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1、iResearch艾瑞咨詢AIGC場景應用展望研究報告2023年部門：TMT研究一部2023 iReesearch Inc#page#ResearchAIGC研究范疇界定艾咨詢瑞AIGC是內容生產方式的進階，實現內容和資產的再創造題工Y甲國強“補到士“我是工Y“#一工圖（4uouoopaeaua-iv）OSlV能通過尋找規律并適當泛化從而生成內容的一種方式。過往的內容創作生態主要經歷了PGC、UGC到AIUGC的幾個階段，但始終難以平衡創作效率、創作成本及內容質量三者之間的關系，而AIGC可以實現專業創作者和個體自由地發揮創意，降低內容生產的門檻，帶來大量內容供給。此外，對于仍處于摸索階段的元

2、宇宙世界，AIGC技術的發展也帶來了解決元宇宙內容創造問題的解決可能，可實現為元宇宙世界構建基石的關鍵作用。內容創作生態產業的發展階段PGCAIUGC（專家生成內容A鋪低成本高產但內容質量高內容質量較高AIGC（AI自動生成內容）內容創造的最高階段UGC可實現低成本高產能（用戶生成內容且高質量的內容生產氏成本質量滿足個性化需AIGC跟元宇宙是什么關系？AAIGC可以做的事理想中的元宇宙世界存在的關鍵問題難以處理大規模、非結構化數據虛實融合無邊界的沉浸體驗支持媒體融合，可處理多模態信息實時全景，不受空間限制可開發制作交互式內容，將所有行為難以構建個人的元宇宙化載體可塑造每個人的虛擬世界化身編碼到

3、其中，幫助用戶創造具有內置以上問題導致元宇宙生態是一個“空蕩蕩的世界”行為的集成3D對象來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchI.cr#page#ResearchAI&AIGC的演進歷程艾咨詢瑞從決策判別到創造生成，人工智能進入雙“G”時代AI的發展經歷了從決策式AI到生成式AI的過程。在2010年之前，AI以決策式AI為主導，決策式AI學習數據中的條件概率分布，底層遇輯是AI提取樣本特征信息，與數據庫中的特征數據進行匹配，最后對樣本進行歸類，主要針對對樣本的識別和分析。2011年之后隨著深度機器學習算法以及大規模預訓練模型的出現，AI開始邁入生成式AI時代，生成式

4、AI的特征是可以根據已有的數據進行總結歸納，自動生成新的內容，在決策式AI決策、感知能力的基礎上開始具備學習、執行、社會協作等方面的能力。當下人工智能在生成（Generation）和通用（General）兩條主線上不斷發展。?1生成式AI決策式AI+執行+社會+感知區補十決策+認知協作小規模專家知識大規模預訓練模型淺層機器學習算法深度機器學習算法2011年1956年2017年1986年歷史上第一次人工智能研IBM的Watson計算機在美國電視節目Transformer架構提出，為GeofreyHinton等人提出了一種名為討會召開，標志著人工智Backpropagation的神經網絡訓練算法J

5、eopardy中戰勝了兩位前冠軍大模型發展打下基礎能的誕生被認為是神經網絡技術的一次重大突破2018年2013年1997年GPT與BERT模型推出，開啟DeepMind提出基于深度學習的強化學1965年“大模型時代習模型國際象棋世界冠軍Kasparov在與IBM開Herbert Simon和Allen發的DeepBlue計算機的比賽中失利2014年2022年Newell開發了一個名為標志著人工智能開始在一些傳統的思維GAN可生成圖像但分辨率有限ChatGPT推出LogicTheorist的程序，活動上超越人類它可以用邏輯推理的方式2015年解決數學證明問題，這被2022年Google的Alph

6、aGo程序在圍棋比賽中2006年認為是人工智能領域的一戰勝了世界冠軍李世石，標志著人工智Transformer架構提出，為次重大突破深度學習技術發明，帶來了革命性突破能開始在更復雜的思維活動上超越人類大模型發展打下基礎早期萌芽階段技術積淀階段快速發展階段爆發階段（2011年2016年）（2017年）（1950s1980s）（1980s2010年）來源：朱松純，公開資料搜集，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。Q2023.12iResearch I.cr#page#/Research咨詢艾瑞CONTENTS01技術視角：AIGC產業技術新突破省目Technical perspective02產業視角：

7、AIGC的產業新變革Industrial perspective03典型企業案例Case study04Al場景應用領航者評選Piloting Enterpprises#page#iResearch瑞咨詢01技術視角Technicalperspectiive#page#Research時刻？“iPhone為何ChatGPT被稱為AI的艾咨詢瑞代表了大模型時代的爆發，使得AI的可用性與易用性大幅提升ChatGPT達到1億用戶只用了2個月，與之對應，即便是AppleAPPstore也花費了2年時間才達到1億用戶，人工智能正以摧枯拉朽的勢頭席卷整個科技圈，英偉達CEO黃仁勛更是喊出ChatGPT就是

8、AI的“iPhone時刻”。如何理解“iPhone時刻”？計算機變革在發明iPhone之前，上網還是一個動詞，我要去上網，但現在，我們每時每刻都在上網，跟呼吸一樣。過去：PC接入網絡現在：手機隨時上網iPhone通過各種各樣的應用解決了大家接入互聯易用性功能性網的門檻問題為什么說ChatGPT是AI的“iPhone時刻ChatGPT是AI易用性革新的一大步，讓用戶可以通人工智能變革過自然語言便捷的使用。過去很長一段時間內，專過去現在業人士都認為機器學習不適合自然語言處理。通常的處理方式是建立某個領域的語料庫，在不同語料可用性提升基于數據庫+知識圖譜基于機器學習庫之間搭建知識圖譜等關聯，通過邏輯

9、搜索方式實現答案反饋；但ChatGPT可以被視作是AI能力的集通用性提升通用模型“大力出奇跡”不同模型做不同任務成，還可以內嵌入各類軟件，實現對生產力的革命；易用性提升GPT、BERT等大模型架構，有望成為AIGC時代的通過客戶端程序，輕購買晶貴AI硬件設備“操作系統”。而Jasper、Waymark、Inworld等松體驗大模型服務AI公司就是基于它開發的應用，提供各種不同的AI大數據+大算力+通用范式大數據+小算力+專用范式生成能力來源：公開資料搜集，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchInc.#page#Research從ChatGPT的爆火看AIGC的技術發展艾

