AIGC 行业专题报告：从 AI 技术演进看 AIGC

来历：未来智库

AI(人工智能)：第四次出产力革新

AI(Artificial Intelligence)：1952 年，图灵在《核算机械与智能》一文中提到了“图灵测验”来验证机器是否具有智能：假如一台机器能够与人类打开交流，并且有逾越 30%的人无法在规定时间内辨认出与自己攀谈的是人还是机器，那么这台机器能够被以为是具有智能的。后来科技界又提出了其他界定人工智能的规范：例如能否完结语音辨认、机器翻译、主动写作等等。本陈述中所提及的人工智能技能，不只包含具有天然语言处理才能、或经过图灵测验的AI 技能，还包含有海量数据、超杂乱性、要求实时性、人类智能暂时无法处理的机器智能技能。

AI 开展原动力：提效降本，在新一轮技能革新中抢占先机
微观：提效降本，科技让日子更美好
从 C 端用户需求来看，人工智能处理的是与人相关的娱乐、出行、健康等日子场景中的痛点。人工智能在 C 端的运用分为两方面：1）对原有劳作力的替代与出产力功率的前进：如语音辨认、智能客服、机器翻译等；2）新增需求的满意：如“千人千面”的信息分发（如抖音、快手、小红书等）、内容生成（AIGC）、人机交互（如 ChatGPT 等）、辅佐驾驶、安防等。从 B 端需求来看，企业关于功率的前进需求旺盛，人工智能在金融、公共安全、医疗健康等范畴均获得了较为遍及的运用。

宏观：新一轮技能革新，赢得未来国与国之间科技竞赛的主动权
人工智能有望引领了蒸汽革新、电气技能革新以及信息工业革新之后的第四次出产力革新。1）18 世纪 60 年代，英国率先开展并完结了第一次工业革新，在随后的一个多国际里成为了国际霸主；2）19 世纪 60 年代，完结了资产阶级革新或改革的美、德、法、日在第二次工业革新中鼓起，使人类进入“电气年代”；3）进入 20 世纪中叶，以信息技能、新能源技能的代表的第三次科技革新在美国鼓起，进一步强化了美国的霸主地位。自 2006 年以来，Hinton 提出深度学习算法，令机器在自主学习方面有了革新性的打破，一起，伴跟着海量数据的堆集、GPU、芯片核算才能的前进，人工智能的三大要素“算法”、“算力”和“数据”皆已准备就绪。2016 年，AlphaGo 初次打败人类问鼎国际冠军，人工智能的重视度急速攀升。而近期人工智能技能在安防、金融、医疗、内容分发范畴的继续落地，使AI 技能在提效降本、解放劳作力、前进资源配置功率方面的巨大作用得以显现。咱们以为，在本轮革新中具有杰出技能沉积和全面布局的国家有望抢得科技的主动权。

工业链及开展进程：三起两落，数据及算力迸发带来新一轮AI 开展机会
工业链：根底层+技能层+运用层
全体来看，人工智能工业链可分为根底支撑层、技能层和运用层。根底层供给算力，首要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云核算。其中，芯片具有极高的技能门槛，且生态树立已根本成型。现在该层级的首要布局玩家为Nvidia、AMD、英特尔等在内的国际科技巨子，国内在根底层的布局和实力均相对单薄。技能层首要处理具体类别问题，这一层级首要依托运算渠道和数据资源进行海量辨认练习和机器学习建模，开发面向不同范畴的运用技能，包含语音辨认、天然语言处理、核算机视觉和机器学习技能等。科技巨子谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里巴巴、百度都在该层级深度布局，并呈现了如商汤科技、旷世科技、科大讯飞等诸多独角兽公司。运用层首要处理场景落地问题，运用AI 技能针对作业供给产品、服务和处理方案，其中心是商业化。得益于人工智能的全球开源社区，运用层的进入门槛相对较低，但也是商业价值最大的环节（典型如算法推进在抖音、快手等运用端落地）。

