未来几年内，AIGC技术将在多个领域落地，预计到2030年，AIGC的产业规模将突破千亿元。
研究方向及背景
AIGC是AI Generated Content的缩写，指利用人工智能技术生成的内容。它也被认为是继PGC,UGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的具体形式。2022年AIGC发展速度惊人，迭代速度更是呈现指数级发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，都在助力AIGC的快速发展。去年人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，拉开了智能创作时代的序幕。根据Statista数据，Netflix发展至100万用户花费时间1278天，Twitter则花费730天，Facebook花费304天，而ChatGPT仅用时5天。
在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC,UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本报告将向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的市场潜力场景和优秀企业案例。
趋势洞察
人工智能产业经过多年发展，技术实现将从感知智能升级成认知智能，从而引发了机器理解、分析和决策事物的深层次需求。AIGC就是实现认知智能产品化的重要方式。未来几年内，AIGC技术将在多个领域落地，预计到2030年，AIGC的产业规模将突破千亿元。
目标厂商
AI算法服务商、AI芯片厂商（GPU、FPGA、ASIC）、数据服务商、应用类厂商（虚拟人、AI创作、智能客服、搜索引擎等）
案例价值
参与本报告案例征集的厂商，将有机会：
1）入选亿欧智库《2023中国AIGC市场潜力研究报告》产业图谱和优秀案例，提升厂商品牌知名度和行业影响力；
2）报告通过亿欧网平台及自媒体矩阵进行全网分发，同时会有多家合作渠道进行传播分发，有效触达目标客户；
3）参与亿欧产业伙伴计划，成为亿欧企业会员，享受亿欧的媒体影响力、活动连接力，研究专业力、数据服务力；
4）和众多优秀企业及投资机构交流，共同赋能产业伙伴成长，共同推进产业蓬勃发展。
报告框架
1.1 AIGC代表着AI行业正式跨入2.0阶段
AIGC属于AI深度学习的第三范式产物（定义）
AIGC训练模型对比
AI技术进步曲线（1.0分析型AI、2.0生成式AI、3.0通用式AI）
1.2 AIGC概念的持续火热来源于大模型、与学习、特征抽取技术的融合
巨量化数据、跨模态融合算法、算力提升推动AI基础升级
AI大模型驱动AIGC概念落地
多模态模型涌现，推动AIGC多元化内容生成
AI大模型具备丰富的垂直商业潜力
利用预学习模型生成海量标注数据，构建AIGC生成（预学习模型不可能三角）
Transformer特征抽取，减少算力依赖
1.3 AIGC技术将影响各种内容生产场景
AIGC生成内容由虚向实
技术成熟曲线（文本、音频、图像、视频、策略、虚拟人等）
AIGC产业规模预计在2030年超过千亿元
1.4 DeepMind年内推出Sparrow Beta version，是否能够突破ChatGPT的垄断？
ChatGPT的深度学习正是DeepMind擅长的领域，未来是否能够弯道超车（技术对比，趋势研判）
1.5 中国AI领域在CV较强，但是在NLP与美国存在较大差距，中国如何突围？
中国在大模型领域的布局（百度文心、华为盘古）
中国在预学习领域的布局（腾讯、华为、百度、中科院）
1.6 AIGC产业图谱
2.1 AIGC各赛道投资回报评估模型（创收创利、降本、战略价值）
2.2 不同赛道高价值场景分析
文本（机器人、新闻媒体等）
音频（音乐、客服、虚拟音频等）
图像（原画、人像识别等）
视频（影视、培训、自动驾驶等）
策略（工业策略、游戏Game AI等）
虚拟人
3.1 AIGC生态价值链分析（基于AI三要素）
3.2 算法层服务商（算法层服务商以偏应用类型算法为主）
3.3 算力层服务商（AI芯片）
3.4 数据服务商（数据查询、处理、转换、编排、标注、合规等）
3.5 优秀企业案例分析
4.1 未来机遇
AIGC技术续写元宇宙，合成数据将成为元宇宙数字内容生产力
AIGC成为下一代低代码平台核心
《数字中国建设整体布局规划》叠加信创机遇，AIGC自主化进程有望加速
4.2 主要挑战
AIGC行业天花板高度取决于AI审查能力的“地板”
AIGC仍旧受到成本、算力等因素限制，ToB依然是主要的商业模式
发布时间：将于2023世界人工智能大会期间重磅发布
联系方式：hezuo@iyiou.con
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亿欧智库发布《2022中国机器视觉工业领域应用研究报告》，本报告主要面向机器视觉行业从业者，详细分析当前最为成熟及有潜力的赛道，并结合当前技术痛点给出未来发展趋势。
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