目录

一. 人工智能生成内容:技术进步+海量需求,驱动AIGC快速发展

1.1.1 AI规模:研发+数据+人力成本驱动中国AI市场高速发展

1.1.2 AI技术:细分赛道持续创新+变革在即,本报告重点关注AIGC领域

1.2.1 AIGC发展:需求+技术迭代促发展,从降本增效走向额外价值转移

1.2.2 AIGC技术:数据+算法+算力为核,NLP技术突破推动商业落地进程

1.2.3 AIGC算法:深度学习模型+开源模式为普及加速器,大模型为核心趋势

1.2.4 AIGC技术场景:个性自动化为核心壁垒,关注渠道把控及商业路径

1.2.5 AIGC应用场景:集中在数字化程度高+内容需求丰富的行业

二. 人工智能文本生成:大数据+大算法+大算力,交互个性化生成技术前景广阔

2.1.1 AI文本生成:底层架构不断精进,交互+个性化生成技术前景广阔

2.2.1 对话式AI发展:技术突破催化产品落地,从规则匹配走向深度学习

2.2.2 对话式AI技术:智能语音+NLP+知识工程底层技术变革下的新机遇

2.3.1 Chatbot全球视角:技术驱动增长,亚太地区或成最大市场

2.3.2 Chatbot中国视角:百舸争流,软件产品收费为主,细分赛道需求向好

2.4.1 ChatGPT:大数据+RLHF技术路径下的“类人交流”模型

2.4.2 ChatGPT:实验证明InstructGPT优于GPT-3模型,但仍有改进空间(1/2)

2.4.3 ChatGPT:实验证明InstructGPT优于GPT-3模型,但仍有改进空间(2/2)

2.4.4 ChatGPT: AIGC发展里程碑,超级基础设施下的大模型+大算力

2.4.5 ChatGPT:仍需调优及训练,进而实现商业化落地

三. 人工智能生成内容市场机会:中国AIGC如日方升,建议关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景

3.1.1 产业链:关注垂直赛道初创公司及下游AI应用场景

3.2.1 商业路径:中国企业底层技术发展不足,变现聚焦产出内容及软件服务

3.3.1 海外公司:2020年开始涌现出一批代表企业,集中文字/图像/音频领域

3.3.2 国内公司:建议关注垂直赛道初创企业

3.4.1 行业展望:关注技术/产品的迭代、核心场景的确定及产业接纳的态度

四. 附录 – ChatGPT试用:回答基础问题逻辑尚可,暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境

4.1.1 测评背景及范围:聚焦功能验证、性能测试及用户体验

4.1.2 测评结论:语义理解较准,暂时难以摆脱知识整合和逻辑推理困境

4.2.1 用ChatGPT写篇AIGC报告(1/6)

4.2.2 用ChatGPT写篇AIGC报告(2/6)

4.2.3 用ChatGPT写篇AIGC报告(3/6)

4.2.4 用ChatGPT写篇AIGC报告(4/6)

4.2.5 用ChatGPT写篇AIGC报告(5/6)

4.2.6 用ChatGPT写篇AIGC报告(6/6)

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