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CHATGPTAI掀起AI浪潮助力制造業發展

來源:中泰證券     編輯:創澤   時間:2023/5/8   主題:其他 [加盟]

AIGC指人工智能生成內榮 , AIGC即AI Generated Content ,是指利用AI技術來生成 內容, AIGC也被認為是繼UGC 、PGC之后的新型內容生產方式。 (PGC指專業人員創作內容; UGC 指用戶創造內容)。

AI模型分為決策式/分析式AI(Discriminant/Analytical AI)和生成式AI (Generative AI)兩類。 決策式 :AI 根據已有數據進行分析、判斷、預測 ,主要應用模型有用于推薦系統和風控系統的 輔助決策、用于自動駕駛和機器人的決策智能體等 。生成式 :AI 學習數據中的聯合概率分布, 并非簡單分析已有數據而是學習歸納已有數據后進行演技創造 ,基于歷史進行模仿式、縫合式 創作,生成了全新的內容,也能解決判別問題。

2022年 12月 ,OpenAI的大型語言生成模型ChatGPT刷爆網絡, 其能勝任高情商對話、生成代碼、構思劇本和小說等多個場景,將人機對話推向新的高度 。 當前全球各大科技企業都在積極擁抱AIGC ,不斷推出相關的技術、平臺和應用 。 引爆新一輪的AI 熱潮。

此前 ,AI運用的都是專用AI模型 ,往往只能在具 體的領域內產生一定的效果 。而ChatGPT 代表了AI通用大模型的最新進展,顯示了大模型的巨 大影響力 。大模型是指容量較大、用于深度學習任務的模型 ,通常具有海量的參數和復雜的架 構,具有涌現性、擴展性、復合性的特征) 大算力、大數據、大網絡結構等技術特點,具有更 豐富的通用知識、更強的學習與推理能力 ,可更好地降低AI應用成本、縮短研發周期、提升識 別準確率。




AI的應用場景有:消費端、產業端和多個行業

生成式AI可幫助人們完成眾多繁瑣工作,有助于促進消費端需求提升,2022年我國AI產業規模達到1958億元,AI的產品形態和應用邊界不斷拓寬

人工智能研發運營體系(ML0ps)實踐指南2023

指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量,可持續交付作為核心邏輯,系統性梳理 MLOps 概念內涵,發展過程,落地挑戰等現狀

國內細分賽道企業在 AIGC 各應用場景有哪些布局

聆心智能提供AI驅動的高質量數字療法等解決方案;瀾舟科技 彩云科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰

國內科技大廠布局生成式 AI,未來有望借助業務生態推出爆款應用產品

百度文心通過文字描述生成圖片;騰訊優圖完成對于人像面部的3D建模;阿里巴巴Lubanner自動完成素材分析 摳圖 配色等設計;剪映通過文字生成視頻

AIGC領域相關初創公司及業務場景梳理

Otherside AI術采用 OpenAI 的 GPT-3 協議AI 郵件寫作;Copy AI通過 AI 寫作廣告和營銷文案;Jasper Ai人撰寫營銷推廣文案以及博客等各 種文字內容

ChatGPT 以 GPT+RLHF 模型為核心支撐,為 AIGC 發展指明方向

ChatGPT將海量訓練數據與Transformer框架結合,在GPT模型的基礎上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實現了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術框架

AIGC提升文字 圖片滲透率,視頻 直播等較慢

科技大廠有望將 AI 技術應用 到業務生態中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達 2175.58 億元

AI商業化空間前景廣闊應用場景豐富

2021年中國人工智能市場規模達2058億元,預計到2025年將達到5460億元,2021-2025年復合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產業動能

AI 內容創作成本大幅降低且耗時更短 優勢顯著

GPT-3每750詞約0.02 美元,AI生成文案的獨角獸Jasper月生成10 萬字的價格約 82 美元,閱文集團每750 字37 元,內容創作成本大幅降低且耗時更短

中國信息通信研究院發布了《AI框架發展白皮書(2022年)》

AI框架演進步入深化階段;AI框架已形成較為完整的技術體系;AI框架是應對智能經濟時代的技術利器;全球AI框架繁榮發展

AI換臉、合成語音爆發式增長!清華發布《深度合成十大趨勢報告》

深度合成內容迎爆發式增長,2021年新發布的深度合成視頻數量較2017年已增長10倍以上;深度合成激發了新內容創造力的同時,也帶來了新的威脅

2021年中國人工智能產業研究報告(Ⅳ)-艾瑞咨詢

AI成為數字經濟時代的核心生產力;人工智能于各環節提升經濟生產活動效能;人工智能產業發展將打開新一輪城市與區域競爭變局

打開算法黑箱,騰訊發布國內首份可解釋AI報告

探索可解釋的替代性機制,多舉措共同實現可信,負責任AI;引導,支持行業加強可解釋AI研究與落地;增強算法倫理素養,探索人機協同的智能范式
資料獲取
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