傳媒行業AIGC算力時代系列報告：未來已來AI如何賦能傳媒行業-230311（67頁）.pdf

1、浙商證券股份有限公司2證券研究報告未來已來，AI如何賦能傳媒行業-AIGC算力時代系列報告行業評級：看好2023年3月11日分析師姚天航郵箱電話13691994572證書編號S1230522010001#page#浙商證券股份有限公司報告摘要1、ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+數據共振ChatGPT引起全球熱烈反響，上線僅五天用戶突破百萬，ChatGPT在文本交互和語言理解方面能力的顯著進步或為通用人工智能的實現帶來曙光。究其先進性根本，ChatGPT在以往基礎上推進算法革新優化，輔以強大算力支持，并以大規模數據共振，協同助推這一劃時代產品誕生。OpenAILB端提供API接口流

2、量+C端訂閱收費模式，探索ChatGPT商業化路徑。展望未來AI將橫縱向并行，結合技術深化與能力邊界拓展，進一步鋪開應用面2、數字內容生產新方式AIGCAIGC的興起推動人類響強人工智能之門，可應用于文本、音頻、圖片、視頻、跨模態、策略生成等，有望開啟新一輪內容生產力革命。隨著Transformer、DiffusionModel等算力模型的選代，推動AIGC在設計、內容創作、游戲智能、機器交互等領域實現降本增效。3、新時代生產力工具，AIGC賦能內容生產基于AI生成內容技術，AIGC已在游戲、廣告營銷、影視、媒體、互聯網、娛樂等領域初顯成效，并展現出較大的潛力。AIGC將推動游戲生產范式升級，

3、并豐富游戲資產生成，高效輔助游戲測試，使制作成本顯著降低，全流程賦能游戲買量；AIGC貫穿廣告營銷全流程，將優化案頭工作環節，提供更專業的個性化營銷方案，并充實廣告素材，實現廣告自動化生成；AIGC提升影視行業全管線效率。影視劇本創作已初見成效，多AI技術將助力電影中期拍攝，后期制作將更快完成；AIGC帶給媒體行業人機協作方案。新聞寫作編排效率提升，傳媒向智媒轉向開啟新篇章；AIGC提供互聯網行業豐富內容，和更便捷的服務。ChatGPT賦能智慧搜索，互為供給加速發展內容平臺發展，虛擬結合激發電商沉浸式體驗；AIGC為娛樂行業提供了更多樣的體驗。人際交互娛樂邁入新臺階，AIGC或成元宇宙之匙#p

4、age#浙商證券股份有限公司風險提示1、AI核心技術和AIGC技術發展不及預期風險。AIGC相關產業技術發展仍不成熟，技術壁壘較高，核心技術難以突破2、版權相關風險。AIGC生成的內容依賴現有版權素材，不當使用或模型自身問題可能導致不良后果；3、人權道德風險。AI可能會生產違反道德、常規、法律等內容；4、行業競爭加劇風險。若相關企業加快技術選代和應用布局，整體行業競爭程度加劇，將會對目前行業內企業的增長產生威脅；5、宏觀經濟波動的風險。若宏觀經濟景氣度下行，將影響消費者消費意愿和產業鏈生產意愿，AIGC技術應用落地將會受限；6、政策監管風險；7、用戶需求不及預期；8、技術莖斷風險。#page#

5、01ChatGPT火爆的背后：算法革新+算力支持+數據共振02數字內容生產新方式AIGC目錄03CONTENTS新時代生產力工具，AIGC賦能內容生產04風險提示#page#浙商證券股份有限公司ChatGPT火爆的背后01算法革新+算力支持+數據共振5#page#浙商證券股份有限公司ChatGPT火爆全球，成為現象級互聯網產品1.1ChatGPT是一個由OpenAI開發的大型語言模型，它使用自然語言處理和深度學習技術，可以理解語言內容和語境，能夠承認錯誤、挑戰不正確的前提、拒絕不適當的請求，通過生成自然語言文本的形式與用戶交互，從而能夠應用于各種語言任務和應用。2015年，ElonMusk、2

6、018-2020年2022年11月30日2023年2月7日2017年，谷歌大腦推Sam Altman、OpenAI推出在GPT-微軟推出由ChatGPTOpenAI依次推出出生成式預訓練PeterThiel等投資10GPT-1/GPT-2/GPT-33.5模型基礎上微調后支持的AI攜索引擎Transformer模型Bing和Edge瀏覽器億美元，創立OpenAI等自然語言處理模型得到的ChatGPT模型ChatGPT上線僅5天后，用戶數突破百萬各項服務突破百萬用戶時間相較于其他互聯網APP及服務，ChatGPT用戶規模爆發式增ChatGPT15天Instagram2.5個月長，迅速出圈并在全球

7、各地引起熱烈討論。Spotify5個月口ChatGPT僅5天就達成百萬用戶，為歷史上最快突破百萬Dropbox7個月Facebook用戶的應用。10個月Twitter口ChatGPT上線2個月后，月活用戶達1億，為歷史上用戶Airbnb2.5年增長最快的消費應用Netflix3.5年數據來源：OpenAI官網、Statista、機器之心Pro、浙商證券研究所6#page#浙商證券股份有限公司1.2從AlphaGo到ChatGPT，AI技術發展卵響AGI之門語言智能ChatGPT備受市場騰目圍棋高手AlphaGo引l發AI狂潮Google DdMindOpenaallerMatchio Chat

8、GPTHaccount to cChatGPT文本交互能力更上一個臺階。ChatGPT在文字口AlphaGo喚起AGI暢想。AlphaGo的成功使市場對AI技術產生空前期待，預想AI將由專用人工智能（ANI）走創作與語言交互等方面的能力令人驚喜，一定程度上實向通用人工智能（AGI），實現人類同等能力的任務執行?，F了人類同等能力，提升讀寫效率，逐漸向AIGC靠近?？贏GI遇技術難關，發展相對停帶。隨后幾年間面向AGI口或為AGI實現帶來曙光。雖然在大量用戶體驗下的應用和底層技術的發展不盡如人意，遇數據、能耗ChatGPT仍暴露出部分反饋偏差問題，但驗證了基于大語義理解、可解釋性等瓶頸，技術未出現

9、明顯突破。型語言模型（LLM）實現AGI具有可能性，重塑AI發展前景。數據來源：DeepMind、CSDN、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司解密ChatGPT（1/2）：算法優化，助力GPT模型革新1.31956年2018年二十世紀初2017年2022年Transformer架構機器學習概念提出RNN、CNN等算法迅速發展Transformer架構提出OpenAI推出GPT模型ChatGPT推出Transformer架構由谷歌傳統模型Transformer架構的優勢于2017年提出，架構核RNNRNN采用從前往后收集信息的線性序列結構，導致在大規模并行下的計算能力不足；心為Sel

10、f-Attention自注Transformer架構不存在序列依賴，使其在大規模并行計算下的能力明顯優于RNN.意力機制CNNCNN模型通過卷積層捕獲遠距離特征，受卷積核限制：Transformer應用位置函數進行編碼，從而在集成信息過程中自然地建立單詞間的聯系，長距離特征捕獲能力更強綜合來看，Transformer不論是在執行任務能力還是運行速度上，均是更好的選擇基于RLHF的算法應用基于人類反饋強化學習模式三步法訓練模型訓練監督策略模型從數據集中隨機抽取問題，由工程師對預期的輸出結果進行標注，以此在GPT-3.5基礎上對模型進行微調獎勵模型從微調后的模型中隨機抽取問題并生成幾個輸出結果，由

11、工程師對結果按質量從高到低排序，將排序后的結果用于獎勵模型訓練近端策略優化PPO強通過獎勵模型產生最優的輸出結果后，將該結果對模型參數進行選代化學習與優化，并不斷循環反復這一過程，最終得到高質量的ChatGPT模型。推理能力的引入在基于大量代碼訓練構建的Codex模型上引入了推理能力數據來源：CSDN、OpenAI官網、浙商證券研究所8#page#浙商證券股份有限公司1.3解密ChatGPT（2/2）：算力支撐+數據共振，實現交互革命2019年，微軟與OpenAI達成合作，由Azure為OpenAI提供訓練及使用所需的算力?？贏zure算力支持研究顯示，模型表現會隨著規模的擴大而增長，且存在涌

12、現能力（emergentabilities）?；谀Ｐ托Ч枨蟮纫蛩?，在OpenAI不斷更新GPTOpenAI在對GPT模型的升級過程中，涉及參數量和預訓練數據量均爆發式增長，Azure的算力支持是GPT模型不斷完模型最終產出ChatGPT善的重要支撐之一。的過程中，強大的算力參數量預訓練數據量發布時間支持功不可沒GPT-12018年6月1.17億5GBGPT-22019年2月15億40GBGPT-31750億45TB2020年5月口訓練ChatGPT模型的數據集更新至2021年，主要來自于維基百科、書籍、期刊、Reddit鏈接、CommonCrawl等渠數據集的優化道，預計數據量總規模達到4

