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1、證券研究報告K華泰證券傳媒不AIGC引領內容生產方式變革華泰研究增持（維持）傳媒2023年2月09日一中國內地專題研究研究員朱甜SACNo.S0570520040004zhujun016731htsChatGPT引發熱潮，科技巨頭加碼布局，AIGC迎來發展機遇SFCNo.BPX711+（6）1063211166AIGC即生成式AI，是自動化內容生成的技術合集。22年AIGC產品集中發布，從效率、質量、多樣性等方面為內容生產帶來變革。文本方面，研究員吳曉字ChatGPT引領熱潮，通過引入RLHF機制，持續優化模型效果，能完成問SACNo.S0570522100002aoyuhsc.+（67552

2、3993324答、詩歌創作、代碼寫作等，科技巨頭亦加碼布局交互式文本。圖像方面，Diffusion取代GAN成為圖像生成的主流模型，由文字到圖像的跨模態聯系人王星云生成成為重點探索方向。此外，視頻/代碼/游戲/3D亦有較廣闊的空間。建SAC NOS0570121100014wangxingyunhtsc+（86）75582492388議關注：昆侖萬維、藍色光標、風語筑、閱文集團、三人行，產業鏈相關公司還包括：祝覺中國、中文在線、值得買、美圖公司等。行業走勢圖技術助力AIGC發展，撤起全場景內容生產力革命AI技術逐漸實現從分析到創造的選代，而生成算法、預訓練模型、多模態戶深300技術則是驅動AI

3、GC發展的關鍵，長期看大模型+多模態將成為趨勢。從產業鏈上看，AIGC主要包括基礎層（預訓練模型）、中間層（垂直化、場景化、個性化的模型）和應用層（面向C端的AIGC應用），由于技術與投資環境差異，中外公司整體差距在3年左右。AIGC有望通過其強大的生成能（12）力廣泛服務于內容生產的各類場景和內容生產者，在內容行業的應用場景（18不斷增加和拓展，從而引領全場景內容生產力革命。AIGC所應用的細分場景眾多，目前看文本、音頻、圖像領域發展較快。Feb-22Feb-23Jun-22Oct-22華泰研究ChatGPT引領熱潮，大廠加碼布局交互式文本AI文本生成作為AIGC最早發展的技術，已在新聞報道

4、、商業營銷、客服重點推薦機器人等領域廣泛落地。22年11月30日，OpenAI推出的智能聊天工具目標價ChatGPT引入RLHF機制，持續優化模型效果，不僅能作答問題，還能完投資訴級股票名稱股票代碼（當地幣種）成短文和詩歌創作、代碼寫作、數學和邏輯運算，推出僅2月平均日活超昆侖萬維300418CH24.88買入1.300萬?？萍季揞^亦加碼布局交互式文本，微軟在23年1月追加投資買入藍色光標300058CH6.9617.68買入OpenAl，并宣布整合OpenAl語言模型到Bing搜索引掌和Edge瀏覽器風語筑603466CH閩文集團42.90買入772HK中：谷歌亦發布Bard與投資ChatG

5、PT的競品Anthropic來應對挑戰；百129.22買人三人行605168CH度公布了大模型新項目文心一言。圖像領域預訓練模型選代升級，AI圖像生成迎機遇AIGC圖像包括文字生成圖像、圖像屬性編輯、圖像部分編輯與圖像端到端生成，其中由文字到圖像的跨模態生成成為重點探索方向。22年成為Al繪畫元年，從技術上看，Diffusion逐漸取代GAN成為圖像生成的主流模型，助推了AIGC圖像的發展。2022年8月，太空歌劇院出圈引發AI圖像生成的熱潮；同月StabilityAI推出StableDiffusion模型，為后續圖像模型的更選打下基礎：此外OpenAI、谷歌在圖像模型上亦持續選代：百度文心一

6、格支持中國風AI創作。據6pen，未來5年全球10-30%的圖像有望由AI生成或輔助生成，AI圖像領域潛力較大。音頻&視頻部分應用落地較快，代碼/游戲/3D等仍待成熟AIGC通過提取信息生成音頻，主要應用于TTS（Text-to-speech）場景和樂曲/歌曲生成；TTS技術已相當成熟，廣泛應用于客服及硬件機器人、有聲讀物制作、語音播報等。AIGC視頻生成可以降低視頻制作時間，主要應用于視頻自動編輯、視頻自動生成和文字生成視頻等，有望顯著降低視頻內容的制作門檻、大幅提升制作效率，但在視頻全自動生成方面仍有較大提升空間。此外，AIGC在代碼/游戲/3D等生產方面不斷進步，包括：代碼補全生成、游戲

7、操作策略/角色邏輯/刷情生成、3D模型/3D角色制作/3D場景生成等，但生產質量及應用成熟度仍待提升。風險提示：AI技術發展不及預期，商業化存在不確定性，政策監管風險。免責聲明和拔露以及分析師聲明是報告的一部分，請務必一起間讀#page#華泰證券09傳媒正文日錄技術助力AIGC發展，長期看大模型+多模態成趨勢.3AI由分析轉向創選，22年AIGC產品集中發布生成算法、預訓練模型、多模態技術成為AIGC發展的關鍵.0AIGC產業鏈基礎層/中間層/應用層，中外差距約3年AIGC顛覆傳統生產模式，搬起全場景內容生產力革命.AIGC從效率、質量、多樣性為內容生產帶來革命，8文本、音頻和圖像生成等落地相

8、對較快，游戲等方向仍待成熟.10AIGC多場景快速落地，文本/圖像關注度較高.10文本：ChatGPT引領熱潮，大廠加碼布局交互式文本.15圖像：預訓練模型選代升級，AI圖像生成迎機遇.音頻：集中應用于TTS場景和樂曲/歌曲生成視頻：可實現視頻自動編輯、視頻自動生成和文字生成視頻等.24.28其他：游戲/代碼/3D生成等領域應用前景廣闊.1相關公司.昆侖萬維（300418CH，“買入”譯級，目標價24.88元）.12藍色光標（300058CH，“買入”評級，目標價6.96元）.2風語筑（603466CH，“買入”評級，目標價17.68元）.2閱文集團（772HK，買入，目標價：42.90港幣）

9、.三人行（605168CH，“買入”評級，目標價129.22元）風險提示.3明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#K華泰證券傳媒技術助力AIGC發展，長期看大模型+多模態成趨勢AI由分析轉向創造，22年AIGC產品集中發布AI技術逐漸實現從分析到創造的選代。Al（ArtificialInteligence）即人工智能，傳統的AI技術被稱為分析式AI（AnalyticalAI），偏向于分析數據并總結規律，同時將規律運用到共他用途，比如運用AI技術進行垃級郵件檢測、向用戶推薦感興趣的短視頻等。但隨著技術的選代，AI已經不僅僅局限于分析已有事物，而是開始創造有意義、具備美感的東西，即完成感知世界

10、到創造世界的變遷，這種新型的技術被稱為生成式AIl（GenerativeAI）。從定義上看，AIGC既是一種內容形態，也是一種內容生成的技術合集，即生成式Al。從獨義上看，AIGC（AI Generated Content）是繼PGC（Professional Generated Content）與UGC（UserGeneratedContent）之后的一種內容形式，即利用人工智能技術生成的內容。從廣義上看，AIGC指的是自動化內容生成的技術合集，基于生成算法、訓練數據、芯片算力，生成包括文本、音樂、圖片、代碼、視頻等多樣化內容。圖表1：什么是AIGC分析式AIAIGC（生成式AI）預訓練校型

11、口詐編信息識別多模態技術生成算法口垃圾郵件檢測口一預測外賣時間2口推薦感興趣的視頻AIGC起源于20世紀50年代，經過多年發展，在2022年AIGC產品集中發布，多款產品出圈，引發社會廣泛關注。據中國信通院，AIGC起源于20世紀50年代，萊杰倫希勒和倫納德艾薩克森完成歷史上第一只由計算機創作的音樂作品依利亞克組曲，但受制于技術水平，截至1990年，AIGC均僅限于小范圍實驗。1990-2010年是AIGC的沉淀積累階段，AIGC逐漸從實驗向實用轉變，但受限于算法瓶頸，效果仍有待提升。2010年以來，伴隨著生成算法、預訓練模型、多模態技術的選代，AIGC快速發展，2022年多款產品出圈。202

12、2年8月，StabiltyAI發布StableDifusion模型，為后續AI繪圖模型的發展英定基礎，持國AunoP甲別的冠軍，引發社會廣泛關注。2022年11月OpenAl推出基于GPT-3.5與RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人類反饋強化學習）機制的ChatGPT，推出僅2月日活超1.300萬，據Forbes，2023年1月OpenAl的傳值從2021年的140億美元提升到2023年1月的290億美元。此外，科技巨頭亦加碼布局AIGC如微軟表示將自己的消費者和企業產品中部署OpenAl的模型，宣布將OpenAl語言模型整合到Bing引

13、攀和Edge瀏覽器中；谷歌在ChatGPT發布后亦加快AI自研，2023年2月7日正式發布下一代AI對話系統Bard，此外谷歌還投資ChatGPT的競品Anthropic；國內方面，據百度官網，2023年2月7日，百度公布了大模型新項目文心一言（ERNIEBot），據彭博社，百度計劃在2023年3月將最初的版本將內嵌到搜索服務中。和技露以及分析師聲明是報爸的一部分，請務必一起閱讀#page#華泰證券M傳媒圖表2：AGC的發展歷程AIGC典型事行AIGC無法直接進行向簽生成明人發展特點工智能（20世億品彈裝的年代中）（2世紀年至2021）總體階段120世2022室）資料來源；生成算法、預訓練模型

14、、多模態技術成為AIGC發展的關鍵從技術上看，生成算法、預訓練模型、多模態技術是AIGC發展的關鍵。從流程上看，算法接收數據，進行運算并生成預訓練模型，多模態技術則是將不同模型融合的關鍵。長期看大模型+多模態將成為趨勢：#1生成算法持續優化算法即解決問題的策略和機制，2014年伊思古德費洛提出的GAN（GenrativeAdversarialNetwork，生成對抗網絡）成為最早的AI生成算法。隨后Diffusion、Transformer、基于流的生成模型（Flow-basedmodels）、CLIP（ContrastiveLanguageImagePre-Training）等深度學習算法相

15、繼被推出，其中Diffusion逐漸代替GAN成為圖像生成的主流模型，Transformer的推出為預訓練模型奠定了基礎，CLIP則廣泛應用在多模態技術中。圖表3：AIGC主流算法梳理模型滿述2014變分自動編碼（Vara基于變分下界的束得到的Encoder模型對Autoencoders，VAE）生成對技網絡（GAN）2014基子對抗的GeneraorDiscriminalor型對。2015n，共將訓練數損models）因子化的，整個模型架構依靠直接最大化loq-likelihood來完成2015擴接型DifiusionModel）打散模型有兩個過程，分別為擴散過程和運護散過程。在前向擴散階段