10、瑞咨詢Transformer類架構的發展帶動多模態融合，為范式轉變奠定基礎在圖像生成領域內，CNN類架構是一個重要的里程碑，尤其擅長圖像分類和目標檢測任務，但由于難以生成高分辨率任務、難以捕捉圖像全局結構和語義信息。近年來，Transformer類架構在圖像生成領域也開始逐漸被應用，在自然語言處理領域的機器翻譯任務中Transformer已經成為了一種主流的模型架構。在圖像生成領域，Transformer類架構可以有效地捕捉圖像的全局結構和語義信息，同時也可以生成高分辯率、逼真的圖像，多模態架構逐漸成為了圖像生成領域的研究熱點。多模態架構可以建立統一的、跨場景/任務的模型，將不同類型的數據（如

11、圖像、文本、音頻等）融合起來，極大地拓展了人工智能認知并理解世界的能力邊界。多模態學習在不同模態間搭建了橋梁，使得基礎模型通過遷移學習和規模涌現達到能力躍遷成為可能，極大加速了通用模型的演進。2017年2014年2020年2023年Kosmos-1LSTM類架構Transformer類架構語言處理Seq2SeqGRUTransformerBERTBEiT-3LAMDAXLNetGPT-4GPT-1GPT-2GPT-3chatGPT多模態深度神經網絡引入人工反饋強化學習處理圖像引入注意力機制Transformer（RLHF）生成式對抗神經網絡GAN類架構視覺處理VGGDETRResNetT2T-

12、ViTPaLM-EViTYOLODenseNetAlexNet（Vision Transformer）CLIPTransformer類架構CNN類架構多模態+大模型傳統的自然語言/計算機視覺處理預訓練大模型成為趨勢來源：公開資料搜集，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制02023.12iResearch lnc.#page#page#Research通用基礎的AIGC大模型發展重點艾瑞咨詢技術能力是大模型發展基石，算力、算法和數據三者互為推手數據：數據質量算力：高端GPU由美國斷，可曲線提升算力算法：大模型考驗底層算法創新有待提升現狀：用戶量高，格局：預訓練大模型強調泛化能力；領但中背景：AI服務器芯

13、片是大模型的基礎，可由滿足高香域模型強調專業能力文內容少，且高質量數吐量互聯需求的CPU+XPU的異構結構組成據集嚴重不足“大”模型+“小”模型主要負責系統管控主要負責任務加速截至2021年，簡體中文CPU加速芯片十互聯網用戶和英文互聯網面向通用任務面向特定領域任務用戶規模相當；但在全球大參數大算力大數據小參數小算力小數據GPUFPGAASIC排名前1000萬個網站中，適合模型適合研發適合規模強調泛化能力，解強調領域知識，一任務英文內容占比60.4%，中訓練階段階段量產階段決多種任務需求般專注于某類任務文僅占1.4%；且用于訓通用性中低高練還需要先將數據進行預注：需要強調的是大模型和小模型之間

14、并非處理，規范數據結構與質對立，而是一個可以互相促進的關系。中低高開發難度量可能路徑：底層創新或現有算法能力的提可能路徑：提升數據預可能路徑：硬件性能提升和部署架構調整是可能的算升，其中算法優化更為現實處理能力與數據共享機力能力提升方向目前AI大模型底層算法主要以底制的建設證Transformer模型為基礎發展而來；多核心CPU單核心CPU硬件提升數對互聯網直接搜到的突據底層算法的短時間內得到提升可能性信息進行數據預處理CPU核心數量、操作系統、調度算法、應用與驅動等破處規范數據結構與質量較小，需要頂尖人才的長時間投入；方面均會影響系統性能優劣；理保障AI訓練前提知識蒸餡遷移學習算法優化異構設

15、計存算一體中文互聯網的數據壁部署架構數壘需要有關部門或社據自適應學習網絡剪枝除了硬件算力外，數據傳輸能力也是算力的隱形限制會組織出面，設立數共雖然目前GPU的并行計算高度適配神經網絡，但存算據共享機制等可能的參數初始化正則化一體設計的發展或可以一定程度加速算力進展解決方案來源：浙商證券：2023.2iResearchI#page#ResearchAIGC產業鏈路咨詢艾瑞AIGC產業可分為三層，其中模型層和應用層值得關注AIGC現有產業鏈由數據供給、模型開發與定制、應用與分發構成。目前來看，模型層為關鍵因素之一；其次，應用層發展空間巨大。上游數據供給由收集大量原始數據對其進行預處理，以便提供給模

16、型訓練，投資確定性強。在中游，使用注釋數據開發和訓練AI模型以生成內容，在垂直細分領域進行二次開發，來適應定制化需求；下游協助用戶使用模型和算法生成內容，例如：文本、圖像、視頻等?；诓煌膬r值創造邏輯，將生成的內容分發到各種渠道消費級終端圖像生成文本生成音/視頻生成跨模態生成合成數據應用與分發應用層行業解決方案游戲行業營銷行業電商行業醫療行業金融行業底層通用大模型開源模型API對外開放模型站完全自有，不對外開放的模型層開發與定制中間層模型中間集成商行業大模型二次開發商框架層機器學習框架深度學習框架風險管理數據CRM系統數據算力方平臺方數據算力集群商芯片商云服務商模型開發平臺計算平臺訓練平臺數

17、據平臺基礎供給設施層其他配套設施檢測審核第三方確權創作配合工具交易最合方計價方來源：公開資料，艾瑞咨詢研究院整理及繪制2023.12iResearchI10#page#page#Research產業鏈中的應用層尤其值得關注咨詢艾瑞應用層更像是移動互聯網時代的工具，有望生長出巨大的價值我們認為，AI以基礎設施層、框架及模型層、應用層為主要的領域，分別對于產業鏈的上游、中游、下游?；A設施層的核心是提供算力，包含CPU、GPU等服務器設施。模型層以AI模型產品為主，投入周期較長，存在一定的技術壁壘。應用層是AI產業鏈的下游，直接對接客戶以及用戶，主要包含面向C端的消費級終端以及面向B端的行業解決方

18、案，應用層本身進入壁壘較低，同時中國具備廣闊的AI應用層落地場景，因此我們認為應用層存在較多機會。應用層應用層包含主要面向C端用戶的消費級終端和主要面向B端服務的行業解決方案，應用層更多是基于模型能力和對用戶需求的洞察，直接面向用戶/客戶進行服務；可將其簡單理解為移動互聯網時代的各類工具，未來的潛力空間較大，有較大創業空間模型層模型層的發展需要頂尖科學家長時間的投入，不太可能短期內產生突破，目前國際上主流的AI模型多是來自OpenAI、Google等國際科技巨頭；未來模型層能力預計也將是大廠之間的斗爭；基礎設施層基礎設施層的核心是支撐算力的AI服務器（CPU/GPU/FPGA/ASIC等），其

