù)據(jù)、識(shí)別目標(biāo)用戶、只能生成廣告內(nèi)容…內(nèi)容生產(chǎn)：提升素材生成能力豐富社區(qū)互動(dòng)供內(nèi)部運(yùn)營員工使用的產(chǎn)品：電商平臺(tái)營銷場景：分析數(shù)據(jù)、識(shí)別目標(biāo)用戶、只能生成廣告內(nèi)容…內(nèi)容生產(chǎn)：提升素材生成能力豐富社區(qū)互動(dòng)供內(nèi)部運(yùn)營員工使用的產(chǎn)品：AI營銷助理、廣告ROI預(yù)測的產(chǎn)品…理能力 面向消費(fèi)者搜索的AI產(chǎn)品：AI聊天機(jī)器人C端消費(fèi)者精準(zhǔn)匹配和描述其個(gè)性化需求，為消費(fèi)者提供高效選品服務(wù)翻譯、數(shù)據(jù)分析、高效生成圖片視頻等B端商家人工運(yùn)營成本大幅下降，生產(chǎn)力大幅提升，商家聚集在創(chuàng)意領(lǐng)域通過生成式AI對(duì)經(jīng)營流程分析，輔助人工進(jìn)行經(jīng)營決策電商行業(yè)變革AI通過對(duì)商品的分析，輔助AI通過對(duì)商品的分析，輔助通過生成式AI主要集中在營銷內(nèi)容的個(gè)性化生成以及分發(fā)等方面智能選品3D展示智能標(biāo)簽智能選品3D展示智能標(biāo)簽虛擬試穿虛擬模特產(chǎn)品定價(jià)虛擬帶貨直播虛擬客服營銷內(nèi)容生成個(gè)性化推廣智能導(dǎo)購搜索推薦客戶反饋分析市場洞察消費(fèi)者洞察競品分析商品銷售商品推廣計(jì)算機(jī)視覺經(jīng)營分析自然語言處理能力 商品銷售商品推廣計(jì)算機(jī)視覺經(jīng)營分析自然語言處理能力AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：醫(yī)療行業(yè)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE25前景廣闊，AIGC有效提升病理診斷效率、縮短藥品研發(fā)周期AIGCAIGCAIGCAIGCAI在醫(yī)療行業(yè)的可參與環(huán)節(jié)藥物研發(fā)藥物研發(fā)診斷醫(yī)療診斷診斷醫(yī)療診斷病理診斷AI醫(yī)學(xué)影象分析醫(yī)學(xué)影像生成早期疾病診斷預(yù)判疾病治療AI診療CDSSChatGPT個(gè)性化藥品推薦方案介主AIGC通過病例、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析，疾病治療AI診療CDSSChatGPT個(gè)性化藥品推薦方案介節(jié)AIGC通過對(duì)患者數(shù)據(jù)分析處理，實(shí)現(xiàn)針對(duì)性個(gè)性化藥品推薦，提升在治療效果ChatGPT等聊天機(jī)器人可充當(dāng)心理醫(yī)生，為咨詢者提供心理疏導(dǎo)及建議CDSS等臨床診斷工具可通過強(qiáng)大的自然語言處

藥品發(fā)現(xiàn)階段靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn) 化合物合成藥物篩選藥理評(píng)估藥物篩選藥理評(píng)估品類預(yù)測制劑研發(fā)臨床受試者篩選藥物重定向臨床受試者篩選藥物重定向優(yōu)化藥品檢驗(yàn)審批批量生產(chǎn)檢驗(yàn)審批批量生產(chǎn)

