导图社区 【AIGC】AIGC产业PEST分析
AIGC风头正盛,互联网各行业都在普及及实施AI,当前的AIGC,全民参与其中,而AIGC不仅需要技术(T)、经济(E)、跟上,也需要政策(P)、社会(S)的支持。 亿图从PEST角度切入,分析AIGC的影响如何: 政策(P):以包容审慎的态度,支持引导AIGC“可靠、可控”发展 经济(E):模型创业初抬头,多模态、跨模态备受青睐,资本扎堆优质项目 社会(S):引领数实融合新浪潮,以内容生产模式变革为根本引爆生产力革命 技术(T):各模态生成质量均初步达到应用水平,可控性成为最大短板
编辑于2023-11-16 16:20:55这份《2026 商家私域营销 GROW 增长模型》完整脑图,系统拆解了私域从萌芽期、成长期、加速期、爆发期到精耕期的全周期发展路径,清晰呈现了数据、用户、运营、商家、平台 / 工具五大维度的演进逻辑,帮助品牌把握不同阶段的运营重点与工具选择。脑图直观对比了公域与私域运营模式的核心差异,从运营模式、逻辑、用户归属、触达方式、互动深度、成本、转化率、忠诚度等关键维度,揭示了私域在价值挖掘、直接触达、深度互动、低成本高转化上的显著优势,助力企业理解私域运营的底层价值。同时,脑图梳理了私域为企业带来的双重价值:短期来看,私域能大幅降低获客成本、高效促进销售转化、推动新品测试和爆品打造,快速提升营收;长期来看,可沉淀用户资产抵御平台风险、深度反哺产品与品牌决策、实现全链路流量整合增效,构建可持续的品牌增长护城河。核心的 GROW 增长飞轮全景图,将全域引流、关系洞察、双赢转化、标准化 AI 运营四大闭环完整呈现,通过技术重构人货场逻辑,帮助品牌打破流量孤岛、沉淀用户关系、提升转化效率、实现自动化运营。这份脑图适合电商店主、实体门店、品牌市场人员及代运营操盘手,可直接套用搭建自家私域体系,快速拉高用户复购、降低获客成本。文件支持万兴脑图自由编辑修改,省去自己梳理逻辑框架的大量时间,2026 最新适配 AI 私域运营打法,拿来就能落地做增长规划。
这套《大企业网络与信息安全应急演练手册》思维导图,堪称企业信息安全防线的实战化操作指南与合规化落地图谱,旨在解决企业在网络安全演练中普遍存在的流程割裂、场景盲区及合规压力等痛点。该手册构建了一套严密的闭环管理体系。在顶层设计上,确立了“检验预案、完善准备、磨合机制”等五大核心目标,并坚守“结合实际、周密部署”等四大基本原则,确保演练不走过场。在演练形式上,提供了从低成本“桌面推演”到高强度“实战演练”的多种选择,并按组织形式与目的进行了精细化分类,满足不同企业的差异化需求。手册的核心亮点在于引入了国际通用的PDCERF六阶段模型(准备、检测、抑制、根除、恢复、总结),将应急响应流程标准化、流程化。同时,它特别针对病毒攻击、DDoS、数据泄露、硬件故障等5大类高频实战场景进行了全覆盖拆解,不仅提供了理论框架,更给出了具体的操作指引。对于政企、生产型企业及互联网公司的信息安全岗、运维及风控人员而言,这是一份“拿来即用”的工具包。它不仅能直接用于编制企业内部演练方案和安全制度,更是应对等保合规检查、提升企业整体抗风险能力的必备参考资料。通过脑图形式的呈现,用户可自由编辑修改,极大地节省了自行梳理框架的时间成本,实现了从合规要求到实战落地的无缝衔接。
这是一张以信息图形式呈现的关于金融智能体的全面解析模板,对于金融科技从业者、人工智能研究人员、金融行业投资者以及对新兴金融科技应用感兴趣的人士而言,是一份极具价值的信息资料。从多个关键维度进行深入剖析。首先,对比了金融智能体的商业模式,涵盖核心逻辑、收费方式、市场空间、风险承担、厂商角色等方面,清晰展现了其在商业运作中的特点与优势。阐述了金融智能体的主要落地路径,包括在现有系统中嵌入智能体功能以及独立应用开发等模式,并列举了平台场景中的具体应用案例,如智能客服、智能投顾等,让读者直观了解其实际应用价值。在技术支撑部分,信息图介绍了智能体系统演进的不同阶段,从多智能体系统(单平台)到互联互通的智能体生态网络,再到增强信任的金融智能体安全架构,展示了技术的不断发展与完善。此外,还着重讲解了面向价值增长的金融Agent Infra,包括工具服务、模型、数据准备等内容,为金融智能体的构建与优化提供了技术指引。万兴脑图今日带你了解下金融智能体,一起学习学习吧!