13、5TB，大規模訓練數據集使模型能力得到顯著提升。單一大模型下的模型訓練口根據ChatGPT的訓練原理，模型訓練數據集絕大多數來自非標注數據，并由工程師輔以少部分微調的形式開展，較傳效率與成本效益更強統標注數據為主的訓練模式的通用性更強，對工程師介入標注的要求更低，使模型訓練的效率更強模型訓練效率提高訓練模式更具通用性，經濟效益增強ChatGPT先進性可以拒絕用戶的不適當請求能夠承認錯誤、挑戰不正確的前提反饋準確性提升回答更人性化、貼近人類價值觀具備上下文理解能力，交互更流暢數據來源：CSDN、浙商證券研究所6#page#浙商證券股份有限公司OpenAI商業化探索，B端流量收費與C端訂閱收費并行

14、1.4功能應用模型API模型價格（美元）API模型價格（美元口B端：提供API接口實施流量收費ChatGPT9pt-3.5-turbo0.002/千字符102410240.02/圖圖像模型OpenAI向用戶提供語言、圖像、音頻等不同類型模型的API0.0004/千字符Ada5125120.018/圖超Babbage0.0005/千字符0.016/圖256256InstructGPT接口，通過用戶使用模型的流量收費。其中ChatGPT對應APIun0.002/千字符0.006/分鐘音頻模型WhisperDavinc0.02/千字符Ada0.0004/千字符嵌入模型由其背后的AI模型gpt-3.5

15、-turbo提供支持。功能API模型訓練價格（美元）使用價格（美元）此外，OpenAI還向用戶提供嵌入模型和微調模型，支持用戶Ada0.0016/千字符0.0004/千字符Babbage0.0006/千字符0.0024/千字符微話根據自定義需求進行模型定制。模型ayn0.003/千字符0.012/千字符Davinci0.03/千字符0.12/千字符Introducing ChatGPTThenewsutsciptionplan.caPTPswiforS20/mo口C端：提供產品訂閱服務收取費用PlusOpenAI于2023年2月新推出ChatGPTPlus版本，對該版本的Genrlaccess

16、toChatGPTeenduringpeaktimeFasereoetime使用者收取20美元/月的訂閱費用。ChatGPTPlus版本較免費Piri公開使用的ChatGPT模型具有更快的響應速度，在應用高峰期TPsislbleuondSatesanaror能更順暢的使用模型，且訂閱者能夠優先使用新功能，以向MeweourtreeChatGPT模型的深度用戶提供更快捷的服務。ddnskta數據來源：OpenAI官網、浙商證券研究所10#page#浙商證券股份有限公司1.5發展展望：縱向加深AI能力，橫向拓展能力邊界縱向：促進ChatGPT及其原模型的深化發展算力數據ChatGPT依托微軟Azu

17、reAI超算基礎設施，憑借參數量的提ChatGPT的訓練數據集信息更新截止2021年，隨著信息的不升帶來了模型性能的明顯增長。隨著算力設施建設規模的擴斷產生以及大量用戶的使用，模型可應用的數據集規模進一大和算力承載量的增長，或將進一步提升模型質量步擴張，或將促使ChatGPT的反饋更貼近實際。算法ChatGPT模型基于RLHF的預訓練機制，但仍存在輸出不良或虛假信息的現象，且其提供的信息也存在一定的帶后性。隨著算法的優化改進，或將進一步提升模型反饋的準確性和時效性，或是簡化模型的訓練過程從而提升模型效率。橫向：推動AIGC多模態技術場景發展文本生成虛擬人生成音頻生成圖像生成視頻生成圖像、視頻、

18、文本跨模態生成策略生成GameAI口ChatGPT為AIGC在文本模態下的產物，證明了AIGC應用落地的可行性與先進性，或將催生更多的應用需求?？贑hatGPT熱烈的市場反應以及商業收益或將成為AI行業公司大力發展其他模態的重要激勵與契機。數據來源：CSDN、量子位、浙商證券研究所11#page#浙商證券股份有限公司數字內容生產新方式02AIGC12#page#浙商證券股份有限公司2AIGC卵響認知智能之門，向強人工智能時代邁進一步弱人工智能強人工智能AIGC人工智能計算智能感知智能認知智能發展脈絡使機器具備視覺、聽覺、觸覺等感知！機器具有主動思考和理解的能力，不機器具備超強的存儲能力和超快的

19、計算能力，可以基于海量數據進行深度能力，可以將非結構化的數據結構化用人類事先編程就可以實現自我學習特點并用人類的溝通方式與用戶互動。有目的推理并與人類自然交互學習，利用歷史經驗指導當前環境。12016年Google旗AIGC意味著AI！I下Deepmind公司1道路檢測、交通！開始在現實內的AlphaGo機器人！標志識別、車輛！容中承擔新角基于深度學習）大！跟蹤、行為分析色，卵開“認勝世界圍棋冠軍李和場景理解的感典型事件知智能”之門世看以ChatGPT為代表！電商平臺基于對！波士頓機器狗利用Transformer模！用戶購買習慣的BigDog是深度型進行大規模預訓練深度學習，進行i利用DNN技

20、術的！與無監督學習，提一個性化商品推薦。感知智能機器人。升與人類互動水準。13數據來源：知萌咨詢、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司2AIGC由技術驅動的數字內容生產新方式AI生成內容內容生產總量人工智能技術驅動下，數字內容生產方式向更高效邁進AIGC： AI-GeneratedAI輔助生成內容ContentAIUGC：Al-assisted口內容生產總量巨大用戶生成內容Generated Content口元宇宙式體驗UGC：User-Generated口內容生產總量大專家生成內容口舉例：ChatGPT、AI繪Content口大規模沉浸交互畫、AI生成視頻等口PGC：Profess

21、ionally口內容生產總量變多舉例：語音轉文字協助Generated Content口小規模多人交互紀要生成、百家號TTV內容生產總量較低口舉例：小紅書、微博協助新聞圖文生成視頻單人/多人專業體驗舉例：長視頻內容消費體驗數據來源：浙商證券研究所14#page#浙商證券股份有限公司AIGC：產業鏈逐步形成，玩家百花齊放，商業模式持續探索以ChatGPT為代表的AIGC行業，上游主要包括數據供給方、算法/模型機構、創作者生態以及底層配合工具等，中游主要包括文字、圖像、音頻、視頻等數字內容的處理加工方，下游主要是各類數字內容分發平臺、消費方及相關服務機構等。數據供給方數據分析及底層配合工具創作者生

22、態（業務數據聯通、素材數據收集等，如第三方營銷標注消染引掌、混音設備等生物資產及內容素材上海公司、版權圖庫方等）相關算法/模型研究機構相關開源算法嵌入/結合能力的業務平臺/業務生態內容設計內容制作工具周邊售賣運營增效視覺設計、文案設計、結構設計等音頻/視頻編輯工具、新聞采編、游戲制作等NFT、個性化產品等智能客服、簡單決策等8自動實時數據梳理個性化市場營銷交互廣告植入、品牌虛擬形象打造、營銷內容生成等內外部數據分析及更新、數據分析及算法訓練第三方消費品各內容創作及分發平臺內容終端生產廠商分發渠道廣商基于AICG激發PGC及UGC活力新聞媒體機構、金融機構等下游第三方內容服務機構AIGC內容檢測

23、MCN公司、公關公司等數據來源：量子位、浙商證券研究所15#page#浙商證券股份有限公司2按技術場景，AIGC內容可分為文本、音頻、圖像、視頻等0501文本生成跨模態生成區0206音頻生成m策略生成準0307按技術場景劃分Game AI圖像生成AIGC內容分為0408視頻生成虛擬人生成數據來源：量子位、浙商證券研究所16#page#浙商證券股份有限公司32.1文本生成：NLP重要任務標之一，神經網絡生成法為主流趨勢齊本生成（TextGeneration）是自然語言處理（NLP）的重要任務之一，從非語言的表示生成人類可以理解的文本，文本一文本數據一艾本都是文本生成任務關注的傳統文本生成方法神經

24、網絡文本生成方法口基于規則口基于卷積神經網絡CNN的語言生成模型口基于統計口基于遞歸神經網絡RNN的語言生成模型口基于Transformer的語言生成模型Data Analysis口基于生成神經對抗網絡GAN的語言生成模型口基于圖卷積神經網絡GCN的語言生成模型Data InterpretationHiddenDocument PlanningInputOutputMicroplanningRealisation數據來源：CSDN、浙商證券研究所17#page#浙商證券股份有限公司文本生成：Transformer架構實現并行處理，提升模型訓練效率2.1口RNN架構局限在于無法并行運算。RNN計

25、算是有時序依賴的，需要用到前一個時間步或者后一個時間步的信息，這導致它難以并行計算，只能串行計算。GPU的并行化能夠大大加速計算過程，如果模型不能夠并行計算，會導致運算速度很低。Output口Transformer架構引入Self-attention自注意力機制可取代RNNDecoder解碼器2017年，Google發布AttentionisAllYouNeedTransformer模型通過采用Self-Attention自注意力機制，完全拋棄了傳統RNN在水平方向的傳播，只在垂直方向上傳播，只需要不斷疊加Self-Attention層即可。這樣，每一層的計算都可以并行進行，可以使用GPU進行