醫(yī)療數(shù)字化醫(yī)保信息化智能分診電子病歷藥店分銷醫(yī)學(xué)科研平臺(tái)智慧藥房5醫(yī)療數(shù)字化醫(yī)保信息化智能分診電子病歷藥店分銷醫(yī)學(xué)科研平臺(tái)智慧藥房57年23年23年臨床前研究階段AI--3-年-AI產(chǎn)業(yè)入口AI產(chǎn)業(yè)入口醫(yī)院利用AI深度學(xué)習(xí)能力輔助藥品研發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)藥企臨床研究階段-醫(yī)院利用AI深度學(xué)習(xí)能力輔助藥品研發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)藥企臨床研究階段-藥品零售藥品銷售階段利用AI深度學(xué)習(xí)能力賦能診斷環(huán)節(jié)，同時(shí)加速醫(yī)療數(shù)字化藥品銷售階段AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：金融行業(yè)AIGC實(shí)踐及應(yīng)用：金融行業(yè)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE26前臺(tái)營銷及中臺(tái)商業(yè)化程度高，復(fù)雜性投研工作發(fā)展?jié)摿Υ驛IGCAIGCAIAIGC前臺(tái)中臺(tái)后臺(tái)智能運(yùn)營前臺(tái)中臺(tái)后臺(tái)智能運(yùn)營智能培訓(xùn)自動(dòng)化內(nèi)部知識(shí)庫OCR輔助審核信貸風(fēng)控智能質(zhì)檢薪稅社保風(fēng)控聯(lián)合授信風(fēng)控中臺(tái)呼叫/機(jī)器人智能營銷底層人工智能技術(shù)核心應(yīng)用機(jī)構(gòu)安防與身份認(rèn)證人臉識(shí)別 遙感圖像網(wǎng)點(diǎn)視頻監(jiān)控 內(nèi)控視頻管虛擬網(wǎng)點(diǎn)智能催收虛擬數(shù)字人智能客服客服中臺(tái)智能投研智能盡調(diào) 量化交易投資組合優(yōu)化 市場情緒分財(cái)務(wù)公司基金證券保險(xiǎn)銀行智能語音計(jì)算機(jī)視覺知識(shí)圖譜自然語言處理數(shù)據(jù)智能AIGC商業(yè)落地：營收模式討論AIGC商業(yè)落地：營收模式討論來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE27AIGC商業(yè)模式中，按量收費(fèi)、SaaS訂閱模式最具長期增長潛力AIGC商業(yè)模式呈現(xiàn)多樣化發(fā)展，目前處于持續(xù)探索階段。傳統(tǒng)的按量收費(fèi)模式和靈活的SaaS訂閱模式為主流方向，對(duì)于按量收費(fèi)模式，AIGC可以根據(jù)用戶使用量進(jìn)行收費(fèi)，比如按照API調(diào)用的次數(shù)、使用的數(shù)據(jù)量等來計(jì)費(fèi)。這種模式適合于對(duì)AI需求較為穩(wěn)定的企業(yè)或個(gè)人，他們可以通過預(yù)付費(fèi)或后付費(fèi)的方式來使用AIGC服務(wù)。對(duì)于SaaS訂閱模式，AIGC可以提供靈活的訂閱服務(wù)，用戶可以根據(jù)自己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，可以靈活隨時(shí)調(diào)整訂閱級(jí)別或取消訂閱。AIGC的商業(yè)模式多AIGC主要商業(yè)模式AIGC主要商業(yè)模式基于AI應(yīng)用的商業(yè)化產(chǎn)品模型層產(chǎn)品應(yīng)用層產(chǎn)品人臉實(shí)名基于AI應(yīng)用的商業(yè)化產(chǎn)品模型層產(chǎn)品應(yīng)用層產(chǎn)品人臉實(shí)名語音識(shí)別認(rèn)證、人語音合成臉離線識(shí)別SDK等等等 等人體識(shí)別語音合成等 等對(duì)話機(jī)器人、內(nèi)容審核等圖像識(shí)別、圖像標(biāo)簽等實(shí)時(shí)語音識(shí)別、一句話識(shí)別等等字識(shí)別、證件類文字識(shí)別等通用類文人臉根據(jù)使用資源情況價(jià)格不等按使用資源計(jì)費(fèi)ModelArts開發(fā)者平臺(tái)華為對(duì)話機(jī)器人等圖像創(chuàng)作等等0.01-0.1元/千tokens限量免費(fèi)，超出按tokens數(shù)量計(jì)費(fèi)大模型騰訊智能推薦等圖像生產(chǎn)等識(shí)別、車輛物流識(shí)別等個(gè)人證照人臉0.008-0.02元千tokens（調(diào)用）限時(shí)免費(fèi)，超出按tokens數(shù)量計(jì)費(fèi)大模型服務(wù)平臺(tái)百煉巴巴智能數(shù)字人等圖像識(shí)別、搜索等通用場景卡證文字識(shí)別等0.002-/千按輸入輸出tokens數(shù)量計(jì)費(fèi)型平臺(tái)百度智能應(yīng)用圖像技術(shù)語音技術(shù)人臉識(shí)別文字識(shí)別定價(jià)營收模式大模型產(chǎn)品廠商按量收費(fèi)作為底層平臺(tái)，以API接口對(duì)外開放：接入其他產(chǎn)品對(duì)外開放，按數(shù)據(jù)請(qǐng)求量和實(shí)際使用量計(jì)算收費(fèi)按產(chǎn)出內(nèi)容量收費(fèi)：DALL-E、DeepDreamGeneratorAISaaS模式收費(fèi)為B端及C端用戶提供按軟件服務(