开展进程：60 年三起两落，呈螺旋式开展
回顾人工智能技能的开展进程，咱们发现，人工智能所阅历的三次鼓起浪潮均源于底层算法的革新性进展，而前两轮的式微是由于数据处理功能及底层算法的约束，使 AI 技能从老练度以及商业可行性上无法落地。2006 年，Hinton 提出推翻性的深度学习算法，使得 AI 工业迈出关键性一步：运用多层神经网络，将人类从杂乱的算法概括中解放出来，只要给予机器满足多的数据，便能使其主动概括出算法，叠加底层算力 GPU 的不断开展及互联网年代海量数据的堆集，人工智三驾马车：算法、算力和数据皆已准备就绪，使 AI 技能彻底走出实验室，逐步浸透进各个作业和场景。
第一轮：兴于感知神经网络，终于核算机功能束缚
鼓起：1956 年达特茅斯会议敞开了人工智能的元年，仅在定理层次等证明了AI商用的或许性，实践运用还十分有限。1956 年，以约翰麦卡锡、马文明斯基、克劳德香农等为代表的科学家们在达特茅斯组织了一场为期两个月的人工智能夏季研讨会，讨论如何经过机器仿照人类学习或人类智能的其他特征。本次会议完毕后，很多国家政府、研究机构、军方等都开始出资人工智能，掀起了第一波人工智能热潮。在第一波 AI 的浪潮中，占有主导地位的思想是逻辑主义，即经过引进符号办法进行语义处理、将待研究和处理的问题转化为能够用核算机处理的符号，运用逻辑正义进行回答，然后完结人机互动。第一波人工智能浪潮的全体成果有限，仅在定理证明等特定范畴获得了成功。受制于核算机功能及可获取的数据量，其时的人工智能只能完结玩具式的简略使命，在语音、图画辨认及想起游戏等看似简略的使命上，进展都十分有限。
式微：核算机的功能约束了前期程序的运用，人工智能的开展初次预冷。受限于核算机的处理功能，其时其所能处理的程序对象少且杂乱度低，机器无法读取满足的数据完结智能化，AI 天然无法大规划落地商用。1973 年，学者莱特希尔宣告了一份具有影响力的评估陈述《人工智能：一般性的考察》，陈述指出：“迄今为止，人工智能没有在任何范畴发生之前预想的重大影响，人工智能的投入是金钱的浪费”，该陈述宣告后，英国政府随后停止了对爱丁堡等几所高效的人工智能项意图支撑。到 70 年代中期，美国和其他国家在该范畴的投入也大幅度削减，人工智能开展进入寒冬。
第二轮：兴于 BP 神经网络，终于专家体系失败
鼓起：1980 年代，Hopfield 神经网络和 BT 练习算法的提出，使依据AI技能的专家体系初次得以商用。Hopfield 神经网络是经过对动物或人脑的根本单元一神经元建模和衔接，探索仿照动物或人脑神经体系的学习、联想、记忆和方式辨认等功能的人工模型。依据该模型，IBM 等公司开发出了一系列用于仿照专家决策的专家体系，使人工智能第一次完结商业化落地。式微：算法约束使核算结遭受瓶颈，人工智能由于实践商用本钱过高再次式微。专家体系的维护本钱极高，但神经元网络只能处理单一问题，数据量堆集到必定程度后，核算成果便不再改进，实践运用价值有限。1987 年，苹果和IBM出产的台式机功能逾越了由 Symbolics 等厂商出产的通用核算机，专家体系逐步筛选。
第三轮：兴于深度学习算法，强于数据及算力
鼓起： 2006 年，Hinton 提出了神经网络 DeepLearning 算法，将人类从杂乱的算法概括中解放了出来，使人工智能再一次聚集了学术界和工业界的目光。从底层算法来讲，深度学习算法弥补了传统 BP 神经网络的缺点：1）多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习才能，然后有利于可视化或分类；2）传统人工神经网络的练习难度能够经过“逐层初始化”来打败。浅显来讲，本轮算法的革新性前进在于：不需求人工去提取规矩特征，机器经过海量数据，即可主动完结规矩的特征提取，将最杂乱的“算法概括”留给机器去完结。数据显现，自2012年在图画辨认范畴引进深度学习算法以来，图画辨认的错误率明显下降。并经过深度学习练习层数的添加及优化，在 2015 年经过 ResNet 模型使图画辨认的精度逾越了人眼可达的精度。

强化：底层算力的高速开展及多维数据的快速堆集，使本轮人工智能得以迸发。核算机硬件设施的开展，如 GPU（图形处理器）、TPU（张量处理器）等新一代芯片及 FPGA（现场可编程门陈列）异构核算服务器供给了满足的核算力，能够支撑人工智能算法的原型。数据的可获得性和质量在这一时期得到了极大的改进，互联网、物联网等工业的开展也为人工智能供给了规划空前的练习数据。人工智能三大要素：“算法、算力和数据”的准备就绪，使人工智能快速浸透到各工业中，如安防、金融、医疗、文娱等。
人工智能：技能门户及咱们所处的阶段
技能演进：行为主义+衔接主义，诞生深度学习技能
AI 的技能门户阅历了符号主义、衔接主义和行为主义，在行为主义思想中引进了衔接主义的技能，诞生本轮的深度强化学习技能。