16、對圖很濕步地加采聲，直至因但被疏變成完全的高斯噪聲，然后在進向階段學習從高斯噪聲還原為原給圍像的過程。經過訓練，該模型可以應用這些去噪方法，從隨機輸入中合成新的“千凈”數據。2017一種基于自注意力機制的神經網絡模型，最初用參完成不同語言之間的文本翻譯任務，主體包含Encoder和Decoder部分，分別負責對源語合文本進行編碼和將編碼信息轉換為目標語合文本。神輕射場（NeuralRadianceFiela，它提出了一種從一組輸入圖像中優化連續5D神經輛射場的表示（任何連續位置的體積密度和視角相關額色）的2020NeRF）方法，要解決的問題就是給定一些拍攝的圖，如何生成新的視角下的圖。2021

17、CLIPContrastive La1、進行自然語言理解和計算機規覺分析Pre-Training）根型2、使用已經標記好的“文字-圖像”調練數據。一方面對文字進行視型調練。一方面對另一個模型的訓練，不斷調整兩個模型的內部參數，使得模型分別輸出的文字特征和圖像轉征值并確認匹配資料來源：騰訊研究院、一起閱讀是報會#page#華泰證券傳媒#2預訓練模型持續完善2015年以前，小模型一度被認為是行業發展的方向，但這些小模型更偏向處理分析性任務，生成能力較弱。2017年谷歌研究院在AtentionisAlIYouNeed中提出Transformer算法的概念，而Transfommer能夠有效提取長序列特

18、征，具備較高的計算效率和可擴展性，大大降低訓練時間。2018年谷歌發布基于Transformer的NLP（NaturalLanguageProcessing，自然語言處理）預處理模型BERT，標志著人工智能進入預訓練模型時代。從流程上看，預訓練模型采用兩階段學習法，即首先在大量的通用數據上訓練并具備基礎能力，再結合多樣的垂直行業和場景對預訓練模型進行微調，從而有效提升開發效率。隨著參數規模的擴大，預訓練模型在語言理解，圖像識別等領域迅速取得突破，所常的計算量也急劇增長。據紅杉資本，2015-2020年，用于模型訓練的計算量增加了6個數量級。據騰訊研究院，按照類型分類，預訓練模型包括：1）NLP

19、（自然語言處理）模型，使得人與計算機能夠用自然語言有效通信，包括OpenAl的GPT系列，Facebook的M2M100；2）CV模型（ComputerVision，計算機視覺），運用計算機及相關設備對生物視覺進行模擬，比如微軟的Florence：3）多模態預訓練模型，包含圖像、文字、視頻等多種形式，如谷歌的Image、StabilityAI的StableDuffusion等。AIGC主要預訓練模型梳理企業預訓練模型應用參效量領城4810億NLPBERT語言理解與生成谷我LaMDA對話系統NLP5400億NLPPaLM語言理解與生成、推理、代碼生成110億多模態語言理解與圖像生成200億多模態

20、Part語言理解與圖像生成微款視覺識別6.4億CVFlorenceNLPTuring-NLG語言理解、生成170億OPT-175B語合模型1750億NLPFacebook150億NLPM2M-100100種語含互譯12億Deep MindGato多面手的智能體多模態Gopher語含理解與生成2800億NLPNLPAphaCode代碼生成414億GPT31750億NLP語言理解與生成、推理等Open ACLIP&DALLE120億多模態圖像生成、跨模態檢索120億xapo3代碼生成NLPNLPChatGPT語言理解與生成、推理等Stabifty AI多校態語音理解與圖位生成Stable Diff

21、usion53001NLP英偉達Megaron Turing NLG語言理解與生成、雅理資科未源：騰訊研究龍、華泰研究#3多模態技術快速發展多模態技術（MultimodalTechnology）即將圖像、語音、視頻、文字等多模態融合的機器生成的重要節點。CLIP在2021年由OpenAI開源推出，能夠將文字和圖像進行關聯且關聯特征豐富，后續“CLIP+其他模型”成為跨模態生成領域的較通用的做法，如DiscoDiffusion便是將CLIP與Diffusion模型進行關聯，用戶輸入文字指令便能夠生成相關的圖片。在多模態技術的加持下，預訓練模型已經從平期單一的NLP、CV向多模態、跨模態的方向發展

22、。一起閱讀羽是報各的一部分，請務#page#傳媒AIGC產業鏈基礎層/中間層/應用層，中外差距約3年從產業鏈結構來看，AIGC主要包括基礎層、中間層和應用層，中外差距在3年左右。由于技術與投資環境差異，AIGC在我國大多作為公司的部分業務進行開發，獨立的初創公司數量較少，導致AIGC實際的場景開發較國外仍有差距。據量子位，中外公司的整體差距在3年左右，底層技術是核心原因。#1基礎層基礎層即預訓練模型，構成了AIGC的基礎。隨著預訓練模型參數的增加，預訓練所需要的數據量同樣快速提升，帶來較高的成本投入。據中國信通院與京東探索研究院發布的人工智能生成內容白皮書2022，模型參數量已從最初的千萬級發

23、展到了千億級別，訓練代價也從數十天增長到幾十萬天（按在單張V100GPU計算）。據北京智源人工智能研究院，2020年OpenAI發布的NLP模型GPT-3的參數量約1.750億，訓練數據量達45TB，模型訓練成本近1.200萬美元。因此該領域的參與者主要是科技巨頭與頭部的研究機構，如OpenAI、谷歌、微軟、Meta、百度等。北2中間層中間層即垂直化、場景化、個性化的模型。在預訓練模型的基礎上，能夠快速生成垂直化的小模型，實現流水線式的開發，降低開發成本，提升效率。如StableDiffusion開源后多個繪畫模型基于StableDiffusion開發，二次元繪畫領域包括知名的NovelAl，

24、而昆侖萬維的天工巧繪SkyPaint模型則采用全球第一款多語言StableDiffusion分支模型，兼容StableDifusion。據騰訊研究院，隨著大模型+多模態加速成長為通用性技術平臺，模型即服務（Modelas-a-Service，MaaS）逐漸實現，通過API投權有望助力AIGC變現。#3應用層應用層即面向C端的AIGC應用。從模態上看，應用層包括圖像、音頻、文本、視頻等，其中圖像領域代表產品包括MidJoumney、DreamStudio等：音頻包括DeepMusic等：文本包括ChatGPT、Sudowrite等；視頻包括Runway等。從形式上看，應用層包括App、網頁、小程

25、序、聊天機器人等，將C端用戶與模型聯通，已經逐漸滲透到生活中的各個領域，如MidJourney搭截在聊天軟件Discord中推出，ChatGPT則支持網頁直接登錄，國內的如昆侖萬維的天工巧繪SkyPaint能夠通過微信小程序登錄，滿足用戶的多樣化需求。圖表5：AIGC產業鏈結構基礎層中間層應用層預訓練模型垂直化、場景化、個性化模型各種各樣的AGC的應用一起閱讀。#page#華泰證券傳媒AIGC顛覆傳統生產模式，搬起全場景內容生產力革命AIGC從效率、質量、多樣性為內容生產帶來革命AIGC技術的突破性進展引發內容生產方式變革，內容生產由PGC（專業制作）和UGC（用戶創作）時代逐漸步入AIGC時

26、代。AIGC順應了內容行業發展的內在需求，一方面內容消費量增加，急需降低生產門檻，提升生產效率：另一方面用戶端表達意愿明顯上升，消費者對內容形態要求更高，內容生成個性化和開放化趨勢明顯。圖表6：內容生產方式的四個發展階段AIGCA輔助用戶創作AIUGC用戶創作UGC專業制作PGC內容創作模式資料未源展建夢報AIGC通過其強大的生成能力廣泛服務于內容生產的各類場景和內容生產者，在內容行業的應用場景不斷增加和拓展，將在內容生產中產生變革性影響。具體來看主要有以下三點1）自動內容生成，提升內容生產效率，降低內容生產門檻和內容制作成本。當前大量文本、圖像、音頻、視頻等內容都可以通過AIGC技術自動生成

27、，高效的智能創作工具可以輔助藝術、影視、廣告、游戲、編程等創意行業從業者提升日常內容生產效率。此外，自動內容生成可以降低內容生產門檻和內容制作成本，例如，借助AI編曲軟件可以自動生成編曲，而人為創作大概需要7-10年的經驗積累。2）提升內容質量，增加內容多樣性。AIGC生成的內容可能比普通的人類創建的內容質量更高，大量數據學習積累的知識可以產生更準確和信息更豐富的內容，谷歌的lmagen生成的AI繪畫作品效果已經接近中等畫師水平。而且AIGC可以幫助企業和專業人士創建更多樣化、更有趣的內容，VQGAN可以生成抽象繪畫作品，不咕剪輯Cooclip內置豐富的貼紙、音頻、經典“?！彼夭牡?，可以增加視

28、頻本身的玩法與樂趣。3）助力內容創新，實現個性化內容生成。AIGC將內容創作中的創意和實現分離，替代創作者的可重復勞動，可以幫助有經驗的創作者捕捉靈感，創新互動形式，助力內容創新。例如AICG在設計初期生成大量草圖可以幫助美術創作者生成更多創作靈感。根據個人用戶的喜好生成個性化內容，也有利于多種創意落地。AIGC發展中仍面臨法律、安全、倫理和環境等問題。首先，AIGC引發了新型版權侵權風險，因版權爭議，國外藝術作品平臺ArtStation上的畫師們撤起了抵制AIGC生成圖像的活動。其次，AIGC溢用容易引發信息內容安全、內生安全、詐騙違法犯罪行為等安全隱惠，詐騙團隊利用AIGC換臉偽造埃隆馬斯

29、克的視頻，半年詐騙價值超過2億人民幣的數字貨幣。再次，算法歧視等倫理問題依然存在，人工智能大規模替代人類勞動引發爭議。最后，AIGC模型訓練消耗大量算力，碳排放量巨大，對環境保護造成壓力。一起閱讀#page#華泰證券傳媒文本、音頻和圖像生成等落地相對較快，游戲等方向仍待成熟細分場景眾多，文本、音頻、圖像領域發展較快?；谀B，我們認為目前AIGC下游落地場景有文本、音頻、圖像、視頻、游戲、代碼、3D生成等。較之國外，我國AIGC行業仍處于剛起步階段，體系化發展等仍待完善。圖表7非結構化寫作：劇情文本生成終稿達到人輔助性寫作：推薦相閑聊機械人：虛擬男/續寫、營銷文本等：文本生成結構化寫作：如新同