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)速度及更新的功能模型訓(xùn)練收費(fèi)模型訓(xùn)練費(fèi)，適用于NPC訓(xùn)練等個(gè)性化定制需求較強(qiáng)的領(lǐng)域其他屬性收費(fèi)版權(quán)授予（支持短期使用權(quán)、長期使用權(quán)、排他使用權(quán)和所有權(quán)多種合作模式、設(shè)計(jì)圖案的版權(quán)）支持商業(yè)用途，定制化服務(wù)付費(fèi)個(gè)性化產(chǎn)品銷售等業(yè)化產(chǎn)品AIGC浪潮下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)AIGC浪潮下的機(jī)遇與挑戰(zhàn)來源：艾瑞咨詢研究院來源：艾瑞咨詢研究院主研及繪。 ?2023.12iResearchInc.PAGE28行業(yè)展望：關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用場景的拓展及產(chǎn)業(yè)生態(tài)豐富發(fā)展困境：AIGC存在的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全和隱私問題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)沒有得到充分保護(hù)，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和濫用，給個(gè)人和企業(yè)帶來損失算法存在固有缺陷AIGC算法存在缺陷，在透明度、穩(wěn)健性、偏見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)用戶體驗(yàn)和社會(huì)公平性產(chǎn)生負(fù)面影響技術(shù)成熟度和可靠性問題AIGC技術(shù)仍處于不斷發(fā)展和完善的過程中，其成熟度和可靠性還需要進(jìn)一步提高發(fā)展困境：AIGC存在的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全和隱私問題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)沒有得到充分保護(hù)，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露和濫用，給個(gè)人和企業(yè)帶來損失算法存在固有缺陷AIGC算法存在缺陷，在透明度、穩(wěn)健性、偏見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)用戶體驗(yàn)和社會(huì)公平性產(chǎn)生負(fù)面影響技術(shù)成熟度和可靠性問題AIGC技術(shù)仍處于不斷發(fā)展和完善的過程中，其成熟度和可靠性還需要進(jìn)一步提高法律和道德問題AIGC技術(shù)的應(yīng)用可能涉及到法律和道德問題，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)部門加強(qiáng)監(jiān)管和規(guī)范，以確保AIGC技術(shù)的合法、合規(guī)健康發(fā)展成本和資源問題AIGC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，需要投入大量的成本和資源。對(duì)于一些企業(yè)可能會(huì)面臨成本壓力和資源限制等問題未來展望：AIGC發(fā)展方向技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)發(fā)展領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)涌現(xiàn)出新未來將更加注重跨學(xué)科融合，以實(shí)現(xiàn)更豐富、更真實(shí)的人機(jī)交互體驗(yàn)產(chǎn)品類型不斷豐富數(shù)字人開發(fā)自由度導(dǎo)AIGC應(yīng)用場景不斷拓展隨著技術(shù)成熟和普及，AIGC將在各個(gè)提高生產(chǎn)效率和生活品質(zhì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸完善隨著AIGC行業(yè)的不斷發(fā)展，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈將逐漸完善，包括硬件、軟件、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等環(huán)節(jié)。同時(shí)，跨界合作將成為常態(tài)典型企業(yè)案例Casestudy29營銷-百度營銷輕舸營銷-百度營銷輕舸全球首個(gè)AINative營銷平臺(tái)，重構(gòu)連接力，為營銷降本增效“輕舸”是百度營銷在2023年9月推出的全球首個(gè)AINative營銷平臺(tái)。通過自然語言交流，輕舸可以用一個(gè)Prompt提示詞直接傳達(dá)需求，“無衰減”傳達(dá)企業(yè)營銷策略，讓商家的優(yōu)質(zhì)信息和服務(wù)直接連接到所需的目標(biāo)人群。同時(shí)，輕舸可以實(shí)現(xiàn)“簡單投放”，根據(jù)用戶搜索詞、興趣、意圖，從營銷方案和落地頁內(nèi)容，在線大模型極速生成廣告。輕舸營銷平臺(tái)還具備“無限擴(kuò)展”的優(yōu)化能力，也將持續(xù)擴(kuò)展集成最新AI能力。輕舸AI賦能營銷舊模式：需求表達(dá)GUI交互需求表達(dá)GUI交互新模式：投放系統(tǒng)放開說無損表達(dá)

