AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容，AIGC也被認(rèn)為是繼UGC、PGC之后的新型內(nèi)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(gè)方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識(shí)水平承擔(dān)信息挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等基礎(chǔ)性機(jī)械勞動(dòng)，從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個(gè)性化需求；同時(shí)能夠創(chuàng)新內(nèi)容生產(chǎn)的流程和范式，為更具想象力的內(nèi)容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動(dòng)內(nèi)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?jǐn)?shù)字內(nèi)容與其他產(chǎn)業(yè)的多維互動(dòng)、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經(jīng)濟(jì)發(fā)展新增長點(diǎn)，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動(dòng)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(qiáng)大的市場需求及增強(qiáng)的AI技術(shù)所推動(dòng)。2023年中國生成式AI市場達(dá)到了14.4萬億元人民幣，顯示了該領(lǐng)域巨大的經(jīng)濟(jì)潛力。預(yù)計(jì)到2035年，全球范圍內(nèi)生成式AI技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)將達(dá)到90萬億元人民幣，中國將占其中的30萬億元以上，這意味著中國將在全球生成式AI市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。

　　行業(yè)監(jiān)管進(jìn)一步規(guī)范。2023年7月，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》發(fā)布，對(duì)生成式人工智能服務(wù)進(jìn)行了框架性規(guī)范。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(biāo)準(zhǔn)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(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)研制，加強(qiáng)與生成式人工智能、量子信息等領(lǐng)域技術(shù)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(guān)于推動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》。在全面布局未來產(chǎn)業(yè)方面，《意見》要求，加強(qiáng)前瞻謀劃部署，重點(diǎn)推進(jìn)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。

　　圖表：中國人工智能行業(yè)相關(guān)政策

　　資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

　　ChatGPT的火熱帶來市場對(duì)于AIGC（AI生成內(nèi)容）的關(guān)注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內(nèi)容，已有寫作助手、AI繪畫、對(duì)話機(jī)器人、數(shù)字人等應(yīng)用落地。2023年末至2024年初，Pika、HeyGen等AI文生視頻應(yīng)用陸續(xù)出圈，驗(yàn)證了多模態(tài)技術(shù)的不斷進(jìn)步與成熟。2024年1月16日全球人工智能模型領(lǐng)跑者OpenAI推出了一款能根據(jù)文字指令即時(shí)生成短視頻的模型，命名為Sora。Sora模型無疑加劇了這一賽道的激烈競爭。

　　圖表：生成式人工智能發(fā)展階段各特點(diǎn)總結(jié)

　　資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

　　近年視覺算法在泛化性、可提示性、生成質(zhì)量和穩(wěn)定性等方面突破將推動(dòng)技術(shù)拐點(diǎn)到來以及爆款應(yīng)用出現(xiàn)。3D資產(chǎn)生成、視頻生成等領(lǐng)域受益于擴(kuò)散算法成熟，但數(shù)據(jù)與算法難點(diǎn)多于圖像生成，考慮到LLM對(duì)AI各領(lǐng)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。

　　中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)趨勢預(yù)測及投資機(jī)會(huì)研究報(bào)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(bào)告深入分析了國內(nèi)外AIGC行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，然后報(bào)告重點(diǎn)闡述了AIGC的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，隨后對(duì)AIGC相關(guān)技術(shù)進(jìn)行介紹，同時(shí)對(duì)AIGC重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營狀況等方面進(jìn)行了深入的解析；最后，報(bào)告對(duì)中國AIGC行業(yè)的投資前景進(jìn)行了科學(xué)的預(yù)測。

報(bào)告目錄

第一章　人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)相關(guān)概述

1.1　人工智能生成內(nèi)容（AIGC）基本概述
1.1.1　基本定義
1.1.2　核心目標(biāo)
1.1.3　優(yōu)勢特征
1.1.4　體系架構(gòu)
1.1.5　內(nèi)容輸出
1.2　人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的發(fā)展階段
1.2.1　模型賦智階段
1.2.2　認(rèn)知交互階段
1.2.3　空間賦能階段
1.3　人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的主要特征
1.3.1　數(shù)據(jù)巨量化
1.3.2　內(nèi)容創(chuàng)造力
1.3.3　跨模態(tài)融合
1.3.4　認(rèn)知交互力
1.4　主要內(nèi)容生成模式對(duì)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(nèi)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(shè)人工智能應(yīng)用場景
2.1.3　加快人工智能應(yīng)用創(chuàng)新
2.1.4　人工智能服務(wù)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(shí)代到來
2.2.2　元宇宙成為新風(fēng)口
2.2.3　數(shù)字經(jīng)濟(jì)取得進(jìn)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(yīng)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析

