人工智能生成內(nèi)容市場前景 2023年AIGC行業(yè)市場投資現(xiàn)狀分析

• 劉明月 2023年6月5日 來源：百度百科 中研網(wǎng) 384 18
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2023年3月29日，首屆中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會在京舉行，來自產(chǎn)學(xué)研各方代表分享和探討了包括大模型、生成式AI、ChatGPT等在內(nèi)時下熱議趨勢和話題。大會發(fā)布首份中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報告，報告預(yù)計(jì)：2023年中國市場規(guī)模可達(dá)170億人民幣，2030年市場規(guī)模將超萬億人民幣，屆時會催生

AIGC市場投資前景如何?

2023年3月29日，首屆中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會在京舉行，來自產(chǎn)學(xué)研各方代表分享和探討了包括大模型、生成式AI、ChatGPT等在內(nèi)時下熱議趨勢和話題。大會發(fā)布首份中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報告，報告預(yù)計(jì)：2023年中國市場規(guī)?？蛇_(dá)170億人民幣，2030年市場規(guī)模將超萬億人民幣，屆時會催生出完全不同的新業(yè)態(tài)。

近5年來，我國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量持續(xù)高速增長，人工智能產(chǎn)業(yè)年增速維持在35%以上。其中，2020年新增相關(guān)企業(yè)超40萬家，增速達(dá)到42.6%，為歷史最高。中國人工智能行業(yè)規(guī)模為434億美元，同比增長13.75%，超過全球增速。當(dāng)前ChatGPT、AIGC掀起的浪潮在工業(yè)界產(chǎn)生巨大影響和實(shí)際需求，生成式AI的規(guī)模化出現(xiàn)有望使得2023年成為人工智能真正賦能千行百業(yè)的關(guān)鍵一年。IDC預(yù)測，到2026年，大規(guī)?；A(chǔ)模型將成為大型供應(yīng)商提供的標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)實(shí)用程序。

AIGC，全名“AI generated content”，又稱生成式AI，意為人工智能生成內(nèi)容。例如AI文本續(xù)寫，文字轉(zhuǎn)圖像的AI圖、AI主持人等，都屬于AIGC的應(yīng)用。隨著“兩會時間”開啟，依托百度AIGC(AI generated content)技術(shù)的數(shù)字人主播度曉曉正式“上崗”，成為全國兩會報道中一道獨(dú)特的風(fēng)景線。其中，工人日報應(yīng)用百度數(shù)字人，第一時間推出《兩會曉曉說》新媒體欄目，在代表通道、委員通道以及新就業(yè)形態(tài)勞動者權(quán)益維護(hù)、工匠精神和產(chǎn)業(yè)工人隊(duì)伍建設(shè)等正能量話題方面進(jìn)行報道，引發(fā)了大眾的廣泛關(guān)注。

人工智能生成內(nèi)容市場前景 2023年AIGC行業(yè)市場投資現(xiàn)狀分析

我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為3031億元，同比增長15%，增速略高于全球增速。截至目前，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，企業(yè)數(shù)量接近4000家。中國人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷壯大，發(fā)展速度明顯提高，未來有望發(fā)展為全球最大的人工智能市場。后疫情時代，在“十四五”五年規(guī)劃期內(nèi)人工智能行業(yè)市場規(guī)模有望迎來高速發(fā)展時期。

百度研究院預(yù)測，2022年AIGC技術(shù)借助大模型的跨模態(tài)綜合技術(shù)能力，可以激發(fā)創(chuàng)意，提升內(nèi)容多樣性，降低制作成本，將會實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。

隨著國家政策的傾斜和5G等相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，中國人工智能產(chǎn)業(yè)在各方的共同推動下進(jìn)入爆發(fā)式增長階段，市場發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｈ蛉斯ぶ悄苁袌鲆?guī)模從2016年的約600億美元發(fā)展到2021年的近3000億美元，在推薦系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等技術(shù)加持下，亞馬遜、字節(jié)、商湯、特斯拉等公司快速發(fā)展。

