報告簡介

　　AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技術來生成內容，AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產(chǎn)方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。

　　AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求；同時能夠創(chuàng)新內容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內容生產(chǎn)向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持數(shù)字內容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。

　　中國AIGC市場是全球AIGC市場的主要組成部分，中國AIGC市場受強大的市場需求及增強的AI技術所推動。根據(jù)中投顧問產(chǎn)業(yè)大腦數(shù)據(jù)，2023年中國AIGC市場規(guī)模約為170億元，預計2025年之前，中國AIGC市場規(guī)模增長率都將維持在25%左右，2025年市場規(guī)模將達到257億元，2030年，市場規(guī)模將超過萬億人民幣。

　　圖表：中投顧問對2023-2030年中國AIGC產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模預測

　　單位：億元

　　數(shù)據(jù)來源：中投顧問產(chǎn)業(yè)大腦

　　行業(yè)監(jiān)管進一步規(guī)范。2023年7月，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》發(fā)布，明確鼓勵生成式人工智能技術在各行業(yè)、各領域的創(chuàng)新應用，生成積極健康、向上向善的優(yōu)質內容，探索優(yōu)化應用場景，構建應用生態(tài)體系。2023年9月18日，工信部科技司發(fā)布的《工業(yè)和信息化部元宇宙標準化工作組籌建方案（征求意見稿）》提出，優(yōu)先開展“元宇宙+工業(yè)制造”等行業(yè)應用標準研制，加強與生成式人工智能、量子信息等領域技術融合創(chuàng)新。2024年1月29日，工信部等七部門聯(lián)合發(fā)布《關于推動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》，要求加強前瞻謀劃部署，重點推進未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間和未來健康六大方向產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內容）的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數(shù)字人等應用落地。

　　2024年1月16日全球人工智能模型領跑者OpenAI推出了一款能根據(jù)文字指令即時生成短視頻的模型，命名為Sora。2023年末至2024年初，Pika、HeyGen等AI文生視頻應用陸續(xù)出圈，驗證了多模態(tài)技術的不斷進步與成熟。Sora模型無疑加劇了這一賽道的激烈競爭。

　　近年視覺算法在泛化性、可提示性、生成質量和穩(wěn)定性等方面突破將推動技術拐點到來以及爆款應用出現(xiàn)。3D資產(chǎn)生成、視頻生成等領域受益于擴散算法成熟，但數(shù)據(jù)與算法難點多于圖像生成，考慮到LLM對AI各領域的加速作用以及已出現(xiàn)較好的開源模型，未來行業(yè)或取得更大的發(fā)展。

　　過去市場擔憂AIGC在產(chǎn)品落地和商業(yè)變現(xiàn)方面存在不確定性，隨著ChatGPT熱度的持續(xù)提升以及微軟、谷歌的等巨頭的持續(xù)投入，ChatGPT已在2C（訂閱收費）和2B（與微軟應用整合）領域開啟商業(yè)化探索，AIGC市場潛力逐漸顯現(xiàn)，應用落地和商業(yè)變現(xiàn)有望加速。

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)深度調研及投資前景預測報告》共九章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內外AIGC行業(yè)的發(fā)展狀況，然后報告重點闡述了AIGC的基礎層發(fā)展以及在各個領域的應用，隨后對AIGC相關技術進行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進行了科學的預測。
 

　　報告目錄

第一章 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)相關概述

1.1 人工智能生成內容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心目標
1.1.3 優(yōu)勢特征
1.1.4 體系架構
1.1.5 內容輸出
1.2 ?人工智能生成內容（AIGC）的發(fā)展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數(shù)據(jù)巨量化
1.3.2 內容創(chuàng)造力
1.3.3 跨模態(tài)融合
1.3.4 認知交互力
1.4 主要內容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC

第二章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

2.1 政策環(huán)境
2.1.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)布
2.1.2 建設人工智能應用場景
2.1.3 加快人工智能應用創(chuàng)新
2.1.4 人工智能服務管理辦法發(fā)布
2.1.5 地方發(fā)展人工智能政策
2.2 需求環(huán)境
2.2.1 Web3.0時代到來
2.2.2 元宇宙成為新風口
2.2.3 數(shù)字經(jīng)濟取得進展
2.2.4 算力發(fā)展水平提升
2.3 產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.3.1 產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景
2.3.2 產(chǎn)業(yè)布局狀況
2.3.3 應用前景廣闊
2.3.4 產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
2.3.5 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

第三章 2022-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析

3.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
3.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
3.1.3 行業(yè)核心要素
3.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
3.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
3.2 2022-2024年全球人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.3 主要企業(yè)分析
3.2.4 企業(yè)業(yè)務模式
3.2.5 企業(yè)布局分析
3.3 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
3.3.2 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.3.4 主要企業(yè)發(fā)展
3.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
3.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
3.4 人工智能生成內容（AIGC）的應用場景分析
3.4.1 文本生成
3.4.2 音頻生成
3.4.3 圖像生成
3.4.4 視頻生成
3.4.5 跨模態(tài)生成
3.4.6 策略生成
3.4.7 虛擬人生成
3.5 人工智能生成內容（AIGC）典型產(chǎn)品--ChatGPT分析
3.5.1 基本概況
3.5.2 主要優(yōu)勢
3.5.3 發(fā)展歷程
3.5.4 技術路徑
3.5.5 發(fā)展現(xiàn)狀
3.5.6 應用場景
3.5.7 商業(yè)進程
3.5.8 發(fā)展瓶頸
3.5.9 發(fā)展?jié)摿?/p>

