目錄
一. 人工智能生成內容:技術進步+海量需求,驅動AIGC快速發展
1.1.1 AI規模:研發+數據+人力成本驅動中國AI市場高速發展
1.1.2 AI技術:細分賽道持續創新+變革在即,本報告重點關注AIGC領域
1.2.1 AIGC發展:需求+技術迭代促發展,從降本增效走向額外價值轉移
1.2.2 AIGC技術:數據+算法+算力為核,NLP技術突破推動商業落地進程
1.2.3 AIGC算法:深度學習模型+開源模式為普及加速器,大模型為核心趨勢
1.2.4 AIGC技術場景:個性&自動化為核心壁壘,關注渠道把控及商業路徑
1.2.5 AIGC應用場景:集中在數字化程度高+內容需求豐富的行業
二. 人工智能文本生成:大數據+大算法+大算力,交互&個性化生成技術前景廣闊
2.1.1 AI文本生成:底層架構不斷精進,交互+個性化生成技術前景廣闊
2.2.1 對話式AI發展:技術突破催化產品落地,從規則匹配走向深度學習
2.2.2 對話式AI技術:智能語音+NLP+知識工程底層技術變革下的新機遇
2.3.1 Chatbot全球視角:技術驅動增長,亞太地區或成最大市場
2.3.2 Chatbot中國視角:百舸爭流,軟件產品收費為主,細分賽道需求向好
2.4.1 ChatGPT:大數據+RLHF技術路徑下的“類人交流”模型
2.4.2 ChatGPT:實驗證明InstructGPT優于GPT-3模型,但仍有改進空間(1/2)
2.4.3 ChatGPT:實驗證明InstructGPT優于GPT-3模型,但仍有改進空間(2/2)
2.4.4 ChatGPT: AIGC發展里程碑,超級基礎設施下的大模型+大算力
2.4.5 ChatGPT:仍需調優及訓練,進而實現商業化落地
三. 人工智能生成內容市場機會:中國AIGC如日方升,建議關注垂直賽道初創公司及下游AI應用場景
3.1.1 產業鏈:關注垂直賽道初創公司及下游AI應用場景
3.2.1 商業路徑:中國企業底層技術發展不足,變現聚焦產出內容及軟件服務
3.3.1 海外公司:2020年開始涌現出一批代表企業,集中文字/圖像/音頻領域
3.3.2 國內公司:建議關注垂直賽道初創企業
3.4.1 行業展望:關注技術/產品的迭代、核心場景的確定及產業接納的態度
四. 附錄 - ChatGPT試用:回答基礎問題邏輯尚可,暫時難以擺脫知識整合和邏輯推理困境
4.1.1 測評背景及范圍:聚焦功能驗證、性能測試及用戶體驗
4.1.2 測評結論:語義理解較準,暫時難以擺脫知識整合和邏輯推理困境
4.2.1 用ChatGPT寫篇AIGC報告(1/6)
4.2.2 用ChatGPT寫篇AIGC報告(2/6)
4.2.3 用ChatGPT寫篇AIGC報告(3/6)
4.2.4 用ChatGPT寫篇AIGC報告(4/6)
4.2.5 用ChatGPT寫篇AIGC報告(5/6)
4.2.6 用ChatGPT寫篇AIGC報告(6/6)
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