AIGC报告专题：2023智能时代的生产力变革AIGC产业应用实践

今天分享的AIGC系列深度研究报告：《AIGC报告专题：2023智能时代的生产力变革AIGC产业应用实践》。

（报告出品方：亚洲数据集团）

报告共计：49页

认识 AIGC

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），即人工智 能内容生成。AIGC 通常基于深度学习和自然语言处理技术，利用大规 模的语料库进行训练，从而让机器能够自动生成与人类语言相似的内 容。一般来说，AIGC 需要输入一些指令或者关键词，然后系统就会自 动产生相应的内容，例如文章、新闻、评论、诗歌、小说、音乐、视 频字幕等等。当下，树立对 AIGC 正确的认知已经成为重要的知识素 养。下文将从概念、技术和热点话题等多个角度出发，帮助读者形成 对 AIGC 概念的初步认知。

(一)AI、AIGC 到AGI

理解 AIGC，需要结合人工智能 (Artificial ntelligence ) 、内容生成 (Generated Content ) 两个角度。一方面，AIGC 属于 AI 的分支，从人工智能的角度理解有利于掌握其技术内涵。

AI 指人工智能，它是一种能够通过计算机程序实现人类智能的技术。Al 在上个世纪 50 年代出现，并在之后几十年里得到了广泛的发展和应用。它包括了许多不同的子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，可以应用于广泛的领域，如医疗、金融、工业等。

AIGC 技术的兴起可以追溯到近年来机器学习和深度学习等技术的发展。AIGC 指人工智能生成技术，它是一种利用机器学习和神经网络等技术来生成各种形式内容的技术。这些内容包括文本、图像、音频等等，通常是通过输入大量的训练数据来训练模型，并使用这些模型来生成新的内容。2023 年，ChatGPT 应用的出现展示了 AIGC 的潜力，掀起了 AIGC 的发展浪潮。

AGI 指通用人工智能，它是一种可以像人类一样进行多种任务和活动的人工智能技术。与目前的 AI 技术相比，AG 具有更高的灵活性和智能性，可以在不同的环境和任务中进行适应和学习。然而，AG技术仍处于概念发展的初级阶段，目前还没有实现真正意义上的 AG系统。

以上三个概念之间的关系可以这样理解:Al 是整个人工智能领域的总称，包括了 AIGC 和 AG 等不同的技术方向。AIGC 是 AI 领域中的一个重要分支，主要指通过机器学习等技术生成内容的技术范畴。而AGI 则是 AI 领域一个更高级的目标,指向一个能够像人类一样进行多种任务和活动的智能系统。

(二)从PGC、UGC，到AIGC

从内容生成 ( Generated Content ) 的角度看，AIGC 是继 PGC、UGC 之后新的内容生产方式。因此，对 AIGC 概念的把握也需要从内容生产领域进行理解。从主体出发，内容生成大致能够分成三类，分别是PGC (Professional Generation Content，专业内容生成)、UGC( User Generated Content，用户内容生成)和AIGC ( Artificialntelligence Generated Content，人工智能内容生成)。PGC 指由专业人员制作内容的技术。通过专业的创作人员或团队来制作高质量、高度可定制化的内容，以满足客户的需求。PGC 虽然具有高质量、易变现、针对性强等优势，但创作门槛高、制作周期长，由此带来了产量不足、多样性有限的问题。

UGC 指由用户创造和分享的内容生成技术。利用社交媒体、博客和视频共享网站等平台，用户可以轻松地分享他们的观点、经验和知识。在提升整个互联网内容丰富度的同时，UGC 也存在内容质量参差不齐和洗稿抄袭等问题，这需要平台方投入大量精力和成本去进行创作者教育、内容审核、版权把控等方面的工作。

AIGC 指由人工智能技术生成的内容。这种技术利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成符合特定需求的文本、图像、音频和视频等内容。相较于 PGC 技术和 UGC 技术，AIGC 实现了内容生成主体从人向机器的转变，这使得人工智能可以大幅度地提高内容生成的效率和准确度，AIGC 还可以根据不同的需求，生成不同形式不同主题、不同风格的内容.满足不同用户的需求，解放内容生产力。同时，AIGC 也并非完美无缺的，并带来版权归属、内容合法性等问题。

(三)AIGC的五大模态

根据内容生产模态，AIGC 能够被分为四大基础模态，包括文本音频、图像、视频，每一种模态技术都有着独特的应用场景和特点。此外，这四类模态的融合还带来第五类模态-跨模态内容生成模式支持创造出更为丰富多彩的 AIGC 生成内容。

(四)AIGC 发展的三要素: 数据、算力、算法

数据、算力和算法是 AIGC 平台的三大技术基础，它们相互依存相互促进，共同构成了这个领域的基础设施。其中，数据是算法的基础，充足、高质量的数据是训练出准确、有效模型的前提。算力则是支撑数据和算法的基础，它可以提供更高效的数据处理和算法训练能力。算法则是决定 AIGC 平台性能和应用效果的关键，可以从数据中提取有价值的信息，从而解决各种实际问题。