26、加速。Seif-Attention自注意力機制結構Transformer整體結構b=aiEncoderConsidering the whole sequenceMulti-b1880Nx5編2碼Multi-HeacPositionalPositional1C門EncodingEncodingInputOutput中中！IInputsOutputs（shiftedright）數據來源：CSDN、arxiv、浙商證券研究所18#page#浙商證券股份有限公司2.1文本生成：或為AIGC率先應用模態，發展階段成熟于其他特色未來展望文本生成類型落地場景發展現狀代表性公司基于結構化數據或Automat

27、edInsights、規范格式，在特定新聞寫作、公司財報為文本生成最早的產Narrative Science、結構化可代替部分較機械化情景類型下的文本撰寫、客服類問答等生分類，應用廣泛且textengine.io、Yseop、的人工寫作文本生成領域生成，生成內容有技術趨于成熟。Arria、Retresco、舟科技等較強規律。Anyword、 Phrasee、具有更高的文本開底層原理明確，發展Persado、Copy.ai、放度和自由度，需技術有待提升。長篇非結構化營銷文本和劇情創作未來4-5年，會出現Friday.ai、Retresco、要一定的創意和個文字在內部邏輯上仍等領域較優的長文本內容

28、Conversion.ai、文本生成性化，生成內容創然有較明顯問題，且Jasper AI、Snazzy AI、意性更強。生成內容穩定性不足。彩云小夢等擁有社交屬性，對處于發展初期，缺乏以ChatGPT為革命小冰公司、聆心智能交互性虛擬伴侶、NPC互NLP處理要求更高人倫道德感，感知力點，1-2年會有較大Latitude.io、 Open AI生成內容需有上下動等領域文本生成等不足。發展突破文邏輯對應。19數據來源：量子位、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司2.2音頻生成：TTS應用發展成熟，AI樂曲創作未來可期音頻生成主要應用于流行歌曲、樂曲、有聲書的內容創作，以及視頻、游戲、影視

29、等領域的配樂創作，目前在眾多場景已獲初步發展，在部分場景已廣泛應用、趨于成熟。常見音頻生成中，TTS文字轉語音是最普遍使用的落地應用，而創意性音頻生成有助于激發創作者靈感，促進樂曲二創、輔助編曲。文字轉語音應用基本成熟，關鍵突破在于如何使語調更有情緒常見AI音頻生成口通過富文本信智能客服、通過一個模型把文字轉為語ASR語音轉文字息更好表現語進步空間有聲讀物制技術原理音的特征向量，比如MFCC，細分場調的抑揚頓挫作、語音播或者基頻、頻譜包絡、能量VPR聲紋識別基于用戶較少報、自媒體等特征組合的形式，然后再的個性化數據景使用聲碼器（Vocoder）把語音配音、導航得到整體的復足音TTS文字轉語音特

30、征轉換為音頻信號。播報等制能力以樂曲二創、輔助編曲為代表，AI樂曲創作將在音頻生產領域快速發展創意AI音頻生成樂典歌曲生成口旋律走向過于隨機，部分和AI作曲AI作曲：以語言模型為中介，對音樂數據進行雙向轉化技術原理進步空間弦略有突幾AI編曲：基于主旋律和創作者個人偏好，生成不同樂器AI編曲音樂創作基于前人數據分析對應和弦，完成整體編配而得，難以生成全新曲風人聲錄制人聲錄制：通過端到端的聲學模型和神經聲碼器完成口音樂數據標注困難20#page#浙商證券股份有限公司22.3圖像生成：從GAN到Diffusion，技術持續選代，能力更進一竿圖像生成傳統主流模型-GAN生成式對抗網絡圖像生成新一代主流

31、模型-Diffusion擴散模型口生成式對抗網絡（GAN）的提出標志著AIGC圖像生成可實現，進入快速發展階段。GAN由生成器和判別器兩部分組成，生成器、產生新的生成數據，并將其混入原始數據中送交判別器區分。這一過程將反復進行，直到判別器無法以超50%的準確度分辨出真實樣本。2014原始GAN2015CGAN2017ACGAN2018StyleGAN2016VAEGANGAN的訓練是個動態的過程，是生成器G相較于2014年初現期，現有的GAN在神經網絡架構、損失函數設計、模型訓練穩定性、模型與判別器D兩者之間的相互博奔過程。崩漬問題上取得了相應突破，提升了最終圖像的特定細節、內在邏輯、生成速度

32、等。判別器D生成器GGAN進步空間基于GAN的圖像翻譯（左圖為input，右圖為output）TurelG(z）Fake解決訓練不穩定問題緩解GAN的模式培場通過隨機噪聲生成的圖片G（z）modelcollapse，即生成樣本大量重復相似GAN的結構改善GAN可模仿知識蒸餡隨機噪聲Z真實數據X模型進行需求壓縮數據來源：CSDN、arxiv、量子位、浙商證券研究所21#page#page#浙商證券股份有限公司2.3圖像生成：圖像屬性編輯普遍應用，創意圖像生成應用落地較少口圖像生成可簡要劃分為圖像屬性編輯、圖像局部生成及更改、以及端到端的圖像生成。其中，前兩者的落地場景為圖像編輯工瑞的圖像生成則立

33、創意圖像及功性圖像生成兩大落地場景。圖像屬性編輯大量應用落地，圖像局部生成及更高目前有部分應用落地，端到端圖像生成底層原理明確，未來有望規?；瘧每谟捎趫D像的生成復雜度遠高于文字，在整體生成上，目前仍然難以達到穩定可靠的生成高質量圖像。但隨著GAN、DifusionModel等模型的不斷送代，圖像生成發展將非?？焖?。圖像屬性編輯圖像局部生成及更改端到端圖像生成可理解成經AI簡化的Photoshop；B更改圖像某部分構成（如英偉達基于草圖生成完整圖像、有機組合具體內容體內容圖片去水印、自動調整光影、設置體多張圖像生成新圖像、根據指定屬CycleGAN支持將圖內的斑馬和馬濾鏡、修改顏色紋理、復刻修

34、改圖茶進行更改）、修改面部某一特征等。性生成目標圖像等，可用于Logo、海像風格、提升分辨率等已廣泛應用谷報、模特圖制作。Adobe（InsetGAN）、英偉達（EditGAN）、IMetaphysicsAl、Deepfake阿里鹿班、DeepdreamGenerator、美圖秀秀（美圖AI開放平放臺）、代表公司代表公司代表公司Rosebud AI、AIGahaku artbre ederRadius5、Photokit、Imglarger、Nightcafe、Starry ai、Wombo、Hotpot、Remove.bg、Deepart、Obvious、Datagrid、詩云Skylum(

35、Mask AI）、 Photodiva科技、道子智能繪畫系統等數據來源：量子位，浙商證券研究所23#page#浙商證券股份有限公司2.4視頻生成：分頓生成圖像連接成視頻，視頻屬性編輯已普遍應用口視頻生成強調將視頻切割成幀，再對每一慎的圖像進行處理，與圖像生成原理類似。視頻生成難度遠高于圖像生成，生成視頻的質量與流暢度取決于很多因素，包括數據集規模、訓練模型復雜度、特征提取準確性以及合成視頻算法有效性；由于模型訓練量要求過大，目前模型只能實現幾秒鐘的短視頻生成，未來有望隨著模型的選代實現中視頻和長視頻的生成?？谝曨l生成應用場景主要包括視頻屬性編輯、視頻自動剪輯、視頻部分編輯，前者已大量應用，后兩

36、者還處于技術嘗試階段。視頻生成基本數據準備特征提取頓間預測合成視頻視頻生成流程圖示準備用于訓練模型根據前面提取到的將生成的序列合成利用卷積神經網絡的數據集。通常包CNN或循環神經網特征，預測視頻中為視頻。通常使用括視頻、音頻、圖下一幢內容?？梢越jRNN等深度學習視頻編解碼器將視像和文本等多種形模型對視頻中的每通過生成模型實現，頻壓縮，并將其存流如VAE、GAN等。式的數據一進行特征提取。儲為可播放的格式。程內容發展情況代表公司應用場景視頻畫質修復、刪除畫面中特定主體、自動跟蹤主題Runway ML、Wisecut、Adobe剪輯、生成視頻特效、自動添加特定內容、視頻自動目前大量應用視頻屬性編輯

37、Sensei、Kaleido、帝視科技、不咕剪輯等美顏等?；谝曨l中的畫面、聲音等多模態信息的特征融合進行學影譜科技、AdobeAI視頻剪輯系統）、視頻自動剪輯技術嘗試階段IBM Watson、 Sony CSLFIOWMachine）等行檢測并合成?；谀繕藞D像或視頻對源視頻進行編輯及調試，通過基于騰訊云（優圖實驗室天天P圖聯合打造技術嘗試階段視頻部分編輯語音等要素逐幀復刻，能夠完成人臉替換、人臉再現、人的AI變臉玩法）等臉合成甚至全身合成、虛擬環境合成等功能數舞來源：CSDN、量子位、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司2.5跨模態生成：目前未大規模落地，文字生成圖像取得突破跨模

