三明bilibiliAIGC前景

    AIGC的产品形态有哪些？1、基础层（模型服务）基础层为采用预训练大模型搭建的基础设施。由于开发预训练大模型技术门槛高、投入成本高，因此，该层主要由少数头部企业或研发机构主导。如谷歌、微软、Meta、OpenAI、DeepMind、。基础层的产品形态主要包括两种：一种为通过受控的api接口收取调用费；另一种为基于基础设施开发专业的软件平台收取费用。2、中间层（2B）该层与基础层的特别主要区别在于，中间层不具备开发大模型的能力，但是可基于开源大模型等开源技术进行改进、抽取或模型二次开发。该层为在大模型的基础上开发的场景化、垂直化、定制化的应用模型或工具。在AIGC的应用场景中基于大模型抽取出个性化、定制化的应用模型或工具满足行业需求。如基于开源的StableDiffusion大模型所开发的二次元风格图像生成器，满足特定行业场景需求。中间层的产品形态、商业模式与基础层保持一致，分别为接口调用费与平台软件费。3、应用层（2C）应用层主要基于基础层与中间层开发，面向C端的场景化工具或软件产品。应用层更加关注用户的需求，将AIGC技术切实融入用户需求，实现不同形态、不同功能的产品落地。可以通过网页、小程序、群聊、app等不同的载体呈现。"逻辑行家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑。三明bilibiliAIGC前景

    2022年2月28日，经典美妆超级品类日活动开启时，京东美妆虚拟主播“小美”就出现在兰蔻、欧莱雅、OLAY等超过二十个美妆品牌直播间，开启直播首秀。虚拟人不仅五官形象由AI合成，嘴型也可以利用AI精确匹配台词，动作灵活且流畅，营造出较好的真实感，为用户带来与真人无异的体验。不过目前的虚拟主播更多的是与真人主播形成互补，或者为没有直播能力的的商家提供服务，还不能完全替代真人。虚拟主播要获得更强的交互能力，更好的与观众互动，做出实时反馈，还需要AIGC相关技术的后续发展。3、AIGC+影视行业随着虚拟技术的逐步到来，对影视内容的需求也在爆发式增长。为了满足观众日益刁钻的口味和挑剔的眼光，影视行业正全力提高产量，迭代技术，导致整个行业的工业化程度逐渐提高，同时变得精细且复杂，同时人的局限性也逐渐凸显。AI的应用无疑可以降本增效，行业回归本真。 什么是AIGC用处当越来越多的程序涌现时，MCCARTHY正忙于一个AI史上的突破.

    应用：在扩散模型（diffusionmodel）的基础上产生了多种令人印象深刻的应用，比如：图像超分、图像上色、文本生成图片、全景图像生成等。如下图，中间图像作为输入，基于扩散模型，生成左右视角两张图，输入图像与生成图像共同拼接程一张全景图像。生成全景图像产品与模型：在扩散模型的基础上，各公司与研究机构开发出的代替产品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成图像，图像生成图像）DALL-E2由美国OpenAI公司在2022年4月发布，并在2022年9月28日，在OpenAI网站向公众开放，提供数量有限的无偿图像和额外的购买图像服务。Imagen（GoogleResearch文本生成图像）Imagen是2022年5月谷歌发布的文本到图像的扩散模型，该模型目前不对外开放。用户可通过输入描述性文本，生成图文匹配的图像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成图像，代码与模型开源）2022年8月，StabilityAI发布了StableDiffusion，这是一种类似于DALL-E2与Imagen的开源Diffusion模型，代码与模型权重均向公众开放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力机制（attention）对输入数据重要性的不同而分配不同权重，其并行化处理的优势能够使其在更大的数据集训练，加速了GPT等预训练大模型的发展。

    智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，行家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。安全问题人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。因此，人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。随着技术的发展成熟，监管形式可能逐步发生变化。 霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因。

    AIGC在电商行业应用在商品展示环节：AIGC生成3D模型用于商品展示和虚拟适用，提升线上购物体验；在主播打造环节：打造虚拟主播，赋能直播带货；在交易场景环节：虚拟商城构建，智能聊天机器人，赋能线上和线下秀场加速演变，为消费者提供全新的购物场景。4、AIGC在娱乐行业应用全员娱乐：在图像内容生成应用（人脸美妆、融合；黑白图像上色、图像风格转换、人像属性变换）社交互动：虚拟主播、虚拟网红、聊天机器人、聊天互动游戏。5、AIGC在其他行业应用在教育行业：AIGC为教育工作者提供了丰富的教学工作与内容素材。比如，在通过数字人生成技术，可对历史人物进行生成并与之对话，提升课堂互动。再比如，通过ChatGPT生成创意性教学方案，提供更加普遍的授课思路。在工业行业：将AIGC技术融合工业设计软件CAD，Solidworks中，通过文本输入提示语生成，特定样式的机构模型供设计者参考。比如“设计一款卫星太阳能电池板可伸缩折翼机构”通过AIGC模型生成3D设计机构。AIGC在内容生成行业的突破，将提升内容创作者，设计师，工程师，教育工作者等各行业人员工作效率与质量。同时，将加速企业数字化与智能化进程。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑航行家"（LOGIC THEORIST）的程序.漳州科技AIGC用处

AI可以从不确定的条件作出决策；还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径。三明bilibiliAIGC前景

    AIGC+资讯行业在信息化时代，社会中充斥着各种资讯，同时这些资讯也有高标准、需求大、时效强等特点。自2014年起，AIGC已开始用于新闻资讯领域，因此资讯行业是AIGC商业化相对成熟的赛道。、AIGC辅助信息收集，打造坚实基础精良的新闻产出必定需要全部、高效、准确的信息收集与整理的基础上。按照传统的业模式，工作人员需要亲临现场，通过各种手段才能获得足够且扎实的信息。现在的AI已经能对该环节高效赋能，例如科大讯飞的AI转写工具可以帮助记者实时生成文稿，自动撰写提纲、精简语句等，进而提高工作效率，保证特别终产出的时效性。除帮助获取一手信息外，AI也可以帮助精确检索二手信息，收集素材。在高性能的AIGC工具如ChatGPT出现后，就可以像常人对话一样直接提问并获得答案。虽然难免还是会有这样那样的问题，但作为工具而言，AIGC的意义已经非常明显了。、AIGC支持资讯生成，实现高效产出在资讯写作等生成环节，基于自然语言生成和自然语言处理技术，AIGC已经逐步得到从业者和消费者的认可，因此有不少企业积极参与其中。以产出数量为例，雅虎等外媒合作的AutomatedInsights，其撰稿工具Wordsmith能在一分钟内生成两千条新闻。 三明bilibiliAIGC前景