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　　核心摘要：

　　《2023年AIGC場景應用展望研究報告》從技術側和產業側兩個角度探討了AIGC產業的現狀及產業的未來方向。在整個2023年行業異常火爆的背景下，應用層創業機會較多且具有先發的可能性，其中行業解決方案企業的思路更多是圍繞某個行業需求進行服務，發展機會更大。但對于不同賽道而言，機會的大小存在差異。為了更好的把握AIGC產業的未來方向，需要重點關注AIGC的本質。本文構建了2023年各行業應用AIGC能力矩陣“設置相應的評估指標（“AIGC在行業可變革程度”與“行業商業變現能力”這兩個維度下細分不同市場），在此基礎上輸出研究結果。針對產業發展影響最為明顯的賽道進行詳細闡述及相關案例支持。艾瑞咨詢研究院在此研究基礎上輸出“2023年中國AIGC場景應用領航者top30榜單”。

　　AIGC研究范疇界定

　　AIGC是內容生產方式的進階，實現內容和資產的再創造

　　AIGC（AI-Generated Content）本質上是一種內容生產方式，即人工智能自動生產內容，是基于深度學習技術，輸入數據后由人工智能通過尋找規律并適當泛化從而生成內容的一種方式。過往的內容創作生態主要經歷了PGC、UGC到AIUGC的幾個階段，但始終難以平衡創作效率、創作成本及內容質量三者之間的關系，而AIGC可以實現專業創作者和個體自由地發揮創意，降低內容生產的門檻，帶來大量內容供給。此外，對于仍處于摸索階段的元宇宙世界，AIGC技術的發展也帶來了解決元宇宙內容創造問題的解決可能，可實現為元宇宙世界構建基石的關鍵作用。

　　AI&AIGC的演進歷程

　　從決策判別到創造生成，人工智能進入雙“G”時代

　　AI的發展經歷了從決策式AI到生成式AI的過程。在2010年之前，AI以決策式AI為主導，決策式AI學習數據中的條件概率分布，底層邏輯是AI提取樣本特征信息，與數據庫中的特征數據進行匹配，最后對樣本進行歸類，主要針對對樣本的識別和分析。2011年之后隨著深度機器學習算法以及大規模預訓練模型的出現，AI開始邁入生成式AI時代，生成式AI的特征是可以根據已有的數據進行總結歸納，自動生成新的內容，在決策式AI決策、感知能力的基礎上開始具備學習、執行、社會協作等方面的能力。當下人工智能在生成（Generation)和通用(General)兩條主線上不斷發展。

　　為何ChatGPT被稱為AI的“iPhone”時刻？

　　代表了大模型時代的爆發，使得AI的可用性與易用性大幅提升

　　ChatGPT達到1億用戶只用了2個月，與之對應，即便是Apple APP store也花費了2年時間才達到1億用戶，人工智能正以摧枯拉朽的勢頭席卷整個科技圈，英偉達CEO黃仁勛更是喊出ChatGPT就是AI的“iPhone時刻”。

　　從ChatGPT的爆火看AIGC的技術發展

　　Transformer類架構的發展帶動多模態融合，為范式轉變奠定基礎

　　在圖像生成領域內，CNN類架構是一個重要的里程碑，尤其擅長圖像分類和目標檢測任務，但由于難以生成高分辨率任務、難以捕捉圖像全局結構和語義信息。近年來，Transformer類架構在圖像生成領域也開始逐漸被應用，在自然語言處理領域的機器翻譯任務中，Transformer已經成為了一種主流的模型架構。在圖像生成領域，Transformer類架構可以有效地捕捉圖像的全局結構和語義信息，同時也可以生成高分辨率、逼真的圖像，多模態架構逐漸成為了圖像生成領域的研究熱點。多模態架構可以建立統一的、跨場景/任務的模型，將不同類型的數據（如圖像、文本、音頻等）融合起來，極大地拓展了人工智能認知并理解世界的能力邊界。多模態學習在不同模態間搭建了橋梁，使得基礎模型通過遷移學習和規模涌現達到能力躍遷成為可能，極大加速了通用模型的演進。

