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2022被称为“AIGC元年”,伴随着Al绘画的获奖事件，AIGC概念迅速点燃市场。本篇报告聚焦于Al技术在文本内容和图像生产领域的应用研究，从结合技术架构、应用场景、商业模式与落地案例、以及国内外代表性企业案例等分析维度，给出对AIGC行业发展的解读与研判
01
Al文本生成：Al文本生成为当前AIGC商业化落地最大的技术
Al文本生成是指基于自然语言处理技术、大语言模型LLM等深度学习技术生成结构性新闻撰写、内容续写、诗词创作等细分功能为代表文本的过程。从Al文本生成的应用场景来看，当前应用较为广泛的是辅助型文本生成，未来五年商业化落地发展潜力较大的是营销型文本生成应用。从行业应用来看，Al文本生成更容易颠覆信息查询类工作、专家咨询类和交流类等工作场景较多的行业
02
Al图像生成：未来Al图像生成在广告、漫画和游戏行业商业化落地潜力较大
AI图像生成指用户在Al制作工具或者模型当中，通过输入不同的词汇，例如绘画风格、色彩等，就能得到相对应的画作。当前DALL-E模型生成的图像逼真，且DALL-E与ChatGPT联合使用的新商业模型发展潜力较大。Al图像生成在广告、设计、漫画等行业应用，当前Al图像生成在设计行业如建筑设计、产品设计等应用场景较为成熟，未来Al图像生成在广告、漫画和游戏行业商业化落地潜力较大
03
中外龙头企业AIGC布局对比：海外龙头企业技术和模型应用的实力高于中国境内企业
模型技术层上，中国模型参数与数据量与海外相差较小，模型迭代和算力水平相差至少2年；模型应用层上，海外模型回答逻辑性、完整性、自然感和速度上都优于中国模型。百度是中国布局较领先的企业，目前已有较多的B端企业宣布接入百度的文心一言，腾讯侧重于布局广告文案和视频，字节侧重于布局Al+内容和搜索业务，阿里等电商类平台大厂侧重于布局智能客服和营销
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