3.1　人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
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(wù)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(nèi)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(nèi)容（AIGC）的應(yīng)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(nèi)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(shù)路徑
3.5.5　發(fā)展現(xiàn)狀
3.5.6　應(yīng)用場景
3.5.7　商業(yè)進(jìn)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(nèi)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(chǔ)設(shè)施層
4.1.3　模型層
4.1.4　應(yīng)用層
4.2　基礎(chǔ)層各技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.2.1　5G產(chǎn)業(yè)
4.2.1.1　5G技術(shù)發(fā)展歷程
4.2.1.2　5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
4.2.1.3　5G典型應(yīng)用場景
4.2.1.4　5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
4.2.2　5G基站
4.2.2.1　5G基站政策分析
4.2.2.2　5G基站發(fā)展前景
4.2.3　物聯(lián)網(wǎng)
4.2.3.1　物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模
4.2.3.2　物聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新
4.2.4　算力
4.2.4.1　算力發(fā)展?fàn)顩r
4.2.4.2　市場空間巨大
4.2.5　芯片
4.2.5.1　芯片相關(guān)政策
4.2.5.2　芯片需求增大
4.2.5.3　類人腦芯片
4.2.5.4　人工智能芯片趨勢
4.2.6　云計(jì)算
4.2.6.1　云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.6.2　云計(jì)算成人工智能基礎(chǔ)
4.2.6.3　云計(jì)算與人工智能協(xié)同發(fā)展
4.2.6.4　云計(jì)算發(fā)展展望
4.2.6.5　云計(jì)算發(fā)展趨勢
4.3　內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域各產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
4.3.1　數(shù)字媒體
4.3.1.1　數(shù)字媒體主要特點(diǎn)
4.3.1.2　數(shù)字媒體發(fā)展前景
4.3.1.3　AIGC與出版行業(yè)
4.3.2　數(shù)字藏品
4.3.2.1　數(shù)字藏品發(fā)展?fàn)顩r
4.3.2.2　數(shù)字藏品發(fā)展前景
4.3.3　數(shù)字場景
4.3.3.1　數(shù)字場景構(gòu)建基礎(chǔ)
4.3.3.2　數(shù)字場景核心構(gòu)件
4.3.3.3　數(shù)字場景驅(qū)動(dòng)因素
4.3.3.4　數(shù)字場景產(chǎn)生影響
4.3.3.5　數(shù)字場景發(fā)展趨勢
4.3.4　數(shù)字人
4.3.4.1　數(shù)字人發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.4.2　數(shù)字人產(chǎn)業(yè)圖譜
4.3.4.3　數(shù)字人發(fā)展前景
4.3.4.4　數(shù)字人發(fā)展趨勢
4.4　應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r分析
4.4.1　傳媒行業(yè)
4.4.1.1　行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.4.1.2　行業(yè)發(fā)展機(jī)遇
4.4.1.3　行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4.1.4　AIGC主要應(yīng)用
4.4.2　電商行業(yè)
4.4.2.1　行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)
4.4.2.2　行業(yè)運(yùn)營模式
4.4.2.3　行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.4.2.4　AIGC主要應(yīng)用
4.4.3　影視行業(yè)
4.4.3.1　行業(yè)基本概述
4.4.3.2　行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4.3.3　行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
4.4.3.4　AIGC主要應(yīng)用
4.4.4　文化娛樂行業(yè)
4.4.4.1　未來發(fā)展趨勢
4.4.4.2　AIGC主要應(yīng)用
4.4.5　教育行業(yè)
4.4.5.1　AIGC主要應(yīng)用
4.4.5.2　AIGC應(yīng)用發(fā)展動(dòng)態(tài)
4.4.6　醫(yī)療行業(yè)
4.4.6.1　AIGC主要應(yīng)用
4.4.6.2　行業(yè)應(yīng)用價(jià)值
4.4.6.3　應(yīng)用市場規(guī)模
4.4.6.4　發(fā)展趨勢分析
4.4.7　工業(yè)
4.4.7.1　工業(yè)智能化升級(jí)指數(shù)
4.4.7.2　人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
4.4.7.3　AI工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢
4.4.7.4　AIGC主要應(yīng)用
4.4.8　金融行業(yè)
4.4.8.1　行業(yè)發(fā)展成就
4.4.8.2　行業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型
4.4.8.3　行業(yè)發(fā)展展望
4.4.8.4　AIGC主要應(yīng)用
4.4.9　其他應(yīng)用
4.4.9.1　SaaS
4.4.9.2　數(shù)字設(shè)計(jì)
4.4.9.3　游戲