30、類平均水平甚至專業關內容、幫助潤色等文本交互游戲等：AI女友、心理咨詢等播報等水平dungeon等功能性圖像生成：根創意圖像生成：隨機圖像編輯工具：去除據指定要求生成營銷國像生成水平與專職圖像生成圖像生成水平達到基或按照特點屬性生成水印、提高分辨率藝術家、設計師和攝類海報、模特圖、西作等本產品設計水平特點濾鏡等1ogo等影師的水平接近文本生成特定語言：樂曲/歌曲生成：包含AI作曲不再機械化與音頻生成語音克隆生成虛擬人的特定歌AI降噪去除壓縮和采作曲與編曲人類創作音樂水平相聲/報等樣中的噪音仿視頻屬性編輯：刪除視頻自動剪輯：對特視頻部分剪輯：視頻依個人夢想定制電影特定主體、生成特效定片段進行檢測

31、與合全自動生成長時間的視頻生成換驗等成和劇集、跟蹤剪輯等視頻作品其他（游戲/代碼補全生成替代程游戲操作策略生成和3D模型、3D角色制作3D游戲、代碼自動生游戲資產生成序員重復性勞動NPC邏輯及劇情生成和3D場景成更加智能代碼/3D）應用成熱度較為成熟，較為廣泛地實際應用接近成熱，商表規化應測傷需完善，木來發展方向資料來源：訊研究院、量子位、Microsoft、OpenAl、rctai、文本生成：AIGC目前可以較好地完成新聞播報等結構化寫作、推薦相關內容、幫助潤色等非結構化內容，同時在虛擬男/女友、心理咨詢等鬧聊機器人中應用較為廣泛。劇情續寫營銷文本等非結構化寫作與文本交互游戲等應用尚未實現規

32、?；瘧?，未來或可實現文本生成的終稿達到人類平均水平甚至專業水平。圖像生成：隨著算法模型的不斷選代，AI作畫水平不斷提高。在圖像編輯工具上，去除水印、提高分辯率、特點濾鏡等已較廣泛應用。根據隨機或按照特點屬性生成畫作等的創意圖像生成，與根據指定要求生成營銷類海報、模特圖等的功能性圖像生成發展接近成熟。當前圖像生成水平與專職藝術家、設計師和攝影師的產品設計作品存在一定差距。音頻生成：發展較為成熟，消費與企業級的應用正在鋪開。AIGC目前在語音克隆、生成虛擬人的特定歌聲/播報等的文本生成特定語言、包含作曲與編曲的樂曲/歌曲生成上得到廣泛應用代表企業和應用的有倒映有聲、Deepmusic、網易-有靈

33、智能創作平臺等。AI降噪去除壓縮和采樣中的噪音仍需改善，AI作曲不再機械化與人類創作音樂水平相傷，在未來值得期待。視頻生成：AIGC目前對于刪除特定主體、生成特效、跟蹤剪輯等的視頻屬性編輯已較戶泛應用，視頻換臉等的視頻部分剪輯預計不久將規?；瘧?，對特定片段進行檢測與合成的視頻自動剪輯發展仍不完善。當前，全自動生成長時間的視頻作品還不能實現，距離依個人夢想定制電影和劇集還較為遙遠。其他（游戲/代碼/3D）：代碼補全生成來替代程序員重復性勞動的發展較為成熱，大量應用已落地。游戲中游戲操作策略生成和NPC邏輯及劇情生成尚需進一步完善，3D生成尚處于早期階段，3D模型、3D角色制作和3D場景尚未實現

34、規?；瘧?。3D、游戲、代碼自動生成更加智能將成為未來的增長方向。8品技露以及分析師聲明是報爸的一部分，請務必一起閱讀#page#華泰證券傳媒AIGC的商業模式同樣處于持續探索的階段，由按量收費等傳統方式向SaaS訂閱模式等應用場景更靈活的方式拓展。AIGC讓AI公司為更多中小型企業甚至個人提供服務，可規?；亟当驹鲂?，為AI行業帶來一種全新的可能性和商業模式1）按量收費：AI技術傳統應用模式主要以API接口對外開放，以實際使用量/訓練量計算收費，如OpenAl的GPT3語言校型服務以每千tokens定價（OpenAl使用的字符計算單位，一千tokens約等于750個單詞），Ada/Babba

35、ge/Curie/Davinci四種模型的能力和產出速度不同，單價也有所不同，分別為$0.0004/0.0005/0.0020/0.0200每千tokens。圖像生成方面，DALLE模型同樣按次收費，不同尺寸的圖像收費不同，生成一張256x256/512x512/10241024像素的圖片，單次收費$0.016/0.018/0.020。2）Saas模式：AIGC為B端及C端用戶提供了會員SaaS收費的模式，降低了傳統A公司的客戶服務規?；碾y度。據OpenAI官網，2023年OpenAl推出付費版本的ChatGPTPlus，起價為每月20美元，提供更快的響應速度，以及新功能和更新的有限使用權。

36、美國AIGC公司Jasper主打AI生成文案服務，以類SaaS服務收賞，2021年成立當年營收達4.500萬美元，以其Starter模式為例，基礎收費是24美元/月，可以使用不超過2萬字；最高332美元/月，可以使用32萬字。3）其他：通過降本增效未增利、定制化服務付費、個性化產品銷售等。市場積極探索其他場景商業化：在廣告營銷、影視、音樂、游戲、藝術品等領域AIGC有望繼續拓展更多樣化的商業化形式。藍色光標推出的“銷博特”發布AIGC“創策圖文”營銷套件，該套件的定制版服務將銷博特營銷能力服務部署為企業自有云服務，并根據企業個性化需求進行二次開發，構建企業內部營銷創意基礎設施平臺，為企業提供專

37、屬營銷策劃和創意內容。AIGC的商業模式同樣處于持續探索的階段，由按量收費等傳統方式向SaaS訂閱模式等應用場景更靈活的方式拓展。AIGC讓AI公司為更多中小型企業縣至個人提供服務，可規?；亟当驹龇?，為AI行業帶來一種全新的可能性和商業模式。明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#傳媒AIGC多場景快速落地，文本/圖像關注度較高文本：ChatGPT引領熱潮，大廠加碼布局交互式文本據量子位，AI文本生成分為交互式與非交互式。非交互式包括結構化寫作，非結構化寫作和輔助性寫作，其中結構化寫作指基于數據或規范格式，在特定情況下生成的文本，如新閘、商訊等：非結構化寫作以創作型文本生成為主，具備更高的

38、開放度。作為AIGC最早發展的技術，AI文本生成已經在新聞報道、商業營銷、客服機器人等領域廣泛落地。2022年11月30日，OpenAl推出的智能聊天工具ChatGPT引入RLHF機制，降低訓練成本且效果優化，不僅能夠對問題作出回答，還能完成短文和詩歌創作、代碼寫作、數學和邏輯運算等任務，據Similarweb，ChatGPT推出僅2月平均日活超1300萬，引發社會廣泛關注?？萍季揞^亦加碼布局交互式文本，微軟在2023年1月追加投資OpenAl，未來還計劃將ChatGPT整合到旗下的搜索引攀Bing中；谷歌通過內部研發與投資ChatGPT的競品Anthropic來應對挑戰，23年2月6日公布了

39、與ChatGPT類似的對話服務Bard；據彭博社，百度計劃將ChatGPT類似程序嵌入搜索服務中。因內外重點企業及產品介紹國家交互結構化寫作浦身科技中國note智能文等主委針對營銷文案的智能化寫作騰訊中國騰訊財經開發的一款自動寫作新聞軟件Dreamwriter中國AI防理百度基于百度文心大模型，可產出不同風格的文章標題、內容段落字節中國Xiaomingbot一款新聞寫作機器人，謹機器人在里約奧適會上，共換寫了457屬關于羽毛球、乒兵球、同球的消息筒訊和賽事報道WordSmithAutomated Insight海外已經被美聯社等機構使用，幫助報道大學微貌球春事、公司財報等新聞IInO海外將數據

40、轉化為自然語言，并西顯景重要的洞見海外非結構化寫作Phrasee解決電子郵件營銷優化的問題，一鍵生成數百萬種符合品牌要求的內容Persado海外Persado生成電子郵件、網頁和其他營銷活動等的文案北京衫御區明科技中國彩云小夢人工智能小說續寫APP，已入駐毒馬拉雅谷歌海外Dramatron一款AI刷本寫作模型，能夠自動產生人物、位置、情節的描述生成對話中文在線AI文字創作功能已在17K小說上線，作者在使用該功能時，通過針對不同的描寫場景填寫關鍵中國詞和輔助短語，即可生成對應的文字內容播寫為作品使用Jaspor海外Jasper支持26種語言，可實現制竊檢測、速寫、長易文檔編輯等輔助性寫作智糧信息

41、中國Glso寫作機器人內容創作Al輔助工具，提供熱點寫作、提綱寫作、汽車寫作等類型寫作貼推智能中國Get寫作北京萬卷在線中國寫作貓AI智能寫作內容輔助寫作工具谷歌海外Wordcraf基于LaMDA模型，能夠根據現有文自子Sudowrit海外Sudowrite支持頭腦風基、想出新角色、幫助詳細描述、重寫等Open AI海外ChatGPT人工智能種天機器人，可完成摸寫郵件、視頻腳本、文紫、翻譯、代碼等任務閑種機器人海外谷歌Bard基于谷歌的LaMDA模型，能夠利用同終上的信息提供激新的、高質量的回答百度中國文心一言預計2023年3月旅入百度接索引學海外ADungon文本交互游戲Latitude利用

42、了GPT2視型，根據上下文和用戶輸入生成文本的文字可險對戲資料來游備公司官網、量子位、華泰研究#1交互式文本在交互式文本當中，最近熱度較高的ChatGPT是代表性應用，展現出較強的智能水平。ChatGPT是OpenAI在2022年11月30日推出的人工智能聊天工具，其不僅能夠模仿人類的風格作出問題回答，還能完成短文和詩歌創作、代碼寫作、數學和邏輯運算等任務。據騰訊研究院，ChatGPT目前可以駕取各種風格和文體，能夠做到回答后續問題、承認錯誤、質疑不正確的前提和拒絕不適當的請求等。ChatGPT的內容輸出質量、內容覆蓋維度已經可以直面“搜索引攀”與“問答社區”。據CNBC，ChatGPT通過了

43、Google3級工程師的編碼面試，據NBCNews，沃頓商學院教授ChristianTerwiesch發現ChatGPT能夠以B-到B的成績通過該校MBA核心課程運營管理的期末考試，展現出較強的智能水平10一起閱讀#page#傳媒圖表9：ChatGPT對話實例My5資料未源：OpenAI富網、華泰研究ChatGPT的出現迅速引起廣泛關注，僅推出2月平均日活超1，300萬，成為一款現象級的產品。ChatGPT用戶數在5天內突破了100萬，據Similarweb，2023年1月每天平均有1.300萬獨立訪客使用ChatGPT，超12月的2倍，而這距離ChatGPT的推出僅2個月。ChatGPT強大