19、中適合AI訓練的GPU主要由英偉達和AMD瑩斷，此方面中國與國外在硬件上的能力差距較大，創業機會小。消費級終端行業解決方案簡介簡介主要服務于B端客戶，圍繞業務做全鏈路支持服務主要服務于C端用戶，提供各類內容的生成服務競爭壁壘行業理解、服務能力、領域數據競爭壁壘先發優勢、生態能力、大模型能力典型企業百度、藍色光標等典型企業ChatGPT、Midjourney等來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchInc.#page#page#Research未來中國的AIGC產業將走向何方（2/3）艾瑞咨春應用層：進入壁壘較低具備更加廣闊的創業空間，對中小企業的容納性高模型層以高研發

20、壁壘以及高運行成本為主要特點，一方面從數據基礎和訓練成本來看，模型層的研發均需要體量較大的數據以及充足的算力來完成，另一方面從運行成本來看，模型層的運行需要較強算力的支持。應用層本身目前的運維成本較低，同時適合對底層算法能力有著不同期望的企業。大廠存在數據和資金兩方面的基礎，在模型層具備優勢。應用層目前受惠于行業普遍較低的模型API調用價格，運行成本目前還較低，適合初創企業。模型層及應用層進入壁壘對比模型層應用層通義干問-GPT-4.0文心大模型Turbo高研發壁墊0.03美元（輸API調用成本0.012元0.008元入）、0.06美數據壁壘：模型能力較大程度上依靠訓練數據，大廠往往具（每干t

21、okens）元（輸入）備優質數據成本僅包含大模型API調用成本，成本較低訓練成本：模型訓練對芯片、服務器等算力設施的需求較大API調用模式帶來較高的訓練成本，每個token的訓練成本大概為六倍的模型參數數量VS模型層應用層私有大模型部署模式高昂運行成本成本包含模型及算力成本運行成本：根據安信證券推算，ChatGPT運行成本在9.1-適用于希望掌握底層算法能力的應用層企業45.6億美元每年，運行成本較為高昂算力成本（租算力成本（購模型成本保守中性樂觀用置每年總成本9.1億美元19.2億美元45.6億美元年成本約4000萬約2.6億約3-4億服務器需求量3210個6741個16049個來源：安信證

22、券，中金公司，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。2023.12iResearchI.cr#page#Research未來中國的AIGC產業將走向何方（3/3）艾瑞咨詢大模型應用能力：能力提升帶來AIAgent，幫助AI智能化隨著大模型技術的成熟，規模增大，大模型為AlAgent提供強大能力。Agent+大模型將有望構建具備自主思考、決策和執行能力的智能體，進一步提升大模型的應用能力。在人工智能領域，AlAgent視為能夠使用傳感器感知周圍環境、做出決策并使用執行器做出響應的人工實體。對比AI與人類的交互模式，AIAgent較目前廣泛使用的Copilot模式更加的獨立，能夠自主調用資源完成任務，人類

23、在其中起到督促和評估的作用。AlAgent具有更廣泛的應用范圍可處理多個任務，并在不同領域中執行各種功能；具有更自然和靈活的交互方式，能夠理解復雜的自然語言指令，與用戶進行更智能對話。人類與AI協作的三種模式基于LLM驅動的Agen基本框架Agent模式設立目標、提供資源、監督結果短期記憶長期記憶AI自任務拆分AI全權工具選擇結束代理工作進度控制日歷AI完成絕大部分工作VCopilot模式計城人類設立任務某幾個流程AI反射AI目標完成初稿代碼解釋器工具智能體規劃O自我反思人類自主結束人類修改調整確認工作搜索思維鏈人類和AI協作工作更多Embedding模式行動于自標拆解某幾個任務人類設立人類自

24、主AI提供信息智能體智能體結束工作目標交互協作及建議人類完成絕大部分工作來源：騰訊研究院GitHub，艾指咨詢研究院自主研究及繪制152023.12iResearchInc.#page#iResearch瑞咨詢02產業視角Industrialperspective#page#ResearchAIGC產業融資概覽咨詢艾瑞AIGC在全球范圍內迎來融資熱潮，國內多行業企業備受投資機構關注從全球的視域來看，全球AI產業在22年經歷了微小的回落之后，23年迎來強勁反彈，僅上半年生成式AI在資本市場便募集約141億美元的資金，產業在資本市場異?；鸨?，同時大部分的企業仍處在早期融資輪次，后期仍存在大量的資金

25、需求。從中國的視域來看，中國AIGC產業呈現相似的超勢，21年達到峰值，受疫情影響22年產業融資數額較低，隨后在23年呈現反彈。AIGC本身對資金需求較大，隨著AIGC在國內應用場景的逐步落地，我們預計24年AIGC在資本市場仍然是投資熱點。全球生成式AI產業融資規模2023年中國AIGC融資情況4762023H13143272425721720202225202135融資金額（億元）口20222019口2020口20212023YTD202052023年10月國內部分AIGC行業投融資事件201912時間輪次公司名稱金額行業分類融資金額（億美元）2023/10/8D1輪人工智能基礎軟件九章云

26、極3億人民幣全球生成式AI企業融資輪次分布提供商2023/10/9西湖心辰股權未批露人工智能內容生成早期輪次AI企業約78%投資服務提供商1%2023/10/16智譜AI股權未批露新一代認知智能通投資用模型開發商27936%159612%2023/10/17百川智能A13億美金通用人工智能服務商WorkMagic天使輪2023/10/26數百萬美元生成式AI驅動未融資種子輪&天使輪A輪B&C輪D+輪其他Agent營銷Saas平臺來源：CBinsights，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：IT桔子，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。172023.12iResearchI2023.12iResea

27、rchI#page#ResearchAIGC場景應用圖譜瑞咨詢艾AIGC場景應用包含通用的消費級終端和針對各行業的解決方案服務商我國AIGC產業發展目前已經發展出了兩類主要業態，其一是主要面向C端用戶，提供的產品主要可以以模態劃分為文本生成、圖片生成、音頻生成、視頻生成、虛擬人生成等多樣內容形態；其二是主要面向B端企業客戶，提供的產品更多是基于特定領域的專業服務，目前布局較多的賽道包括游戲、媒體/影視、電商及廣告營銷等重內容賽道。未來相信AIGC將繼續延展產業鏈，并在商業化場景上持續拓寬拓深，深入變革各個行業。2023年中國AIGC場景應用圖譜文本生成圖片生成其他生成音視頻生成消費級終端6聽B