(五)AIGC 与元宇宙、web3.0、数字经济

随着数字化时代的到来，元宇宙、web3.0 和数字经济成为了人们关注的热点。AIGC 作为全新的内容生产方式能为这些美好的图景注入新的活力，推动数字化时代向数字化、智能化时代的转变。因此，探讨 AIGC 与元宇宙、web3.0、数字经济三者的关系在数智化大趋势下具有重要意义。

AIGC 的历史与技术图谱

（一）历史图谱

从人工智能在技术及应用上的突破，其大致能够被分为以下五个阶段:

萌芽阶段 (1950s-1970s ) : 这个阶段是人工智能领域的开端AI 研究者开始探索如何让机器具备人类智能。其中最具有标志性的事件是艾伦·图灵于 1950 年提出了图灵测试，这一测试旨在衡量机器是否具有智能。该阶段人工智能实现了从0到1的转变。

快速发展阶段 (1970s-1990s): 人工智能实现了从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。

沉淀积累阶段 (1990s-2010s): 随着人工智能开始无孔不入侵入生活，Al 展现的智慧逼近甚至超越人类，1997 年 IBM 深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，人工智能相关的道德问题.伦理问题、以及潜藏的危机成为重要议题。

快速发展阶段 (2010s-2021 年): 这个阶段是技术累计的重要阶段，重要事件包括生成对抗网络 GAN 提出、Transformer 架构提出等深度学习、强化学习等技术的沉淀式发展，为 AI 实现爆发提供了技术基础。

奇点阶段 (2022-至今): ChatGPT 横空出世，将人工智能推上新的高峰，人机交互进入到新的阶段。AIGC 的爆发式增长意味着人工智能不断逼近奇点阶段，如何打造 AIGC 生态、应用，人工智能又如何与人类协同发展成为重要话题。

大模型预训练时代(2010s-2021 年): 这个阶段 AIGC 的发展主要基于深度学习算法的改进和模型的优化,例如生成对抗网络( GAN )BERT模型等。这个阶段最具代表性的事件为 OoenAl 旗下 GPT 模型的出现以及其模型参数数据量和预训练数据量的快速发展。

多模态、跨模态时代(2010s-至今 ): 随着 ChatGPT 的发展，AIGC开始成为流行，并呈现爆发式增长。AIGC 技术的进一步发展和完善支持其能够生成更加复杂、高质量的内容，并朝着生成多模态、跨模态的内容方向发展。

（二）技术图谱

AIGC 是人工智能在多媒体领域上的重要应用,是人工智能在机器学习、深度学习、自然语言处理等技术上的延伸。一方面，AIGC 是机器学习的集大成，通过更有效的使用数据，形成深度学习算法，用于解决更为复杂的场景。另一方面，AIGC 的核心技术价值是实现了“自然语言”与人工智能的融合。以 ChatGPT 为标志性的事件意味着自然语言处理领域出现了历史性的跨越。这使得来自任何阶层、任何职业的人群都可以以任何自然语言与人工智能交流，开启人工智能与人类无障碍交流时代。

AIGC 的底层技术能够被大致分为基础生成算法模型、预训练模型多模态技术三类。基础生成算法模型支持 AIGC 用于生成文字、代码图像、语音、视频、3D 物体等各种类型的内容和数据。预训练模型引发了 AIGC 技术能力的质变，能够适用于多任务、多场景、多功能雪求，提升了 AIGC 模型的通用化能力和工业化水平。多模态技术是指将不同类型的数据进行互相转化和生成的技术，如文本和图像之间的转化、音频和图像之间的转化、以及多模态生成模型等，进一步增强了 AIGC 模型的通用化场景应用能力。

AIGC 的产业应用与场景案例

（一）AIGC+制造业

随着中国经济的快速发展和消费升级的趋势，国内服装行业正面临着前所未有的机遇和挑战。一方面，消费者对服装的品质、设计和个性化雷求越来越高，这为服装企业提供了更大的创新和差异化的机会。另一方面，随着全球代工生产格局的重新调整和国际贸易形势不确定性的加剧，国内服装企业也进入探索从粗放型和劳动密集型企业模式向自主设计和创新型企业模式转型的过程。目前，国内服装企业在品牌建设、产品设计、渠道拓展等方面已经取得了一些进展。一些本土服装品牌公司已经成功打造自己的品牌形象和营销策略，实现品牌差异化和价值提升。此外，随着移动互联网和电子商务的普及，国内服装企业也开始关注网络营销和社交电商的机会，通过各种电商平台、社交媒体和直播等渠道拓展销售渠道和提升品牌影响力。

（二）AIGC+金融产业

在互联网金融广泛发展的背景下，提供高质量的内容营销已经成为了金融业吸引客户的重要手段之一。内容营销，指的是以图片、文字、动画、祝频等介质传达有关企业的相关内容来给客户信息，促进销售，通过合理的内容创建、发布及传播，向用户传递有价值的信息从而实现网络营销的目的。优秀的内容营销能够为消费者提供有价值的信息，并展示公司的专业性和信誉度。同时，这也是一个促进客户转化的途径，因为在接触到相关信息之后，消费者更有可能选择使用互联网金融产品或服务。相较传统金融营销渠道，内容营销具有创作形式多样、用户接受度高、营销效果持续时间长、提升品牌认知和信任感等优势。

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