44、的性能引發了社會的廣泛關注，特斯拉CEO馬斯克在Twitter上表示“許多人已經陷入了ChatGPT的瘋狂循環中”，“我們離強大到危險的AI不遠了”；2023“興LO，SOqV“ChatGPT這種人工智能技術出現的意義不亞于互聯網和PC的誕生”ChatGPT引入RLHF機制，通過引入人類反饋，持續優化模型效果。據OpenAI官網，ChatGPT的模型在GPT-3.5的基礎上引入了RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人類反饋強化學習）機制，這一模式增強了人類對于模型輸出結果的調整，對結果進行更具理解性的排序，并提升訓練效率，加速模型收斂。具體來

45、看，ChatGPT的訓練分為：1）第一階段：監咨調優：在數據集中隨機抽取問題，由標注人員給出高質量回答，并用標注好的回答微調GPT-3.5模型，獲得SFT（SupervisedFine-Tuning）模型；2）第二階段：訓練獎勵模型：在數據集中隨機抽取問題，標注人員對于每個問題的不同回答給出排名順序，并用排序結果訓練獎勵模型；3）第三階段：近端策略優化：將獎勵模型用于改進SFT模型。第一階段僅訓練1次，通過持續選代第二和第三階段即可生成高質量的ChatGPT模型。發對比GPT-1GPT-2GPT-3ChatGPT發布時間2018年6月2019年2月2020年5月2022年11月參教量1.17億

46、15億1.750億40G45TB預訓練數據量約5GB資料來源：11免責聲明和拔露以及分析師聲明是報爸的一部分，請務必一起閱讀。#page#page#華泰證券傳媒圖表14：Anthropic宣布使用谷歌云訓練模型圖表15：務BardAIntroducing Bard.agenerativeAlexperiencepoweredby LaMDAPlanafriends batGoogle Cloud ANTHROPIC資料來資料來研究國內大廠對于ChatGPT的發展持樂觀態度，百度將集成文心一言至搜索引等。騰訊研究院在2023年1月發布AIGC趨勢報告2023，對于ChatGPT的發展持樂觀態度，

47、指出AIGC有望作為數據與內容的強大生產引學，升級甚至重塑內容工具，申請的“人機對話方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質”專利可實現人機順暢溝通；京東集團副總裁何曉冬表示京東會不斷結合ChatGPT的方法和技術點，融入到產品服務中推動人工智能的產業落地；據百度官網，2023年2月7日，百度公布了大模型新項目文心一言（ERNIEBot），據彭博社，百度計劃在2023年3月將最初的版本將內戰到搜索服務中；阿里巴巴達摩院申請了“人機對話及預訓練語言模型訓練方法、系統及電子設備”的專利，積極布局AIGC。2非交互式文本結構化寫作已經在新聞寫作、公司財報、客服類聊天問答等場景廣泛應用。國外方面，代表性的

48、垂直公司AutomatedInsights成立于2007年，旗下的Wordsmith是一個自然語言生成平臺，能夠借助NLP技術將數據轉化成描述性的語言，據公司官網，目前AutomatedInsights已經在新聞寫作中具有較廣泛的應用，下游的客戶包括雅虎、美聯社等主流媒體。國內方面，小冰公司、騰訊、百度、字節、洞舟科技等公司均有布局。瀾身科技成立于2021年，主要產品是基于“孟子輕量化預訓練模型”打造的一系列SaaS功能引學，被廣泛應用于包括搜索、生成、翻譯、對話等領域。字節推出的Xiaomingbot是新聞寫作機器人，該機器人在里約奧運會上，共操寫了457篇關于羽毛球、乒乓球、網球的消息簡訊

49、和賽事報道。整體來看，目前結構化寫作巴具備較成熟的應用，長期來看，NarrativeScience創始人預測到2030年90%以上的新聞將有AI寫作完成瀾舟科技技術方案模型圖表17：AP83888通好0mW閑舟料技官網13免責聲明和拔露以及分析師聲明是報爸的一部分，請務一起閱讀。#page#華泰證券來傳媒非結構化寫作開放度和技術要求更高，主要運用在營銷和劇情寫作領域。據量子位，非結構化寫作主要運用在劇情寫作、營銷文本等領域，開放度和自由度更高，對于生成技術亦有更高的要求，而目前長篇文字在內部邏輯上仍然有較明顯的問題，暫不適合直接使用，預計未來的4-5年或取得一定的突破。國外方面，代表性的公司包

50、括谷歌、AnywordPenci、Copyai、Jasper等，共中Jasper成立于2021年，基于GPT-3訓練模型，通過AI技術幫助企業完成社交媒體、廣告營銷、電子郵件等多種內容，2022年10月，Jasper宣布獲得1.25億美元的A輪融資，估值達15億美元：谷歌的AI劇本寫作模型Dramatron則能夠自動產生人物、位置、情節的描述并生成對話。國內代表性公司為中文在線、彩云小夢等，在彩云小夢App中創作頁面輸入一段文字，便能夠生成三條不同的故事走向，用戶可以點擊選擇繼續或者讓彩云小夢重新續寫，從而讓故事走向更加符合用戶的設定。中文在線的AI文字創作功能已在17K小說上線，作者在使用該

51、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為作品使用。圖表18：Jasper廣泛應用于社交媒體、廣告等領域圖表19：彩云小夢能夠實現非結構化寫作續寫模型智能續寫世界設定在幾分資料來源：華泰研究華泰研究輔助性寫作落地場景廣泛，主要運用在資訊和文章寫作等場景。據量子位，除端到端的文本創作外，輔助性寫作是國內目前供給及落地最為廣泛的場景，輔助性寫作主要是基于素材爬取的協助作用，如定向采集信息素材、文本素材預處理、自動聚類去重等提供相關素材。國外代表性的公司為Sudowrite，其輔助性寫作工具支持頭腦風暴、想出新角色、幫助詳細描述、重寫等：谷歌發布的Wordcra

52、ft基于LaMDA模型，能夠根據現有的文本產生新想法或者幫助創作者重寫已有的句子。國內方面，代表性的公司包括寫作貓、Gilso寫作機器人、Get寫作等，其中智搜信息的GilsO寫作機器人擁有資訊寫作、文章校對、文章改寫、提綱寫作、營銷寫作等功能，曾為中國南方電網、經濟日報等提供服務。圖表20：智摸信息的客戶案例圖表21：Sudowrite幫助在寫作中找到合適的詞精選案例中國南方電網Findthe perfecwordeverytime.但就土明南方電器資料來源：智搜信息官網、華泰研究14#page#K華泰證券傳媒圖像：預訓練模型選代升級，AI圖像生成迎機遇據量子位，AIGC圖像包括文字生成圖像

53、、圖像屬性編輯、圖像部分編輯與圖像端到端生成，其中由文字到圖像的跨模態生成成為重點探索方向。從底層技術上看，Difusion逐漸取代GAN成為圖像生成的主流模型，助推了AIGC圖像的發展。2022年8月，由Midjoumney生成的太空歌劇院出圈，引發AI圖像生成的熱潮：2022年8月，StabilityAI推出StableDiffusion模型，成為AI圖像生成的里程碑，為后續圖像模型的更送打下基礎。此外，OpenAI、谷歌在圖像模型上亦持續選代：百度文心一格則支持中國風AI創作。據6pen，未來5年全球10-30%的圖像有望由AI生成或輔助生成，AI圖像領域展現出較大的潛力。品介紹應用模型

54、公司國家個紹文字生成圖像MidJc海外一款搭載在Discord上的聊天機器人，玩家機器人并輸入相關的提示詞（P分鐘以內生成4張園片百度中國文心一格西作的生成海外Stabilty AStable Diusion該模型的運行速度快、消費資源及內容較少，使用丁退速生成高質量的圖像，且話模型完全免費開源，所有的代碼均在GitHub上公開OpA海外DALLE2拉度上實現文本到圖像的谷歌海外magerPism圖像屬性編輯Alexey海外照片病輯器，在全球加有1.2億用戶及500抵擇大府，情助Prsma的AI自動生成擔架，可將照Moionkoy圖E片轉化為藝來品谷歌海外RawNeRF美國公司中國美圖AI開放

55、平臺、美圖秀秀雅、蘭楚、寶潔等英偉選海外CydleGAN圖像部分編料Metaphysic海外Metaphysic能夠調節照片的情緒、年齡和預失萬興科技中國萬興愛畫APPDeepswe海外Deepfake支持AI換驗圖像端到端生成阿里已巴中國阿里鹿班重色免標銷持待中國海外谷歌Chimera Painte使用機器學習，可以把隨手否的短略草圖生成堅物圍像Artbreeder Bot海外Artbreeder支持有機組合多張圖像生成新圖像Rosebud Al海外Rosebud.ai支持生成虛擬的模特面部，用于品牌廣告和娛樂VancAl海外VansPortrait在5秒內將圖片變成繪品、素描成動品泰研究公

56、司官網、量子位。早期AIGC圖像主要基于GAN模型，但生成效果欠佳。GAN模型主要由生成器與“（JOlBuOSIO）（oleloueb）類似的假數據，并將假數據混入原始數據交由判別器區分，兩個模型相互博奔，直到生成器的假數據能夠以假亂真。早期的AIGC圖像主要基于GAN模型生產，但是GAN存在訓練難以收效、模型拼場、梯度消失等問題，造成訓練結果元余、圖像生成質量差。明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#傳媒圖表23：基于GAN的圖像生成原理Differentiable moduleRealwordimagesRealD(x）L0sDiscriminatorG(z）Fake DG(2)）Di

57、fferentiable moduleDiffusion模型逐漸取代GAN成為主流模型，推動圖像生成技術的發展。Difussion受熱力學模型啟發，通過增加高斯噪聲破環訓練數據，然后通過反轉噪聲來恢復學習的數據，經過訓練的模型便能夠應用去噪方法來生成干凈的數據。Difussion相對于GAN具有更靈活的模型框架和精確的對數似然，所需數據更少，但圖像生成效果較更佳，目前逐漸取代GAN成為新一代圖像生成的主流模型。圖表24：Difusion模型生成原理Use variational lower boundPo（x-11x）9（x:1x-1）g(x-ilx)isunknownsample by sl

58、owlyadding (removing)noise.（Imagesource： Hoetal.2020withafewadditional annotations）貴料未源量子位、GitHub、#1文字生成圖像由Midjourney生成的太空歌劇院出圖，引發社會廣泛討論。Midjourney是一款搭載在Discord上的聊天機器人，玩家只需要機器人并輸入相關的提示詞（Prompts）即可在1分鐘以內生成4張圖片。憑借著極低的上手門檻和Discord社區加持，截至2023年2月4日，Discord數據顯示Midjourey在Discord約有980萬成員。2022年8月，由專，丁受M函國美準￥

59、aunolpw的冠軍，使得AI繪畫引發了廣泛的關注，圍繞AI能夠替代藝術創作的討論熱度較高。16起閱讀明是報各的一部分，請務#page#傳媒太空歌劇院華泰研究StableDiffusion模型成為AI圖像領城的里程碑，Stability估值達10億美元。2022年8月，StabilityAI推出StableDiffusion模型，隨著算法和模型的持續優化，StableDiffusion的運行速度快、消費資源及內容較少，使用消費級顯卡即可迅速生成高質量的圖像，且該模型完全免費開源，所有的代碼均在GitHub上公開，因此也為后續整個圖像模型的更選打下基礎。據TechCrunch，截至2022年10