符号主义

符号主义又称为逻辑主义 ，在人工智能前期一直占有主导地位。该学派以为人工智能源于数学逻辑，其实质是仿照人的笼统逻辑思想，用符号描述人类的认知进程。前期的研究思路是经过根本的揣度步骤寻求彻底解，呈现了逻辑理论家和几何定理证冥具等。上世纪 70 年代呈现了很多的专家体系，结合了范畴常识和逻辑揣度，使得人工智能进入了工程运用。PC 机的呈现以及专家体系昂扬的本钱，使符号学派在人工智能范畴的主导地位逐步被衔接主义取代。
衔接主义
衔接主义又称为仿生学派 ，当时占有主导地位。该学派以为人工智能源于仿生学，应以工程技能手段仿照人脑神经体系的结构和功能。衔接主义最早可追溯到1943年麦卡洛克和皮茨创建的脑模型，由于受理论模型、生物原型和技能条件的约束，在 20 世纪 70 年代堕入低潮。
行为主义
行为主义又称为进化主义，近年来跟着 AlphaGo 获得的打破而受到广泛重视。该学派以为人工智能源于控制论，智能行为的根底是“感知—举动”的反响机制，所以智能无需常识表明，无需揣度。智能只是在与环境交互作用中体现出来，需求具有不同的行为模块与环境交互，以此来发生杂乱的行为。在人工智能的开展进程中，符号主义、衔接主义和行为主义等门户不只先后在各自范畴获得了成果，各学派也逐步走向了彼此学习和交融开展的道路。特别是在行为主义思想中引进衔接主义的技能，然后诞生了深度强化学习技能，成为AlphaGo 打败李世石背面最重要的技能手段。

技能现状：深度学习技能带动本轮人工智能开展
人工智能算法阅历了“既定规矩体系”、“浅层学习算法”和“深度学习算法”三个阶段，其中，深度学习算法彻底将人类从杂乱的算法笼统中解放了出来，用深度神经网络+海量数据打破了核算准确度的瓶颈，带动了本轮人工智能的迸发。人工智能算法所阅历的三大阶段及完结进程如下：

1）既定规矩体系及其完结进程
既定规矩体系尚不归于“机器学习”的范围，其背面的联系为人力树立算法的逻辑联系。面对待处理的问题，由人提取出问题特征、再由人设定好算法规矩，交由机器进行运行。例如，判别某幅图片是否为山公，既定规矩体系履行进程如下：1）人为提取山公各部分像素特征；2）人为设定山公断定规矩，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素应别离坐落哪一区间内；3）机器依据读取到的像素及断定规矩，核算当时图片是否为山公，输出成果“是”或“否”。
2）传统机器学习算法及完结进程
传统机器学习算法彻底将人类从杂乱的算法笼统中解放了出来，但对杂乱数据的处理受到明显约束。简略来说，机器学习是一种完结人工智能的办法，深度学习算法是完结机器学习的技能。传统机器学习算法又称浅层算法，这类算法如反向传达算法（BP 算法）、支撑向量机（SVM）、Boosting 等，约束性在于对有限样本和核算单元的情况下对杂乱函数的表明才能有限，对杂乱数据的处理受到约束。例如，在图画辨认范畴，浅层学习的辨认准确率较低，首要原因为该算法的处理逻辑倾向浅层，不能穷举杂乱的情景，在准确率到达必定程度后，即便再投入更多数据，准确率依然无法前进。如判别某幅图片是否为山公，传统机器学习算法履行进程如下：1）人为提取山公各部分像素特征；2）机器主动概括山公的断定规矩，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素应别离坐落哪一区间内；3）机器依据读取到的像素及断定规矩，核算当时图片是否为山公，输出成果“是”或“否”。
3）深度学习算法及完结进程

深度学习与传统的机器学习最首要的差异在于：跟着数据规划的添加，其判别准确度也在不断添加。判别准确度的前进，使人工智能技能可大规划运用于语音辨认、图画辨认等多个范畴。2006 年，Hinton 提出深度学习算法，该算法与传统的机器学习算法最大的差异在于跟着数据规划的添加，算法核算准确率也不断添加。当数据很少时，深度学习算法的功能并不杰出，跟着数据量的添加，其优越性得以体现。传统机器学习算法，在拟合度到达某一特定值后，再添加数据量，其拟合度不再前进；深度学习算法拟合准确度跟着数据量及神经网络层数的添加而前进。例如，在引进深度学习之前，语音辨认的准确率接连三年稳定在 76.4%，引进该算法后，其准确率逐年递增，2017 年已达94.5%。如判别某幅图片是否为山公，深度学习算法的履行进程如下：人为将海量带有标签的图画数据到核算机中，无需进行任何特征提取或规矩设定，算法主动依据输入图画的特征概括出断定规矩，并泛化至后续判别进程中。

完结要素：海量数据及高效算力是深度学习完结根底

海量数据及高效算力是深度学习完结根底。深度学习全称深度神经网络，本质上是多层次的人工神经网络算法，即从结构上仿照人脑的运行机制，从最根本的单元上仿照了人类大脑的运行机制。算法的完结进程分为练习和揣度两个阶段。练习阶段需求海量数据输入，练习出一个杂乱的深度神经网络模型。揣度指运用练习好的模型，运用待判别的数据去“揣度”得出各种结论。大数据年代的到来，图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）等各种愈加强壮的核算设备的开展，使得深度学习能够充沛运用海量数据（标示数据、弱标示数据或无标示数据），主动地学习到笼统的常识表达，即把原始数据浓缩成某种常识。简略来说，在深度学习算法的根底上，海量数据处理了核算精准度的问题，算力的前进处理了核算速度的问题。

