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　　数字经济周期下
，AI视觉生成技术已经走到面向下一代技术发展的路口
。AI对内容产业的物理性优势已经开始显现，以数字技术为载体的内容产业迅速崛起
。将AI与内容领域相结合

，通过AI算法生成数字渲染的视觉内容已经变得司空见惯

。AIGC（生成式AI）技术作为最佳的自动化内容生产力，可实现文字、音乐

、图像、语音
、视频、商品、场景等都可由AI自动生成
，被认为是影响未来格局的基础性AI技术，引领了AI的下一代。专家表示，AIGC有可能成为驱动数字内容创新的新引擎，改写内容创作规则
，将人类创作者从繁琐耗时的工作中解放出来，在文化

、旅游、教育等领域有着广泛的应用。

　　最近火热的ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种新的聊天机器人模型，利用机器学习算法
，ChatGPT可以通过AI生成的内容模仿人类的反应，并协助人们完成一系列任务
，例如撰写论文、制定商业提案、创作诗歌，甚至检查程序错误。自11月30日首次亮相以来，备受瞩目。

ChatGPT自动创建预测模型

　　此外
，包括迪士尼、NETFLIX、HBO、TRONC等巨头均在尝试用人工智能代替标准内容制作的可能。例如迪士尼实现AI自动生成动画，只要通过文本描述某些活动，不需要注释数据和进行大量训练就能创建动画
，或一个粗略的故事版和电影剧本视频。例如奈飞，Netflix所采用的算法可以在这部内容中抽取任意符合观影习惯和需求的画面，然后把这些图片制作成内容的封面。事实上降低了内容搜寻难度
，提升视频制作效率。AIGC已经初步证明了自身技术与产品的商业价值
。

NETFLIX个性化推荐封面

　　人工智能对内容产业的物理性优势已经开始显现，以数字技术为载体的内容产业迅速崛起。将人工智能与内容领域相结合，通过人工智能算法生成数字渲染的视觉内容已经变得司空见惯
。纵观业内
，中国科技公司也在加紧进军AIGC领域。

　　百度联合创始人兼首席执行官李彦宏表示
：“在过去的一年里
，人工智能实现了巨大飞跃，改变了其技术方向。人工智能已经从理解图片和文字
，发展到生成内容。”李彦宏表示，AIGC将在未来十年颠覆现有的内容生产模式
，人工智能有潜力以十分之一的成本、百倍甚至数千倍的速度满足海量内容需求。他说AIGC分为三个发展阶段
。首先是“辅助阶段”
，AIGC辅助人类生成内容。接下来是“合作阶段”
，AIGC以虚拟化身的形式出现，与创作者共存
。最后一个阶段是“原创阶段”
，AI自主生成内容。

　　视频内容自动生成是AIGC的主要应用方向

　　在视频成为信息主要表达方式的当下，视频内容的AI自动生成超越语音、图像等，成为AIGC的主要关注方向
。许多团队已经在使用人工智能来生成视频内容，虽然这项技术仍有待改进
，但它能够开发出比以往任何时候都更加准确和个性化的内容
。

　　百度研究院推出的VidPress产品，提供多模态短视频自动创作能力，快速实现图文到视频的智能合成，强力赋能内容创作。自动对输入的文章进行关键信息提取，合成解说词和配音
，同时实时获取内容相关的图片
、视频素材，并基于语义视觉理解与匹配技术完成素材选择和解说视觉内容自动对齐，最终在短时间内合成自然流畅的短视频

。

　　剪映是由中国科技公司字节跳动推出的一款人工智能短视频编辑应用程序
，用户只需输入几个关键词或一段文字即可生成创意视频。短视频平台快手表示，其视频编辑工具云简可以完成80%以上的视频内容制作工作

，极大地提高了创作者的效率。

　　影谱科技是专注于AI视觉生产的技术服务商，已布局多个横向产业链，所搭建的AI视觉生态系统版图已快速扩展至媒体、新零售、教育等领域，构建面向产业数字化升级的新一代AI视觉生态系统。

　　在视频自动化生成领域，其通过AI分析处理系统，在语义维度和时间维度解构视频内容元素，如特定人物、场景
。把原始视频素材智能拆分进入素材库从而丰富媒资系统。并且可以实现素材再次
、多次运用，而且有利于各类商业化视频系统工作产出
，深度挖掘视频的价值。其次
，通过智能视觉内容生产系统将AI和采集生产环节结合，引入各类智能视频分析算法，将传统的视频生成人员从挑选、编辑海量的视频工作中解脱出来
，极大提高了视频内容的生成效率
。在文教领域，其推出书籍可视化、虚拟教师、虚拟人等将作为最佳的辅助教学工具

。在传媒领域
，推出的AI主播，一键文字转视频、自动短视频等都已出现在实际应用中
。

　　AIGC的下一站是坚持技术赋能实体业务

　　AIGC在文化娱乐、传媒、教育领域的应用前景已经明晰
，在优化用户体验、丰富内容生态、优化流程、有效提升生产率与降低成本等方面表现出持续增长潜质
。正因为AIGC在这些领域取得的诸多突破
，在商业应用中证明了自己

，因此其应用也逐渐向工业制造可视化及商业服务可视化等场景演进
，实现智能化批量生产、可视化增强、沉浸式交互的可能，在降低出错概率的同时
，规模化的数字内容生产方式为使用者带来便利的同时亦满足个性化的诉求
，对数字经济时代下的产业升级大有助益。

　　数字经济时代
，社会生产力发展迎来了新一轮技术爆发，对更高效生产工具的需求愈发强烈，融合AI的各种智能化生产工具和产品逐步与人类社会协同发展
，已成为社会发展一大主流趋势
。在以AIGC助力工业制造

、商业零售等传统产业提档升级，践行“数实融合”的实践中，科技企业也在从自身优势出发多点布局，其中，影谱科技走在AIGC助力实体产业的前沿
。

　　据悉
，因其在AIGC技术实践的出色表现及商业模式的独特性
，影谱科技备受各方资本青睐
，具备国家社保基金、中央企业、国有银行、地方国资等出资背景，曾创下人工智能视觉生产领域的中国最高融资纪录。

　　ADT引擎是影谱科技以AIGC为核心技术在商业化浪潮中快速崛起的多模态内容生产引擎，是影谱科技下一代AI基础设施
，可通过将人、物体

、场景等物理内容映射为虚实可交互的数字内容，协作商业零售、工业制造等多产业构建新的数字内容资产，以虚促实，推动生产力、成本效益变革
。

　　在这些赋能实体的实践中，我们看到，AIGC从本质上降低了数字内容创作门槛，算法算力以及AI建模技术的进步也从事实上提升多模态数字内容的生产效率及种类富态。AIGC的应用不仅限于视频内容自动生产的浅层应用

，通过与其他数字技术的深度融合
，AIGC的产业应用空间可以发挥无限想象。

　　中信建投对各类内容未来可AI化制作的比例做了一个测算，按2021年数字内容领域1万亿元的规模来计算
，AIGC的市场空间可达1千亿元。此外，AIGC还将应用到建筑
、医药等其它领域

。

　　Gartner预测
，到2025年生成式AI产生的数据将占到所有数据的10%
，而2021年生成式AI产生的数据不到所有数据的1%
；2025年
，50%的药物发现与研发将使用生成式AI；2027年
，30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发效率。

　　尽管AIGC仍处于发展初期，但其以重塑内容生产方式的形式推动产业数字化升级
，推动人类生产关系的变革的作用毋庸置疑。在AIGC赛道，更多的进步在前方

，更多新的增量空间必将开拓
。

　　文来源：影谱科技

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