60、月，已有超20萬開發者下載和獲得StableDifusion的授權，各渠道的累計日活已經超過1,000萬；基于StableDifusion，面向消費者的AI智能繪圖軟件DreamStudio用戶數超150萬，巴生成1.7億張圖片。2022年10月，Stabilty Al宜布獲得Coatue、Lightspeed Venture Partners 和OShaughnessyVenturesLLC投資的1.01億美元，估值達10億美元，路身獨角獸行業。圖表2Stable DifusionparadisexelmagcosmcUnderstandeGeneratoroeachEncode）OpenA

61、I持續選代DALLE模型，圖片畫質、生成效率均有提升。2021年1月OpenAI發布模型DALLE，能夠根據文本描述生成圖像，2022年4月，OpenAI公布了DALLE2研發進展。據量子位，從原理上看，DALLE2是CLIP與Difusion模型的結合，共中CLIP將文本嵌入轉變為圖像嵌入，而圖像嵌入將通過調節擴散（DifusionDecoder）生成最終的圖像。DALLE2與前一代相比圖像質量提升了3倍，DALLE2生成圖像畫質為10241024，DALLE畫質為256x256，且生成的速度更快。此外DALLE2能夠在更細的顆粒度上實現文本到圖像的轉化，能夠根據自然語言進行P圖，同時會反饋

62、陰影、紋理等元素的變化。17一起閱讀羽是報各的一部分，請務必#page#華泰證券傳媒谷歌的lmagen在寫實場景表現優秀，Muse圖像生成效率更高。2022年5月，Google公布了自研的Imagen模型。據量子位，從技術上看，該模型并未采用CLIP+GAN或CLIP+Diffusion的常規做法，語言模型采用谷歌的T5-XXL，并僅負責編碼文本特征，圖像生成由一系列Difusion模型構成；從效果上看，Imagen在寫實場景中表現更加優秀2023年1月，Google發布了從文本生成圖像的Transfommer模型Muse，與Imagen和DALLE2等Diffusion模型相比，Muse由于

63、采用離散標記且需要更少的采樣選代，生成效率顯著提升，據GoogleResearch與Dataconomy，在TPUV4芯片上，Muse生成512x512分辨率的圖像僅需1.3秒，較StableDifusion1.4的3.7秒更快。國表29：谷歌Imagen模型原理圖表30：Muse模型圖像生成速度更快ModelResolutonInterence Time512512StableDiffusion1.4373Par-3B2562566.452562569.1S10241024lmagen13.332562560.55MUSG3BMUSG3B512512136資料來源注：基于TPUV4芯片百度推

64、出國產基礎模型ERNIE-VILG2.0，文心一格支持中國風AI創作。伴隨AI繪圖的火熱，國內也出現了眾多的AI作圖產品，但這些產品大多基于DALLE2或StabloDifusion等海外大模型，百度在2022年10月發布的ERNIE-ViLG2.0是國內首個在基礎模型方向取得突破的產品。據百度AI官網，從技術上看，ERNIE-ViLG2.0通過引入視覺知識和語言知識，提升模型跨模態語義理解能力與可控生成能力；在擴散降噪過程中，通過混合專家網絡建模，增強模型建模能力，提升圖像的生成質量；此外百度構建了近2億的高質量中文圖文數據對比，具備強大的中文語義理解能力，助力中國風元素構建。從應用上看，E

65、RNIE-ViLG2.0可以用于工業設計、動漫設計、游戲制作、攝影藝術等場景，通過簡單描述，在幾十秒內生成設計圖，提升效率、降低門檻?；贓RNIE-ViLG2.0，百度也推出了AI藝術與創意輔助平臺文心一格，目前支持國風、油畫、水彩、水粉、動漫、寫實等十余種不同風格高清畫作的生成。18和技露以及分析師聲明是報爸的一部分，請務必一起閱讀。#page#華泰證券M傳媒百度AI官網泰研空#2圖像屬性編輯據量子位，AI圖像屬性編輯包括去水印、自動調整光影、設置濾鏡、修改顏色紋理、復刻/修改圖像風格、提升分辨率等，類似于低門檻的PS（Photoshop）。在該領域布局的初創公司較多，并且谷歌、Adobe

66、等大廠亦有涉及。國外方面，以Prisma為例，作為一款照片編輯器，在全球擁有1.2億用戶以及500款樣式庫，借助Prisma的AI自動生成框架，用戶無需投入精力即可將照片轉化為藝術品；谷歌的RaWNeRF技術能夠將夜晚照片降噪此外能將2D照片合成3D效果并調節焦點；國內的代表產品為美圖公司，旗下的美圖A開放平臺專注于人臉技術、人體技術、圖像識別、圖像處理、圖像生成等核心領城，為客戶提供經市場驗證的專業AI算法服務和解決方案，目前接入的客戶包括歐萊雅、蘭范、寶潔等，助力圖像屬性處理；面向C端的美圖秀秀則通過醫美級去皺、面部豐盈、一鍵更換劉海等增值功能收費。美圖秀秀支持自動調節光影調整到完美的狀態

67、將照片變成藝術品超清人像+009顏體驗。資料來得各料來19一起閱讀#page#華泰證券傳媒圖表34：美圖AI開放平臺下游客戶P&GLANCOMELORALSEPHORA一樓HLEIDOOgilyy淘寶網瓶工達8xueezLAMER#3圖像部分編輯據量子位，圖像部分編輯包括部分更改圖像部分構成與修改面部特征。英偉達的CycleGAN能夠自動將一類圖片替換為另一類圖片，如支持將圖內的斑馬和馬、蘋果和樓子等內容進行互換。修改面部特征方面，據量子位，Metaphysics支持調節照片的情緒、年齡和微笑，Metaphysics還是電影Here的唯一制定AI視覺特效供應商。國內方面，項鏈，可在圖片中添加。

68、持圖片替換圖表36：Metaphysics意 好箱資料來源：#4圖像端到端生成據量子位，AI圖像端到端生成包括草圖生成完整圖像、有機組合多張圖像生成新圖像、根據指定屬性生成目標圖像等，按照場景劃分，包括創意圖像生成和功能型圖像生成，其中創意圖像多為NFT產品，功能性圖像包括營銷海報、用戶頭像等。國外方面，谷歌推出的ChimeraPainter可以將粗略草圖生成3D怪物圖像，垂直類公司包括VanceAl、DeepdreamGenerator、Rosebud.ai等，其中VanceAl旗下的VansPortrait，可在5秒內將圖片變成繪畫、素描或動畫。國內的代表產品包括阿里鹿班、詩云科技、藍色光

69、標等，其中阿里鹿班支持海報、LOGO等設計，據阿里技術，阿里鹿班平均1秒鐘就能完成8.000張海報設計，一天可以制作4.000萬張，2017年雙11設計約4億張banner海報。藍色光標的銷博特通過結合人工智能、統計算法和多維數據庫，一鍵自動化生成策劃案消費者洞察、營銷創意等內容。20#page#華泰證券傳媒可將草圖變成怪物千人干面，干貨千面O溫大牌直各料息阿里技術音頻：集中應用于TTS場景和樂曲/歌曲生成AIGC通過提取信息生成音頻，主要應用于TTS（Text-to-speech）場景和樂曲/歌曲生成。其中，TTS技術已相當成熟，廣泛應用于客服及硬件機器人、有聲讀物制作、語音播報等，覆蓋新閘

70、、電子書、虛擬IP、短視頻配音等多個領域，代表公司有倒映有聲、DeepMind喜馬拉雅、百度等。通過AIGC可以簡化樂曲/歌曲生成的流程，降低音樂創作的門檻，可應用于流行歌曲、樂曲、有聲書的內容創作，以及視頻、游戲、影視等領域的配樂創作，大大降低音樂版權的采購成本，代表公司有AmperMusic、DeepMusic、騰訊、網易等。AIGC代象公司環車應用案例倒映有聲獨家研發的無人驅動數字分身可以實現內容播報與交互功能輸出，瘦蓋新聞資訊播報、有聲讀物制作、場景化、虛擬P聲音定制、短視頻配音、金融領域教字人服務、文旅領互動、游戲娛樂聊天等多種場景DeepMind信。高張真（24KHZ）、高分拌車（

71、16bit）和快遞生成聲波的WaveNet已經在GoogleAssistant被正式商用。喜馬拉雅專輯作品。百度樂曲/歌的生成Amper Music制音樂。DeepMusic騰訊QQ音樂成為AI音樂公司Ampermusic的API合作伙件，騰訊AILab開發AI識圖作自技術并推出AI虛擬偶像“文靈”，可通過用戶提供的關鍵詞自動生成敬詞并演唱。網易化。餐料來源#1TTS場景：廣泛應用于客服硬件機器人、有聲讀物制作、語音播報等TTS（Text-to-speech）技術為文字內容有聲化提供規?；芰?，在AIGC領城下技術已相當成熟，廣泛應用于客服及硬件機器人、有聲讀物制作、語音播報等。TTS技術是一

72、科文字轉語音技術，可以從文本中獲取足夠的信息用于語音合成?；谏疃葘W習的端到端語音合成模式正在遙步替代傳統的拼接及參數法，可以通過豐富文本信息（如文本的深層情感、深層語義了解等）更好的表現其中的抑揚領控，以及基于用戶較少的個性化數據得到整體的復制能力，代表模型包括WaveNet、DeepVoice及Tacotron等21一起閱讀#page#華泰證券來傳媒TTS技術覆蓋新聞、電子書、虛擬IP、短視頻配音等多個領域。以倒映有聲為例，公司致力于打造AIGC神經痘染引學，率先布局AI數字分身IP生態，并通過數字分身IP的人工智能來自主生成內容。其獨家研發的無人驅動數字分身可以實現內容播報與交互功能輸出

73、。覆蓋新聞資訊播報、有聲讀物制作、自媒體有聲化、虛擬IP聲音定制、短視頻配音、金融領域數字人服務、文旅領域互動、游戲娛樂聊天等多種場景，幫助提升內容制作產能超200%，節省90%的制作成本。用場10日自間合成語音克隆對于電子書、動畫、電影、以及虛擬人行業等有重要意義。語音克隆是本質上屬于指定了目標語音（如特定發言人）的TTS，該技術目前被應用于虛擬歌手演唱、自動配音等。喜馬拉雅運用TTS技術在電子書、新聞等領域實現了較廣的應用，能夠高效地將新聞、書籍和文章中的大量文字信息轉為音頻，大幅提升了音頻的生產效率。運用TTS技術喜馬拉雅重現單田芳聲音版本的毛氏三兄弟和歷史類作品，“單田芳聲音重現”賬號