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这套《大企业网络与信息安全应急演练手册》思维导图,堪称企业信息安全防线的实战化操作指南与合规化落地图谱,旨在解决企业在网络安全演练中普遍存在的流程割裂、场景盲区及合规压力等痛点。该手册构建了一套严密的闭环管理体系。在顶层设计上,确立了“检验预案、完善准备、磨合机制”等五大核心目标,并坚守“结合实际、周密部署”等四大基本原则,确保演练不走过场。在演练形式上,提供了从低成本“桌面推演”到高强度“实战演练”的多种选择,并按组织形式与目的进行了精细化分类,满足不同企业的差异化需求。手册的核心亮点在于引入了国际通用的PDCERF六阶段模型(准备、检测、抑制、根除、恢复、总结),将应急响应流程标准化、流程化。同时,它特别针对病毒攻击、DDoS、数据泄露、硬件故障等5大类高频实战场景进行了全覆盖拆解,不仅提供了理论框架,更给出了具体的操作指引。对于政企、生产型企业及互联网公司的信息安全岗、运维及风控人员而言,这是一份“拿来即用”的工具包。它不仅能直接用于编制企业内部演练方案和安全制度,更是应对等保合规检查、提升企业整体抗风险能力的必备参考资料。通过脑图形式的呈现,用户可自由编辑修改,极大地节省了自行梳理框架的时间成本,实现了从合规要求到实战落地的无缝衔接。
这是一张以信息图形式呈现的关于金融智能体的全面解析模板,对于金融科技从业者、人工智能研究人员、金融行业投资者以及对新兴金融科技应用感兴趣的人士而言,是一份极具价值的信息资料。从多个关键维度进行深入剖析。首先,对比了金融智能体的商业模式,涵盖核心逻辑、收费方式、市场空间、风险承担、厂商角色等方面,清晰展现了其在商业运作中的特点与优势。阐述了金融智能体的主要落地路径,包括在现有系统中嵌入智能体功能以及独立应用开发等模式,并列举了平台场景中的具体应用案例,如智能客服、智能投顾等,让读者直观了解其实际应用价值。在技术支撑部分,信息图介绍了智能体系统演进的不同阶段,从多智能体系统(单平台)到互联互通的智能体生态网络,再到增强信任的金融智能体安全架构,展示了技术的不断发展与完善。此外,还着重讲解了面向价值增长的金融Agent Infra,包括工具服务、模型、数据准备等内容,为金融智能体的构建与优化提供了技术指引。万兴脑图今日带你了解下金融智能体,一起学习学习吧!