38、態生成是指將一種模態轉換成另一種模態，同時保持模態間語義一致性。主要集中在文字生成圖片、文字生成視頻及圖片口/視頻生成文字?？谖淖稚蓤D片：2022年被稱為“AI繪畫“之年，多款模型軟件證明基于文字提示得到效果良好的圖畫的可行性，DiffusionModel受到廣泛關注?？谖淖稚梢曨l：普遍以Token為中介，關聯文本和圖像生成，逐生成所需圖片，最后逐幀生成完整視頻。但由于視頻生成會面臨不同之間連續性的問題，對生成圖像間的長序列建模問題要求更高，以確保視頻整體連貫流程。按技術生成難度和生成內容，可區分為拼凌式生成和完全從頭生成?？趫D片/視頻生成文字：具體應用包括視覺問答系統、配字幕、標題生成等

39、，這一技術還將有助于文本一圖像之間的跨模態搜索。代表模型包括METER、ALIGN等。發展展望跨模態生成類型代表性公司/產品目前存在缺點生成的圖像可能會顯得有些機械和刻OpenAI（CLIP、DALL-E、DALL-E2）、板Google（imagen、AI繪畫大師Parti）、文字生成圖片StabilityAI(Stablediffusion）、盜夢師AI、意間AI、Tiamat等。缺乏人類藝術家的創造力和靈感基于DiffusionModel的興起AI繪畫和AI生成視頻有望在將來迎來較為廣泛的規模應用由于模型限制，目前生成視頻時間較Adobe（Project Morpheus）、Meta(M

40、ake-A-短（Make-A-Video只可生成5s視頻）Video）文字生成視頻Google (lmagine Video、 Phenaki）、幀與幀連接存可能存在動作不連貫、StabilityAI（研發中）不協調等問題數據來源：CSDN、量子位，MetaAI浙商證券研究所25#page#浙商證券股份有限公司2.6策略生成：主要應用展望在游戲行業，其余場景發展較緩口策略生成是指生成一個可以在給定環境下執行任務的算法。普遍采用深度強化學習技術（早期曾采用決策樹及監督學習），其本質原理是讓AI感知環境、自身狀態并基于特定目標決定當下需要執行的動作，然后基于下一個狀態給到系統的反饋進行獎勵或懲罰，

41、最終使系統在不斷的“強化”過程中優化“策略”?？诓呗陨煽蓱糜谟螒蛑悄埽℅ameAI）、虛擬人交互、機器人控制、智慧交通等領域?？谟螒蛑悄苁菦Q策生成目前應用最為廣泛和明確的場景。由于游戲本身存在于計算機虛擬環境，并產生大量數據，因此游戲本身為AI提供了極佳的研發場景；而在其他業務場景中，還需先搭建能夠充分還原現實因素的虛擬環境，并合理設置Reward等關鍵因素，目前距離現實應用較遠。國內多家AI企業已在嘗試這一方向，但如何精準完成環境學習仍然具有關鍵意義。游戲智能機器人控制智慧交通自然語言處理策略生成可應用方向策略生成可以用于策略生成可以用于訓策略生成可以用于策略生成可以用于優化交訓練游戲智

42、能體，設計機器人的控制練自然語言處理模型通信號燈的控制策略，以策略，使其能夠執使其具有在各種游使其具有更好的語言最大程度地減少交通擁堵行各種任務理解和生成能力。和延退。戲中獲勝的能力。圖：智能掃地機器人策路生成專利圖：AphaGo戰勝人類世界冠軍NLP數據來源：量子位、浙商證券研究所26#page#浙商證券股份有限公司2.7GameAI：AI可全面賦能游戲實現降本增效，行業積極布局中AI入游戲全生命周期，全方位賦能行業?？稍谟螒蚯捌谥谱鳝h節、游戲過程運作、游戲周邊、游戲營銷等領域降本增效?？诳蓪⑵涮釤挸鋈齻€核心：游戲資產生成、游戲操作策略生成、游戲NPC及邏輯生成?？贕ameAI后續的行業發展

43、關鍵在于游戲行業能否接受，并從底層架構開始支持提供包括客戶數據在內的相關接口。目前來看，國內相關游戲廣商合作意愿良好，普遍存在內部開發或外部測試需求游戲NPC及邏輯生成游戲資產生成游戲操作策略生成游戲人物外觀生成前期平衡性測試個性化生成能夠帶來畫面、劇情及具游戲人物動畫生成游戲跑圖/功能測試體交互的個性化全新游戲體驗；游戲人物動作生成對局陪伴而實時劇情生成則有助于在特定框架地圖關卡設計生成內生成全新的可能性，增加游戲整體特定對戰風格模擬游戲場景生成的敘事可能性基于玩法教學的新型人機互動圖：黑客帝國：覺醒車輛行人等圖：利用ScenarioAI生成的游戲NPC、道具圖：啟元世界AI策略生成解決方案

44、將獨立于玩家操控變動一福85156781506小8數舞來源：啟元世界官網、量子位、浙商證券研究所27#page#浙商證券股份有限公司七2.8虛擬人生成：多技術綜合培育下的數字化應用口虛擬人是應用計算機圖形學、圖形泊染、動作捕捉、深度學習、語音合成等多種計算機技術，并具多重人類特征的綜合產物?？跀底只菏嵌囗棓底旨夹g的綜合產物，相關技術的逐漸成熟是虛擬人發展的重要支撐口擬人化：從外表、行動、交互等方面均高度擬人化，提升擬人化是未來虛擬人技術的核心方向口技術以手繪為主口計算機技術開始應用口深度學習獲得突破口向智能化、精細化發展2018年新華社發布首個仿真AI主持人虛擬人應用場景逐漸擴張1982年首

45、位虛擬歌姬林明美出現2007年虛擬偶像初音未來誕生20世紀80年代：萌芽階段21世紀初：探索階段近5年：初級階段現在：成長階段真人驅動型：基于真人行動計算驅動型：基于深度學習模型訓練模型：利用深度學習，學習模建模：掃描模特并采建模：依據形象要求綁定關鍵點：將選定集表情、姿態等數據特語言、表情等參數間的潛在映射繪制模型原畫及3D建的關鍵點映射至模型模建模、綁定關鍵點關系，形成驅動模型中并進行綁定追染：對圖像進行道演染：對圖像進行道動捕：應用動捕設備內容制作：基于語音輸入或TTS技染以提升逼真度，生術，結合訓練后的模型推理得到每染以提升逼真度，生對真人的行動、表情成虛擬人成虛擬人等進行采集鎖虛擬人

46、圖片，并與語音對應數舞來源：央視網、中國人工智能產業發展聯盟、量子位、浙商證券研究所28#page#浙商證券股份有限公司28虛擬人核心技術：擬人化為技術發展目標圖：MetaHuman捏臉技術成熟建模是合成虛擬人的首要步驟，目前應用較多的建模方式為儀器采集模型，或根據建模不同虛擬人形象，通過3D美術、改變頂點數據“捏臉”等技術構造虛擬人基礎形象。&道染演染作為決定呈現效果的核心環境，可分為傳統漳染和神經漳染兩類：口傳統追染通過包括光線、材質等在內的電腦計算，以物理世界為基礎，利用虛擬相機模擬感知的方式顯示模型效果。圖：漳染提升虛擬人形象擬人度口神經追染則是基于統計學習方法，通過深度神經網絡，讓計

47、算機學習并理解物體的三維空間形態，實現圖像合成。深度學習模型應用在計算驅動型虛擬人合成中，該模型的應用旨在通過計算機的自深度學習動學習匹配人類在說話時人臉骨骼和肌肉的變化，使虛擬人在動態情況下的表情形態更逼真。模型圖：虛擬人主播已出現在各直播平臺中深度學習模型輸出效果主要受到數據量、計算框架、關鍵特征點等因素影響交互技術主要體現在實時互動虛擬人應用中，例如虛擬人主播、虛擬人客服等虛擬人的交互能力以對話能力為核心，著重應用NLP技術，此外還會受到語音識別交互技術能力、知識圖譜、預先設置知識庫等技術的影響2021年新推出的虛擬數字人CharlieandDeck由GPT-3提供交互技術支撐，該類自然

48、語言生成模型的應用和發展或將顯著提升虛擬人的交互水平。數舞來源：量子位，CSDN.金融界資訊、浙商證券研究所29#page#浙商證券股份有限公司新時代生產力工具，03AIGC賦能內容生產30#page#浙商證券股份有限公司3暢想AIGC：應用廣泛，核心價值是優化內容生產的效率與創意中提升內容生產效率降低內容生產成本01游戲讓創作者擁有一個更加高效AIGC能夠代替人工完成聲音的智能創作工具，優化內容錄制、圖像渣染、視頻創作02廣告營銷等工作，從而降低內容生產創作，大幅提升效率并降低的成本與門檻，使更多用戶成本；提升創作效率的同時，03影視同樣提升了反饋生成效率，能夠參與到高價值的內容創ChatG