自然語言交互LUI交互簡單用簡單投放 都搞定無限拓展從關(guān)鍵詞表達(dá)到自然語言表達(dá)以更精確表達(dá)降低轉(zhuǎn)譯折損還原真實(shí)意圖自然語言關(guān)鍵詞 從關(guān)鍵詞表達(dá)到自然語言表達(dá)以更精確表達(dá)降低轉(zhuǎn)譯折損還原真實(shí)意圖自然語言關(guān)鍵詞從人力基建到腦力決策通過對(duì)AI下達(dá)指令實(shí)現(xiàn)復(fù)雜操作結(jié)果的極簡達(dá)成簡單投放復(fù)雜基建從經(jīng)驗(yàn)摸索到智能體進(jìn)化反哺持續(xù)擴(kuò)展集成最新AI能力滿足多元營銷需求智能體助力個(gè)人經(jīng)驗(yàn)銷，百度界大會(huì)2023，艾瑞咨詢研究院自研究繪制。 ?2023.12iResearchInc. 30營銷-百度靈境矩陣營銷-百度靈境矩陣境矩陣官網(wǎng)，境矩陣官網(wǎng)，度世大會(huì)2023，艾瑞咨詢研究自主究及制。 ?2023.12iResearchInc.境矩陣官網(wǎng)，度世大會(huì)2023，艾瑞咨詢研究自主究及制。 ?2023.12iResearchInc.31文心大模型AI插件平臺(tái)，使“人人可AI”得以實(shí)現(xiàn)靈境矩陣是文心大模型的AI插件平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)場景化、行業(yè)化、定制化等不同的需求。平臺(tái)本身具備較為多元的插件工具，針對(duì)不同的人群提供數(shù)據(jù)類、能力類插件等插件類型，使得平臺(tái)的適用人群較為多元，既包括企業(yè)、媒體、政府等各類組織，也包括具備不同資源和能力的各類開發(fā)者，實(shí)現(xiàn)“人人可AI”。靈境矩陣基于強(qiáng)大的文心大模型，具備多方面的內(nèi)容理解及內(nèi)容生成能力，開發(fā)者可在百度搜索、文心一言、插件市場三個(gè)場景下觸達(dá)用戶。此外，平臺(tái)目前也正在升級(jí)Agent開發(fā)能力。靈境矩陣面象 靈境矩陣底層模型及應(yīng)場景人人可AI