所处年代：依据核算规律的弱人工智能年代，但商业化价值现已展示

人工智能的分类规范及定义

李开复及王咏刚在《人工智能》一书中，将人工智能依照智能程度的强弱，划分为：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，简称ANI）、强人工智能（Artificial General Intelligence，简称 AGI）和超人工智能（ArtificialSuperintelligence，简称 ASI）三个层次。

弱人工智能（ANI）也称为约束范畴人工智能或运用型人工智能，本质上是某个特定范畴内依据核算规律的大数据处理者。浅显来讲，弱人工智能只专心于完结某个特定的使命，例如语音辨认、图画辨认和翻译，是拿手单个方面的人工智能，类似高级仿生学。该阶段的 AI 技能是为了处理特定具体类的使命问题而存在，底层原理是从海量数据中从中概括出模型，再泛化至新的数据中进行正向运算。例如，谷歌的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero 便是典型“弱人工智能”，尽管它们能够打败象棋范畴的国际级冠军，但也仅限于拿手于单个游戏范畴的人工智能。

强人工智能（AGI）是人类级别的人工智能，具有独立思想和认识，在各方面均能与人类媲美。具有 AGI 的机器不只是一种东西，其本身可具有“思想”，能够进行独立的思考、方案、处理问题、笼统思想、了解杂乱理念、快速学习等，可完结“全面仿人道”，在智力水平缓举动才能方面与人类根本没有不同，现在只存在于电影及人类幻想中。

超人工智能：假设核算机程序经过不断开展，智力水平能够逾越人类，则由此发生的人工智能体系就能够被称为超人工智能。在人工智能的三个层级中，超人工智能的定义最为模糊，现在还没有精准猜测能够阐明逾越人类最高水平的才智到底会体现为何种才能。关于超人工智能，现在只能从哲学或科幻的视点加以幻想。

当时人工智能现状：依据核算规律的弱 AI 年代

当时人工智能尚归于“弱人工智能”阶段。依照人工智能的履行深度，咱们将人工智能的断定层次分为核算智能、感知智能和认知智能三个层次：1）核算智能：神经网络和遗传算法的呈现，使机器能够高效、快速地处理海量数据，现在该技能的运用已相当老练；2）感知智能：技能已相对老练，典型运用语音辨认及人脸辨认，准确率别离逾越 98%和 99%；3）认知智能：还有较大前进空间，典型运用包含机器翻译和核算机视觉认知，这两项技能与人力还有较大差距。经过以上对三个层级的剖析，咱们判别：人工智能技能尚不具有彻底“认知”才能，处于笔直范畴的运用投入商用、自主认知尚待攻克的“弱人工智能”阶段。

“弱人工智能”所带来的收效依然十分可观

弱人工智能在特定范畴的体现均逾越人类，多种劳作密集型作业均具有较强主动化潜力。2017 年 10 月，AlphaGo 的晋级版本完结了不经过向人类学习，只经过概率核算和自学自练就到达自我逾越、打败李世石的初代AlphaGo。由IBM开发人工智能 Waston，运用机器学习来剖析和解读海量医疗数据和文献，查看患者数据做出医治决议，印度班加罗尔研究表明，Waston 与医生在供给肺癌、结肠癌和直肠癌医治主张方面一致性份额别离高达 96%、81%和93%。微软公司的人工智能虚拟机器人小冰，学习了 20 世纪 20 年代以来 519 位诗人的现代诗，自2017年2月起，“小冰”在天涯、豆瓣、贴吧、简书四个渠道上运用了27 个化名宣告的诗歌著作，几乎没有被发现是机器所作。不只如此，人工智能在交通、教育、金融范畴也展示出了巨大的运用远景。与人类比较，人工智能在数据存储、调用、剖析处理方面的强壮才能，以及在特定危险情境下的生存才能，都有望为人类日子带来巨大推翻。麦肯锡陈述表明，多种人力劳作密集、机械类作业都具有较强的主动化潜力，住宿和餐饮服务、制造、交通和仓储等作业主动化潜力巨大。

2020 年，弱人工智能为全球 GDP 带来 14%的前进。人工智能将前进社区劳作出产率，特别是在有用下降劳作本钱、优化产品和服务、发明新市场和作业等方面，将为人类的出产和日子带来革新性的改变。据 Sage 猜测，2020 年，人工智能的呈现将为全球 GDP 带来 14%的前进，相当于 15.7 万亿美元的添加。依据国际银行及产新智库的剖析，人工智能作为当下最先进出产力，假如能为制造业前进1%的功率，全球制造业便会节约 3000 亿美元。再细分到各个工业，为航空前进1%的功率相当于 300 亿美元，为电力前进 1%的功率相当于660 亿美元，为医疗体系功率前进 1%相当于 630 亿美元，为铁路体系功率前进1%相当于270 亿美元，为石油天然气本钱支出下降 1%相当于 900 亿美元。综上，到2025 年，人工智能或许影响 32 万亿美元的全球制造业范畴，相当于将影响全球50%的经济。