28、ludFoCuBludRcuse貨快手0文心Baiduy百度豬語無標分身快手云剪意畫庫號拉騰訊AI寫作助手A西湖心辰心阿里云微博OWA字話智能A寫作貓A熱仁副能COL節跳動醒海心Giso寫作機器人Inktok標貝科技X融照中文在線剪映媒體/影視廣告營銷在線教育游戲商視中科技BlueFocuS品EBai百度XH服松Ai標貝科技網易伏載新色老標Tencent未TAL好未來ALab行業解決方案A招行塑管西聚力維度inspiraiJ醫療啟元世界上海用科技容eTIAMATA數京揚寧思TRS云舶科技華為云從醫聯DetmMINDVERSEH相芯科技其他電商金融JT阿里云小冰AsialnfoSMINDVERS

29、E2阿里云t9m亞自科技京東科技aler中關村科金MEGVI礦廣視ZMOG不M思整廣A型行照相芯科技注釋：現圖譜范圍中面向B端的企業客戶為不完全統計，政務、運營商、企業工具新店2023.12iResearchI18#page#ResearchAIGC實踐及應用：行業應用變革分析艾咨詢瑞以內容生產力、技術成熟度維度來評價行業是否會被AIGC顛覆該評價體系按照系統性和典型性原則，將通過從內容生產力、技術成熟度維度去評價AIGC對于各行業的影響程度iResearch：2023年中國AIGC對行業變革影響評估模型AIGC對行業影響評估模型內容生產力技術成熟度搭建邏輯主要用于客觀評價行業內容的全數字化程

30、度對于行業影響情況面性、豐富性、創意性、專業性具備相應技術能力的行業更有能夠匹配當前AIGC市場對于內發展優勢容的高需求內容生產力技術成熟度技術發展水平內容質量需求內容生產效率需求技術能力垂技術送代能力任務決策復雜人機交互能力數據密集能力創類模型定制化專業知識性工作重復度大模型能力意密集程度開源能力來源：專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。192023.12iResearchI.c#page#ResearchAIGC實踐及應用：行業應用變革分析咨詢艾瑞各行業應用AIGC商業實踐分析在“iResearch：2023年中國AIGC對行業變革影響評估模型”的研究基礎上，我們聚焦“AIGC在行業可

31、變革程度、行業商業變現港力兩個維度進行解讀。iResearch：2023年各行業應用AIGC潛力矩陣高Section1:整體商業化潛力分析平緩上升市場熱門發展市場熱門發展市場：行業可變革程度較高的同時商業化潛力高媒體最有可能率先受到AIGC產業發展的影響影視AIGC在行業可變革程度平緩上升市場：行業可變革程度較高，但商業化驅動力稍游戲差，較有可能受AIGC產業發展沖擊，但程度低于熱門發展電商市場金融營銷潛力拓展市場：行業可變革程度較低，但商業化驅動力強，有可能受AIGC產業發展沖擊，但程度低于熱門發展市場；醫療初步探索市場：行業可變革程度較低同時商業化驅動力不強，預計受AIGC產業發展的影響相

32、對較小教育農業物流Section2:細分領域商業化潛力情況旅游電商行業：涉及到內容生產環節多，數字化程度高且行業初步探索市場商業化能力強，預計將率先嵌入AIGC能力；低潛力拓展市場廣告營銷行業：對于創意類工作AIGC能夠起到效率提升的作用，且廣告營銷的商業變現空間大，預計也會是首批受支低高行業商業變現能力AIGC產業影響的行業；金融行業：高可變現空間和知識專業性，但安全性要求較坐標釋義：行業商業化變現能力：通過行業市場空間、行業用戶規模高，因此AIGC的可變革程度略低用戶付費金額等維度綜合反映；AIGC在行業可變革程度：通過內容生教育行業：較高可變現空間，但對內容個性化要求較高，產力、技術成熟

33、度等維度綜合反映AIGC對其可變革程度稍低來源：結合專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchInc.20#page#ResearchAIGC實踐及應用：游戲行業艾咨詢瑞AI助力內容生成效率及效果提升，賦能游戲開發全流程游戲行業具備高交互性、內容創意密集等特點，是最容易受益于AIGC影響的領域之一。在游戲行業，AIGC的應用越來越廣泛，它不僅可以幫助游戲開發者降低成本、改善效益、打造創新玩法等，還能為玩家提供更加豐富、逼真的游戲體驗。在國內，已有越來越多的游暴加知回畫如“涂購品#與服務上裝“回只一“促接能如區長上裝“緊業H長緊DS-實鍵一較對話、劇情故事等。另一方面

34、，游戲行業需要較高質量的內容以實現高交互性，這也使得游戲行業在前AI時代在策劃、美術、配音等內容環節具備極高的成本，而AIGC技術的出現為游戲內容生產帶來了新可能AI游戲產業全鏈路的應用前期中期其他輔助游戲開發，降低制造成本優化游戲用戶使用體驗，提高玩家粘性賦能游戲經濟發展直播訓練美術圖標游戲開發游戲測試體驗優化運營優化與Alteam場景生成劇情策劃性能測試智能NPC違規審判錦集自動生成訓練模擬對手打法動作生成MOD平衡匹配比賽解說素材設計功能測試與風格人物交互托管BOT程序設計對局陪伴語音互動兼容性測試美術方面：利用AI生成基礎素材等，能夠高效的完成游戲基體驗優化：智能NPC提升用戶游戲重構

35、游戲行業，內容創新生礎美術設計體驗感，讓游戲NPC“活起來”生產及成本的結構性改變，為開發方面：AI在開發環節中發揮技術輔助的力量，降低制作游戲行業變革成新的數字世界門檻，推動游戲創新行業帶來潛在機會南助游戲測試：AI在游戲測試中執行一些自動化任務，降低強內容生成能力，全新的創游戲發布風險，為玩家提供更好的游戲體驗作范式、降低廠商制造成本智能推薦、智能交互、個性中期運營方面前期制作方面化生成等方式，加強游戲可玩性與互動性，增加用戶粘機器學習深度學習自然語言處理性來源：西部證券，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制212023.12iResearchI#page#ResearchAIGC實踐及應用：廣告

36、營銷行業咨詢艾瑞全鏈賦能多維增效，提供精準、創新、前暗性的解決方案營銷環節目前仍然是AIGC應用最多的業務場景之一，AIGC在營銷行業從初期的市場分析、中期的客戶轉化以及后期的客戶復購均可參與打開營銷生態新思路，為消費者提供更個性化、智能化和互動性強的營銷體驗。AIGC技術的應用給廣告行業帶來直觀地好處，大幅降低內容生產制作成本，從理解語義進化到了對語義的分析歸納，實現了從無到有生成內容，加速創意落地。AIGC在營銷場景中可參與的具體環節提升內容創作效率，降低成本過去的內容創作需要投入大量的時間及資源。市場分析運營方式營銷推廣而AIGC實現了從無到有生成內容，減少創作的時間和成本，降本增效的滿

