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02 農產品直播帶貨風險矩陣(有什么小本創業好項目)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-21 03:27:44【】1人已围观
简介>3)直接對外提供軟件:例如個性化營銷文本寫作工具AXSemantics則以約1900人民幣/月的價格對外出售,并以約4800歐元/月的價格提供支持定制的電子商務版本。大部分C端AGC工具則以約80人
4)模型訓練費用:適用于NPC訓練等個性化定制需求較強的領域
5)根據具體屬性收費:例如版權授予(支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權多種合作模式,擁有設計圖案的版權)、是否支持商業用途(個人用途、企業使用、品牌使用等)、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行業門檻及壁壘是什么?
1)打造一體化解決方案服務能力:AIGC本質上提供的是內容的生成工具,和傳統的內容輔助編輯邏輯是相同的。采集、生產、媒資管理、分發消費等視頻整個生命周期,一般都需要覆蓋內容生成的全生命周期。
2)與行業的深度綁定關系:通過和行業形成深度綁定關系,接入相關平臺或底層系統的,與原來的內容載體建立良好的合作關系,除去說明場景可行性外,還需要強調對方在基礎架構上的配合意愿。
3)構建業務閉環:創作型的工具如何得到反饋的手段,需要新的模式形成閉環。需要從“拼接式”(需要大量的人工標注數據,只能針對具體任務,不會自我成長)到“進化式”(創造特定條件和核心能力,使之能夠完成通用任務并自我成長),并與用戶增加對話輪次、建立情感鏈接。
5、AIGC技術處于什么發展階段?
2021年之前,AIGC生成的主要是文字,而新一代模型可以處理的格式內容包括:文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等等。AIGC被認為是繼專業生產內容(PGC,professional-generated 買粉絲ntent)、用戶生產內容(UGC,User-generated 買粉絲ntent)之后的新型內容創作方式,可以在創意、表現力、迭代、傳播、個性化等方面,充分發揮技術優勢。
2022年:AIGC高速發展,其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業化的可能,成為AIGC發展的“加速度”。
6、AIGC的發展面臨什么挑戰?
AIGC在引發全球關注的同時,知識產權、技術倫理將面臨諸多挑戰和風險。同時AIGC距離通用人工智能還有較大的差距。
1)知識產權爭議。AIGC的飛速發展和商業化應用,除了對創作者造成沖擊外,也對大量依靠版權為主要營收的企業帶來沖擊。
2)關鍵技術難點。AIGC距離通用人工智能還有較大差距,當前熱門的AIGC系統雖然能夠快速生成圖像,但是這些系統未必能夠真正理解繪畫的含義,從而能夠根據這些含義進行推理并決策。
3)創作倫理問題。部分開源的AIGC項目對生成的圖像監管程度較低,數據集系統利用私人用戶照片進行AI訓練,侵權人像圖片進行訓練的現象屢禁不止。一些用戶利用AIGC生成虛假名人照片等違禁圖片,甚至會制作出暴力和性有關的畫作。由于AI本身尚不具備價值判斷能力,一些平臺已經開始進行倫理方面的限制和干預,但相關法律法規仍處于真空階段。
7、如何看待AIGC的未來趨勢?