從AIGC行業(yè)發(fā)展背景方面來看，AIGC的興起源于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速突破和日益增長的數(shù)字內(nèi)容供給需求。一方面，技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動AIGC可用性不斷增強(qiáng)。在人工智能發(fā)展初期，雖然對AIGC進(jìn)行了一些初步嘗試，但受限各種因素，相關(guān)算法多基于預(yù)先定義的規(guī)則或者模板，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)算不上是智能創(chuàng)作內(nèi)容的程度。近年來，基于深度學(xué)習(xí)算法的AIGC技術(shù)快速迭代，徹底打破了原先模板化、公式化、小范圍的局限，可以快速、靈活地生成不同模態(tài)的數(shù)據(jù)內(nèi)容。另一方面，海量需求牽引AIGC應(yīng)用落地。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合程度不斷加深，以及Meta、微軟、字節(jié)跳動等平臺型巨頭的數(shù)字化場景向元宇宙轉(zhuǎn)型，人類對數(shù)字內(nèi)容總量和豐富程度的整體需求不斷提高。數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)取決于想象能力、制造能力和知識水平;傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)手段受限于人力有限的制造能力，逐漸無法滿足消費(fèi)者對于數(shù)字內(nèi)容的消費(fèi)需求，供給側(cè)產(chǎn)能瓶頸日益凸顯?；谝陨显颍珹IGC在各行業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用，市場潛力逐漸顯現(xiàn)。

從AIGC行業(yè)技術(shù)能力方面來看，AIGC根據(jù)面向?qū)ο蟆?shí)現(xiàn)功能的不同可分為三個層次。一是智能數(shù)字內(nèi)容孿生，其主要目標(biāo)是建立現(xiàn)實(shí)世界到數(shù)字世界的映射，將現(xiàn)實(shí)世界中的物理屬性(如物體的大小、紋理、顏色等)和社會屬性(如主體行為、主體關(guān)系等)高效、可感知地進(jìn)行數(shù)字化。二是智能數(shù)字內(nèi)容編輯，其主要目的是建立數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界的雙向交互。

在數(shù)字內(nèi)容孿生的基礎(chǔ)上，從現(xiàn)實(shí)世界實(shí)現(xiàn)對虛擬數(shù)字世界中內(nèi)容的控制和修改，同時利用數(shù)字世界高效率仿真和低成本試錯的優(yōu)勢，為現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用提供快速迭代能力。三是智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，其主要目標(biāo)是讓人工智能算法具備內(nèi)容創(chuàng)作和自我演化的能力，形成的AIGC產(chǎn)品具備類似甚至超越人的創(chuàng)作能力。以上三個層面的能力共同構(gòu)成AIGC的能力閉環(huán)。

從AIGC行業(yè)應(yīng)用價值方面來看，AIGC將有望成為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)新發(fā)展的新引擎，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入全新動能。

一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔(dān)信息挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等基礎(chǔ)性機(jī)械勞動，從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求;同時能夠創(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內(nèi)容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內(nèi)容生產(chǎn)向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。

另一方面，AIGC能夠通過支持?jǐn)?shù)字內(nèi)容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)新模式，打造經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增長點(diǎn)，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。此外，2021年以來，“元宇宙”呈現(xiàn)出超出想象的發(fā)展爆發(fā)力;作為數(shù)實(shí)融合的“終極”數(shù)字載體，元宇宙將具備持續(xù)性、實(shí)時性、可創(chuàng)造性等特征，也將通過AIGC加速復(fù)刻物理世界、進(jìn)行無限內(nèi)容創(chuàng)作，從而實(shí)現(xiàn)自發(fā)有機(jī)生長。

要領(lǐng)先于監(jiān)管和制度，治理問題日益嚴(yán)峻，保障人工智能的健康發(fā)展成為全球共同關(guān)注。這里面既有漸進(jìn)的變化，也有結(jié)構(gòu)性甚至方向性的調(diào)整，需要全面、系統(tǒng)地提升各方面能力，從而推動人工智能持續(xù)且健康的發(fā)展。

到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3000億元，持續(xù)保持10%以上增長，輻射產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。人工智能領(lǐng)軍企業(yè)科研投入持續(xù)增加，初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量不斷增長，企業(yè)總數(shù)保持國內(nèi)領(lǐng)先，新培育獨(dú)角獸企業(yè)5-10家。人工智能應(yīng)用深度廣度進(jìn)一步提升，生成式產(chǎn)品成為國內(nèi)市場主流應(yīng)用和生態(tài)平臺，推動產(chǎn)業(yè)高端化發(fā)展。