37、足不斷增長的營銷廣告策略EDM渠道倒流需求品牌傳播視頻營銷提供個性定制化內容，提高內容質量活動吸引市場分析活動營銷CEMAIGC通過挖掘用戶的興趣、行為和歷史數據，內容營銷生成出與用戶相關的推薦內容，提供更精準前暗性的解決方案持續優化和個性化推薦客戶復購營銷優化客戶轉化通過分析用戶數據，AI可以不斷優化生成的內容推薦用戶更感興趣的內容，提高用戶滿意度和轉化率CRM營銷動作分析客服策略分析策略復盤營銷復購策略營加深AI創意生產媒介監測分析精準需求分析售后服務通過AI創造力和算法能力，可以幫助發現新穎用戶成長CDP營銷預算分析的營銷創意和獨特的內容形式，深化營銷內容創作來源：艾瑞咨詢研究院自主研究

38、及繪制222023.12iResearchI#page#ResearchAIGC實踐及應用：媒體影視行業咨詢艾瑞AI加速媒體行業智能化發展，塑造數字內容生產與交互新范式AIGC在媒體影視方面的應用貫穿前中后期的策劃、制作、宣發等環節。AIGC的出現提升了生成內容的質量，前期策劃應用中，劇本生成工具成為了可能，但尚處于初期目前仍只能完成輔助性工作。AIGC在中期制作環節中的應用已經較為成熟，通過AIGC可以生成虛擬易體重是便國“參架應回四畫期的宣發環節，AIGC能夠生成各種高質量的宣傳片，并通過多種渠道進行精準推廣，并且進一步實現營銷、經營分析等工作。AIGC在媒體影視行業的應用影視行業變革前期

39、策劃店替代重復性工作，逐步滲透創意性工作環節中期制作生成式AI的出現使得用AI完成重復協助寫作性工作的效率更高，包括剪輯、字后期宣發幕生成等環節人物描述生成式AI逐步滲透劇本寫作、商業虛擬畫面生成評估等創意性環節，隨著未來AI算力的增強，AIGC在媒體影視行業虛擬場景生成刷情生成影片營銷的應用前景廣闊海報預告片生成虛擬人生成場景、對話拓展創作空間，提升作品質量個性化營銷商業評估編輯處理AIGC可以滲透產業鏈取代人工，提升影視創作效率影視項目商業化分析畫面處理票房預測技術發展推動內容創作延展受眾觀影情緒分析A換臉更多可能性票房分析虛擬人、數字人字幕生成IP價值分析AI主播、AI輔助創作來源：艾瑞

40、咨詢研究院自主研究及繪制232023.12iResearchI.cr#page#ResearchAIGC實踐及應用：電子商務行業咨詢艾瑞大模型增效，AI+電商迎來新機遇AI能力在電商場景里的應用并非剛開始，但基于自然語言的交互，生成圖片、視頻等內容的大模型AI從商品銷售、市場推廣、經營分析等方向存在商業化應用，為電商行業注入新活力。在售前環節，通過AIGC強大的產品和市場分析能力可以進行商品的包裝以及進行選品和定價。在推廣環節，AIGC可以生成虛擬帶貨主播以及虛擬客服，同時使得針對具體受眾的個性化推廣成為可能。此外，AIGC可以對市場和消費者進行洞察，輔助人工決策。在web3.0時代，人工智能

41、賦能電商行業迎來新的時代機遇。AI在電商鏈條中的應用電商行業變革B端商家AI通過對商品的分析，輔助通過生成式AI進行商品推廣人工運營成本大幅下降，生產通過生成式AI對經營流程分進行商品的選品、上架等售主要集中在營銷內容的個性力大幅提升，商家聚集在創意析，輔助人工進行經營決策前環節化生成以及分發等方面領域幫商家智能發布&管理商品：提供實時商品推廣商品銷售經營分析翻譯、數據分析、高效生成圖片視頻等智能選品虛擬帶貨直播C端消費者客戶反饋分析精準匹配和描述其個性化需求，3D展示虛擬客服為消費者提供高效選品服務市場洞察智能標簽營銷內容生成面向消費者搜索的AI產品：AI聊天消費者洞察機器人虛擬試穿個性化推

42、廣電商平臺競品分析虛擬模特智能導購營銷場景：分析數據、識別目標用戶、只能生成廣告內容.產品定價搜索推薦內容生產：提升素材生成能力豐富社區互動供內部運營員工使用的產品：AI營銷助計算機視覺個性化處理能力自然語言處理能力理“廣告ROI預測的產品：來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchI#page#ResearchAIGC實踐及應用：醫療行業咨詢艾瑞前景廣闊，AIGC有效提升病理診斷效率、縮短藥品研發周期AIGC在醫療行業的應用主要集中在診斷、藥物研發、醫療數字化三個方向。醫療診斷方面，AIGC目前正處于輔助診斷的發展階段，可參與到疾病篩查、醫學影像分析、診療等工作當中，

43、提升服務效率。在制藥上AIGC主要在藥品研發環節有所應用，藥品研發涉及到藥物的探索、設計、臨床研究等環節，AIGC可進行把點的發現、藥物的生成篩選、臨床受試者篩選等工作。此外，AIGC還可以通過強大的數據分析能力提高醫療數字化的程度。AI在醫療行業的可參與環節診斷藥物研發醫療數字化醫療診斷藥品發現階段AI病理診斷AI醫學影象分析智能分診醫保信息化化合物合成把點發現2年AI疾病篩查醫學影像生成驅動藥店分銷電子病歷AI臨床前研究階段早期疾病診斷預判主要32.3智慧藥房醫學科研平臺品類預測藥物篩選年AIGC通過病例、醫學影像數據分析，實介年制劑研發藥理評估現疾病的早期診斷和預測入環節疾病治療AI產業

44、入口臨床研開究階段CDSSAI診療ChatGPT臨床受試者篩選優化藥品提高藥品的零售分發效率，利藥品零售用A進行營銷、管理等工作藥物重定向年個性化藥品推薦方案利用AI深度學習能力輔助藥企AIGC通過對患者數據分析處理，實現針藥品研發各個環節藥品銷售階段對性個性化藥品推薦，提升在治療效果利用AI深度學習能力賦檢驗審批批量生產ChatGPT等聊天機器人可充當心理醫生，為咨醫院能診斷環節，同時加速詢者提供心理疏導及建議醫療數字化CDSS等臨床診斷工具可通過強大的自然語言處理能力對患者進行診療，輔助醫師判斷來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制252023.12iResearchI.cr#page#Res