據李彥宏判斷,未來AIGC將走過三個發展階段:助手階段、協作階段、原創階段。
在第一階段,AIGC將輔助人類進行內容生產;
第二階段,AIGC以虛實并存的虛擬人形態出現,形成人機共生的局面;
第三階段則是原創階段,AIGC將獨立完成內容創作。Gartner預計,到2025年,生成式人工智能將占所有生成數據的10%。
推動這一變化發生的驅動力在于:
1)核心技術升級不斷發展。AIGC的三大基礎能力包括內容孿生、內容編輯、內容創作,將隨著產業發展而逐漸升級。
2)產品類型逐漸豐富。人工智能的不斷發展及推進,也將使AIGC模態不再僅僅局限于文本、音頻、視覺三種基本形態。嗅覺、觸覺、味覺、情感等多重信息感知和認知能力將以數字化的形式傳輸并指導人工智能進行內容創作,甚至創造出酸甜苦辣外的另一種味道。
3)場景應用趨于多元。目前,AIGC已經在多個領域得到廣泛應用,如金融、傳媒、文娛、電商等,未來應用場景會進一步多元化。除應用場景的橫向擴展外,場景與場景的融合交互也是未來的發展趨勢之一。
4)生態建設日益完善。技術研發的不斷創新將強有力地推動內容創作,提高生成內容質量,使內容更接近人類智力水平和審美標準,同時應用于各類行業各種場景。AIGC的繁榮發展將促進資產服務快速跟進,通過對生成內容的合規評估、資產管理、產權保護、交易服務等構成AIGC的完整生態鏈,并進行價值重塑,充分釋放其商業潛力。
8、AIGC未來市場空間有多大?
隨著標注數據累積、技術架構完善、內容行業對豐富度/事實性/個性化的要求越來越高,AIGC行業即將被推向前臺。
在未來2-3年間,AIGC的初創公司和商業落地案例將持續增加。目前由人工智能生成的數據占所有數據的1%不到,根據Gartner預測,到2025年,人工智能生成數據占比將達到10%。根據《Generative AI:A Creative New World》的分析,AIGC有潛力產生數萬億美元的經濟價值。
9、AIGC的產業鏈分布如何?
我國的AIGC行業尚未發展成型,目前,AIGC代表公司較少,且上游還有眾多欠缺。
國內的AIGC場景開發較少:在我國,由于技術發展不足以及投資環境的影響,AIGC大多被作為公司的部分業務、乃至相對邊緣化的功能進行研發開發,獨立運行的初創公司數量明顯少于國外,大部分細分賽道的初創玩家在5家以下,這也間接導致了國內的AIGC場景開發較少。
AIGC應用場景深度不足:國內布局最多的賽道是寫作和語音合成領域,虛擬人賽道剛剛開始興起基本均停留在內容領域。而在國外延展領域得到了更為充分的挖掘,例如個性化文本生成、合成數據等賽道均是重點布局領域。此類業務拓展的綜合性要求較高,需要客戶方的數字化程度以及對對應行業的充分了解。
10、AIGC相關公司有哪些?
上市公司
300418 昆侖萬維
業務布局:公司在AIGC領域已經投入了近兩年的時間,國內最早布局AIGC領域的公司之一。公司成立了MusicX Lab,致力于打造領先的人工智能音樂生成技術,目前已正式銷售AI作曲,具備成熟專業的全鏈路音樂制作和全球音樂發行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲,算法模型及AIGC能力不斷優化提升。目前新歌已在國內外各大平臺上線。
客戶類型:22Q3在國內外各大平臺再推新歌的基礎上,也積極拓展了車企、教育、時尚、游戲、娛樂等各個行業的合作生態,達成了歌曲代銷、車機音源、公播音樂、AI音樂輔學、品牌聯名主題曲、有聲書及視頻配樂等落地業務。例如,MusicXLab與音樂公司達成歌曲代銷合作,與頭部車企達成AIGC戰略合作,與游戲公司簽約BGM長期合作,與教育機構達成AI音樂評價輔學合作等。先進科技的持續賦能和產品矩陣的不斷豐富將為StarX發展注入強勁動力。
301270 漢儀股份
公司以技術驅動設計,近年來針對字庫產品設計、生產、傳輸、儲存到識別的全業務鏈條進行持續不斷的研發投入,實現了全面的技術儲備以保證公司業務持續高效的發展。同時,公司緊隨信息技術、人工智能的發展步伐,及時將先進的信息技術應用于字庫行業,形成了以大數據、人工智能為基礎的技術儲備。
