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一、笼统论述
1. AIGC概念说明
随着人工智能越来越多地被应用于内容创作，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）的概念悄然兴起。
目前，对AIGC这一概念的界定，尚无统一规范的定义。
国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业生成内容（Professional Generated Content, PGC）和用户生成内容（User Generated Content, UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。在国际上对应的术语是“人工智能合成媒体（AI-generated Media或Synthetic Media）”，其定义是“通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操控和修改的统称”。
综上所述，我们认为AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合。
从技术能力方面来看，AIGC根据面向对象、实现功能的不同可分为三个层次。
一是智能数字内容孪生，其主要目标是建立现实世界到数字世界的映射，将现实世界中的物理属性（如物体的大小、纹理、颜色等）和社会属性（如主体行为、主体关系等）高效、可感知地进行数字化。
二是智能数字内容编辑，其主要目的是建立数字世界与现实世界的双向交互。在数字内容孪生的基础上，从现实世界实现对虚拟数字世界中内容的控制和修改，同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势，为现实世界的应用提供快速迭代能力。
三是智能数字内容创作，其主要目标是让人工智能算法具备内容创作和自我演化的能力，形成的AIGC产品具备类似甚至超越人的创作能力。以上三个层面的能力共同构成AIGC的能力闭环
AIGC全称为AI-Generated Content，指基于大模型预训练模型、生成对抗网络GAN等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。
狭义AIGC更关注图像、文本、音频、视频等内容生成，等同Synthetic media, Generative AI等概念。
广义AIGC则还包括策略生成（如Game AI中游戏策略的生成）、代码生成（如GitHub Copilot）、蛋白质结构生成等。
2. 应用场景概述
AIGC已经实现的商业化方向
- AI写作: 例如AI生成文字、写邮件、广告营销等，比如GPT的使用，我们认为其应用场景有望提高文字工作者的效率，例如新闻、政府、金融等工作场景。
- AI作图: AI自动生成图片，只需要简单输入几个关键词即可在几秒钟之内诞生一幅画作，我们认为可将其应用于传媒、游戏、宣传等工作场景。
- AI底层建模: AIGC生成底层技术开发，OpenAI和StableAI是该方向的龙头，我们认为其工作场景有望提高算法工程师的效率，并进入互联网、ICT等广泛应用场景。
AIGC未来商业化发展方向:
- AI生成视频和动画，目前该领域仍存在连贯性和逻辑性的问题亟待解决。
AIGC是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。
文本方面，例如文本创作、代码生成、问答对话等；
图像方面，例如图片编辑、图片生成、3D图像生成等；
跨模态方面，如文字生成图片、文字合成视频、图像描述等，而且在不同内容模态的技术应用场景也有着各自的细分品类。
AIGC商业化演进：重点产品时间线
国内AIGC应用层企业梳理
国内外上市公司AIGC功能布局梳理
生成型AI应用领域
中国AIGC行业图谱
人工智能四层架构，芯片为底层支撑
- 作者:白色风车
- 链接:https://f.appa.me/article/aigc
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