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
▶ 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
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
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。
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。
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
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...
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) ...
▶ 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。
《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》
《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》
《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》