300364 中文在線
公司已推出AI繪畫功能和AI文字輔助創作功能,其中AI文字輔助創作功能已上線,該功能已向公司旗下17K文學平臺全部作者開放。公司深度結合作者的真實寫作場景,作者在使用AIGC功能時,通過針對不同的描寫場景填寫關鍵詞和輔助短語,即可生成對應的文字內容描寫,提高寫作效率。目前可針對人物、物品等進行AI輔助創作,并針對不同的作品類別如古風、都市等進行語言調整,帶來最佳的內容產出體驗,大幅提升創作效率和內容的可讀性。
000681 視覺中國
公司在AI方面持續投入,已發售數輪AI數字藏品,并使用AIGC方式創作圖片內容,目前平臺仍在大力投入AI布局。
300624 萬興科技
公司已布局虛擬數字人、虛擬場景、虛擬直播等創新業務領域;近日在2022全球元宇宙大會論壇上宣布布局AIGC賽道,公司旗下首款AI繪畫軟件“萬興AI繪畫”正式開啟公測。
300229 拓爾思
公司已落地了一批服務型虛擬人項目,其中與廣東省共建“南方鄉村振興新農人AI數智賦能平臺”,定位于農產品直播內容智能創作的AIGC在線服務平臺,主要面向農產品電商主播提供直播腳本智能創作、帶貨虛擬人全鏈租用等知識賦能服務。
2022年世界杯舉辦期間,公司將利用自研互聯網大數據資訊平臺,對世界杯相關的熱點和話題進行大數據分析和研判,通過AIGC的內容自動創作和虛擬數字人進行聯合,開展“大數據看世界杯”的虛擬數字人系列服務。
002657中科金財
今年服貿會期間,公司發布了中科金財“元宇宙技術服務矩陣”,其中,公司基于WEB3.0規則架構,研發了數字人內容制作引擎、元宇宙場景開發工具,并通過AIGC的企業級內容互動創作平臺,實現與中科金財元宇宙數字化營銷平臺“覓際”融合,公司作為郵儲銀行北京分行在服貿會上的合作伙伴,通過上述技術服務,首次實現了“沉浸式購物+數字人民幣”場景落地。
BIDU 百度
在9月23日舉辦的2022萬象·百度移動生態大會上,百度發布了AI助理,覆蓋了各種AIGC應用,包括AI自動生成文字、圖片以及圖片轉換成視頻。借助AIGC的力量,百度希望為現有的500多萬百家號創作者帶來一套AI生產內容工具,幫助他們更快更好地產出視頻內容,從而增加百度百家號等產品的用戶粘性,以反擊頭部短視頻平臺。目前百度已經和數十家權威媒體成立“AIGC媒體聯盟”。
300130 新國都
公司全資子公司新國都智能基于圖像深度學習、計算機視覺等前沿AI技術,積極探索AI人工智能技術在AIGC、智能駕駛等領域的應用。
0700 騰訊
騰訊AI Lab基于自己的多模態學習及生成能力在游戲領域進行了全流程的布局。「絕悟」AI通過強化學習的方法來模仿真實玩家,包括發育、運營、協作等指標類別,以及每分鐘手速、技能釋放頻率、命中率、擊殺數等具體參數,讓AI更接近正式服玩家真實表現,將測試的總體準確性提升到95%。目前騰訊絕悟在環境觀測、圖像信息處理、探索效率等方面的創新算法已經突破了可用英雄限制(英雄池數量從40增為100 ),讓 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并達到職業電競水平,能應對高達10的15次方的英雄組合數變化。目前,騰訊AI Lab還與騰訊 AI Lab 還與王者榮耀聯合推出了AI開放研究平臺「開悟」,并積極舉辦相關賽事。
MFST 微軟
微軟亞洲研究院支持圖像變為動態、文本生成視頻、文本生成圖像、圖像補全、圖像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能設計實驗室研發虛擬模特塔璣及AI視覺物料生成系統阿里鹿班。
NVDA 英偉達
在視覺生成研究領域始終位于前沿,代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
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现居:黑龙江省齐齐哈尔梅里斯达斡尔族区
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