49、PT作流程中。有助于實現實時交互內容。04媒體C捕捉激發創作靈感聯動實現數據優化05互聯網幫助有經驗的創作者捕捉靈在與其他特定的數據庫（例如實時更新數據、特定主體感，在設計初期生成大量草數據等）或AI系統進行聯動圖，更好的理解創作需求并06娛樂尋找創作靈感。海量數據提后，AIGC能夠實現更精準的AIGC未來預測或更個性化預測基高創造性和開放性，激發創07其他礎上調整生成內容。意認知、提升生產多樣性。數據來源：量子位、浙商證券研究所31#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（1/7）：推動游戲生產范式升級，行業新篇章我們認為，1）AIGC的應用速度取決于屆時引領市場的游戲企業項目組

50、對AIGC所帶來的效益與風險之間關系的認知與決策；2）獨立游戲工作室、小規模游戲企業對AIGC的應用持有更加靈活的觀點，更有可能率先較高程度應用AIGC技術3以下圖示是我們綜合分析了AIGC技術發展、游戲生產實踐等，做出的較為樂觀的判斷。短期內較高程度輔助市場分析小說動漫影視3-5年內較高程度輔助產品核心5-10年內較高程度輔助探索階段成本、周期預估目前來看較難應用IP玩家競爭分析方案策劃硬件應用商店技術確定原型階段游戲開發游戲分銷美術、音樂原型第三方游戲分銷商程序代碼編寫游戲發行美術設計開發階段垂直游戲平臺音效制作市場運營拔影測試階段BUG修復游戲渠道用戶宣發廣告數值活動版本數據監控物料對接

51、買量選代策劃運營上線階段控制緊急情況處理數舞來源：浙商證券研究所32#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（2/7）：協助各類游戲資產生成，降低游戲開發成本圖：AI編程工具GitHubCopilot可輔助代碼編寫通過AI分析游戲用戶需求，協助產品定位及策劃游戲方案策劃方案產出。CO包括自主生成基礎簡單代碼、協助編寫復雜代碼程序代碼編寫GitHub Copilot提供代碼編寫建議，不同代碼語言切換等協助游戲地圖設計與生成，包括地圖設計及對應游戲地圖設計的代碼編輯。游戲資產生成圖：MidJourney生成最終幻想17概念原畫游戲開發包括生成游戲背景音、游戲音效及游戲人物語音音頻音效制

52、作等。協助美術原畫設計及游戲產品畫風定位，批量快美術原畫設計速生產游戲美術素材，替代重復性美術生產工作游戲人物生成包括協助玩家人物制作，以及NPC的生成圖：OpenAIPoint-E技術文字生成3D模型包括3D環境的搭建、游戲內各類3D素材模型的3D模型構建創造等。CG動畫生成包括游戲內CG動畫的生成OpenAl.Gamelook、浙商證券研究所33#page#浙商證券股份有限公司3.1【案例】Scenario：首個商用的AI生成游戲資產平臺口首個AI生成游戲資產平臺：Scenario通過對文本到圖像生步驟1選擇一組視覺效果成模型StableDiffusion的微調，使得用戶可通過輸入的選擇并

53、上傳游戲廠商的訓練數據：角色、文字和參考圖片創造出達到當前游戲生產標準的游戲資產道具、車輛、武器、皮膚、建筑、概念圖、像素圖、草圖等?？谏商囟佬g風格的2D游戲素材：Scenario將對以2D美術資源為主流的獨立游戲具有重大意義。同時其AI還在不斷地更新和優化，以適應不同的游戲類型和風格。步驟2訓練定制的AI模型口免費可商用：目前Scenario工具可免費使用，而生成的游只需點擊幾下，即可創建游戲廠商自己的戲素材也可以直接使用于商業游戲制作中。生成式AI引擎。100%在線；無需技術技能。圖：Scenario生成的美術素材公心零藝步驟3產生優秀資產ssts只需幾句話，即可將游戲廠商的想法變為萬

54、零小字現實。資產創建從未如此簡單。tist34數據來源：Scenario官網、Gamelook、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（3/7）：優化玩家交互體驗，提高游戲可玩性圖：手游逆水寒實裝游戲GPT通過AI技術生成交互式文本、語音等，增強在游戲中與NPC溝通交流的對話現實感；利用AlNPC對話及交互技術來讓NPC具有更高的智能和適應性，根據逆水寒手游玩家的行為和環境的變化來調整策略和行動。實裝國內首個游戲GPTAI通過學習可無限開展游戲故事的劇情互動，游戲體驗優化加持故事劇情實現千人干面的個性化體驗。游戲開發AI可以通過分析玩家的行為數據和游戲數據，檢測并預

55、防游戲中的作勢行為，保護游戲的公反作整及AI托管平性和玩家的利益，提高玩家游戲體驗。同時AI可以接管掉線玩家角色，優化玩家體驗通過自然語言處理技術，A可以實現游戲語言語言翻譯的翻譯和本地化，為全球玩家提供更好的游戲體驗。數舞來源：逆水寒官網、浙商證券研究所35#page#浙商證券股份有限公司3.1【案例】逆水寒智能NPC系統橫空出世，交互體驗圖：玩家輸入對話即可與NPC互動網易潛心打造游戲GPT逆水寒手游中運用了智能NPC系統，其使用了ChatGPT同源的底層AI技術。而早在2021年10月浙江省科學技術廳發布的“尖兵”“領雁”高新科技研發攻關計劃中，由雷火掌能人葉弄舟師兄掛帥的“超大規模預訓

56、練模型云平臺”項目就已經入選其中。自由度高的開放式體驗通過智能NPC系統，玩家和NPC的交流交互不再是設定好的、流程式的。而是自由度極高、完全開放的新奇體驗例如，在兩個女NPC正在討論與夫君相隔干里的話題時，玩家輸入“異地戀是沒有未圖：玩家對話改變了NPC行為來的”，觸發NPC放棄異地戀的相關對話。垂直于武俠背景游戲領域與ChatGPT不同的是，該智能NPC系統更垂直應用于逆水寒中：口側重點不同：ChatGPT側重點在于歸納整理，給出結論；而逆水寒GPT的重點在于通過理解語義指導NPC的下一步行動?？趯W習范圍不同：ChatGPT學習范圍更廣，更像搜索引擎；而逆水寒GPT學習范圍相對小，學習的是

57、武使小說、歷史書等內容，它被刻意約束為“一個大宋江湖里的人”。數據來源：逆水寒公眾號，浙商證券研究所8#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（4/7）：高效輔助游戲測試，保證質量并降低成本圖：需要通過大量測試人員長時間體驗以實現游戲測試口游戲測試通常是游戲開發周期中的一大關鍵環節，其目的是保證游戲質量，減少發布后的風險，并為玩家提供更好的游戲體驗。在游戲測試中，測試人員將會對不同的測試目標使用不同的測試技術，就游戲玩法、游戲輔助游戲測試流程內容、游戲系統、機型適配等進行測試游戲開發記錄游戲中發現的問題，并通過管理工具報圖：育碧和Mozilla合作開發的Clever-Commit具

58、備發現并標記Bug的能力告Bug，向開發人員反饋問題?？诎殡S游戲生產量的增長以及游戲復雜度的提11高，游戲測試的需求爆發，而AI可以在游戲測試中執行一些自動化任務，如執行基本的上功能測試、性能測試、兼容性測試等，以實現更高效地測試。但AI目前還無法像人類測T1試人員那樣進行用戶體驗、情感反饋等測試數舞來源：新浪游戲、量子位、浙商證券研究所37#page#浙商證券股份有限公司3.1【案例】日本卡牌游戲Shadowverse利用AI測試卡牌組合cygamesResearch用神經網絡技術解決測試大量卡牌組合的問題口Shadowverse是一款由日本Cygames發行的卡牌游戲，每三個月會加入新的卡

59、牌包，以保持玩家的新鮮感?？诘?，如何測試新卡牌對游戲系統的影響是一個難題。即一張新卡牌被設計出來之后，它能融入舊卡牌構成的系統，和其他卡牌配合時沒有Bug、不會破壞數值系統的平衡。傳統的QA測試方法耗時耗力，嚴重影響游戲開發。dayMillions of battlesevery口為了解決這個問題，CygamesResearch提出了一種用神經網絡技術測試卡infiniteways to play牌組合的方法。他們通過收集游戲日志并將其轉化為可以用于訓練神經網絡的數據的方法，訓練出一個可以玩游戲的AI，從而可以自動化地進行游戲對局，以發現任何可能存在的Bug和平衡問題。這種方法大大提高了效率

60、，節省了測試開發成本。模仿學習上配發裝模擬游戲測試測試報告用戶游戲記錄ANew card expansionsevery3months數據來源：程序員大本營，浙商證券研究所38#page#浙商證券股份有限公司3SAIGC+游戲（5/7）：分析游戲數值，并協助版本選代3.1游戲運營數值分析及版本選代現有游戲版本優化數值后日常運營口根據當前版本游戲產生的用戶數游戲用戶記錄的新版本據及運營目標，A能夠通過模型提交游戲修改數值分析游戲數值并調試、檢驗、篩選，協助提高運營人員的分析結游戲用戶記錄果與游戲產品的選代效率。尚口版本管理方面，AI可以協助運營模仿學習人員就版本內容、人力、開發進產生報告度實時規