74、已經上線6部專輯作品。百度語音合成團隊使用李彥宏約1小時音頻素材，通過AIGC技錄音，利用Play.ht的語言模型大量訓練生成JoeRogan采訪喬布斯的播客內容。務42音市理各料來#2樂曲/歌曲生成：已推出AI音樂創作平臺和作曲軟件AIGC可以簡化樂曲/歌曲生成的流程，降低音樂創作的門檻。AIGC在詞由創作中的功能可被逐步拆解為作詞（NLP中的文本創作/續寫）、作曲、編曲、人聲錄制和整體混音AIGC能通過強大的數字處理能力兼顧歌曲從制作到演唱的全流程，實現化繁為簡，在短時間內完成音樂作品創作。目前，AIGC已經支持基于開頭旋律、圖片、文字描述、音樂類型、情緒類型等生成特定樂曲22及分析師品#

75、page#華泰證券來傳媒通過AI作曲功能，創作者可以得到AI創作的純音樂或樂曲中的主旋律，AI生成的樂曲已經在演奏舞臺上廣泛演出。AI作曲以語言模型為中介，通過MIDI等路徑對音樂數據進行雙向轉化，在過程中不但需要對段落、調性等高維度的樂理知識進行專業提取，而且AI會自動提取節奏、音高、音長等低維度樂理信息。2019年深圳交響樂團上演了全球首部AI交響變奏曲我和我的祖國：2020年網易首次完成由AI完全生成的歌曲醒來：2021年底全球首部人工智能生成的古琴曲燭完成首演；2021年末，貝多芬管弦樂團在波恩首演人工智能譜寫完成的貝多芬未完成之作第十交響曲，即為AI基于對貝多芬過往作品的大量學習，進

76、行自動續寫。歌曲酸來醒來WAKE未來已來她已醒來網易首支詞曲編唱全鏈路AI音樂作品料集醬料來AI編曲基于主旋律和創作者個人的偏好，生成不同樂器的對應和弦完成整體編配，多家公司已推出AI音樂創作平臺和作曲軟件。AI編曲在特定樂曲/情緒風格內學習主旋律和特定要素間的映射關系，從而基于主旋律生成自身所需和弦。AmperMusic于2019年推出首個人工智能作曲平臺AmperScoreTM，可以根據項目的獨特性創作出符合風格、長度和結構的定制音樂，幫助使用素材音樂庫的視頻編輯者節省90%選擇音樂和編輯音樂的時間。DeepMusic開發了針對視頻生成配樂的配樂貓、支持非音樂專業人員創作的口袋音樂、可AI

77、生成歌詞的LYRICA、AI作曲軟件LAZYCOMPOSER，從作詞、作曲、編曲、演唱、混音等方面全方位降低音樂創作及制作門檻。oreTM表46：圖表47：DeepMus6口袋樂隊自動編曲功能已在國內主流音樂平臺上線，與虛擬偶像演出一同成為重點關注領域。QQ音樂成為AI音樂公司Ampermusic的API合作伙伴，騰訊AILab開發AI識圖作曲技術并推出AI虛擬偶像“艾靈”，可通過用戶提供的關鍵詞自動生成歌詞并演唱：2022年1月網易推出首個人工智能音樂創作平臺網易天音；快手通過自主研究，推出了AI音樂創作模型和AI歌手，并邀請平臺內的音樂人使用AI模型進行歌曲創作。23和技露以及分析師聲明是

78、報爸的一部分，請務必一起閱讀。#page#華泰證券來傳媒騰訊AI虛擬偶像圖表48：“艾靈資料來源視頻：可實現視頻自動編輯、視頻自動生成和文字生成視頻等AIGC視頻生成可以降低視頻制作時間，主要應用于視頻自動編輯、視頻自動生成和文字生成視頻等。其中，視頻自動編輯具備視頻屬性編輯和視頻自動剪輯兩大功能，視頻屬性編輯能幫助節省視頻制作時間，增加祝頻玩法，視頻自動剪輯在短視頻和直播領域被大量使用。代表公司有RunwayML、不咕剪輯、Adobe、IBM、網達軟件、閃剪、字節跳動剪映和快手的云剪。視頻完全自動生成仍處于技術嘗試階段，所生成視頻的時長、清晰度，邏輯程度等仍有較大的提升空間，已在動畫制作應用

79、落地，代表公司和產品包括百度文心一格、小冰公司和Synthesia。文本生成視頻可以看作文本生成圖像的進階版技術，目前已有成熟產品，代表公司和產品包括Meta、谷歌、百度智能視頻合成平臺VidPress、Gliacloud、Pencil等。用環節代表公司應用案例視頻自動編輯推出AI視頻創意工具平臺Runway MLAI白動補金貼合主題的艙廉，周因的背景通過AI計算進行填充。不哈剪料玩法與樂趣。Adobe網達軟件能對面提取、熱點視頻自動制作、全景直播折條等功能閃芽轉化。標嘗護處抖備短視頻剪研軟件剪映支持AI識別字幕和幸客功意，提升短視頻制作數車快子視頻自動生成百度百度文心一格聯合推出AIGC視須

80、短片AI描繪天宮盛宴，進一步提升了AI作畫的可控性、復余構圖和細節刻畫能小海公司接出金球首支AIGC動色組片天與少年，來用rinnaayout”設計圖”的工序環節。SynthesiSynthesia為SnoopDogg制作的廣告，通過使用dee文字生成視頻百皮百度智能視頻合成平臺VidF得等5個步原的自動化。Giacoud10倍的視頻產量。MalaMake-A-Video是一款可以直接基于車很高的5秒鐘短視頻片段。谷餐產生分辨率1280768的5.3秒視頻可根據提示語智能生成極其貼近文本描述的2分鐘以上的長視務資料來源各平臺官網、華泰研究24#page#華泰證券傳媒#1視頻自動編輯：主要應用于

81、視頻屬性編輯和視頻自動剪輯AIGC在視頻自動編輯領城的應用主要為視頻屬性編輯和視頻自動剪輯兩類。針對視頻屬性編輯，AIGC可以實現視頻畫質修復、刪除畫面中特定主體、自動跟蹤主題剪輯、生成視頻特效、自動添加特定內容、視頻自動美顏等：對于視頻自動剪輯，AIGC可以基于視須中的畫面、聲音等多模態信息的特征融合進行學習，按照氛圍、情緒等高級語義限定，對滿足條件片段進行檢測并合成。視頻屬性編輯：視頻修復等功能幫助節省制作時間，特效等功能可以增加視頻玩法。RunwayML推出AI視頻創意工具平臺Runway，主打的AI輔助功能有三個：綠幕功能，可以把選擇的對象以綠幕的方式作為視頻主題剪裁出來，通過點選的方

82、式AI自動補全貼合主題的輪廉；視頻修復功能，類似圖片的PS功能，周國的背景通過AI計算進行填充；運動功能，視頻效果（如標題）可以跟隨主體運動。不咕剪輯Cooclip可以通過人工智能進行視須擔像分軌，內置豐富的貼紙、音頻、經典“?！彼夭牡?，可以增加視頻本身的玩法與樂趣。圖表52：不咕剪輯實機操作曲面跟蹤特效d泰研究視頻自動剪輯：目前主要在技術嘗試階段。Adobe與斯坦福共同研發的AI視頻剪輯系統可以將所有鏡頭包括多個角度拍攝的畫面按照腳本進行組織，準確的識別出需要剪輯的內容，系統會利用面部識別和情緒識別系統，對每一頓畫面進行分析。IBMWatson自動剪輯科幻電影摩根的預告片，制作預告片的時間縮

83、減到24小時，而通常需要10天到一個月。我國的公司彩譜科技推出了相關產品，能夠基于視頻中的畫面、聲音等多模態信息的特征融合進行學習，按照氛圍、情緒等高級語義限定，對滿足條件片段進行檢測并合成AIGC在短視頻和直播領域被大量使用，短視頻自動剪輯內容更快更高效。網達視頻實時智能云剪系統，可以邊直播、邊錄制、邊剪輯，實現分鐘級短視頻智能剪輯發布，具有集錦自動制作、智能封面提取、熱點視頻自動制作、全景直播拆條等功能。智能直播切片系統通過AI識別直播間的精彩片段，實現直播間內容智能剪輯，再通過矩陣化運營，帶來增量曝光與二次轉化。抖音和抖音的短視頻剪輯軟件剪映與云剪支持AI識別字幕和文本朗讀，智能封面、智

84、能抵圖和綠幕狐圖等各功能，提升短視頻制作效率。5起閱讀#page#華泰證券傳媒圖表53：影譜科技視頻剪軒產品抖音短視頻剪輯軟件剪映放54：文字轉衣限產品服務新聞拆條A智能集銷無需專業基礎中臺服輕松編輯視頻內容維有化分析鎮頭拆分人物動作分析OCRMLP底銀務智能推薦AGC計算武大鍋限資料來源：影譜科技官網資料來源：剪映官網、華泰研究2視頻自動生成：全自動生成技術仍在嘗試，在動畫、廣告和特定商務場景應用落地不引用現有素材完全從頭生成視頻仍處于技術嘗試階段，在圖像生成的基礎上可以實現筒單的視頻短片制作，所生成視頻的時長、清晰度、邏輯程度等仍有較大的提升空間。目前的AI技術不僅可以生成圖片，也能夠生成

85、序列頓，通過AI逐完成圖片生成，制作視頻短片。如2022年12月我國新華社與百度文心一格聯合推出AIGC視頻短片AI描繪天宮盛宴，進一步提升了AI作畫的可控性、復雜構圖和細節刻畫能力，AI作畫不再單純地輸出一領恢高質量圖片，而是基于統一的風格，嘗試連續地講述一個完整的故事。AIGC在動畫制作領域已經開始商業化落地。大與少年由小冰公司日本分部（rinna）、WITSTUDIO與合作伙伴共同創作，該片采用rinna開發的AI輔助背景進行制作，極大地簡化了從導演分鏡表到Layout“設計圖”的工序環節，將手工著色的“設計圖”提交至AI生成細化并優化背景，再對AI生成的背景圖進行修正，進而通過人工智能

86、技術繪制完整動畫場景。AIGC視頻短片AI描繪天宮盛宴圖表56：全球首支AIGC動畫短片犬與少年AI新繪天宮盛宴The Dog景The Bo資料來源資料來源小冰公司官網、華泰研究AIGC能夠實現視頻中的人臉合成、虛擬環境合成等功能。視頻生成技術的本質是基于目標圖像或視頻對源視頻進行編輯及調試，通過基于語音等要素逐頓復刻，能夠完成人臉替換、人臉再現（人物表情或面部特征的改變）、人臉合成（構建全新人物）甚至全身合成虛擬環境合成等功能。以人臉合成為例，首先需要對源人物及目標人物的多角度特征數據提取，然后基于數據對模型進行訓練并進行圖像的合成，最后基于合成的圖像將原始視頻進行轉換。26以及分析師聲明是