第四章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析

4.1 產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展環(huán)節(jié)總體狀況
4.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)
4.1.2 基礎設施層
4.1.3 模型層
4.1.4 應用層
4.2 基礎層各技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 5G產(chǎn)業(yè)
4.2.2 5G基站
4.2.3 物聯(lián)網(wǎng)
4.2.4 算力
4.2.5 芯片
4.2.6 云計算
4.3 內容生產(chǎn)領域各產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 數(shù)字媒體
4.3.2 數(shù)字藏品
4.3.3 數(shù)字場景
4.3.4 數(shù)字人
4.4 應用領域發(fā)展狀況分析
4.4.1 傳媒行業(yè)
4.4.2 電商行業(yè)
4.4.3 影視行業(yè)
4.4.4 文化娛樂行業(yè)
4.4.5 教育行業(yè)
4.4.6 醫(yī)療行業(yè)
4.4.7 工業(yè)
4.4.8 金融行業(yè)
4.4.9 其他應用

第五章 中國人工智能生成內容（AIGC）主要技術發(fā)展分析

5.1 人工智能技術發(fā)展分析
5.1.1 技術發(fā)展歷程
5.1.2 技術發(fā)展特點
5.1.3 核心技術分析
5.1.4 技術主要應用
5.1.5 技術發(fā)展展望
5.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡分析
5.2.1 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
5.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
5.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
5.3.1 技術基本概況
5.3.2 語言表示的發(fā)展
5.3.3 預訓練語言模型基礎
5.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
5.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
5.3.6 技術發(fā)展展望
5.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
5.4.1 多模態(tài)關聯(lián)
5.4.2 跨模態(tài)生成
5.4.3 多模態(tài)協(xié)同
5.4.4 技術演進狀況
5.4.5 發(fā)展的趨勢
5.5 AIGC的三大模型
5.5.1 視覺大模型
5.5.2 語言大模型
5.5.3 多模態(tài)大模型
5.5.4 技術路徑對比
5.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
5.6.1 智能數(shù)字內容孿生能力
5.6.2 智能數(shù)字內容編輯能力
5.6.3 智能數(shù)字內容創(chuàng)作能力

第六章 2022-2024年國際人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析

6.1 微軟（Microsoft Corp.）
6.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.1.2 AIGC業(yè)務產(chǎn)品與合作
6.1.3 AIGC產(chǎn)品特點與優(yōu)勢
6.1.4 AIGC業(yè)務戰(zhàn)略布局展望
6.2 谷歌（Google Inc.）
6.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.2.2 企業(yè)AIGC布局狀況
6.2.3 AIGC產(chǎn)品特點與優(yōu)勢
6.2.4 企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略布局分析
6.3 Meta Platforms, Inc.
6.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.3.2 企業(yè)AIGC業(yè)務布局狀況
6.3.3 企業(yè)AIGC產(chǎn)品特點及優(yōu)勢
6.3.4 企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略布局分析
6.4 Stability AI
6.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.4.2 企業(yè)AIGC業(yè)務布局狀況
6.4.3 企業(yè)AIGC產(chǎn)品特點及優(yōu)勢
6.4.4 企業(yè)業(yè)務發(fā)展趨勢
6.5 Open AI
6.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.5.2 企業(yè)產(chǎn)品特點及優(yōu)勢
6.5.3 企業(yè)產(chǎn)品商業(yè)化應用狀況
6.5.4 企業(yè)未來戰(zhàn)略布局

第七章 2020-2023年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析

7.1 百度集團股份有限公司
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)AIGC業(yè)務布局狀況
7.1.3 2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
7.1.4 2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
7.1.5 未來業(yè)務戰(zhàn)略布局
7.2 科大訊飛股份有限公司
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 AIGC業(yè)務布局
7.2.3 經(jīng)營效益分析
7.2.4 財務狀況分析
7.2.5 未來發(fā)展戰(zhàn)略
7.3 拓爾思信息技術股份有限公司
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)AIGC業(yè)務
7.3.3 經(jīng)營效益分析
7.3.4 財務狀況分析
7.3.5 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
7.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.4 云從科技集團股份有限公司
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)業(yè)務布局
7.4.3 經(jīng)營效益分析
7.4.4 財務狀況分析
7.4.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.5 北京藍色光標數(shù)據(jù)科技股份有限公司
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)布局分析
7.5.3 經(jīng)營效益分析
7.5.4 財務狀況分析
7.5.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.6 昆侖萬維科技股份有限公司
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 AIGC業(yè)務布局
7.6.3 經(jīng)營效益分析
7.6.4 財務狀況分析
7.6.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略

第八章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析

8.1 2022-2023年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
8.1.2 國內AIGC行業(yè)融資情況
8.1.3 國外AIGC行業(yè)融資狀況
8.1.4 各國一級市場融資情況對比
8.1.5 國內典型融資案例
8.1.6 國外典型融資案例
8.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
8.2.1 技術層面加速成熟
8.2.2 產(chǎn)業(yè)鏈條基本形成
8.2.3 算力芯片空間增大
8.2.4 應用領域潛力巨大
8.3 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)壁壘分析
8.3.1 能力壁壘
8.3.2 合作壁壘
8.3.3 模式壁壘
8.4 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)風險分析
8.4.1 技術風險
8.4.2 資金風險
8.4.3 政策風險

第九章 中投顧問對2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

9.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
9.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
9.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
9.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?br /> 9.1.4 市場發(fā)展空間
9.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
9.2.1 核心技術持續(xù)演進
9.2.2 關鍵能力顯著增強
9.2.3 產(chǎn)品類型逐漸豐富
9.2.4 場景應用趨于多元
9.2.5 生態(tài)建設日益完善
9.3 中投顧問對2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
9.3.1 2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)影響五力要素分析
9.3.2 中投顧問對2024-2030年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模預測