　　“成熟”的AIGC大模型需要哪些要素？

　　大模型是一場綜合戰斗，需要兼顧技術、人力和資本要素

　　AIGC產業的發展是對于技術條件、人才條件和資本條件的綜合試煉場，其中技術條件無疑是核心的核心。AIGC技術主要由算法、算力和數據構成，三者互為因果。

　　通用基礎的AIGC大模型發展重點

　　技術能力是大模型發展基石，算力、算法和數據三者互為推手

　　AIGC產業鏈路

　　AIGC產業可分為三層，其中模型層和應用層值得關注

　　AIGC現有產業鏈由數據供給、模型開發與定制、應用與分發構成。目前來看，模型層為關鍵因素之一；其次，應用層發展空間巨大。上游數據供給由收集大量原始數據對其進行預處理，以便提供給模型訓練，投資確定性強。在中游，使用注釋數據開發和訓練AI模型以生成內容，在垂直細分領域進行二次開發，來適應定制化需求；下游協助用戶使用模型和算法生成內容，例如：文本、圖像、視頻等。基于不同的價值創造邏輯，將生成的內容分發到各種渠道。

　　產業鏈中的模型層有望實現分化

　　通用大模型一時風頭無兩，但未來多種模型組合是更可能方向

　　我們認為，短周期內通用類大模型市場熱度較高，長周期內多種模型組合是未來發展方向。根據模型體量，AIGC模型可分為大模型、小模型、微模型。大模型參數量大，算力強，具備通用類問題處理能力。小模型多專注于垂類領域，往往在垂直場景具備充足的數據以及問題處理能力。微模型更加個性化，由用戶個人數據訓練而成。大模型和小模型具備不同的優勢，分別通過壓縮技術以及教師模型進行整合來提高問題處理能力，能夠實現1+1大于2的效果，可能是未來模型層的發展方向。

　　產業鏈中的應用層尤其值得關注

　　應用層更像是移動互聯網時代的工具，有望生長出巨大的價值

　　我們認為，AI以基礎設施層、框架及模型層、應用層為主要的領域，分別對于產業鏈的上游、中游、下游。基礎設施層的核心是提供算力，包含CPU、GPU等服務器設施。模型層以AI模型產品為主，投入周期較長，存在一定的技術壁壘。應用層是AI產業鏈的下游，直接對接客戶以及用戶，主要包含面向C端的消費級終端以及面向B端的行業解決方案，應用層本身進入壁壘較低，同時中國具備廣闊的AI應用層落地場景，因此我們認為應用層存在較多機會。

　　未來中國的AIGC產業將走向何方（1/3）

　　大模型多模態：進一步深化，其中文生視頻能力將進一步提升

　　在目前的市場下，AI已經具備生成文本、音頻、圖像、視頻的能力。基礎的生成式AI以文本模態為主要特征，音頻、圖像、視頻等模態市場熱度較高。文生圖像以CLIP為主要訓練的神經網絡模型，其中文本和圖像通過編碼器進行分解，分解后進行映射，完成訓練，文生音頻具備相似的訓練模式。隨著大模型多模態能力升級，文生視頻快速發展。繼文生圖能力融入各個大模型之后，文生視頻成為大模型多模態應用的新趨勢。近期多家廠商發布相關產品或更新，大幅提升文生視頻效果。

　　未來中國的AIGC產業將走向何方（2/3）

　　應用層：進入壁壘較低具備更加廣闊的創業空間，對中小企業的容納性高

　　模型層以高研發壁壘以及高運行成本為主要特點，一方面從數據基礎和訓練成本來看，模型層的研發均需要體量較大的數據以及充足的算力來完成，另一方面從運行成本來看，模型層的運行需要較強算力的支持。應用層本身目前的運維成本較低，同時適合對底層算法能力有著不同期望的企業。大廠存在數據和資金兩方面的基礎，在模型層具備優勢。應用層目前受惠于行業普遍較低的模型API調用價格，運行成本目前還較低，適合初創企業。

