人工智能行业智能时代的生产力变革：AIGC产业应用实践

1 ‘ 一、认识AIGC1 （一）从AI、AIGC到AGI1 （二）从PGC、UGC，到AIGC3 （三）AIGC的五大模态5 1.文�生成5 2.音频生成6 3.图像生成6 4.视频生成7 5.跨模态生成7 （四）AIGC发展的三要素：数据、算力、算法8 1.数据8 2.算力9 3.算法9 （五）AIGC与元宇宙、web3.0、数字经济10 1.元宇宙10 2.Web3.011 3.数字经济11 （六）AIGC会带来哪些伦理和法律问题12 1.隐私保护问题12 2.数据安全问题13 3.版权问题13 二、AIGC的历史与技术图谱15 （一）历史图谱15 （二）技术图谱19 三、AIGC的产业应用与场景案例22 （一）AIGC+服装制造业22 1.AIGC助力升级服装制造业23 2.案例：极睿引流宝助力抖音服饰品牌提升直播流量24 （二）AIGC+金融产业26 1.AIGC助力金融业内容营销28 2.案例：易有料以C-URM体系，助力金融内容营销30 （三）AIGC+元宇宙产业32 1.AIGC助力建设元宇宙35 2.案例：TeleptCity融合AIGC打造NFT创造平台37 （四）AIGC+数字人产业38 1.AIGC助力数字人简化创作40 2.案例：万海普罗自主研发3D成像技术，简化数字人制作流程41 四、AIGC产业应用的发展启示43 （一）积极转变新商业思维模式43 （二）Maas将成为重要应用模式43 （三）利用AIGC提升“微笑曲线”44 （四）利用AIGC裹挟新消费增长45 一、认识AIGC AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent），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）从AI、AIGC到AGI 理解AIGC，需要结合人工智能（ArtificialIntelligence）、内容生成（GeneratedContent）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。AI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�、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，AGI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，AGI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AGI系统。 以上三个概念之间的关系可以这样理解：AI是整个人工智能领域的总称，包括了AIGC和AGI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。 图1.AIGC与AI、AGI的联系 （二）从PGC、UGC，到AIGC 从内容生成（GeneratedContent）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（ProfessionalGenerationContent，专业内容生成）、UGC （UserGeneratedContent，用户内容生成）和AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，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�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�、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。 PGC、UGC、AIGC的内容生产方式分别对应Web1.0、Web2.0、Web3.0下互联网内容创作和共享模式。Web1.0是静态、♘读的互联网，Web2.0是可读、可写的动态互联网，Web3.0是可读、可写、所有权归于用户的互联网。区块链和元宇宙等技术的蓬勃发展推动了Web3.0的发展，但内容的价值确权和虚拟空间的发展仍然需要更高效的内容生产方式，AIGC所具有的高效内容生产模式将助力打造未来的价值互联网。 图2.AIGC与PGC、UGC的联系 （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�、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。 1.文�生成 文�内容生成可以大致分为非交互式和交互式两种。非交互式文 �生成包括摘要/标题生成、文�风格迁移、文章生成、图像生成文 �等技术。这些技术可以根据不同的使用场景，自动生成符合要求的文�内容，提高文�生成的效率和质量。交互式文�生成是一种更加智能化的应用方式，可以根据用户的需求和反馈，生成更加贴近用户需求的内容，主要包括聊天机器人、文�交互游戏等应用。 【代表性产品或模型】：JasperAI、copy.AI、ChatGPT、Bard、AIdungeon 2.音频生成 音频生成技术是一种通过算法和模型生成人工音频的技术。音频生成技术可以应用于特定场景下的文�生成语音，如数字人的播报、语音客服等。这些场景化的应用可以根据用户和场景的需求，通过算法生成符合要求的语音，提高用户体验和效率。此外，该技术在C端产品中也十分常见，如智能家居、车载音响、虚拟助手等。 【代表性产品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot 3.图像生成 图像生成技术是一种通过算法和模型生成人工图像的技术。图像生成技术可根据使用场景分为图像编辑修改和图像自主生成。图像编辑修改技术可实现对图像的重构和修复，提高图像的质量和清晰度，满足用户对图像处理的需求，如图像修复、人脸替换、图像去水印等方面。图像自主生成技术通过算法和模型实现对图像的自主生成，可以为用户提供更加多样化的图像服务，如参照图像生成绘画图像、真实图像生成素描图像、文�生成图像等。 【代表性产品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格 4.视频生成 视频生成技术是一种通过算法和模型生成人工视频的技术。视频生成技术可以根据使用场景分为视频编辑和视频自主生成。视频编辑技术可应用于视频超分辨率、视频修复、视频画面剪辑等方面。视频自主生成技术的核心原理是使用深度学习模型对图像或视频进行分析和理解，再根据特定算法生成相应的视频。可应用于图像生成视频、文�生成视频等方面。 【代表性产品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo 5.跨模态生成 跨模态生成是指通过组合不同模态的AI技术，实现模态间的转换和生成。跨模态生成通过实现不同媒介之间的转化和生成，拓展了人工智能应用的领域和应用场景，支持将不同的信息形式转化为人类可理解的其他形式，例如将文�转化为图像、音频或视频，将图像转化为文�、音频或视频，从而实现更加自然、直观、高效的交互方式。跨模态生成技术同时也可以应用于各个领域，如艺术创作、广告营销、教育培训、医疗诊断等，提升AIGC的产业化和工业化应用能力。 【代表性产品或模型】：DALL-E、MidJourney、StableDiffusion （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。 1.数据 AIGC平台依赖于大量的数据来进行训练和优化模型。这些数据可以来自于多种来源，例如云端存储、数据库、物联网设备、传感器等，大数据技术可以对海量数据进行有效处理、分析和存储，而AIGC需要对这些数据进行有效的收集、存储和管理，以便训练出更准确、更具代表性的模型。数据是训练大模型的基础资源，以GPT系列模型为例，对比三代模型间使用的数据集，训练所需的数据在质量和数量方面均不断提升，这也说明数据在训练大模型中的重要性。 图3.GPT、GPT-2、GPT-3的参数数量与预训练数据量 2.算力 算力指计算设备执行算法、处理数据的能力，包括CPU、GPU、GPGPU、FPGA、ASIC等，其中GPGPU是目前全球人工智能相关处理器的主要解决方案。从算力的供应上看，现阶段全球绝大部分GPU算力均来自英伟达和AMD，凭借长期的技术积累以及生态构建，这两家公司仍将长期维持AI算力芯片领域的龙头地位。同时，囿于高端芯片进口受限，国产芯片需求加速扩大，当前国产芯片的研发和生产也取得一定进展。 3.算法 算法是一系列解决问题、实现特定功能的有序指令和步骤。在AIGC行业中，算法是模型的基础，用于实现数据分析、人工智能模型训练等功能。AIGC平台的核心是人工智能算法。这些算法可以分为监督学习、无监督学习和增强学习等不同类型，用于分类、回归、聚类、降维等多个领域。AIGC平台通过不断地探索和优化算法，提升了模型的精度，进而提高了人工智能技术在各个行业的应用效果。 （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。 1.元宇宙 元宇宙是一种新兴的虚拟世界概念，旨在为用户提供更加沉浸式的在线体验。元宇宙的核心特点是高度互动性和可自由定义性，通过引入现实世界中的物理规则和