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    【量子位】AI生成內容產業展望報告-35頁

    • 智玩元宇宙
    • 2023年2月08日08時


    關鍵結論

    1. 區別于Generative AI和Synthetic media,AIGC中的跨模態生成和策略/線索生成應當得到重視,這兩者也是AIGC長期的重要價值增長點。

    2. 按照模態區分,AIGC可分為音頻生成、文本生成、圖像生成、視頻生成及圖像、視頻、文本間的跨模態生成,細分場景眾多,跨模態生成需要重點關注。Game AI和虛擬人生成是目前變現較為明確的兩大綜合賽道,預計對原行業產生整體性影響。

    3. 以下技術要素值得關注:長/開放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模態大型預訓練模型、小樣本學習及自監督算法、強化學習及環境學習。以下技術場景值得關注:閑聊式文本生成、個性化營銷文本、富情感及細節TTS、拼湊式視頻生成、基于文本的AI繪畫、語音復刻。

    5. 除降本增效、提供參考外,AIGC的以下兩點價值更值得關注:對不同模態元素進行二次拆解組合,改變內容生產邏輯及形式;和其他AI系統或數據庫進行聯動,有實現高度個性化/高頻優化。

    6. 我國AIGC行業仍處于剛剛起步階段,距離大規模驗證和體系化發展仍有距離,“模塊分拆+個性化推薦”的“泛AIGC”形式預計將有所發展。

    AIGC相關技術場景及成熟度分類

    我國AIGC行業階段劃分

    AIGC相關業務場景分析

    我國AIGC產業鏈劃分

    技術及場景篇

    1.1 技術定義

    AIGC全稱為AI-Generated Content,指基于生成對抗網絡GAN、大型預訓練模型等人工智能技術,通過已有數據尋找規律,并通過適當的泛化能力生成相關內容的技術。與之相類似的概念還包括Synthetic media,合成式媒體,主要指基于AI生成的文字、圖像、音頻等。

    Gartner也提出了相似概念Generative AI,也即生成式AI。生成式AI是指該技術從現有數據中生成相似的原始數據。相較于量子位智庫認為的AIGC,這一概念的范圍較狹窄。



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    以內容為基石的元宇宙項目;一個“去中心化治理”的價值共享平臺;一個開源創造的超級原創科幻IP;一個擁有百萬用戶的創世社區;致力于創造第二數字人生的實驗基地;最終構建一個元宇宙的“根世界”。

    羅金海,全國十大科普教育平臺《量子學派》總裁,2140·元宇宙發起人,文津圖書獎《公式之美》作者。

    陳育智,2140·元宇宙聯合發起人,《2140》科幻系列內容總監。

    蔡志春,2140·元宇宙科學設定總監,《量子學派》內容副主編。

    楊雪吟,《2140》科幻系列創作團隊編輯。

    【子彌實驗室】

    廣東粵港澳大灣區國家納米科技創新研究院與廣州高新區管理委員會聯合打造的納米科技、人工智能、生命科學交叉融合世界級實驗室;在元宇宙領域有深厚技術積累,下一代超薄VR顯示、MR光波導、人工智能助理、腦機接口等技術處于國際領先水平;聚合全球既腳踏實地又仰望星空、既科學嚴謹又想創造未來的年青一代,從“芥子須彌”躍遷至“無盡前沿”。

    子彌實驗室主任趙宇亮,中國科學院院士,國家納米科學中心主任。

    子彌實驗室執行副主任:胡顯剛。

    子彌未來基金合伙人:薛傳藝。

    子彌實驗室科普負責人:李優。



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