45、earchAIGC實踐及應用：金融行業艾咨詢瑞前臺營銷及中臺商業化程度高，復雜性投研工作發展潛力大區?！爸兄刑岵弧爸邢尬页鲆蛔兛蛻舴?、運營管理，并基于底層五大人工智能技術支撐來得以實現。在短期的前景來看，前臺營銷及中臺部門應用較為廣泛，前臺營銷部門利用AIGC智能擺寫及推薦等，中臺部門利用AIGC可打造風控中臺、客服中臺等，商業化產品已經較為成熟。前臺投研存在較為復雜的建模、盡調等工作，但目前生成式AI產品主要為開源的大模型，商業化程度低，AIGC在短周期內仍主要承擔輔助性工作。AIGC在金融行業的應用場景底層人工智能技術智能營銷智能投研數據自然語知識圖智能推薦智能盡調量化交易營銷獲客智能

46、言處理譜呼叫/視頻投資組合優化營銷文案市場情緒分析前臺機器人智能擺寫計算機智能視覺語音風控中臺客服中臺核心應用機構薪稅社保風控信貸風控虛擬數字人虛擬網點中臺聯合授信智能客服智能質檢智能催收銀行保險證券智能運營安防與身份認證后臺智能培訓內部知識庫人臉識別遙感圖像創業務流程網點視頻監控）內控視頻管理OCR輔助審核自動化財務基金公司來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制262023.12iResearch Ino#page#ResearchAIGC商業落地：營收模式過論咨詢艾瑞AIGC商業模式中，按量收費、Saas訂閱模式最具長期增長潛力AIGC商業模式呈現多樣化發展，目前處于持續探索階段。傳統的按量收

47、費模式和靈活的SaaS訂閱模式為主流方向，對于按量收費模式，AIGC可以根據用戶使用量進行收費，比如按照API調用的次數、使用的數據量等來計費。這種模式適合于對AI需求較為穩定的企業或個人，他們可以通過預付費或后付費的方式來使用AIGC服務。對于SaaS訂閱模式，AIGC可以提供靈活的訂閱服務，用戶可以根據自己的需求選擇不同的服務級別和定價。這種模式適應于需求不確定的用戶，可以靈活隨時調整訂閱級別或取消訂閱。AIGC的商業模式多樣化為企業提供了更多的選擇和可能性，有助于推動行業的創新和發展。AIGC主要商業模式基于AI應用的商業化產品廠商模型層產品應用層產品按量收費大模型營收文字語音圖像智能人

48、臉作為底層平臺，以API接口對外開放：接入其他產品對外開放定價應用產品模式識別識別技術技術按數據請求量和實際使用量計算收費按產出內容量收費：DALL-E、DeepDreamGenerator等Al0.002-通用場景人臉實名按按輸入輸吾音識別智能客服、圖像生成平臺大多按圖像次數收費，不同尺寸的圖像收費不同干帆大模圖像識別、0.012元文字識別認證、人百度量出tokens君音合成智能數字型平臺臉離線識搜索等卡證文字人等數量計費等Saas模式收費收tokens識別等別SDK等費為B端及C端用戶提供按軟件服務標準收費，降低傳統AI公司的客0.008-商限時免費個人證照戶服務規?；碾y度。例如，202

49、3年OpenAI推出付費版本大模型服人臉檢測、吾音識別0.02元開放搜素阿里業超出按識別、車分割抵圖、務平臺百ChatGPTPlus，起價每月20美元，提供更快響應速度及更新的功干人臉屬性君音合成智能推薦輛物流識80tokens數圖像生產等化產煉等tokens等等能量計費別等（調用）模型訓練收費品限量免費，0.01-0.1機器翻譯、人臉識別、吾音識別模型訓練費，適用于NPC訓練等個性化定制需求較強的領域文字識別圖像理解、騰訊混元超出按騰訊對話機器元/千人體識別吾音合成大模型tokens數等圖像創作等等等tokens人等其他屬性收費量計費版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他使用權和所有根據

50、使實時語音通用類文人臉識別權多種合作模式、設計圖案的版權）ModelArt對話機器按使用資用資源識別、一圖像識別字識別、華為人證核身5開發者平人、內容支持商業用途，定制化服務付費情況價證件類文句話識別圖像標簽等源計費谷等審核等格不等字識別等等個性化產品銷售等來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchI.cr27#page#ResearchAIGC浪潮下的機遇與挑戰咨詢艾瑞行業展望：關注技術創新、應用場景的拓展及產業生態豐富區里華電險提進技局電出DON點回“封題四品長電性HOo/“米出劃強X險。主要風險包括數據安全隱私問題、算法、技術成熟度等問題。需要各方共同努力，加強監

51、管和規范，推動技術的進步和應用，以實現更加安全、可靠的發展。同時，AIGC作為人工智能領域的重要分支，未來行業展望前景好，技術創新和應用場景拓展將成為主要驅動力，跨界合作和法律法規的完善將為行業發展提供保障。未來展望：AIGC發展方向發展困境：AIGC存在的風險數據安全和隱私問題技術創新推動發展AIGC技術需要大量的數據進行訓練和優化，這些數據可能包含個人隨著技術的不斷進步，隱私和商業機密等信息。如果數據沒有得到充分保護，可能會導致AIGC領域將繼續涌現出新數據泄露和滋用，給個人和企業帶來損失的算法、模型和解決方案。算法存在固有缺陷未來將更加注重跨學科融合，以實現更豐富、更真應用場景不斷拓展A

52、IGC算法存在缺陷，在透明度、穩健性、偏見性與歧視方面存在尚實的人機交互體驗未克服的技術局限，會導致生成的內容偏向特定人群或產生歧視性隨著技術成熟和普結果。這可能會對用戶體驗和社會公平性產生負面影響及，AIGC將在各個V技術成熱度和可靠性問題領域發揮重要作用提高生產效率和生AIGC技術仍處于不斷發展和完善的過程中，其成熟度和可靠性還需產品類型不斷豐富活品質要進一步提高數字人開發自由度R、法律和道德問題大幅提高.嘎覺、觸覺、味覺、情感等AIGC技術的應用可能涉及到法律和道德問題，例如惡意偽造虛假信產業生態逐漸完善將以數字化形式指息、侵犯知識產權等。需要相關部門加強監管和規范，以確保AIGC隨著A

53、IGC行業的不斷發展，導AIGC技術的合法、合規健康發展相關產業鏈將逐漸完善，包a成本和資源問題括硬件、軟件、數據、應用！等環節。同時，跨界合作將！AIGC技術的應用需要大量的計算資源和數據存儲空間，需要投入大量成為常態的成本和資源。對于一些企業可能會面臨成本壓力和資源限制等問題來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。.c282023.12iResearchInc.#page#iResearch瑞咨詢03典型企業案例Casestudy9#page#Research營銷-百度營銷輕冊咨詢艾瑞全球首個AINative營銷平臺，重構連接力，為營銷降本增效“輕”是百度營銷在2023年9月推出的全球首個AI