第五章　中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）主要技術(shù)發(fā)展分析

5.1　人工智能技術(shù)發(fā)展分析
5.1.1　技術(shù)發(fā)展歷程
5.1.2　技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)
5.1.3　核心技術(shù)分析
5.1.4　技術(shù)主要應(yīng)用
5.1.5　技術(shù)發(fā)展展望
5.2　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
5.2.1　全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.2　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3　自然語言處理技術(shù)發(fā)展分析
5.3.1　技術(shù)基本概況
5.3.2　語言表示的發(fā)展
5.3.3　預(yù)訓(xùn)練語言模型基礎(chǔ)
5.3.4　大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型
5.3.5　預(yù)訓(xùn)練語言模型優(yōu)化方向
5.3.6　技術(shù)發(fā)展展望
5.4　多模態(tài)認(rèn)知技術(shù)發(fā)展分析
5.4.1　多模態(tài)關(guān)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(shù)演進(jìn)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(shù)路徑對(duì)比
5.6　AIGC技術(shù)演化的三大前沿能力
5.6.1　智能數(shù)字內(nèi)容孿生能力
5.6.2　智能數(shù)字內(nèi)容編輯能力
5.6.3　智能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作能力

第六章　2022-2024年國際人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)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(wù)產(chǎn)品與合作
6.1.3　AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)與優(yōu)勢
6.1.4　AIGC業(yè)務(wù)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　AIGC布局狀況
6.2.3　AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)與優(yōu)勢
6.2.4　企業(yè)業(yè)務(wù)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　AIGC業(yè)務(wù)布局狀況
6.3.3　AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢
6.3.4　未來業(yè)務(wù)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　AIGC業(yè)務(wù)布局狀況
6.4.3　AIGC產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢
6.4.4　未來業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢
6.5　Open AI
6.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
6.5.2　產(chǎn)品特點(diǎn)及優(yōu)勢
6.5.3　產(chǎn)品商業(yè)化應(yīng)用狀況
6.5.4　企業(yè)未來戰(zhàn)略布局

第七章　2022-2024年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)重點(diǎn)上市企業(yè)經(jīng)營狀況分析

7.1　百度集團(tuán)股份有限公司
7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2　AIGC業(yè)務(wù)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(wù)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(wù)布局
7.2.3　經(jīng)營效益分析
7.2.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.2.5　未來發(fā)展戰(zhàn)略
7.3　拓爾思信息技術(shù)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(wù)
7.3.3　經(jīng)營效益分析
7.3.4　財(cái)務(wù)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(tuán)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(wù)布局
7.4.3　經(jīng)營效益分析
7.4.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.4.5　公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.5　北京藍(lán)色光標(biāo)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(cái)務(wù)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(wù)布局
7.6.3　經(jīng)營效益分析
7.6.4　財(cái)務(wù)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析

8.1　人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
8.1.1　國內(nèi)AIGC行業(yè)融資情況
8.1.2　國外AIGC行業(yè)融資狀況
8.1.3　各國一級(jí)市場融資情況對(duì)比
8.1.4　國內(nèi)典型融資案例
8.1.5　國外典型融資案例
8.2　中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)投資機(jī)會(huì)分析
8.2.1　技術(shù)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(yīng)用領(lǐng)域潛力巨大
8.3　中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析
8.4.1　技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)
8.4.2　資金風(fēng)險(xiǎn)
8.4.3　政策風(fēng)險(xiǎn)

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

9.1　中國人工智能生成內(nèi)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(nèi)容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
9.2.1　核心技術(shù)持續(xù)演進(jìn)
9.2.2　關(guān)鍵能力顯著增強(qiáng)
9.2.3　產(chǎn)品類型逐漸豐富
9.2.4　場景應(yīng)用趨于多元
9.2.5　生態(tài)建設(shè)日益完善
9.3　中投顧問對(duì)2024-2028年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)預(yù)測分析
9.3.1　2024-2028年中國人工智能生成內(nèi)容（AIGC）行業(yè)影響五力要素分析
9.3.2　中投顧問對(duì)2024-2030年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測