底層模型企業(yè)、媒體、政府、 不同能力開發(fā)者個(gè)人多種主體 垂類行業(yè)開發(fā)者

內(nèi)容創(chuàng)作能力

數(shù)理邏輯推算

中文理解能力

多模態(tài)生成具備創(chuàng)作有深度有可解決數(shù)學(xué)計(jì)算和可高效準(zhǔn)確理解客可生成文字、語音、多種方式創(chuàng)建插件

圖像等模態(tài)的內(nèi)容百度搜索文心一言百度搜索文心一言插件市場針對(duì)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)開發(fā)者，可提交數(shù)據(jù)創(chuàng)建插件 針對(duì)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)開發(fā)者，可提交數(shù)據(jù)創(chuàng)建插件應(yīng)用場景游戲-網(wǎng)易伏羲游戲-網(wǎng)易伏羲32?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.32?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.網(wǎng)易伏羲研發(fā)玉言大模型應(yīng)用于逆水寒，提升玩家人機(jī)交互體驗(yàn)NPC，NPCAINPCCLUE1.1AIAIGCAIAI網(wǎng)易玉言大模型能力及用 網(wǎng)易伏羲AI產(chǎn)品矩陣測評(píng)對(duì)象總分測評(píng)對(duì)象總分AFQMCTNEWS1.1IFLYTEKOCNLI_50KWSC1.1CSL玉言84.68586.4574.0467.9686.3395.7397.6人類84.100817180.390.39884

長文本分類中文自然

AI識(shí)別類產(chǎn)品表情識(shí)別等故事生成語音生成歌詞生成歌聲生成支持場景對(duì)話生成圖片生成文章撰寫小說創(chuàng)作故事生成語音生成歌詞生成歌聲生成支持場景對(duì)話生成圖片生成文章撰寫小說創(chuàng)作歌詞創(chuàng)作游戲開發(fā)美術(shù)設(shè)計(jì)

手勢識(shí)別可識(shí)別用戶手勢，落地場景包括VR/AR設(shè)備、智能家居、智能車載等 豐富NPC與玩家交互玩法，提升玩家人機(jī)交互體驗(yàn)NPC向玩家詐騙游戲金幣 NPC向玩家贈(zèng)予禮

NPC委托玩家游戲任務(wù)

AI工程機(jī)器人智能裝載機(jī)的功能

智能挖掘機(jī)入、顛覆等場景進(jìn)行預(yù)警來源：網(wǎng)易伏羲，CLUE，瑞咨研究自主究及制。 來源：網(wǎng)易伏羲，艾瑞詢研院自研究繪制。 媒體影視-百納千成媒體影視-百納千成PAGE33?2023.12iResearchInc.PAGE33?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.AI實(shí)現(xiàn)輔助人物形象塑造，AI虛擬主播賦能IP線上運(yùn)營百納千成對(duì)于AIAIAIIPIP，AIIP百納千成AI應(yīng)用 百納千成AI賦能IP玩法IP線上運(yùn)營潮玩數(shù)藏IP線上運(yùn)營潮玩數(shù)藏?cái)?shù)字藏品虛擬主播虛擬人文旅衍生消費(fèi)品文旅衍生消費(fèi)品AI可實(shí)現(xiàn)流程輔助人物形象開發(fā)動(dòng)畫分鏡制作概念設(shè)計(jì)場景及動(dòng)作生成聲音合成宣傳物料AI賦能AI可實(shí)現(xiàn)流程輔助人物形象開發(fā)動(dòng)畫分鏡制作概念設(shè)計(jì)場景及動(dòng)作生成聲音合成宣傳物料AI賦能咸魚強(qiáng)是百納千成動(dòng)漫作品名的快手主播，IP形象可以產(chǎn)來源：《雄獅少年》，納千年報(bào)艾瑞詢研院自研究繪制。 來源：百納千成年報(bào)，瑞咨研究自主究及制。 電商-ShopifyMagic電商-ShopifyMagicPAGE34?2023.12iResearchInc.PAGE34?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.Shopify旗下電商運(yùn)營AI輔助工具，可實(shí)現(xiàn)全方位的經(jīng)營輔助ShopifyMagic是Shopify旗下的AIShopifyMagicMagic有進(jìn)階AISidekickSidekickShopifyMagic文字生成工具