万事俱备，人工智能场景运用有望全面迸发

比较于前两轮的 AI 浪潮，咱们以为本轮人工智能运用将全面迸发的原因如下：1）深度学习算法的革新性推翻，使“数据量”成为决议拟合成果的中心要素：在本轮深度学习算法呈现前，AI 的首要算法是 BP、SVM 等浅层算法，由于其处理逻辑停留在浅层，即便在具有海量数据的情况下，拟合成果的准确率在前进至某一瓶颈后便无法前进，人工智能难以处理杂乱的问题。深度学习算法得益于多层神经网络，可直接用海量数据“暴力破解”出核算算法，数据量越高，拟合精准度越高。这阐明只要具有满足的数据和算力，便能快速练习出精准的算法，这使得决议人工智能准确度的中心由“算法”改变为“数据和算力”；2）海量多维数据及GPU 算力已准备就绪，为算法运行供给满足“燃料”和“引擎”：互联网使海量数据堆集成为或许，而 GPU 的呈现，满意了机器学习大规划并行核算要求。至此，人工智能的三驾马车“算法、算力、数据”皆已准备就绪；3）开源结构大幅下降了 AI 的运用门槛；4）方针及本钱的助力：AI 被广泛以为人类历史上第四次工业革新，美国、我国等科技大国均将其前进至顶层战略高度，加之本钱注入及催化，“弱人工智能”的商用已广泛落地。

资源层：数据及算力的大幅前进将 AI 面向浪潮之巅

互联网及数字经济的快速开展，为 AI 算法练习供给富余的数据来历。人工智能范畴尖端专家吴恩达曾提到：开展人工智能就像用火箭发射卫星，需求强壮的引擎和满足的燃料，算法模型便是其引擎，高功能的算力是打造引擎的东西，海量的数据便是引擎的燃料。依据深度学习的算法特色，其核算准确度与数据量根本成正比。例如，在输入 30 万张人类对弈棋谱并经过3000 万次自我对弈后，人工智能 AlphaGo 具有了媲美顶尖棋手的棋力。当时，机器学习所能运用的数据现已不约束于文本、数字等结构化数据，还包含视频、音频、图片等非结构化数据。而依据 IDC 的核算数据，2021 年全球数据量现已到达82 ZB，预计到2026年将到达 214 ZB。

GPU 的开展处理了深度学习的练习速度和相应的本钱问题。1）英伟达于2016年推出 P100，2017 年推出 V100，2020 年推出 A100，4 年间从P100 至A100英伟达GPU 芯片高功能核算才能前进 11 倍。2022 年英伟达继续迭代推出H100，其最新的 H100 芯片在 A100 的根底上将练习体现前进 9 倍；2）算力芯片的快速迭代使得前进 AI 模型练习速度和下流用户体验，一起依据摩尔定律的算力前进也使得单位算力开支继续下降，从技能老练度和商业化本钱两头加快AI 技能走向普及。

技能环境：开源结构大幅下降开发门槛

各巨子在 2016 年纷纷创建 AI 开源的开发结构，人工智能的开发结构是底层硬件与上层软件之间的枢纽，能够视作人工智能进行开发和运用的“操作体系”。以往的专家体系是依据本地化专业常识进行运算，以常识库和推理机为中心进行打开，推理机设计内容由不同的专家体系运用环境决议，不具有通用性。一起，常识库是开发者收集录入的专家剖析模型与事例的资源调集，只能在单机体系环境下运用且无法衔接网络，晋级更新不方便。企业的软件结构完结有闭源和开源两种方式，少数企业挑选闭源办法开发软件结构，意图是打造技能壁垒；现在，业界主流软件结构根本都是依据开源化运营，如谷歌的TensorFlow、脸书的Torchnet、微软的 DMTK、IBM 的 SystemML、三星的 VELES 等，均具有分布式深度学习数据库和商业级即插即用功能。

外部环境：方针助力，人工智能迎来开展良机

我国密集出台人工智能相关方针，并将 AI 上升至国家战略，力求鄙人一轮工业革新中抢占先机。自 2015 年以来，国内不断出台推进人工智能开展的鼓舞方针，包含:1）树立人工智能促进机制；2）为人工智能供给近支撑，包含税收优惠、财政扶持及拟定金融方针等；3）推进立异，包含促进工业集群，布局立异基地，鼓舞人才培养；4）政府拟定规制与保障措施等。

《新一代人工智能开展规划》提出了“三步走”战略目标，加快AI 再各作业浸透落地。第一步，到 2020 年，人工智能全体技能和运用与国际先进水平同步，人工智能工业成为新的重要经济添加点，中心工业规划逾越1500 亿元，带动相关工业规划逾越 1 万亿元；第二步，到 2025 年，新一代人工智能在智能制造、智能医疗、才智城市、智能农业、国防建设等范畴得到广泛运用，中心工业规划逾越 4000 亿元，相关工业规划逾越 5 万亿元；第三步，到2030 年，人工智能理论、技能与运用全体到达国际领先水平，构成涵盖中心技能、关键体系、支撑渠道和智能运用的齐备工业链和高端工业群，人工智能中心工业规划逾越1万亿元，带动相关工业规划逾越 10 万亿元。