　　未來中國的AIGC產業將走向何方（3/3）

　　大模型應用能力：能力提升帶來AI Agent，幫助AI智能化

　　隨著大模型技術的成熟，規模增大，大模型為AI Agent提供強大能力。Agent+大模型將有望構建具備自主思考、決策和執行能力的智能體，進一步提升大模型的應用能力。在人工智能領域，AI Agent視為能夠使用傳感器感知周圍環境、做出決策并使用執行器做出響應的人工實體。對比AI與人類的交互模式，AI Agent 較目前廣泛使用的Copilot模式更加的獨立，能夠自主調用資源完成任務，人類在其中起到督促和評估的作用。AI Agent具有更廣泛的應用范圍可處理多個任務，并在不同領域中執行各種功能；具有更自然和靈活的交互方式，能夠理解復雜的自然語言指令，與用戶進行更智能對話。

　　AIGC產業融資概覽

　　AIGC在全球范圍內迎來融資熱潮，國內多行業企業備受投資機構關注

　　從全球的視域來看，全球AI產業在22年經歷了微小的回落之后，23年迎來強勁反彈，僅上半年生成式AI在資本市場便募集約141億美元的資金，產業在資本市場異常火爆，同時大部分的企業仍處在早期融資輪次，后期仍存在大量的資金需求。從中國的視域來看，中國AIGC產業呈現相似的趨勢，21年達到峰值，受疫情影響22年產業融資數額較低，隨后在23年呈現反彈。AIGC本身對資金需求較大，隨著AIGC在國內應用場景的逐步落地，我們預計24年AIGC在資本市場仍然是投資熱點。

　　AIGC場景應用圖譜

　　AIGC場景應用包含通用的消費級終端和針對各行業的解決方案服務商

　　我國AIGC產業發展目前已經發展出了兩類主要業態，其一是主要面向C端用戶，提供的產品主要可以以模態劃分為文本生成、圖片生成、音頻生成、視頻生成、虛擬人生成等多樣內容形態；其二是主要面向B端企業客戶，提供的產品更多是基于特定領域的專業服務，目前布局較多的賽道包括游戲、媒體/影視、電商及廣告營銷等重內容賽道。未來相信AIGC將繼續延展產業鏈，并在商業化場景上持續拓寬拓深，深入變革各個行業。

　　AIGC實踐及應用：行業應用變革分析

　　以內容生產力、技術成熟度維度來評價行業是否會被AIGC顛覆

　　該評價體系按照系統性和典型性原則，將通過從內容生產力、技術成熟度維度去評價AIGC對于各行業的影響程度。

　　AIGC實踐及應用：行業應用變革分析

　　各行業應用AIGC商業實踐分析

　　在“iResearch：2023年中國AIGC對行業變革影響評估模型”的研究基礎上，我們聚焦“AIGC在行業可變革程度、行業商業變現潛力兩個維度進行解讀。

　　AIGC實踐及應用：游戲行業

　　AI助力內容生成效率及效果提升，賦能游戲開發全流程

　　游戲行業具備高交互性、內容創意密集等特點，是最容易受益于AIGC影響的領域之一。在游戲行業，AIGC的應用越來越廣泛，它不僅可以幫助游戲開發者降低成本、改善效益、打造創新玩法等，還能為玩家提供更加豐富、逼真的游戲體驗。在國內，已有越來越多的游戲廠商將AIGC技術接入工作流。游戲行業本身對內容需求較高，一方面，游戲行業要求更加多樣的內容形式，包括畫面、語音、人物對話、劇情故事等。另一方面，游戲行業需要較高質量的內容以實現高交互性，這也使得游戲行業在前AI時代在策劃、美術、配音等內容環節具備極高的成本，而 AIGC技術的出現為游戲內容生產帶來了新可能。

　　AIGC實踐及應用：廣告營銷行業

　　全鏈賦能多維增效，提供精準、創新、前瞻性的解決方案

　　營銷環節目前仍然是AIGC應用最多的業務場景之一，AIGC在營銷行業從初期的市場分析、中期的客戶轉化以及后期的客戶復購均可參與打開營銷生態新思路，為消費者提供更個性化、智能化和互動性強的營銷體驗。AIGC技術的應用給廣告行業帶來直觀地好處，大幅降低內容生產制作成本，從理解語義進化到了對語義的分析歸納，實現了從無到有生成內容，加速創意落地。