54、Native營銷平臺。通過自然語言交流，輕筒可以用一個Prompt提示詞直接傳達需求，“無衰減”傳達企業營銷策略，讓商家的優質信息和服務直接連接到所需的目標人群。同時，輕航可以實現“簡單投放”，根據用戶搜索詞、興趣、意圖，從營銷方案和落地頁內容，在線大模型極速生成廣告。輕營銷平臺還具備“無限擴展”的優化能力，也將持續擴展集成最新AI能力。輕前AI賦能營銷舊模式：關鍵詞交互需求表達投放系統GUI交互游網新模式：自然語言交互LUI交互簡單用簡單投放放開說無損表達都搞定無限拓展88關鍵詞簡單投放自然語言復雜基建個人經驗智能體助力從人力基建到腦力決策從關鍵詞表達到自然語言表達以更精確表達降低轉譯折損還

55、原真實意圖通過對AI下達指令實現復雜操作結果的持續擴展集成最新AJ能力滿足多元營銷需求極簡達成來源：百度營銷，百度世界大會2023，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制302023.12iResearchInc.#page#page#Research游戲-網易伏額艾咨詢瑞網易伏研發玉言大模型應用于逆水寒，提升玩家人機交互體驗網易伏菱將玉言大模型用于網易游戲逆水寒之中，主要用例在游戲中的NPC，NPC經過AI的加成，使得NPC與玩家的交互更加多元出現了諸如詐騙、贈禮、委托任務等交互模式。網易玉言大模型自身在處理中文語言的能力上較為突出，在CLUE1.1分類任務排行榜上為唯一高于人類的大模型。網易伏本身還

56、具備AI識別類產品、AIGC產品、AI工程機器人等AI產品，在游戲行業可以通過故事生成對話生成、圖片生成等功能輔助游戲開發、游戲美術設計等場景。網易玉言大模型能力及應用網易伏AI產品矩陣出文科技問今日頭條中文自然長文本分類詞語消岐分AI識別類產品OCNLL 5INEWS1總分AFQMCIFLYTEKWSC1.1CSL測評對象表情識別手勢識別0K功能涵蓋表情識別、人臉動作可識別用戶手勢，落地場景包84.68574.0467.9689895.7397.6玉言86.45識別、情緒識別等，落地場景括VR/AR設備、智能家居、智包括游戲、機器人、自動駕駛能車載等人類84.100817180.390.36

57、84等AIGC產品故事生成歌詞生成對話生成圖片生成遞水來語音生成歌聲生成支持場景豐富NPC與玩家交互玩法，提升玩家人機交互體驗文章撰寫小說創作游戲開發，美術設計歌詞創作AI工程機器人智能裝載機智能挖掘機可實現裝載機自動化實時容量具備自動裝車、平地、刷坡、NPC委托玩家游戲任務NPC向玩家詐騙游戲金幣NPC向玩家贈予禮物估計、上料、定位導航、調度挖土等功能，同時可對行人間的功能入、顏覆等場景進行預警來源：網易伏差，CLUE，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制來源：網易伏義，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制322023.12iResearchInc.2023.12iR#page#Research媒體影視-百

58、納干成艾咨詢瑞AI實現輔助人物形象塑造，AI虛擬主播賦能IP線上運營百納千成對于AI的應用主要在兩大方面。一方面，百納千成利用AI提升電影制作效率，在動漫作品雄獅少年中已有應用，可覆蓋人物設計、動畫制作、場景生成等應用場景。另一方面，百納干成利用AI虛擬主播實現IP線上運營，創造了IP虛擬形象咸魚強，作為動漫作品雄獅少年的延申，AI虛擬主播可以創作短視頻作品，同時也可以進行直播，豐富IP與受眾的交互模式百納干成AI應用百納干成AI賦能IP玩法IP線下運營文旅衍生消費品IP線上運營虛擬人虛擬主播數字藏品潮玩數藏百納干成動漫作品雄獅少年中，Al協助實現數字角色、場景、動畫表演等畫面，其中，舞獅比賽

59、觀眾即由AI生成，實現AI賦能方法為人工實現4個基礎模型，之后通過AI批量生成全部人物AI可實現流程咸魚強是百納干成動漫作品概念設計雄獅少年中的角色，百納輔助人物形象開發動畫分鏡制作千成以威魚強為原型塑造了同宣傳物料名的快手主播，IP形象可以產場景及動作生成聲音合成出短視頻作品，同時可以直播來源：雄獅少年，百納千成年報，艾指咨詢研究院自主研究及繪制來源：百納千成年報，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。332023.12iResearchI2023.12iResearchinc.#page#Research電商-ShopifyMagic咨詢艾瑞Shopify旗下電商運營AI輔助工具，可實現全方位的經

60、營輔助押手鴨華日聯星派“丁華市幸本理中事通車5bewAydous“首工里審IVq期Audous晉1bewAytdous件等文本的自動生成，AI的意義在于豐富了文本的生成形式，可以實現如文本語調、特殊指令等進階的文本生成指示。除了以上功能，ShopifyMagic有進階AI輔助工具Sidekick，目前可以實現除文本生成外處理重復性人物、進行經營分析等進階功能，Sidekick目前還在內測之中，尚無大范圍應用。ShopifyMagic文字生成工具ShopifyMagicAI電商工具SidekickEshopify定位為AI協助下的商業助理，有ShopifyMagic做底層支撐，下三大主要功能創建

61、店鋪日志編輯店鋪主頁搜寫商品描述處理重復性店鋪任務處理文本生成任務處理經營分析類任務幫助店家生成日志自動生成店鋪主頁自動生成產品標題應用場景標題以及日志內容所含文本關鍵詞、產品描述編寫推廣郵件編輯即時回答可生成郵件主體、正文，同時即時消息包含客服問候語、可能詢問的問題、問題答案等內可對已有文章進行復述、增長容，可實現AI自動生成簡化等編輯操作義文本語調給予特殊指令AI賦能文本生成可根據店家需店家可根據自身需求給與AI特A丨賦能求生成具備語氣的文本殊指令，以生成更精確的文本專業語氣激勵語氣在文本中混入emojiSidekick幫助店家Sidekick幫助店家生成店鋪日志分析經營狀況翻譯生成的語言