从算法引荐到内容生成：AI 有望引发新一轮内容与渠道出资周期

依据对 AI 工业链及成长进程的剖析，咱们以为，AI 底层算法和理论体系的打破相对缓慢，AI 关于各个作业的浸透和改造进度各不相同。可是当时依据神经网络的深度学习算法现已在感知层（图画、声响等）及部分认知处理环节逐步步入技能老练期，在特定技能环节和运用场景中现已具有杰出的商用价值。咱们以为，短期内 AI 能够发明价值的作业有必要具有以下三点要素：1）合适的场景运用：一方面作业界存在需求，AI 的运用能够处理实践问题，真正为作业带来降本提效；另一方面，深度学习的特色决议了 AI 的算法体系有必要具有特定范畴的样本数据继续练习；2）满足的数据来历：在技能运用背面具有满足的数据来驱动AI 才能的前进；3）所需技能具有商业可行性（技能老练度以及本钱、功率等）。

结合以上三方面要素，从落地的视点来看，AI 在主动驾驶、安防、语音辨认等范畴现已得到大规划运用；从传媒互联网范畴落地来看，依据AI 的算法引荐现已在信息分发范畴获得充沛运用，并诞生出以字节跳动（今天头条、抖音等典型APP）、小红书为代表的移动互联网年代信息分发渠道新范式；从信息分发到内容生成（AIGC），AI 有望重塑内容及互联网工业生态。

AI 赋能，字节跳动充沛展示内容分发年代AI 商业化价值

互联网年代信息爆炸，信息过载加快 AI 在内容分发范畴落地。在互联网、特别是移动互联网的快速浸透推进之下，内容发明从传统的PGC 向UGC、PUGC方式改变，与之相应的是信息发生的数量呈现指数级上升；传统的用户主动获取信息的方式不堪重负、信息过载成为约束互联网工业开展的重要妨碍；依据AI的“千人千面”算法引荐方式在此布景下快速导入，推进了互联网从“人找信息”到“信息找人”的内容分发方式改变。

技能解读：“千人千面”的引荐体系本质上是一个由AI 技能驱动的拟合函数，输入变量包含用户特征、环境特征和内容特征，输出变量为引荐成果。参加运算的参数包含：1）用户特征：包含爱好、作业、年龄、性别、机型、用户反应行为等；2）环境特征：地理位置、时间、网络、气候、当时场景（作业、地铁等）；3）内容特征：主题词、爱好标签、热度、质量等。结合三方面的信息，模型会运算出一个预估，即推测引荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。然后对小批量相同标签的用户进行实时引荐。假如用户反应（转化率、热度）到达设定规范，则将此内容进行大规划的引荐；假如用户反应低于设定规范，则停止引荐。依托该引荐体系，使渠道长尾内容完结了有用的分发和触达。

从技能理念到产品落地，算法引荐引领内容分发进入新年代。从产品来看，以抖音、今天头条、小红书等 C 端娱乐内容为代表的内容渠道，依据海量用户数据，并经过视频辨认技能，挖掘出各视频内容的特色及标签，经过引荐体系，将合适的内容、在合适的地址、推送给合适的人，改变内容分发作业聚集于头部内容的生态特征，挖掘出长尾内容的运用价值；而从当时移动互联网产品来看，从内容分发到电商渠道产品推送，依据 AI 的信息分发已成标配。

从产品到商业化，字节跳动的异军突起验证 AI 强壮的出产力价值和商业化潜力。作为作为 AI 技能驱动型公司，字节跳动于 2012 年8 月推出首款新闻资讯分发产品“今天头条”，产品依据机器学习技能，完结“千人千面”的新闻信息推送。在上线不到两年的时间内，用户数已逾越 1.2 亿，MAU 逾越4000 万。后续，公司依据今天头条所打磨出的智能引荐体系，低本钱、大规划出产“流产品”，推出了“抖音”等现象级产品，并将国内老练产品经过“技能出海+本土化运营”顺利推行到全球。Questmoblie 数据显现，到 2022 年底，字节跳动旗下产品算计用户时长占比到达 24.5%（2017 年底为 10.1%），成为仅次于腾讯系的互联网巨子。