61、劃并調整排期，敏捷提Al示風險，為版本運營提供準確強化學習可信的信息參照。數舞來源：浙商證券研究所39#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（6/7）：協助舉辦游戲賽事，拓寬產品影響力圖衛電競賽事分析AICG廣泛用于賽前陣容分析、賽后數據分析和賽事回放賽事分析并以最快的速度獲得最優解，減少賽訓壓力。除了基礎的數據以外，包括AI預測的一系列游戲觀察工具已經逐漸進入賽事直播過程中，更有利于觀眾沉浸觀賽。游戲賽事協辦圖A電競解說游戲運營AICG通過對游戲內對局情況的各種數據的收集與處理電競解說實時運算游戲事件，生成多個解說文案，進行內容決策并選取最優文案進行實時解說，幫助觀眾了解比賽，

62、降低成本，大大降低辦賽門檻。圖2集錦自動生產格精彩集錦自動生產7ALBAIGC分析賽場事件建立起相應的數據模型，通過算法實現在比賽結束后的最短時間內篩選、剪輯出視頻素材，Poncho4K完美時刻剪輯速度快、節省人力。FACHEE數據來源：Ponzu官網，40浙商證券研究#page#浙商證券股份有限公司3.1AIGC+游戲（7/7）：全流程賦能游戲買量，實現降本增效圖：游戲買量素材一方面，近年來游戲行業買量素材投放生命周期買量素材制作變短，素材創意消耗加速，對買量素材的需求增長；另一方面，買量素材需要經過創意構思、內容制作、反饋優化等流程，人工制作相較AI需要較長的周期。AIGC的應用可以優化創

63、意產出內容制作環節，從而成倍地賦能廣告買量。游戲營銷買量圖：三七互娛AI投放系統AI具備快速跟蹤并分析投放效果的能力，能夠整投放效果分析游戲發行合投放端及內部轉化數據，分析各素材投放效果使用哪些素材進一步優化投放素材及投放策略，提升投放效率及ROI。此外，基于海外買量經驗在國內行業并使用什么樣的人群包海量數不普及的現狀，我們認為AI在對海外市場的買量機器學習產生模型使用哪些賬號投放據計劃投放中有更大的效率提升空間。無需人工，更優的選擇競價方式如何何時創建計劃買量投放執行什么條件下關停計劃AI能夠快速提升廣告投放的速度和效率，實現投何時調整計劃放業務“7*24小時”批量化與自動化操作。循環反饋智

64、能化創建優選和維護數舞來源：手游那點事浙商證券研究所41#page#浙商證券股份有限公司3.2AIGC+廣告營銷（1/4）：AIGC有望貫穿營銷全流程3-5年內較高程度輔助目前來看較難應用短期內較高程度輔助前期準備內容生產投放與管理資料收集整理文案寫作廣告投放市場調研素材選擇與制作廣告效果分析編排客戶需求分析廣告素材送代數據來源：浙商證券研究所42#page#浙商證券股份有限公司23.2AIGC+廣告營銷（2/4）：加快案頭工作效率，提供廣告營銷思路口AI技術支持能快速縮短耗時，較大提升前期準備效率地臥5%027：Y再ldoleuo要應工參露卡水%027中刮零限腦風暴產生靈感等創意工作可以通過

65、AI運算快速實現傳統BIGIDEA輸出流程CREATECH輸出創意BAI運算生成案頭工作（時間占比70%）實現案頭工作靈感刺激（時間占比20%）大數據抓取的快速完成賦予意義（時間占比10%）AI提供方向思考43數據來源：藍色光標公眾號、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司3.2AIGC+廣告營銷（3/4）：專業化營銷助力廣告內容生產AIGC出現前AIGC出現后口廣告文案寫作門檻較高：文案寫作目的之口廣告主可借用JasperAI等平臺生成符合AI生成專業營一是提高轉化效率，非專業人士難以完成。營銷理論的專業文案，降低營銷寫作門銷文案口廣告文案人工生成效率較低：廣告主和廣檻，提高匹配效率

66、，降低成本。告商匹配及生成效率低?？趶V告素材相對不足：廣告素材一般來源口AI可根據廣告主需求，目標人群，進行于公司產品、無版權網絡素材、代言人合格廣告素材素材分析、招圖、配色等項目，制作多等，可用材料有限。批量生成種類型的廣告素材，并一定程度上節省口廣告素材成本高：采購廣告素材，如版廣告素材成本權素材，代言人素材需要支出一定成本口廣告素材拼接混亂，重點不清：廣告商口AI可基于算法推薦，對廣告文案及廣告拼接編排自動難以根據市場熱點、目標人群喜好、產素材進行拼接編排，生成廣告海報、廣化，專業化品核心賣點等進行最優化編排處理。告視頻、廣告軟文等營銷產品44數據來源：浙商證券研究所#page#浙商證券

67、股份有限公司3.2【案例】獨角獸Jasper.AI，革新廣告文案寫作文本生成獨角獸拾頭口為AI文本生成專家。Jasper成立于2021年，是AI領域的獨角獸內容平臺，基于GPT-3模型，用戶可以在Jasper中生成具有豐富關鍵詞、搜索引擎優化的原創文本。通過文字描述讓Jasper幫助完成文章的創作、創建廣告話術。用戶也可以在其中尋找創作思路、突破語言壁壘?？谏虡I成績斐然。Jasper目前擁有7萬多名客戶，包括Airbnb、IBM等企業。2021年一年便創造了4000萬美元的收入，2022年預估收入為9000萬美元，Jasper在最新一輪的融資里獲得了1.25億美元資金，目前估值為15億美元。深

68、耕營銷領域，垂直龍頭可期圖：Jasper界面簡單易懂，交互體驗良好口營銷垂類優勢顯著：相較于ChatGPT，Jasper具有專業營銷人員訓練的小模型，對營銷理解更出色，其基于營銷理論形成了五十多個模板，集成了日常生活內容的方方面面，可對文本實現多種功能如擴寫，續寫，撰寫?？诋a品交互體驗上乘：Jasper產品邏輯以效率為核心，同時對用戶使用場景的理解較好，在界面及UI等上做到簡潔，易于上手?？谂涮左w系完善：Jasper有一套完整的培訓課程，用于教授用戶如何用AI做營銷；并開放社區，方便用戶進行討論如何使用AI進行營銷。數據來源：Jasper官網、TechCrunch+、浙商證券研究所45#pag

69、e#浙商證券股份有限公司3.2【案例】Meta自動生成廣告系統Advantage+，加速廣告選代AD蘋果新政影響傳統大數據營銷新型廣告系統拯救Meta供給增長加速廣告實時選代口蘋果隱私新政：蘋果在iOS14.5版本中新增了廣告追蹤權限功能，使得互聯網企口AI廣告開辟精準營銷新路徑：Meta推出口廣告實時送代未來可期：隨著技術更加業無法直接獲取用戶信息。了一項名為Advantage+的自動生成廣告進步，Advantage+只需要通過收集用戶口廣告商受打擊：這對很大幅度依靠大數系統，利用AI并根據營銷人員的具體目在使用行為中的反應迅速調整廣告活動據算法進行精準營銷的廣告商，尤其打的自動生成多個廣告

70、，算法可以對潛在中的圖文，以使得廣告匹配效率得到全擊了2022全年廣告收入占比99.02%的的眾多廣告進行測試，并根據用戶喜好面提高。Meta。在蘋果版本更新后的九個月內，及轉化率，選擇最為有效的廣告。Meta損失了近100億美元的收入。46數來源：金融時報、智東西、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司3.2AIGC+廣告營銷（4/4）：24小時虛擬客服，專業可靠智能全天候24小時在線01ChatGPT可作為AI驅動的虛擬客服，在廣告營銷領域為客戶提供24小時全天候的客服服務，同時亦能減輕商家人工客服的營銷成本。穩定可靠，快速解答02ChatGPT作為虛擬客服相比人工客服更加穩定可靠

71、，能夠快速解答客戶問題、傳遞標準化營銷話術等，并提升問題解答的準確程度。千人千面，個性化營銷推薦03ChatGPT可結合數據及客戶的訴求，進行個性化推薦系統的應用給出用戶的營銷線索，實現更標準、更貼心的用戶服務數據來源：浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司3.3AIGC+影視（1/4）：AI融合影視生產，全管線加速提效短期內較高程度輔助市場調研3-5年內較高程度輔助劇本初創預算方案5-10年內較高程度輔助劇本打磨拍攝方案目前來看較難應用+.創意提出劇本創作制片廠審核項目團隊建立屋后期制作中期拍攝發行宣發院線上映宣傳物料制作美術設計特效制作流媒體發行營銷推廣音效制作分鏡制作版權授權剪輯