87、報爸的一部分，請務必一起閱讀#page#page#華泰證券來傳媒兩大巨頭Meta和谷歌競爭激烈。Meta公司在2022年9月29日推出的Make-A-Video是一款可以直接基于文字生成短視頻的人工智能系統。據Meta公司透露，技術人員在開發該產品的過程中結合了幾百萬個視頻和23億張圖片數據集數據來訓練其模型，目前系統可以根據輸入文字或者圖片自動生成準確率很高的5秒鐘短視頻片段。在Meta發布了Make-A-Video的一周后，谷歌推出ImagenVideo和Phenaki，相比于Make-A-Video，lmagenVideo的視頻清晰度和分辨率更高，可以產生分辨率1280768的5.3秒視

88、頻。Phenaki可根據提示語智能生成極其貼近文本描述的2分鐘以上的長視頻，在公布的DEMO中，Phenaki基于兒百個單詞組成一段前后邏輯連貫的視頻只需兩分鐘。圖表61：Make-A-Videowithtext資料來源華泰研第其他：游戲/代碼/3D生成等領域應用前景廣闊AIGC應用場景多元，隨著AIGC技術發展念加成熟，在游戲/代碼/3D生成等領域將迎來蓮勃發展。目前游戲生成中游戲操作策略生成、NPC邏輯及劇情生成和游戲資產已經得到應用，AIGC生成代碼能替代編碼中大部分重復性勞動，3D生成尚處于早期階段。代表產品/公司包括Deepmind、rctAI、騰訊、Scenario、Runway、

89、EpicGames游戲黑客帝國：覺醒、谷歌DreamFusion、英偉達Magic3D和GET3D、GitHubCopilot等AIGC在其他領域部分應用案例圖表63：立用環節代表公司應用案例戲生成梅訊絕悟”Al通過強化學習的方法率、命中率、擊系數等具體參數，讓AI更接近正式服玩家真實表現，測試的總體準確性提升到95%rtAIrCtAl的混兌球（ChaosBox）算法可以在游減中大規根地輕松生成具有智能意試的虛擬角色，進而實現性格化NPC、對抗式AI、互動式AI、大規視智能NPC部署、智能留存及智能運管筑略等。Scenari用戶可通過視頻拍攝現實生活的中的3D物體然后生成在游戲中對應的模型，在

90、StableDifusion的基礎上，3D生成Runway基于diffusion推出了一個AI生成3D素材的模型，可快道生成3D紋理。谷歌英偉達發布的Magic3D可以在大約40分鐘內生成一個3D網格模型并配有彩色數理，比谷歌DreeamFusion的3D生成這度更快，22年12月新發布GET3D可以合成3D幾何體，每秒可生成約20個物體。代碼生成GIHUD Coplo公開可用存儲庫的數十億行代碼的訓練，支持大多馬是在AI的幫助下完成資料來源；28一部分，請務#page#傳媒游戲內容形式復雜，包含2D圖像、3D建模、音頻、視頻、數字資產等，AIGC將對游戲內容生產的各方面形成沖擊，AIGC在游

91、戲當中的應用包括以下方面：1）游戲操作策略生成。人工智能玩家生成真實對戰策略，幫助游戲進行前期平衡性測試、游戲跑圖/功能測試、對局陪伴、特定風格模擬等。2016年DeepmindAlphaGO在圍棋中有所展示，隨后，AI決策在Dota2、StarCraft2、德撲、麻將等游戲領域中均展現出了良好的實力。騰訊“絕悟”Al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，測試的總體準確性提升到95%。2）NPC邏輯及劇情生成。開放世界游戲越來越受歡迎，通過AIGC來創建場景和NPC都將會大幅度提

92、升效率和降低成本。rctAI成立于2018年，運用人工智能為游戲行業提供完整的解決方案，rctAI的混注球（ChaosBox）算法可以在游戲中大規模地輕松生成具有智能意識的虛擬角色，進而實現性格化NPC、對抗式AI、互動式AI、大規模智能NPC部暑、智能留存及智能運營策略等。3）游戲資產的生成。Scenario用戶可通過視頻拍攝現實生活的中的3D物體然后生成在游戲中對應的模型，在StableDiffusion的基礎上，Scenario推出了一個面向游戲開發者和游戲設計的是AIGC工具，專注于生成各種游戲資產。表64算法構建AIGC日益成為3D內容生成的基礎技術支撐。傳統的3D制作需要耗費大量的

93、時間和成本相比于2D內容的制作，3D內容蘊含的信息量更多、制作成本更高、制作周期更長。隨著Diffusion模型、NeRF模型的發展，AIGC在3D內容生成的應用上迎來了快速的發展，3D模型、場景和角色制作能效提升。3D內容生成對游戲、電影、室內設計等領域產生影響。3D紋理和素材是制作3D游戲和電影必不可少的元素，近期Runway基于diffusion推出了一個AI生成3D素材的模型，可快速生成3D紋理。2022年虛幻引擎和EpicGames推出的黑客帝國：覺醒利用虛幻5引攀技術下，建立了700萬個實例化資產，每個資產由數百萬個多邊形組成，包括7000棟建筑、38000輛可駕駛車和超過260公

94、里的道路。通過NeRF模型可以快速生成3D室內建模，并且可以通過文字指令來切換整體的風格，騰訊旗下“騰訊云三維建?！避浖ㄟ^手機拍照可以實現快速對實際場景進行三維重建的功能。29明是提頭的一部分，請務起閱讀#page#page#傳媒相關公司圖表72：AIGC內容相關上市公司梳理司名稱A膠000681CH視覺中國公司在AIGC領場布局包括：1）在“元視覺”平臺透行AIGC的NFT數字藝術品發售：2）通過AIGC將自然語義和傳統關鍵詞結合，優化圖片教索結果，提升準確命中半從而提升圖片付費轉化率：3）基于公司自有國片集進行小模型訓練做AIGC小工具幫助干臺上的專業供稿人員進行圖片創作，提升生產效率、

95、拓展圖片品類。300418 CH昆合萬維像、音樂、文本、編程等多模態內容生成。昆侖萬維在音樂最成熟，目前商業化主要面向TOB。300364CH中文在線創作：已在17K平臺上線，目前可針對人物、物品進行輔助創作；Al繪色：已在小黑屋云寫作App上線，輸入文字能夠生成圍像還在探索音生短視頻、文生動漫、文生刷本等領域300058 CH藍色光標603466CH風語筑提升了數字創意、三維設計與3D內容創作的效率和獨特性，未來AI生成內容的精細度及個性化交互能有有望持續提升。605168 CH三人行見。網時公司借助積票的海量管銷數據，利用相關技術不斷完善Al創意能力300785 CH值得買機器貢獻的內容占

96、比為18.97%300624CH萬興科技興喵影已集成AIGC功能，用戶在視頻剪輯時可智能生成圖片素材。300182CH捷底股份化科技2019年報出了AIGC美產品世化AI快速短視頻系統，快速為客戶生600986CH浙文互聯種模式，打開AI繪色即可使用AI進行繪制。603825CH華揚聯眾字人直播的方式獲客。300612CH室亞國際公司正在積板探索布局“元字宙+AP”的垂直領城場錄服務，如目前推進的鄉村元學宙搭建過程中，人工智能將就予虛擬農重數字人在每能互動、行為照動等層面，以及相關農產品模塊內容生成層面更好的技術支持。002624CH完美世界9888 HK百度參團務中。文心一格基于自研的ERN

97、IE-ViLG2.0，支持國風、油盤、水衫、水粉、動漫、寫實等十余種不同風格高清畫作的生成。1357 HK美陽公司醫關級去敏、面部豐盈、一鍵更換對海等增值功能教費。772HK間文集團AIGC投高產出效率。資料來源：各公司官同、深交所互動身、上證6互動、華泰研究昆侖萬維（300418CH，“買入”評級，目標價24.88元）公司在22年12月發布AIGC全系列算法與模型，旗下產品包括天工巧繪SkyPaint、天工樂府SkyMusic、天工妙筆SkyText、天工智碼SkyCode，覆蓋圖像、音樂、文本、編程等多模態，其中音樂領域保持領先，據互動易，公司旗下Opera瀏覽器計劃接入ChatGPT功能

98、。此外公司主業穩健，蘇實基本盤，其中StarX降本增效持續增厚利潤；Opera業績高速增長；ArkGame國內儲備有圣境之塔：閑襪互娛筑基現金流。我們預計22-24年歸母凈利預測10.42/12.17/13.98億元，分部估值法計算市值294億元（StarGroup4.5X2023PS，Opera4.5X2023PS，游戲業務13.0X2023PE），對應目標價24.88元，給予“買入”評級。（估值日期：2023年2月9月風險提示：版號發放不及預期，游戲表現不及預期，AIGC發展不及預期等。31一起閱讀明是報告的一部分，請務必#page#華泰證券中傳媒藍色光標（300058CH，“買入”評級，

99、目標價6.96元）AI技術在公司業務中的應用主要有：1）從22年開始，AIGC生成提案中的部分內容，如參考場景等，節省大量時間，提升人效：2）22年公司已實現使用圖片生成模型的技術，3分鐘即可生產一個模型，節省數字人建模時間：3）通過AIGC生成定制化的數字藏品；4）通過AI生成視頻腳本、人物形象、驅動交互，快速生成定制化的視頻。同時公司正積極試用人機對話技術，自有虛擬人蘇小妹已經介入AI多輪對話，AI作詩能力已經進入技未測試階段，公司也在做其他人機對話產品的試用和調試。我們預計22-24年歸母凈利潤為-19.48/5.88/6.53億元，可比公司Wind一致預期23年PE均值23X，考慮公司

100、元字宙及AIGC業務布局領先、出海廣告龍頭地位，給予23年PE29X，目標價6.96元，給子“買入”評級。（估值日期：2023年2月9日）風險提示：宏觀經濟疲軟、元字宙&AIGC業務發展不及預期等。風語筑（603466CH，“買入”評級，目標價17.68元）公司發布2022年業績預告，預計全年實現歸母凈利潤5.600萬元8,000萬元，同比減少87.24%至81.77%；預計實現扣非歸母凈利潤2,600萬元3,700萬元，同比減少93.68%至91.01%。業績下滑主要因22H1公司總部所處地上海受疫情影響較大，下半年物流不暢、差旅不便，業務實施進度及交付出現延退。公司經營恢復下，業績修復態勢

101、有望在23年繼續保持：同時虛擬現實、元字宙等相關領城支持政策陸續出臺，公司元字審領域創新業務發展及數字化體驗業務線上化拓展有望加速，我們建議關注后續公司訂單獲取轉化節泰及數字創新應用場景拓展情況。我們預計22-24年歸母凈利潤0.70/4.06/4.75億元?？杀裙?3年PEWind一致預期均值26X，我們給予23年26XPE，對應目標價17.68元，給予“買入”評級。（估值日期：2023年1月30日）風險提示：宏觀經濟及消費疲弱，疫情反復影響，行業政策變動風險。閱文集團（772HK，買入，目標價：42.90港幣）閱文集團上半年積極降本增效，以應對短期宏觀挑戰。我們預計2022年在線業務收入