生成式 AI（AIGC）：从信息分发到内容生成，更为宏大的年代机会

运用人工智能办法生成内容的想法发源甚早。艾伦图灵(Alan Turing)1950在论文《核算机器与智能( Computing Machinery and Intelligence )》中提出了断定机器是否具有“智能”的试验办法，即“图灵测验”，判别规范为，机器是否能仿照人类的思想办法并生成内容进一步与人交互。半个世纪的科技开展中，跟着数据量快速堆集、算力功能不断前进、算法效力增强，当时的AI 在与人交互的进程中还可产出写作、编曲、绘画、视频制造等内容。2018 年，国际上首个出售的 AIGC 画作在佳士得拍卖行以 43.25 万美元成交，引发各界重视。跟着AI的内容生成才能不断增强，场景落地开花，AIGC 工业浪潮鼓起。结合人工智能的演进进程,AIGC 的开展大致能够分为4 个阶段，即: 前期萌发阶段(20 世纪 50 年代至 90 年代中期)、沉积堆集阶段(20 世纪90 年代中期至21 世纪 10 年代中期) ，快速开展阶段(21 世纪10 年代中期至今)以及当时的破圈迸发阶段（2022 年至今）。

前期萌发阶段 (1950s-1990s) ：技能所限，AIGC 约束于小范围实验。1957年，莱杰伦希勒 (Leiaren Hiller ) 和伦纳德艾萨克森( LeonardIsaacson)经过将核算机程序中的控制变量换成音符得到了历史上第一支由核算机发明的音乐著作——弦乐四重奏《依利亚克组曲 ( Illiac Suite )》。1966 年，国际第一款可人机对话的机器人“伊莉莎 ( Eliza)”面世，其可在关键字扫描和重组的根底上进行人机交互。80 年代中期，IBM 依据隐形马尔科夫链模型( HiddenMarkovModel,HMM) 发明了语音控制打字机“坦戈拉( Tangora )”,能够处理约20000个单词。然而在 20 世纪晚期，昂扬的研制与体系本钱与难以落地商业变现方式，各国政府减少了对人工智能范畴的投入，AIGC 开展暂时停滞。

沉积堆集阶段 (1990s-2010s)：AIGC 实用性增强，敞开商业化探索。2006年，深度学习算法获得重大打破，且同期图形处理器( Graphics Processing Unit,GPU)、张量处理器( Tensor Processing UnitTPU) 等算力设备功能不断前进。数据层面互联网的开展引发数据规划快速胀大，成为 AIGC 开展的算法练习根底，AIGC开展获得明显前进。但算法依然面对瓶颈，发明使命的完结质量约束了AIGC的运用，内容产出效果仍待前进。2007 年，纽约大学人工智能研究员罗斯古德温安装的人工智能体系经过对公路游览中见识的记载和感知，撰写出国际第一部彻底由人工智能发明的小说《1 The Road》。但其仍全体可读性不强的下风，存在拼写错误、辞藻空泛、缺少逻辑等问题。微软 2012 年揭露展示的全主动同声传译体系，依据深层神经网络 (Deep Neural Network,DNN)可主动将英文演讲者的内容经过语音辨认、语言翻译、语音合成等技能生成中文语音。

快速开展阶段(2010s-2021)：深度学习算法的不断迭代促进内容生态百家争鸣。2014 年以来，以生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)为代表的深度学习算法被提出和迭代更新，AIGC 进入生成内容多样化的年代，且产出的内容效果逼真到难以分辩。2017 年，国际首部悉数由AI 发明的诗集《阳光失了玻璃窗》由微软的人工智能少女“小冰”发明。2018 年，英伟达了能够主动生成图片的 StyleGAN 模型，截止 2022 年底，其已晋级到第四代StyleGAN-XL,可生成人眼难以分辩真假的高分辩率图片。2019 年，DeepMind 发布了可生成接连视频的 DVD-GAN 模型。2021 年，OpenAI 推出了 DALL-E，并于2022 年将其晋级为DALL-E-2。该产品首要生成文本与图画的交互内容，可依据用户输入的简短描述性文字，得到极高质量的卡通、写实、笼统等风格的图画绘画著作。

迸发与破圈阶段（2022-至今）：2022 年以来，AIGC 产品密集发布，ChatGPT爆火出圈。Google 于 2022 年五月推出了文本图画生成模型lmagen，同年8月，开源 AI 绘画东西 StableDiffusion 发布；2022 年 9 月，Meta 推出可运用文字生成视频的产品 Make-A-Video 以推进其视频生态的开展。2022 年11 月30 日，OpenAl推出 AI 谈天机器人 ChatGPT，AIGC 的内容产出才能迅速招引大批用户，至2022年 12 月 5 日，依据 OpenAI 创始人表明，ChatGPT 用户数已打破100 万。2023年2 月，微软宣告推出由 ChatGPT 支撑的新版本 Bing 搜索引擎和Edge 浏览器，AIGC与传统东西进入深度交融进程。

算力与数据皆备、大模型加快 AIGC 技能导入，运用立异、场景落地渐行渐近

深度模型的前进与立异奠定 AIGC 走向老练的根底。就底层技能而言，不断立异的生成算法、预练习模型、多模态等技能是 AIGC 作业开展的条件，以此为根底AIGC在主动化内容生成上具有了通用性、根底性多模态、参数多、练习数据量大、生成内容高质稳定等特征优势。

