我们今天分享的是【2023智能时代的生产力转型，AIGC行业应用实践】报告出品方：亚洲数据集团。
精选报告** 公开标题：全球行业报告库
- 从AI、AIGC到AGI
AI是Artificial Intelligence的缩写，它是一种通过计算机程序实现人类智能的技术。人工智能出现于上世纪50年代，并在随后的几十年中得到了广泛的发展和应用。 它包括许多不同的子领域，如机器习、自然语言处理、计算机视觉等，可以应用于广泛的领域，如医疗、金融、工业等。
AIGC技术的兴起可以追溯到近年来机器习和深习技术的发展。 AIGC代表人工智能生成技术，这是一种使用机器习和神经网络等技术生成各种形式内容的技术。 这包括文本、图像、音频等，通常被输入到大量训练数据中以训练模型并用于生成新内容。 2024年，ChatGPT应用的出现，展现了AIGC的潜力，掀起了AIGC的发展浪潮。
- 从PGC、UGC到AIGC
从内容生成的角度来看，AIGC是继PGC、UGC之后的一种新的内容生产方式。 因此，对AIGC概念的把握也需要从内容生产领域来理解。 从主体来看，内容生成大致可以分为三类，即PGC（专业内容生成）、UGC（用户内容生成）和AIGC（人工智能内容生成）。 PGC是指由专业人员制作内容的技术。 与专业创作者团队一起制作高质量、高度可定制的内容，以满足客户的需求。 PGC虽然具有质量高、易变现、针对性强等优点，但创作门槛高，生产周期长，带来了生产不足、多样性有限的问题。
UGC是指由用户创建和共享的内容生成技术。 通过社交、博客和分享等平台，用户可以轻松分享他们的观点、经验和知识。 UGC在提高整个互联网内容丰富度的同时，也存在内容质量参差不齐、抄袭等问题，这需要平台在创作者教育、内容审核、版权控制等方面投入大量的精力和成本。
1.文本生成
文本内容生成大致可分为两种类型：非交互式和交互式。非交互式文本生成包括抽象标题生成、文本样式转换、文章生成、图像生成和文本等技术。 这些技术可以根据不同的使用场景自动生成符合要求的文本内容，提高文本生成的效率和质量。 交互式文本生成是一种更加智能的应用方式，可以根据用户的需求和反馈生成更贴近用户需求的内容，主要包括聊天机器人、文本交互游戏等应用。
2.音频生成
音频生成技术是一种通过算法和模型生成音频的技术。 音频生成技术可应用于特定场景下的文本生成语音，如数字人播、语音客服等。 这些基于场景的应用可以根据用户和场景的需求，通过算法生成符合要求的语音，提升用户体验和效率。 此外，该技术在C端产品中也非常普遍，如智能家居、汽车音响、虚拟助手等。
3.图像生成
图像生成技术是一种通过算法和模型生成图像的技术。图像生成技术按使用场景可分为图像编辑修改和图像自生成。 图像编辑和修改技术可以实现图像的重建和修复，提高图像的质量和清晰度，满足用户对图像处理的需求，如图像修复、人脸替换、图像水印去除等。 图像自生成技术通过算法和模型实现图像的自主生成，可以为用户提供更多样化的图像服务，如用参考图像生成绘画图像、从真实图像生成草图图像、从文本生成图像等。
4.*生成
生成技术是一种通过算法和模型产生劳动力的技术。 生成技术根据使用场景可分为编辑和自主生成。 编辑技术可应用于超分辨率、修复、图片编辑等。 自生成技术的核心原理是利用深度习模型对图像或**进行分析和理解，然后根据特定的算法生成相应的**。 可应用于图像生成、文本生成等。
5.跨模态生成
跨模态生成是指通过结合不同模态的人工智能技术，实现模态之间的转换和生成。 跨模态生成通过实现不同媒体之间的转换和生成，扩展了人工智能应用的领域和应用场景，支持将不同形式的信息转化为人类可以理解的其他形式，如将文本转换为图像、音频或图像，将图像转换为文本、音频或**，从而实现更自然、 直观高效的交互方式。同时，跨模态生成技术还可以应用于各个领域，如艺术创作、广告营销、教育培训、医疗诊断等，提升AIGC的产业化和产业化应用能力。
本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。 如需使用这些信息，请参阅原始报告。 ）
精选报告** 公开标题：全球行业报告库