72、演員拍攝作畫/CG浙商證券研究所48#page#浙商證券股份有限公司AIGC+影視（2/4）：高效劇本創作，激發人類創意3.3影視劇本文稿歸納提煉AI可以對海量劇本數據進行分析歸納，并按照預設風格快速生產劇本，激發創作者的靈感，再由創作者進行篩選和二次加工，縮短創作周期。標題一句話模概案例：Dramatron口Dramatron是DeepMind推出的聯合寫作工具，只需要一句話模概以描述中心戲劇情節特征位置沖突，就能自動寫出標題、角色、場景描述和對話。情景N情景1情景2細節1細節1口Dramatron擅長電影腳本輸出。其功能與情節情節情節ChatGPT相近，但它的輸出更容易被改寫細節2細節2元

73、素元素元素成電影腳本。位置位置位置沖突沖突沖突口應用效果已受到驗證，TheatreSports公細節3細節3司已經改編了Dramatron參與創作的劇本并將其搬上了舞臺。使用Dramatron的劇縣區作家們表示其有助于他們產生更具創意的想法。數舞來源：Dramatron、浙商證券研究所49#page#浙商證券股份有限公司AIGC+影視（3/4）：助力中期電影拍攝，場景繪制較為成熟3.3數字人技術應用AI人臉替換與聲音替換場景及分鏡制作AI人臉合成、聲音合成實現數字復活已故演員、替數字人替代群演，節省成本，優化效果通過AI繪制場景將極大減少動畫電影的開發周期和換“劣跡藝人”、更換演員角色形象、高

74、難度動作成本，同時可以優化真人電影中的分鏡設計環節合成等，減少演員自身局限對影視作品的影響本世紀初，指環王：護戒使者使用Massive“虛【案例】【案例】擬環境群體模擬系統”制作數十萬個數字人之間真流浪地球2大量采取AI技術進行拍攝：使用AI實的互動對抗，讓不同的個體在特征與動作上產生犬與少年采用了rinna開發的A輔助背景進行制換臉技術，將吳孟達“復活”。通過AI特效，使吳京和劉德華變“年輕”；利用AI聲音技術，修復李變化作，極大地簡化了從導演分鏡表到Layout“設計圖雪健的聲音。的工序環節將手工著色的“設計圖”提交至AI新技術持續賦能，虛擬角色愈發鮮活生成細化并優化背景，再對AI生成的背

75、景圖進行修隨著建模、綁定，動捕，渣染、圖像識別等技術開正，進而通過人工智能技術繪制完整動畫場景始應用于影視角色，數字人表現更為出色圖：流浪地球2AI讓劉德華變“年輕圖：指環王數字人群演技術圖：犬與少年A背景設計Step2 （AGen數據來源：機器之能公眾號、Netfix、中關村科技會展公眾號、浙商證券研究所50#page#浙商證券股份有限公司3.3AIGC+影視（4/4）：后期剪輯加速，視頻處理門檻降低AI特效：視頻處理AI檢索：預告片生成拼接AI剪輯：自動分段、AI建模：2D到3DRunway：Runway是國外一家在線3DMoMa：英偉達推出了一種名為3D基于音頻解析和畫面識別進行視頻分機

76、器學習中圖像識別日片段檢索視頻剪輯制作網站，致力于降低視MoMa的Al，可以將靜態2D照片轉換為成不同片段，可以完成自動添加字幕摩根預告片快速生成：類似剪輯頻創作的門檻?？奢p松編輯的3D模型。自動拼接視頻等工作。預告片往往都是在影片中選取部分精公司目前已經開發了30多個AI魔法據英偉達介紹，3DMoMa可供建筑師圖：使用ArctimeAI工具切分句子彩片段，又不能過分劇透。美國IBM工具，比如我們熟悉的根據文本生設計師、藝術家和游戲開發者將圖像轉旗下的AI系統Watson在學習了上百成圖像、根據圖像生成風格化變體、換的3D模型快速導入圖形引擎，使用過部驚驚預告片的視聽手法后，從90分圖像延展外

77、繪、根據文本生成3D貼程中還可以修改比例、更改材料或嘗試鐘的摩根電影中挑選出符合驚驚圖紋理、視頻局部無損放大等技術，不同的照明效果。預告片特點的電影鏡頭，并制作出一在Runway內都可以實現。段6分鐘的預告片。成功的將預告片的制作周期從以往的一個月左右壓縮圖：英偉達2D圖片轉3D建模圖：A頻特效到一天。案生成視圖：摩根預告片數舞來源：英偉達，浙商證券研究所51nway官網#page#page#浙商證券股份有限公司AIGC+互聯網（1/3）：重構搜索引擎，更便捷高效多元3.5更好的搜索體驗更完整的答案圖：微軟旗下搜索引擎集成ChatGPTBingbing改進用戶搜索體驗，在一些簡審查從網絡上搜索

78、到的結果找BREAKING：New Bingjustdropped.單的事情如體育比分、股票價到并總結答案。例如問題如評推文格和天氣等，新必應會提供更何用雞蛋代替蛋糕中的另一種相關結果，同時顯示更全面的成分，新版必應能夠給出詳答案。細說明。全新的交互式聊天體驗使用戶可幫助用戶獲得靈感，例如可以幫助用戶編寫電子郵件、規能夠通過詢問更多細節、清晰度和想法來優化搜索，直到獲劃旅游行程、準備工作面試等；得正在尋找的完整答案，并提還引用了信息所有來源，用戶供可用鏈接?？稍敿毑榭存溄?。激發創造性火花全新的聊天體驗數舞來源：機器之心、Bing、浙商證券研究所53#page#浙商證券股份有限公司3.5AIGC

79、+互聯網（2/3）：AIGC激活內容平臺，互為供給加速發展圖：知乎答主使用ChatGPT生成回答模型訓練的底層數據口互聯網內容平臺將作為重要數據來源。圖文內容社區的內容庫可以作為大語言模型的語料庫，提高模型自主學習和深度挖掘能力這樣，無論是知乎用戶10年前的回答，還是小紅書用戶的冷門筆記，抑或是豆瓣上的海量書評、影評，都可以被AI有效地檢索、利用和生成，展現出新的價值。圖：知乎回答可作為Newbeing語料庫內容供給的組成部分口AIGC將成為平臺重要的內容形式。AI技術將顯著降低內容制作門檻，提高內容制作效156506c=00.率，增加內容供給，如今已有不少內容創作者利用AI輔助生成圖文，視頻

80、及音頻內容，同時也有A直接生成的內容，未來AIGC有望45更分成為內容平臺供給的重要形式數據來源：量子技術、知乎、Newbeing、浙商證券研究所54#page#浙商證券股份有限公司3.5AIGC+互聯網（3/3）：電商購物虛實結合，沉浸式體驗生成商品3D模型打造虛擬主播線上線下商城加速演變010203提升直播帶貨效率用于商品展示和虛擬試用打造全新購物場景基于不同角度的商品圖像，借助視覺生1）為觀眾提供24小時不間斷的貨品推薦通過二維圖像的三維重建，實現虛擬貨介紹，增加商品商鋪曝光度；場快速、低成本、大批量的構建，有效成算法自動化生成商品的3D幾何模型和2）推進店鋪品牌年輕化科技化進程；紋理，

81、輔以線上虛擬“看、試、穿、降低商家搭建3D購物空間的門檻及成本，3）虛擬主播穩定性強，行為言談可根據戴”，提供接近實物的差異化網購體驗為消費者提供新消費體驗。品牌方要求個性化定制，失誤率低。助力高效提升用戶轉化圖：快手虛擬主播與真人主播場景互動圖：潮牌Vans在游戲Roblox的店鋪展覽圖：Gucci推出“增強現實”虛擬試鞋服務中國老性查房中國性金房VANSRwWORLD數據來源：中國信息遙信研究院、新浪財經、電商報、Roblox官網、浙商證券研究所55#page#浙商證券股份有限公司AIGC+娛樂（1/2）：人機交互新臺階，有趣有料高熱度3.6ChatGPT有趣有料，人機交互娛樂邁入新臺階C

82、hatGPT火爆全網高熱度，2個月活躍用戶破億圖：ChatGPT百度搜索指數超勢圖（2022/02/02-2023/02/09）寫一個小說，主題是kvascripts當時，世界上最流行的編程語言是jkavaSctipt，它可以在網頁上運行，讓人們能夠創建動志網中頁，許多人都熱衰于學習這門語言，因為它能夠幫助他們創造出令人驚取的互動式網站。就在這個時候，一個叫做涉拉的年輕女子也加入了這個隊伍。她對編程充滿了熱情，并目迫不及待地想要學習lavascript在學習的過程中，夢拉遇到了許多困難，有時候，她會碰到一些令人費解的錯誤，讓她無法圖：ChatGPT百度資訊指數趨勢圖（2022/02/02-20

83、23/02/09）理解代碼為什么會這樣運行。但是，她井不氣媛。相反，她堅持不偏地學習，并努力解決問題。隨著時間的推移，莎拉變得越來越擅長JavaScrpt她開始創建出一些非?？嵝У木W頁，讓人們為之驚嘆。她的技能得到了許多人的認可，并且她的作品開始在網絡上廣泛流傳。莎拉感到非常興奮，因為她發現，通過學習lawaScipl，她不僅能夠創造出按是的網頁，而且還能夠讓自己的技能得到提升，她知道，只要她堅持不解，獲能落成為一名優秀的Java數據來源：ChatGPT、百度指數，浙商證券研究所56#page#浙商證券股份有限公司AIGC+娛樂（2/2）：開啟元宇宙之匙，基礎設施拔地而起3.6元宇宙的生產力工