预练习模型进一步打开了 AIGC 的技能和商业化或许。以往的生成模型存在运用门槛高、练习本钱高、内容生成简略和质量偏低等下风，而真实内容消费场景具有灵敏多变、高精度、高质量等痛点要求。预练习模型的呈现经过前进AIGC技能才能处理了上述问题。AI 预练习模型。即大模型、根底模型(FoundationModel)，其依据很多数据与巨量参数的模型，可习惯下流广泛使命并明显前进各种下流使命的功能。AIGC 进入预练习模型年代以 2018 年谷歌发布依据Transformer机器学习办法的天然语言处理预练习模型 BERT 为标志。当时依照根本类型分类，预练习模型包含:(1)天然语言处理(NLP) 预练习模型，如谷歌的LaMDA 和PaLM、OpenAl 的 GPT 系列;(2)核算机视觉(CV)预练习模型，如微软的Florence:(3)多模态预练习模型，即交融文字、图片、音视频等多种内容方式。

以 GPT 为代表的大模型体现优异，AIGC 加快从实验室设想向工业化落地。1）依据 IDC 的定义，AI 大模型是依据海量多源数据打造的预练习模型，是对原有算法模型的技能晋级和产品迭代，用户可经过开源或敞开API/东西等方式进行模型零样本/小样本数据学习，以完结更优的辨认、了解、决策、生成效果和更低本钱的开发布置方案。大模型的中心作用是打破数据标示的窘境，经过学习海量无标示的数据来做预练习，拓展全体模型前期学习的广度和深度，以此前进大模型的常识水平，然后低本钱、高习惯性地赋能大模型在后续下流使命中的运用；2）以GPT 系列天然语言处理模型为例，从 2018 年 6 月的GPT-1 模型，经过数代的模型迭代，GPT3.5 现已从前期的 1.17 亿参数量前进至当时的千亿级以上，而依据GPT3.5 的 ChatGPT 在人机对话中体现优异并火爆出圈，印证了大模型在文本、图画甚至视频等范畴内容生成的或许性和商业化潜力。

从 PGC 到 AIGC，AI 有望重构内容与前言生态

AIGC 多样化的内容生成才能使其掩盖各类内容方式，各类运用场景正随技能前进逐步落地。AIGC 不只可掩盖文本、音频、图画、视频等根本内容模态，还可综合图画、视频、文本进行跨模态生成，并运用于各类细分作业成为具体的出产力要素，例如游戏作业中的 AI NPC、虚拟人的视频制造与生成等。

从 PGC 到 AIGC，内容与渠道从生态到商业方式有望重塑，新出资周期即将来临。1）从 PGC 到 UGC、PUGC，传媒互联网从 web 1.0 的门户年代进入到移动互联网的web 2.0 年代，结合算法引荐的信息分发方式诞生了以字节跳动（抖音、今天头条）、美团、快手、小红书等为代表移动互联网新贵；2）算法引荐重塑了信息分发方式，而 AIGC 则完结了信息、内容的 AI 发明，内容出产将从PGC、UGC、PUGC迈入 AIGC 年代，内容出产的功率有望完结跨越式前进，内容将迎来大迸发时间，与之相应的，从内容到前言渠道都将会迎来生态和商业方式的重塑，内容与渠道的新出资周期即将来临。

出资剖析

AI 是新一轮出产力革新，算法立异及算力前进、数据迸发，催化本轮人工智能奇点将至。1）人工智能（AI）依据机器学习和数据剖析的办法，赋予机器人类的才能，然后完结解放人力、降本提效的意图，现已成为推进新一轮出产力革新的中心技能方向；2）阅历符号主义、衔接主义和行为主义的继续演进，终究诞生了引导本轮 AI 落地的深度学习技能；深度学习技能的呈现，改变了传统AI 的技能道路，处理了传统机器学习算法无法处理很多数据、准确率遭受瓶颈的问题，使得AI 从理论上具有了工程化落地的或许；依据摩尔定理的算力前进，互联网及数字经济的快速开展带来的数据量井喷，使得 AI 终究从设想走向场景落地，在语音辨认、图画辨认等范畴的核算准确度都完结了打破性进展并得到广泛运用。

从算法引荐到内容生成，AIGC 有望带动新一轮内容与渠道革新。1）从传媒互联网的实践来看，依据 AI 算法推送的信息分发模型现已为web 2.0 年代主流的信息组织方式，并诞生出以字节跳动、快手、小红书等为代表典型产品和商业事例；2）从算法推进到内容生成（AIGC），新年代的大门正在打开：海量的数据资源、快速前进的算力水平缓不断下降的单位算力本钱开支、依据深度学习的预练习大模型构建的通用大模型明显下降运用开发门槛，数字化的高浸透率赋予富余场景运用或许；从 PGC 到 AIGC，内容出产的大爆炸将重塑内容与渠道生态、商业方式，新一轮工业机会渐行渐近。

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