62、友善語氣有趣語氣勸購語氣禮貌語氣使用地方方言及便語Sidekick幫助店家上架下架商品來源：Shopify.艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。來源：Shopify.艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。342023.12iResearchI2023.12iResearchI#page#page#Research醫療-華為云EIHealth醫療智能體咨詢艾瑞針對科研單位和藥企分別有基因組分析工具及輔助制藥工具Y應IV型“號本uleoH工B圖首樂本“可有性區至豐“要一“收明圖我4mleoH3本現基因組的自動建模，為科研單位科研流程的數字化管理賦能。另一方面，主要針對藥企，華為云具備藥物研究平臺盤古輔助制藥平臺

63、盤古輔助制藥平臺科研支撐藥物預測、藥物虛擬篩選、藥物病毒虛擬對接、藥物研發反應路徑等應用場景，可以實現藥物篩選、藥物研究等多方面的功能。華為云EIHealth產品基因組分析EIHealth平臺藥物研究盤古輔助制藥平臺面向藥物研發領域，提供藥物研發AI工具、藥物知識圖譜等面向基因組領域，覆蓋基因組測算、存儲分析等領域，主要針對科研單位主要針對藥企圣草定位功能應用場景輔助制藥工具癌癥亞型分類、把基因預AutoGenome單組學AI工具單組學自動AI建模AutoGenome算法測、細胞發育預測腫瘤、精準醫療、粑點發藥物預測，提升藥物預測精度AutoOmics多組學AI工具多組學自動A建?，F神農項目A

64、utoGGN基因圖網絡AI工具調控網絡自動Al建模癌癥早期診斷新冠藥物虛擬篩選數據庫，可縮短藥物分子動力學分析時間至原來的1/6，縮短篩選時長從30天至1天Fast-Bonito三代測序AI工具Nanopore堿基識別軟件三代測序iFItDock算法、DrugSpaceX藥物庫館iFitDock算法可虛擬剛性、柔性對接蛋白受體DrugSpaceX藥物數據庫可追潮反應路徑樣本功能數基因表達基因即基因突據分子動力學藥物水溶解性藥物虛擬篩選藥物組合篩選藥物敏藥物粑基因預測激酶活性成藥性分析藥物毒性預測基因依賴膚Se輸出華為云藥物協同預測病人分型來源：華為云，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制362023.

65、12iResearchI#page#iResearch瑞咨詢04Al場景應用領航者評選PilotingEnterprises7#page#Research咨詢艾瑞AIGC領航者評選AIGC場景應用領航者服務商評選榜單入圍說明榜單評估指標介紹入圍榜單廠商名單38#page#Research領航者入圍說明咨詢艾瑞Qualification Statement for Piloting Enterprises所有入圍者，均為接受過研究團隊調研的企業，其在綜合能力或者關鍵能力方面獲得了研究團隊及產業專家的一致肯定“AIGC領航者”由艾瑞咨詢研究團隊及產業專家團共同提名。對未開展調研或者未接受調研的企業

66、，艾瑞咨詢不對其發表任何批判觀點“AIGC領航者”的選定，艾瑞咨詢研究團隊征詢了多領域的專家意見，外部專家團站在AIGC應用者的角度提出了相應的觀點和看法“AIGC領航者”不代表企業排名，也不能說明未入圍者完全不具備產品力或市場力的優勢本次調研僅為平臺的當下能力判斷，不代表對平臺的長期判斷來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchIno.39#page#ResearchiResearch-領航者-評估指標介紹咨詢艾瑞榜單篩選維度以技術能力、產品能力、生態能力、AI集成能力、商業落地能力五個維度的全面評估，分別衡量企業本身的技術研發基礎、產品開發進展、AI產品覆蓋應用場景

67、范圍、AI賦能產品能力、商業化應用五大方面的能力。最終評測結果的產出來自于對以上五個核心維度的綜合考量2023年iResearch-AIGC場景應用領航者核心評估指標技術能力產品能力生態能力商業落地能力AI集成能力產品功能企業利用AI提底層技術能力AI產品產業營收能力豐富度效的產品數量覆蓋數量模型多樣性產品適配度獲客進展企業AI集成后帶來的效果AI產品關聯性技術創新產品設計場景應用頻率自研能力完整性AI與企業產品個性化需求AI產品應用場結合的深度業務增量技術相關專利滿意度景覆蓋范圍技術類產品服項目積累產品發布時速務經驗AI產品客戶產業分布服務客戶情況研發團隊產品使用體驗打分標準說明：各項指標評

68、測結果來自于內部及外部評審團隊，報告調研過程中，分析師團隊累計調一級指標示例研了相關企業，每家企業均進過1-3輪的調研，包括研表填報、高管及業務人員訪談、二級指標面向應用者的驗證性訪談，研究團隊重點征詢多領域的產業專家意見，確定領航者榜單來源：專家訪談，公開資料，艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制02023.12 iResearchI#page#ResearchiResearch-領航者入圍企業咨詢艾瑞2023年中國AIGC場景應用領航者TOP30榜單“iResearch-領航者”榜單基于以上評分體系，綜合艾瑞咨詢研究團隊及外部專家團隊的評估結果，將表現優異的前30家AIGC場景應用企業納入榜單。入

69、選榜單企業已經做出有效商業化產品的企業，具備商業化AI解決方案，在一個或多個領域深耕，利用AI賦能產業技術較為成熟，榜單入圍企業均具有某一方或多方面競爭能力，具體榜單如下：商iResearch-AIGC場景應用領航者榜單百度鹵百納千成BaiCAlibaba百應報意集團4ParadigmFancyTech硅基智能西經工JDTBlueFoCuSTAL.好未來HUAWEI京東科技藍色光標湖舟科技商湯vlsd七交娛Tencent騰訊微博arshareFTIAMAT修凈網易伏載小冰相芯科技云舶科技中竹間ZMO.AI中關村科金EMOTIBOT榜單內排名不分前后我經運營商、企業工具、能源、工業等行業暫無參加

70、榜單評選來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制2023.12iResearchI.cr#page#Research咨詢艾瑞LEGAL STATEMENT版權聲明本報告為艾瑞咨詢制作，其版權歸屬艾瑞咨詢，沒有經過艾瑞咨詢的書面許可，任何組織和個人不得法律聲明以任何形式復制、傳播或輸出中華人民共和國境外。任何未經授權使用本報告的相關商業行為都將違反中華人民共和國著作權法和其他法律法規以及有關國際公約的規定。免責條款本報告中行業數據及相關市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、行業訪談、市場調查及其他研究方法，部分文字和數據采集于公開信息，并且結合艾瑞監測產品數據，通過艾瑞統計預測模型估算獲得：企業數據主要為訪談獲得，艾瑞咨詢對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的為市場和客戶提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為市場參考資料，本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。#page#