艾瑞咨询：2023年AIGC场景应用展望研究报告

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部门：TMT研究一部

AIGC场景应用展望研究报告

2023年

AIGC研究范畴界定

AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造

AIGC（AI-Generated Content）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智

能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。过往的内容创作生态主要经历了PGC、UGC到AIUGC的几个阶段，但始终难以

平衡创作效率、创作成本及内容质量三者之间的关系，而AIGC可以实现专业创作者和个体自由地发挥创意，降低内容生产的门槛，带

来大量内容供给。此外，对于仍处于摸索阶段的元宇宙世界，AIGC技术的发展也带来了解决元宇宙内容创造问题的解决可能，可实现

为元宇宙世界构建基石的关键作用。

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

内容创造的最高阶段，

可实现低成本高产能

且高质量的内容生产

AIUGC

（AI辅助生成内容）

低成本高产能且

内容质量较高

UGC

（用户生成内容）

低成本质量参差

满足个性化需求

PGC

（专家生成内容）

成本高产能有限

但内容质量高

内容创作生态产业的发展阶段

AIGC跟元宇宙是什么关系？

理想中的元宇宙世界

•虚实融合无边界的沉浸体验

•实时全景，不受空间限制

•可塑造每个人的虚拟世界化身

存在的关键问题

•难以处理大规模、非结构化数据

•难以构建个人的元宇宙化载体

•以上问题导致元宇宙生态是一个

“空荡荡的世界”

AIGC可以做的事

•支持媒体融合，可处理多模态信息

•可开发制作交互式内容，将所有行为

编码到其中，帮助用户创造具有内置

行为的集成 3D 对象

AI&AIGC的演进历程

从决策判别到创造生成，人工智能进入双“G”时代

来源：朱松纯，公开资料搜集，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

1956年2011年

历史上第一次人工智能研

讨会召开，标志着人工智

能的诞生

1986年

早期萌芽阶段

（1950s~1980s）

技术积淀阶段

(1980s~2010年)

快速发展阶段

（2011年~2016年）

2017年

爆发阶段

（2017年~）

决策+认知 +感知 +学习 +执行+社会

协作

决策式AI 生成式AI

Geoffrey Hinton等人提出了一种名为

Backpropagation的神经网络训练算法，

被认为是神经网络技术的一次重大突破

IBM的Watson计算机在美国电视节目

Jeopardy中战胜了两位前冠军

1965年

Herbert Simon和Allen

Newell开发了一个名为

Logic Theorist的程序，

它可以用逻辑推理的方式

解决数学证明问题，这被

认为是人工智能领域的一

次重大突破

1997年

国际象棋世界冠军Kasparov在与IBM开

发的Deep Blue计算机的比赛中失利，

标志着人工智能开始在一些传统的思维

活动上超越人类

2006年

深度学习技术发明，带来了革命性突破

2015年

Google的AlphaGo程序在围棋比赛中

战胜了世界冠军李世石，标志着人工智

能开始在更复杂的思维活动上超越人类

2013年

Transformer架构提出，为

大模型发展打下基础

DeepMind提出基于深度学习的强化学

习模型

2018年

GPT与BERT模型推出，开启

“大模型时代”

2022年

ChatGPT推出

2022年

Transformer架构提出，为

大模型发展打下基础

2014年

GAN可生成图像但分辨率有限

小规模专家知识浅层机器学习算法深度机器学习算法大规模预训练模型

AI的发展经历了从决策式AI到生成式AI的过程。在2010年之前，AI以决策式AI为主导，决策式AI学习数据中的条件概率分布，底层逻

辑是AI提取样本特征信息，与数据库中的特征数据进行匹配，最后对样本进行归类，主要针对对样本的识别和分析。2011年之后随着

深度机器学习算法以及大规模预训练模型的出现，AI开始迈入生成式AI时代，生成式AI的特征是可以根据已有的数据进行总结归纳，

自动生成新的内容，在决策式AI决策、感知能力的基础上开始具备学习、执行、社会协作等方面的能力。当下人工智能在生成

（Generation)和通用(General)两条主线上不断发展。

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标签： #AI #AIGC

摘要：

部门：TMT研究一部©2023iResearchInc.AIGC场景应用展望研究报告2023年2©2023.12iResearchInc.www.iresearch.com.cnAIGC研究范畴界定AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造AIGC（AI-GeneratedContent）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。过往的内容创作生态主要经历了PGC、UGC到AIUGC的几个阶段，但始终难以平衡创作效率、创作成本及内容质量三者之间的关系，而AIGC可以实现专业创作者和个体自由地...

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