随着AIGC的发展，我们正在经历一场深刻的生产力变革，这场变革将影响到我们的工作和生活的各个方面。

在人工智能发展的历程中，让机器学会创作一直被认为是一项难以逾越的挑战，创造力也一直被认为是人类与机器之间最本质的区别之一。然而，人类的创造力终将赋予机器创造力，将世界带入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造，从PGC（专业生成内容）到UGC（用户生成内容）再到AIGC（人工智能生成内容），我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这场变革也将影响到我们工作和生活的方方面面。

本报告将向所有关注未来科技的相关机构、从业者、创业者和投资人传递亿欧对AIGC市场潜力场景的洞察和优秀企业案例。

AIGC概述：

人工智能概念梳理如下：

1. AI跨入3.0 +深度加强学习范式：人工智能进入到了第三阶段，采用了深度加强学习的范式。深度加强学习利用奖惩模型来增强AI的生成能力。

2. AIGC（AI Generated Content）：AIGC是基于生成对抗网络（GAN）、预训练大模型和多模态技术的产物。它通过对已有数据进行分析和泛化，形成相关内容。商业上看，AIGC是一种赋能技术，通过高质量、高自由度和低门槛的生成方式为内容相关场景和内容创作者提供服务。

3.早期决策式AI与概率范式：早期的决策式人工智能依赖于逻辑判断的纯粹性，假设能够完美观察到事物并且测量没有误差。然而，这与真实世界中的不确定性并不符合。概率范式基于经验主义和理性主义，在一定程度上解决了不确定性的问题。

4.深度加强学习：深度加强学习利用合理的数据丰度和奖惩模型，使得AI能够达到类人类智能的水平，并实现高质量的内容生成和内容创作自动化。

5.通用型AI：通用型AI具备泛人类智能，能够像人类一样执行各种任务。它不仅具有广泛的适应能力，还能够在各种环境和场景中学习和应用知识。

寒潮中的AI技术沉淀，最终在算法、算力、数据的共振下诞生了大模型。

在1956年的达特茅斯会议上提出了"人工智能"的概念，经过60多年的发展，人工智能经历了逻辑推理、专家系统、深度学习等多个技术阶段。在这个漫长的发展过程中，人工智能经历了繁荣时期和技术寒潮，每一次寒潮后都会经历技术的积累和发展，为人工智能带来里程碑式的进步。

然而，直到算法、算力和数据三者共振的情况下，大模型才得以诞生。这种共振使得人工智能技术能够更好地利用复杂的算法、强大的计算能力和丰富的数据来实现重大突破。大模型的出现极大地推动了人工智能领域的发展，拓展了它的应用范围，取得了许多令人瞩目的成果。因此，算法、算力和数据的共振是人工智能发展的重要里程碑之一。

预学习引发AIGC技术质变

预学习解决了生成式大模型的痛点，但模型尺寸、小样本数量和微调能力构成了一个不可能三角。解决方法包括知识蒸馏、数据增强和提示学习。

以GPT为例，当前通常的做法是增加模型尺寸。

AI大模型驱动AIGC概念落地。

AIGC概念实际落地需要基础大模型、场景融合与支持应用落地的工具平台和创新生态的协同优化。主要通过无标注文本进行共性学习和预训练大模型，然后根据应用场景特征进行微调。

多模态技术打破了多种信息之间的边界，并且能够生成质量稳定的多样化内容，从而提升了AIGC的内容多样性。

与单模态模型相比，多模态模型能同时处理更多模态的信息，并且能相互转换这些信息。

目前，多模态模型主要以图文多模态为主要研究方向。虽然Transformer模型受限于单模态，但它的权重共享机制使得它可以适用于多模态任务。ViT模型能够处理输入的图像数据，使得Transformer模型可以用于处理图像和文本之间的信息交互，从而打破了自然语言处理和计算机视觉之间的障碍。BEiT模型将生成式预训练技术从自然语言处理领域成功迁移到了计算机视觉领域。扩散模型多用于文本图像生成等任务。

多模态信息的持续融合增加了技术的多样性，同时也拓宽了应用场景的范围。

多模态技术已在视频分类、情感分析、语音识别等领域广泛应用，实现了对图像、视频、语音和文本等多种内容的融合分析。未来，多模态技术将进一步扩展到交互、感知和内容等更多应用场景中。这将为用户提供更丰富、全面的信息处理和应用体验。

中国在决策式AI方面已达到世界水平，成为该领域的。中国是发表AI论文数量最多的之一，并且在近十年间，论文产出比例逐年增加。

然而，在生成式AI方面，与国外相比仍存在一定差距，主要是由于算力资源和数据质量等基础要素相对不足。

需要指出的是，中国在AI领域取得了显著的进展，并在决策式AI方面取得了全球领先地位。在生成式AI方面，中国也在不断努力改进技术，并加大资源投入，以缩小与国外的差距。

AIGC（Artificial Intelligence General Capability）原子能力的动态变化曲线。

随着时间的推移，AIGC（Artificial Intelligence General Capability）的原子能力呈现出复杂化和多维化的特征。基础模态的原子能力正在向多模态过渡，这表明AIGC商业应用的尝试正在逐渐扩展到更具特殊需求的场景。大模型的泛化能力、实时性、强推理和共情能力正不断渗透到虚拟人、聊天机器人、知识图谱、合成数据以及AIGS等多个领域，为它们提供多维度的增强能力，推动通用人工智能时代的到来。

以下是报告节选正文内容：