　　AIGC實踐及應用：媒體影視行業

　　AI加速媒體行業智能化發展，塑造數字內容生產與交互新范式

　　AIGC在媒體影視方面的應用貫穿前中后期的策劃、制作、宣發等環節。AIGC的出現提升了生成內容的質量，前期策劃應用中，劇本生成工具成為了可能，但尚處于初期目前仍只能完成輔助性工作。AIGC在中期制作環節中的應用已經較為成熟，通過AIGC可以生成虛擬畫面，同時可以對影像進行自動剪輯、AI換臉等操作，對畫面進行智能化的標注，為制作團隊提供更加清晰和高效的素材管理方式。后期的宣發環節，AIGC能夠生成各種高質量的宣傳片，并通過多種渠道進行精準推廣，并且進一步實現營銷、經營分析等工作。

　　AIGC實踐及應用：電子商務行業

　　大模型增效，AI+電商迎來新機遇

　　AI能力在電商場景里的應用并非剛開始，但基于自然語言的交互，生成圖片、視頻等內容的大模型AI從商品銷售、市場推廣、經營分析等方向存在商業化應用，為電商行業注入新活力。在售前環節，通過AIGC強大的產品和市場分析能力可以進行商品的包裝以及進行選品和定價。在推廣環節，AIGC可以生成虛擬帶貨主播以及虛擬客服，同時使得針對具體受眾的個性化推廣成為可能。此外，AIGC可以對市場和消費者進行洞察，輔助人工決策。在web3.0時代，人工智能賦能電商行業迎來新的時代機遇。

　　AIGC實踐及應用：醫療行業

　　前景廣闊，AIGC有效提升病理診斷效率、縮短藥品研發周期

　　AIGC在醫療行業的應用主要集中在診斷、藥物研發、醫療數字化三個方向。醫療診斷方面，AIGC目前正處于輔助診斷的發展階段，可參與到疾病篩查、醫學影像分析、診療等工作當中，提升服務效率。在制藥上AIGC主要在藥品研發環節有所應用，藥品研發涉及到藥物的探索、設計、臨床研究等環節，AIGC可進行靶點的發現、藥物的生成篩選、臨床受試者篩選等工作。此外，AIGC還可以通過強大的數據分析能力提高醫療數字化的程度。

　　AIGC實踐及應用：金融行業

　　前臺營銷及中臺商業化程度高，復雜性投研工作發展潛力大

　　AIGC在金融行業的應用存在前臺、中臺和后臺的分野，基本涵蓋金融行業前中后臺中的市場營銷、投研項目、產品設計、風控合規、客戶服務、運營管理，并基于底層五大人工智能技術支撐來得以實現。在短期的前景來看，前臺營銷及中臺部門應用較為廣泛，前臺營銷部門利用AIGC智能撰寫及推薦等，中臺部門利用AIGC可打造風控中臺、客服中臺等，商業化產品已經較為成熟。前臺投研存在較為復雜的建模、盡調等工作，但目前生成式AI產品主要為開源的大模型，商業化程度低，AIGC在短周期內仍主要承擔輔助性工作。

　　AIGC浪潮下的機遇與挑戰

　　行業展望：關注技術創新、應用場景的拓展及產業生態豐富

　　從現階段的應用來看，AIGC工具本身仍存在著技術上的局限性，同時AIGC技術的真正落地目前在產業側還存在著顧慮，落地仍存在風險。主要風險包括數據安全隱私問題、算法、技術成熟度等問題。需要各方共同努力，加強監管和規范，推動技術的進步和應用，以實現更加安全、可靠的發展。同時，AIGC作為人工智能領域的重要分支，未來行業展望前景好，技術創新和應用場景拓展將成為主要驅動力，跨界合作和法律法規的完善將為行業發展提供保障。