ShopifyMagicAI電商工具Sidekick創(chuàng)建店鋪日志編輯店鋪主頁定位為AI協(xié)助下的商業(yè)助理，有ShopifyMagic具備實(shí)現(xiàn)高度個(gè)人化和高度準(zhǔn)確性的任務(wù)協(xié)助的能力，具備以下三大主要功能創(chuàng)建店鋪日志編輯店鋪主頁AAI賦能應(yīng)用場景

自動(dòng)生成店鋪主頁所含文本

撰寫商品描述撰寫商品描述自動(dòng)生成產(chǎn)品標(biāo)題、關(guān)鍵詞、產(chǎn)品描述

處理經(jīng)營分析類任務(wù)編寫推廣郵件 編輯即時(shí)回答編寫推廣郵件編輯即時(shí)回答可生成郵件主體、正文，同時(shí)可對(duì)已有文章進(jìn)行復(fù)述、增長、簡化等編輯操作

即時(shí)消息包含客服問候語、可能詢問的問題、問題答案等內(nèi)容，可實(shí)現(xiàn)AI自動(dòng)生成

Sidekick幫助店家生成店鋪日志Sidekick幫助店家Sidekick幫助店家生成店鋪日志分析經(jīng)營狀況自定義文本語調(diào)AI賦能文本生成可根據(jù)店家需求生成具備語氣的文本專業(yè)語氣自定義文本語調(diào)AI賦能文本生成可根據(jù)店家需求生成具備語氣的文本專業(yè)語氣友善語氣勸購語氣激勵(lì)語氣有趣語氣禮貌語氣給予特殊指令店家可根據(jù)自身需求給與AI特殊指令，以生成更精確的文本在文本中混入emoji翻譯生成的語言使用地方方言及俚語來源：Shopify，艾瑞詢研院自研究繪制。 艾瑞詢研院自研究繪制。 金融-BloombergGPT金融-BloombergGPTPAGE35?2023.12iResearchInc.PAGE35?2023.12iResearchInc.?2023.12iResearchInc.金融領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型，具備金融領(lǐng)域?qū)I(yè)性任務(wù)處理能力50%，Pile-CC、Github、ArXivGPT-NeoXBloomberg問題。

BloombergGPT訓(xùn)練據(jù)及務(wù)力 BloombergGPT用例及局限性網(wǎng)頁 新聞文檔 出版物 社媒網(wǎng)頁 新聞文檔 出版物 社媒抓取金融類數(shù)據(jù)

公開數(shù)據(jù)源GitHubGitHubArXivWikiPediaYouTube Pile-CC訓(xùn)練從Pile-CC、GitHub等公開數(shù)據(jù)源抓取訓(xùn)練

用例結(jié)合Bloomberg自身編程語言BQLBQL（{BloombergQueryLanguage）Bloomberg自身的一個(gè)查詢語言，可以進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的查詢，但是本身較為復(fù)雜，BloombergGPT可以和BQL結(jié)合使得使用BQL更加簡便寫新聞標(biāo)題BloombergGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含新聞，可以幫助記者進(jìn)行新聞標(biāo)金融類任務(wù)處理能力金融類任務(wù)自然語言處理能力

普遍類任務(wù)處理能力

題的撰寫金融問題問答測評(píng)對(duì)象外部金融任務(wù)測評(píng)對(duì)象外部金融任務(wù)投資情緒分析NERNER+NEDARC知識(shí)測試BLOOMBERGGPT62.5162.4762.6364.8341.9739.18GPT-NeoX51.9029.2359.7539.2640.2535.95OPT66B53.0135.7658.0958.7939.5835.99BLOOMBERG176B54.3533.3964.8345.4344.9139.13局限性倫理問題訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身仍然可能存在部分冒犯性、歧視性語言，模型本身仍然可能產(chǎn)出有害內(nèi)容開放性問題開源模型易出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露問題，因而BloombergGPT目前仍為閉源來源：Bloomberg，艾咨詢究院主研及繪。 艾咨詢究院主研及繪。 醫(yī)療-華為云EIHealth醫(yī)療智能體醫(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輔助