人工智能生成內(nèi)容行業(yè)演進(jìn)方向

AIGC技術(shù)升級步入深化階段人工智能算法的不斷迭代是AIGC發(fā)展進(jìn)步的源動力，從技術(shù)演進(jìn)的角度出發(fā)，可將AIGC技術(shù)可大致劃分為傳統(tǒng)基于模板或規(guī)則的前深度學(xué)習(xí)階段和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的深度學(xué)習(xí)階段。早期的AIGC技術(shù)主要依據(jù)事先指定的模板或者規(guī)則，進(jìn)行簡單的內(nèi)容制作與輸出，與靈活且真實(shí)的內(nèi)容生成有較大的差距。該時期的人工智能算法并不具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，而是大多依賴于預(yù)先定義的統(tǒng)計(jì)模型或?qū)＜蚁到y(tǒng)執(zhí)行特定的任務(wù)。通過巧妙地規(guī)則設(shè)計(jì)，早期AIGC技術(shù)可以完成簡單線條、文本和旋律的生成。

例如，通過定義復(fù)雜的函數(shù)方程組，計(jì)算機(jī)所繪出的函數(shù)曲線具備某種美學(xué)圖樣;通過記錄大量的問答文本，在面對新的問題時，計(jì)算機(jī)可以通過檢索和匹配的方式生成簡單的答案，甚至于改寫故事。但是由于缺乏對客觀世界的深入感知和對人類語言文字等知識的認(rèn)知能力，早期的AIGC技術(shù)普遍面臨所生成的內(nèi)容空洞、刻板、文不對題等問題。參考人類的內(nèi)容創(chuàng)作過程，研究人員們提出，理想的AIGC算法需要具備對數(shù)據(jù)內(nèi)容的學(xué)習(xí)能力，在理解數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行知識與分布的學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)容創(chuàng)作。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)范式和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的不斷迭代極大的提升了人工智能算法的學(xué)習(xí)能力，從而推動了AIGC技術(shù)的快速發(fā)展。不同于傳統(tǒng)人工智能算法，深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)和梯度下降算法可以靈活快速的調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)功能。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet1憑借優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力，在當(dāng)年的ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽中一舉奪魁，比第二名傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的錯誤率提升10.8個百分點(diǎn)，開啟了深度學(xué)習(xí)時代的序幕。

深度變分自編碼器的提出讓AIGC技術(shù)能力有了極大的進(jìn)步。對于給定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度變分自編碼器要求網(wǎng)絡(luò)的輸出是對于輸入內(nèi)容的重建，通過重參數(shù)化等技巧，網(wǎng)絡(luò)在重建過程中學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布。在測試階段，變分自編碼器通過在學(xué)習(xí)到的統(tǒng)計(jì)分布中進(jìn)行采樣，首次能比穩(wěn)定的生成從未觀測過的低分辨率圖像。

一種新的博弈學(xué)習(xí)范式伴隨著生成對抗網(wǎng)絡(luò)[3]被提出。生成對抗網(wǎng)絡(luò)由一個生成器和一個判別器組成，判別器致力于不斷尋找生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)間的不同，生成器根據(jù)判別器的反饋不斷完善自身，以求生成真假難辨的內(nèi)容。得益于雙方博弈的學(xué)習(xí)策略，生成內(nèi)容的真實(shí)性和清晰度都得到了極大的提升，生成對抗網(wǎng)絡(luò)也被應(yīng)用于很多內(nèi)容生成的具體應(yīng)用。

除了變分自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)[4、流模型5、擴(kuò)散模型回等學(xué)習(xí)范式均取得了喜人的進(jìn)展，這些模型范式在不同場景中各有優(yōu)勢，讓AIGC技術(shù)可以快速地應(yīng)用到不同的場景和任務(wù)中。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)升級是推動AIGC快速發(fā)展的另一主要因素。

隨著AIGC行業(yè)競爭的不斷加劇，大型企業(yè)間并購整合與資本運(yùn)作日趨頻繁，國內(nèi)外優(yōu)秀的企業(yè)愈來愈重視對行業(yè)市場的分析研究，特別是對當(dāng)前AIGC市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領(lǐng)市場，取得先發(fā)優(yōu)勢。

如果企業(yè)想抓住機(jī)遇，并在合適的時間和地點(diǎn)發(fā)揮最佳作用，AIGC產(chǎn)業(yè)報告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解AIGC行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機(jī)遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

更多AIGC市場調(diào)研消息,可以點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2023-2027年中國人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告》。

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