【量子位】AI生成内容产业展望报告-35页

关键结论

1. 区别于Generative AI和Synthetic media，AIGC中的跨模态生成和策略/线索生成应当得到重视，这两者也是AIGC长期的重要价值增长点。

2. 按照模态区分，AIGC可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，跨模态生成需要重点关注。Game AI和虚拟人生成是目前变现较为明确的两大综合赛道，预计对原行业产生整体性影响。

3. 以下技术要素值得关注：长/开放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模态大型预训练模型、小样本学习及自监督算法、强化学习及环境学习。以下技术场景值得关注：闲聊式文本生成、个性化营销文本、富情感及细节TTS、拼凑式视频生成、基于文本的AI绘画、语音复刻。

5. 除降本增效、提供参考外，AIGC的以下两点价值更值得关注：对不同模态元素进行二次拆解组合，改变内容生产逻辑及形式；和其他AI系统或数据库进行联动，有实现高度个性化/高频优化。

6. 我国AIGC行业仍处于刚刚起步阶段，距离大规模验证和体系化发展仍有距离，“模块分拆+个性化推荐”

的“泛AIGC”形式预计将有所发展。

AIGC相关技术场景及成熟度分类

我国AIGC行业阶段划分

AIGC相关业务场景分析

我国AIGC产业链划分

技术及场景篇

1.1 技术定义

AIGC全称为AI-Generated Content，指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。与之相类似的概念还包括Synthetic media，合成式媒体，主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。

Gartner也提出了相似概念Generative AI，也即生成式AI。生成式AI是指该技术从现有数据中生成相似的原始数据。相较于量子位智库认为的AIGC，这一概念的范围较狭窄。

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罗金海，全国十大科普教育平台《量子学派》总裁，2140·元宇宙发起人，文津图书奖《公式之美》作者。

陈育智，2140·元宇宙联合发起人，《2140》科幻系列内容总监。

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子弥实验室主任赵宇亮，中国科学院院士，国家纳米科学中心主任。

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