AIGC 产业 PEST 分析
P
2021-2023年AIGC产业总体及各公司融资轮次分布情况
2021-2023年AIGC产业链各环节及各模态融资热度情况
经济 (Economy) 模型创业初抬头,多模态、跨模态备受青睐,资本扎堆优质项目
E
语音生成
多模态
图像生成
文本生成
视频
3D 图形
2D 图形
多模态
文本 生成
语音 合成
技术迭代速度
技术成熟度
技术成熟度 评价维度
▶ 生成内容质量 ▶ 个性化生成与定向微调效果 ▶ 技术稳定性 ▶ 技术可解释性 ▶ 应用成本(生成时间周期、部署难度、算力成本等)
多模态: 多模态技术是文本、图像、语音等模态之间的转换与融合技术难度最大,当前成熟度水平较低,仅在文-图、文-语音等领域有达到商用水平的表现。
语音合成: 语音合成技术经历了拼接合成、参数合成和端到端合成三代技术演进,已实现规模化应用,当前技术升级方向在于通过提升语音的韵律感和情绪表达等达到完全拟人的效果以及实现语音实时合成。
图像生成: 图像生成可分为2D、3D及视频生成三个分支。在GAN、dufffusion、NeRF等模型框架基础上,图像生成技术正在以超乎想象的速度迭代升级,部分散点应用已取得良好效果在生成精准可控性及算力成本等方面仍需优化。
文本生成: 文本生成可细分为对话、提炼总结、创作等多种能力,以GPT-3为代表的大语言模型将AI文本生成能力拉升至接近人类平均水平。当前在语言理解能力、稳定性、可控性和安全性上还存在非常明显的应用瓶颈,目具体技术路径及对应的训练效果也尚无定论。
技术 (Technology) 各模态生成质量均初步达到应用水平,可控性成为最大短板
T
社会 (Society) 引领数实融合新浪潮,以内容生产模式变革为根本引爆生产力革命
孕育全新赛道
AIGC可根据不同行业的特点和需求,定制化生成适应性强、价值高的数字内容,促进数字内容与其他产业的深度融合,使数字经济与实体经济形成良性互动,孕育新的爆发式增长赛道。
赋能实体经济
AIGC可以强大的信息获取能力、数据处理能力、逻辑推理能力、内容创作能力,辅助或承担部分繁复的基础性内容生产工作,一定程度上解决B端边际成本和碎片化问题,加速产业数智化转型。
AIGC可降低数字内容生产的成本和门槛、拓展数字内容生产的空间和维度,从而创新数字内容生产的流程和范式,快速升级甚至颠藉以内容生产为核心的游戏、影视等行业的发展范式。
革新内容产业
▶ 高效教案设计制作 ▶ 智能化教学测评
教育
医疗
▶ 电子病例生成 ▶ 合成医护陪伴
电商
▶ 智能对话系统 ▶ 高效场景生成
▶ 智能车载系统 ▶ 智慧交管系统
交通
影视
▶ 自动化剧本生成 ▶ 高效率后期制作
▶ 智能对话系统 ▶ 高效场景生成
游戏
底层大模型技术的快速送代发展,支撑AIGC以内容生产模式的变革,引爆生产力革命,激发AIGC向社会经济生产活动广泛渗透,引领数实融合潮下产业变革的潜力
AIGC 大范围应用的 奇点已经来临
S
政策 (Politics) 以包容审慎的态度,支持引导AIGC“可靠、可控”发展
明确生成式人工智能服务提供者应承担的责任与义务: ● 依法承担网络信息内容生产者责任,履行网络信息安全义务 ● 依法承担个人信息处理者责任,履行个人信息保护义务...
合规监管类政策-包容审慎、分级分类监管
基于提供者的责任与义务,提出服务规范: ● 依法进行安全评估申报与备案 ● 采取措施提高训练数据质量并保障训练数据安全 ● 依法对相关生成内容进行标识... ● 不得收集非必要个人信息...
▶ 数据 ● 支持训练数据集、标准测试数据集等数据资源的建设; ● 加快数据要素市场建设,推进数据分级分类共享、交流、交易; ● 建设数据安全管控体系... ▶ 算力 ● 建立统一的多云算力调度平台,增强算力统筹能力; ● 支持大型云厂商等市场化企业建设商业算力基础设施; ● 推动大型公共算力中心建设...
▶ 模型 ● 支持通用大模型与行业模型的开发,并给予专项奖励; ● 支持企业、高校院所等建设开源社区 (平台) ...
支持引导类政策-强化基础资源,营造应用生态
▶ 应用 ● 支持方式:开放政策性场景资源;建设场景应用试点、场景实验室;发布场景机会清单实施揭榜挂帅;评选场景应用示范项目等。 ● 重点领域:政务(城市治理) 、交通、医疗、金融、科研、商贸、教育、文旅、养老等社会重点领域应用。
《北京市通用人工智能产业创新伙伴计计划》
《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》
《成都市加快大模型创新应用推进人工智能产业高质量发展的若干措施》
《生成式人工智能服务管理暂行办法》
《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》
《互联网信息服务深度合成管理规定》
《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》
《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》
政策名称