2023年AIGC场景应用展望研究报告-艾瑞咨询-202401.pdf
这份AIGC行业研究报告深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）的发展现状、技术趋势、商业应用及未来展望，并对行业内的领航者进行了评选。
**核心观点：**
* **AIGC定义与价值：** AIGC是内容生产方式的进阶，它基于深度学习技术，通过人工智能自动生成内容，实现内容和资产的再创造。AIGC通过降低内容生产门槛，带来大量内容供给，同时对元宇宙内容创作提供解决方案。
* **技术发展历程：** AI经历了从决策式AI到生成式AI的过程，生成式AI的特征是可以根据已有数据进行总结归纳，自动生成新的内容，而ChatGPT的出现，代表着AI易用性的大幅提升。
* **技术视角：**
* **技术关键：** 大模型技术是AIGC发展的核心，涉及算法、算力、数据。其中，算法是AIGC发展的推手，算力是AIGC发展的基础，数据是AIGC发展的燃料。
* **模型：** Transformer类架构的发展带动多模态融合，推动AIGC技术发展。通用大模型、小模型、微模型的组合是未来发展趋势。
* **挑战：** 技术层面，AIGC面临数据安全、算法缺陷、技术成熟度及可靠性等问题。
* **产业视角：**
* **产业链：** AIGC产业链包括数据供给、模型开发与定制、应用与分发。其中，模型层是关键因素，应用层发展空间巨大。
* **商业化：** AIGC在全球范围内融资火热，早期企业融资活跃。
* **应用场景：** AIGC在游戏、广告营销、媒体影视、电商、医疗、金融等领域都有广泛的应用。
* **行业应用与变革：**
* **游戏：** AI可以提升游戏内容生成效率及效果，并赋能游戏开发全流程。
* **广告营销：** AIGC可以实现全链赋能，提供精准、创新、前瞻性的解决方案。
* **媒体影视：** AI加速媒体行业智能化发展，塑造数字内容生产与交互新范式。
* **电商：** AIGC大模型增效，助力AI+电商迎来新机遇。
* **医疗：** AIGC有效提升病理诊断效率、缩短药品研发周期。
* **金融：** 金融领域专业大模型可以处理金融领域专业性任务。
* **商业模式：** AIGC商业模式多样，按量收费、SaaS订阅模式最具长期增长潜力。
* **未来展望：** 大模型多模态能力将进一步深化，其中文生视频能力将进一步提升。应用层具备更大发展空间，具备更高的包容性。AI Agent将成为未来大模型应用的关键。
**AIGC领航者评选：** 报告对AIGC场景应用领航者进行了评选，并给出了评估指标，旨在为行业提供参考。
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