102、將同比下降8.0%至人民幣49億元，占全年總收入的57.4%，主因廣告需求疫軟導致免費閱讀業務收入表現較弱。對于IP運營業務，我們預測2022/2023/2024年收入同比增長7.9%/14.3%/11.0%至人民幣36億/41億/46億元。盡管收入增長放緩，鑒于公司經營效率提升，我們預計其利潤率有望改善。我們預計2022/2023/2024E非IFRS下凈利潤14億116億/19億元，其對應的凈利率為16.1%/17.2%/18.7%。我們基于SOTP估值法得出目標價42.90港幣，給予“買入”，包括：1）在線業務每股估值11.1港幣，基于23倍2022年預測PE，考慮到閱文的內容和用戶流量

103、優勢，較行業均值（22倍）有所溢價：2）IP運營和其他業務估值每股31.7港幣，基于30倍2022年豫測PE，較其他IP內容生產商（29倍）有所溢價，主要考慮到公司已經構建了個全面的IP生態系統。我們的目標價格對應28/24倍的2022/2023非IFRS口徑PE。（估值日期：2022年8月26日）風險提示：1）IP商業化步伐慢于預期：2）在線業務付費率下降。32一起閱讀#page#華泰證券傳媒三人行（605168CH，“買入”評級，目標價129.22元）公司公告2022年業績預增：預計22年實現營收55-57億元，同增54.02%-59.62%，顯示公司業務發展態勢良好；預計歸母凈利7.23

104、-7.4億元，同增43.17%-46.54%；預計扣非后歸母凈利4.9-5.1億元，同增5.91%-10.23%。公司為領先的整合營銷服務商，在行業承壓背景下實現營收高增長，顯示其較強的競爭優勢，新客戶開拓和投資業務進展喜人，為后續業績增長提供支撐。我們預計22-24年歸母凈利7.33/10.08/13.12億元，EPS7.23/9.94/12.94元，采用可比公司估值法，給予公司23年PE13X，對應目標價129.22元，給予“買入”評級。（估值日期：2023年1月10日）風險提示：宏觀經濟疲軟、客戶開拓不及預期。圖表73：重點推薦公司EPS（元）收盤價目標價市值（百萬）PE（倍）2024日

105、20212022E2024E20212022E2023日股票名稱股票代碼投資評級（當地幣種）（當地幣種）（當地幣種）2023日21.6124.8825.5641.311.031.18昆侖萬維300418CH買入0.8816.5024.5620.9818.310.24買入5.956.9614.8220.210.780.2628.3324.7922.88藍色光標300058CH-7.6314.8417.680.730.120.680.7918.78風語筑603466CH買入8.85020.33123.6721.8240.6101811111.34閱文集團772HK買40.0042.901.5822

106、.1036.0429.8525.324.987.23t6612.94605168 CH買入113.60129.2211.52022.8115.7111.43三人行878注：數據被至2023年2月9日泰研光預測資料未源風險提示1）AI技術發展不及預期。AIGC（生成式AI）是基于生成算法、訓練數據、芯片算力，生成包括文本、音樂、圖片、代碼、視頻等多樣化的內容，目前仍然處于早期階段，若技術的發展進度不及預期，則會進一步影響用戶體驗，降低沉浸感。2）商業化存在不確定性。AIGC的發展需要大量的資全投入。若商業化進度不及預期，則會進一步影響到研發資金的供給，導致技術發展緩慢，影響用戶體驗。3）政策監管

107、風險。AIGC生成的內容多樣化，相關法律法規、監管準則仍有較大的不確定性，若相關政策趨嚴，在一定程度會影響到AIGC發展進程。33明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#華泰證券R傳媒免責聲明分析師聲明本人，朱、吳曉宇，茲證明本報告所表達的觀點準確地反映了分析師對標的證券或發行人的個人意見：被以往、現在或未來并無就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報副。一般聲明及披露本報告由華泰證券股份有限公司（已具備中國證監會批準的證券投資咨詢業務資格，以下簡稱“本公司”）制作。本報告所載資料是僅供接收人的嚴格保密資料。本報告僅供本公司及其客戶和其關聯機構使用。本公司不因接收人收到

108、本報告而視其為客戶。本報告基于本公司認為可靠的、已公開的信息編制，但本公司及其關聯機構（以下統稱為“華泰”）對該等信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告所截的意見、評估及預測僅反映報告發布當日的觀點和判斷。在不同時期，華泰可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。同時，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。以往表現并不能指引未來，未來回報并不能得到保證，并存在損失本金的可能。華泰不保證本報告所含信息保持在最新狀態。華泰對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。我ENVEN我“EN格。華泰力求報告內容客觀、公正，但本

109、報告所載的觀點、結論和建議僅供參考，不構成購買或出售所述證券的要約或招攬。該等觀點、建議并未考慮到個別投資者的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對客戶私人投資建議。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一國素。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，華泰及作者均不承擔任何法律責任。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。除非另行說明，本報告中所引用的關于業績的數據代表過往表現，過往的業績表現不應作為日后回報的預示。華泰不承諾也不保證任何預示的回報會得以實現，分析中所做的預測可能是基于相應的假設

110、，任何假設的變化可能會顯若影響所預測的回報。華泰及作者在自身所知情的范固內，與本報告所指的證券或投資標的不存在法律禁止的利害關系。在法律許可的情況下，華泰可能會持有報告中提到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，為該公司提供投資銀行、財務顧問或者全融產品等相關服務或向該公司招攬業務華泰的銷售人員、交易人員或其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。華泰沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。投資者應當考慮到華泰及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突。投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯

111、一信賴依據。有關該方面的具體披露請參照本報告尾部。本報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布的機構或人員，也并非意圖發送、發布給國可得到、使用本報告的行為而使華泰違反或受制于當地法律或監管規則的機構或人員。本報告版權僅為本公司所有。未經本公司書面許可，任何機構或個人不得以翻版、復制、發表、引用或再次分發他人（無論整份或部分）等任何形式侵犯本公司版權。如征得本公司同意進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并需在使用前獲取獨立的法律意見，以確定該引用、刊發符合當地適用法規的要求，同時注明出處為“華泰證券研究所”，且不得對本報告進行任何有性原意的引用、刪節和修改。本公司保

112、留追究相關責任的權利。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。中國香港本報告由華泰證券股份有限公司制作，在香港由華泰金融控股（香港）有限公司向符合證券及期貨條例及其附屬法律規定的機構投資者和專業投資者的客戶進行分發。華泰金融控股（香港）有限公司受香港證券及期貨事務監察委員會監管，是華泰國際金融控股有限公司的全資子公司，后者為華泰證券股份有限公司的全資子公司。在香港獲得本報告的人員若有任何有關本報告的問題，請與華泰金融控股（香港）有限公司聯系。34#page#華泰證券傳媒香港重要監管技露華泰金融控股（香港）有限公司的展員或其關聯人士沒有擔任本報告中提及的公司或發行

113、人的高級人員。有關重要的披露信息，請參華泰金融控股（香港）有限公司的網頁https:/.hk/stock_disclosure其他信息請參見下方“美國重要監管披露”。美國在美國本報告由華泰證券（美國）有限公司向符合美國監管規定的機構投資者進行發表與分發。華泰證券（美國）有限公司是美國注冊經紀商和美國金融業監管局（FINRA）的注冊會員。對于其在美國分發的研究報告，華泰證券（美國）有限公司根據1934年證券交易法（修訂版）第15a-6條規定以及美國證券交易委員會人員解釋，對本研究報告內容負責。華泰證券（美國）有限公司聯營公司的分析師不具有美國全融監管（FINRA）分析師的注冊資格，可能不屬于華泰

114、證券（美國）有限公司的關聯人員，因此可能不受FINRA關于分析師與標的公司溝通、公開露面和所持交易證券的限制。華泰證券（美國）有限公司是華泰國際金融控股有限公司的全資子公司，后者為華泰證券股份有限公司的全資子公司。任何直接從華泰證券（美國）有限公司收到此報告并希望就本報告所述任何證券進行交易的人士，應通過華泰證券（美國）有限公司進行交易。美國-重要監管披露師及相關人士與本報告所提及的標的證券或發行人并無任何相關財務利益。本披露中所提及的“相關人士”包括業務的收入。華泰證券股份有限公司、其子公司和/或其聯營公司，及/或不時會以自身或代理形式向客戶出售及購買華泰證券研究所覆蓋公司的證券/行生工具，

115、包括股票及債券（包括衍生品）華泰證券研究所覆蓋公司的證券/行生工具，包括股票及債券（包括衍生品）。華泰證券股份有限公司、其子公司和/或其聯營公司，及/或其高級管理層、董事和底員可能會持有本報告中所提到的任何證券（或任何相關投資）頭寸，并可能不時進行增持或減持該證券（或投資）。因此，投資者應該意識到可能存在利益沖突。評級說明投資評級基于分析師對報告發布日后6至12個月內行業或公司回報潛力（含此期間的股息回報）相對基準表現的預期（A股市場基準為滬深300指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普500指數），具體如下：行業評級增持：預計行業股票指數超越基準中性：預計行業股票指數基本與基準持平

116、減持：預計行業股票指數明顯弱于基準公司評級買入：預計股價超越基準15%以上增持：預計股價超越基準5%15%持有：預計股價相對基準波動在-15%5%之間賣出：預計股價弱于基準15%以上暫停評級；已暫停評級、目標價及預測，以道守適用法規及/或公司政策無評級：股票不在常規研究覆蓋范圍內。投資者不應期待華泰提供該等證券及/或公司相關的持續或補充信息35明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#傳媒法律實體披露中國：華泰證券股份有限公司具有中國證監會核準的“證券投資咨詢”業務資格，經營許可證編號為：91320000704041011J春港：華泰金融控股（香港）有限公司具有香港證監會核準的“就證券提供意見

117、”業務資格，經營許可證編號為：AOK809美國：華泰證券（美國）有限公司為美國金融業監管局（FINRA）成員，具有在美國開展經紀交易商業務的資格，經營業務許可編號為：CRD#：298809/SEC#：8-70231華泰證券股份有限公司北京南京市建卻區江東中路228號華泰證券廣場1號樓/郵政編碼：210019北京市西城區大干橋大街豐盛胡同28號太平詳保險大廈A座18層/郵政編碼：100032電話：862583389999/傳真：862583387521電話：861063211166/傳真：861063211275電子郵件：ht-電子郵件：深圳上海電話：8675582493932/傳真：8675582492062電話：862128972098/傳真：862128972068電子郵件：電子郵件：華泰金融控股（香港）有限公司香港中環皇后大道中99號中環中心58樓5808-12室電話：+852-3658-6000/傳身：+852-2169-0770電子郵件：researchhtschttp:/.hk華泰證券（美國）有限公司電話：+212-763-8160/傳真：+917-725-9702http:/版權所有2023年華泰證券股份有限公司36明是報告的一部分，請務一起閱讀#page#