84、具圖：AI繪畫賦予制作元宇宙場景想象空間口AIGC在元宇宙內容生產方面發揮了重要作用：元宇宙旨在構建用戶的第二空間，為了讓用戶獲得沉浸式的體驗，內容生產者需要提供各種類型的虛擬內容。與第一空間不同的是，元宇宙內的內容是原生的，能夠刺激用戶的全感官。在這樣的背景下，僅靠PGC和UGC產生的內容數量遠遠不足以支撐一個完整的第二空間。因此，AI協助內容生產成為必然超勢。大量個性化、多元化的數字內容將顯著提升用戶體驗。開發C端用戶數字化身口數字人是元宇宙的關鍵要素：數字人是元宇宙中最早落地的應用場景之一，也是連接用戶情感與VR、圖：扎克伯格已在元宇宙中擁有數字化身AR等硬件設備的交互中介。如果AR/V

85、R看作是元宇宙的入口，在元宇宙中占據核心位置，那么數字人可被看作是元宇宙的關鍵要素。智能NPC提升沉浸感口AIGC是元宇宙中用戶交互界面的重要組成部分：在元宇宙中，智能NPC可以由AIGC生成并驅動，而ChatGPT則可以作為語言模型集成到智能體中，使它們成為元宇宙中逼真的虛擬助手或伙伴，能夠執行“智能”動作和復雜任務。數據來源：中國信息通信研究院、騰訊研究院、浙商證券研究所7#page#浙商證券股份有限公司3.7AIGC+其他：加快數實融合，產業升級提速教育+金融+AIGC助力實現降本增效。1）實AIGC賦予教育材料新活力，為教育工作者提供了新的工現金融資訊、產品介紹視頻內具，使原本抽象、平

86、面的課容的自動化生產，提升效率；2）塑造視聽雙通道的虛擬數字人本具體化、立體化?？头?。ChatGPTAIGC醫療+工業+AIGC賦能診療全過程AIGC提升產業效率和價值。1輔助診斷，可用于改善醫學1）融入計算機輔助設計CAD，圖像質量、錄入電子病歷等；極大縮短工程設計周期；支持生成衍生設計，實現動態模擬；2）康復治療，為失聲者合成語言音頻，為殘疾者合成肢體投2）加速數字李生系統的構建，影等。高效創建數字李生系統。8數舞來源：中國信息遙信研究院、浙商證券研究所#page#浙商證券股份有限公司3.8挑戰1、知識產權挑戰圖：國外藝術作品平臺抵制AIGC生成圖像的活動1）AI著作權侵權。AIGC作品既

87、存在被他人侵權的風險，也存在侵犯他人權利的可能性。AI變得更加智能的過程中一個必要的環節就是深度學習，這需要一個龐大的人類作品數據庫，讓算法學會創作風格、內容題材等創作的要領。如果未經許可，復制或者通過網絡爬蟲爬取他人享有著作權的在線內容，在我國現行著作權法沒有明確將數據挖掘等智能化的分析行為規定為合理使用的情況下，此類行為可能構成著作權侵權AX2）AI視頻合成、剪輯領域侵權。如果沒有獲得原始視頻的著作權人的許可，可能因為侵犯原著作權人所享有的修改權、保護作品完整權或者演繹權而構成版權侵權行為。數據來源：騰訊研究院、浙商證券研究所9#page#浙商證券股份有限公司3.8挑戰2、安全挑戰1內容本

88、身?；ヂ摼W信息空間面臨著虛假信息和信息內容安全的挑戰，隨著AIGC內容的持續增長，虛假信息和信息內容安全的挑戰也會增加2）深度合成詐騙、排誘、假冒身份等新型違法犯罪行為。不法分子利用開源的AIGC模型或工具，以更低的門檻、更高的效率來制作出音視頻、圖片和文字等種類豐富的、真偽辯別難度大的虛假信息，同時也更容易地盜用用戶身份，以此開展新型詐騙等非法活動。3用戶隱私和身份安全。AIGC模型訓練的數據中基本上來源于互聯網，其中可能包括個人隱私數據，并且預訓練模型強大的推理能力可能會導致個人隱私數據泄露的風險4模型內生安全問題。如遭受后門攻擊、數據中毒等。此外，用戶數據通常以明文形式提交給模型服務提供

89、商，如何利用現有的加密技術保護用戶數據隱私也是一個重要的安全挑戰數據來源：騰訊研究院、浙商證券研究所60#page#浙商證券股份有限公司3.8挑戰圖：DALLE2輸入提示詞后生成的圖像3、倫理挑戰1算法收視問題。算法收視問題一直是人工智能創新和應用中始終難以避免的倫理問題，并未因預訓練模型而消除?；陬A訓練模型的AIGC依然存在較為嚴重的歧視問題。AIGC圖像生成也存在將為顯著的收視現象。2）社會倫理問題。AIGC越來越多地被用來制作數字人、生成逝者的音容相貌、數字化復活已故演員、創造與逝者交談的可能等。這也引發了社會對于相關倫理問題的討論。3）AI自我意識問題。社會也有很多關于AIGC模型是

90、否具有自我意識問題的爭議和討論數據來源：騰訊研究院、浙商證券研究所61#page#浙商證券股份有限公司3.8挑戰4、環境挑戰AI模型訓練消耗大量算力，碳排放量驚人。隨著近年來AI的大規模應用，圖：單一機器學習模型訓練所產生的碳排放與普通汽車對比人們已經開始意識到AI的碳排放問題。CO:e(lbs）Consumpasscnger.NYoSF19841）大量算力需求和碳排放造成AIGC應用的高昂成本。雖然很多AIGC工具11.023Husa life,avg.1year36.156Amcnican life.avg.1year深受用戶喜愛，但是其原始成本非常昂貴Car.avginel.fuel.1

91、lifctime126.000Training one model(CPU）2碳排放和算力問題制約AIGC預訓練模型的開源。目前，有很多頭部機構39NLPpipclie（paing.SRL）78.468cntationwtummg&e的預訓練模型無法開源的一個重要原因是，小型開發者無法承受算力成本。192Transfome（big）626.155searchutechT因此，有一部分開發者將超大模型的各種能力拆分到參數相對更小的模型Table l:Estimated CO2 em上，以解決算力和能耗問題。還有一部分通過加快大模型推理速度、降低算力成本、減少能耗，以此來突破預訓練模型的發展制約。

92、數據來源：騰訊研究院、浙商證券研究所62#page#page#浙商證券股份有限公司風險提示1、AI核心技術和AIGC技術發展不及預期風險。AIGC相關產業技術發展仍不成熟，技術壁壘較高，核心技術難以突破2、版權相關風險。AIGC生成的內容依賴現有版權素材，不當使用或模型自身問題可能導致不良后果；3、人權道德風險。AI可能會生產違反道德、常規、法律等內容；4、行業競爭加劇風險。若相關企業加快技術選代和應用布局，整體行業競爭程度加劇，將會對目前行業內企業的增長產生威脅；5、宏觀經濟波動的風險。若宏觀經濟景氣度下行，將影響消費者消費意愿和產業鏈生產意愿，AIGC技術應用落地將會受限；6、政策監管風險

93、；7、用戶需求不及預期；8、技術莖斷風險。#page#浙商證券股份有限公司行業評級與免責聲明行業的投資評級以報告日后的6個月內，行業指數相對于滬深300指數的漲跌幅為標準，定義如下：1、看好：行業指數相對于滬深300指數表現+10%以上；2、中性：行業指數相對于滬深300指數表現-10%+10%以上；3、看淡：行業指數相對于滬深300指數表現-10%以下。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重。建議：投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者不應僅僅依靠投資評級來推斷結論

94、65#page#浙商證券股份有限公司行業評級與免責聲明法律聲明及風險提示本報告由浙商證券股份有限公司（已具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但浙商證券股份有限公司及其關聯機構（以下統稱“本公司”）對這些信息的真實性、準確性及完整性不作任何保證，也不保證所包含的信息和建議不發生任何變更。本公司沒有將變更的信息和建議向報告所有接收者進行更新的義務。本報告僅供本公司的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅反映報告作者的出具日的觀點和判斷，在任何情況下，本報告中的信

95、息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，投資者應當對本報告中的信息和意見進行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本公司的交易人員以及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。本公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。本公司的資產管理公司、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。退媒專明導研盛“首間王Y值Y想子重半了E導中內容。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明本報告發布人和發布日期，并提示使用本報告的風險。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利6#page#浙商證券股份有限公司聯系方式浙商證券研究所上?？偛康刂罚簵罡吣下?29號陸家嘴世紀金融廣場1號樓25層北京地址：北京市東城區朝陽門北大街8號富華大廈E座4層深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心33層郵政編碼：200127電話：（8621）80108518傳真：（8621）80106010浙商證券研究所：http:/#page#