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前言
最近ChatGPT，想必大家已经是耳熟能详了，一度认为ChatGPT的到来是人工智能的奇点到来，那么到底ChatGPT是什么？为什么ChatGPT为代表的人工智能技术不仅受到平民用户的喜爱，还受到资本市场追捧呢？
上篇文章《ChatGPT研究(二)——AI平民化的里程碑》中从技术角度，解读ChatGPT的AI发展和应用，本篇文章将会更多的从商业场景使用中来介绍ChatGPT的应用。
AIGC多模态交互功能持续演化，奠定多场景商用基础
AIGC：利用人工智能产生内容，提升生产力曲线
- AIGC: Artificial Intelligence Generated Context，即可以利用人工智能技术自动产生内容，常见如代码生成，文本问答等
ChatGPT已成为AIGC功能矩阵中的重要板块
- ChatGPT是AIGC“数字内容智能编辑”功能中的重要组成部分，ChatGPT模型的出现对于文字/语音模态的AIGC应用具有重要意义
✔️ 随着深度学习技术的快速突破以及数字内容的海量增长，AIGC领域相关技术打破了预定义规则的局限性，使得快速便捷且智慧地输出多模态的数字内容成为可能。
✔️ 在技术创新以及多模态模型的持续突破下，AIGC根据功能和对象的不同，按顺序可包括三种主要实用功能: 数字内容孪生，数字内容的智能编辑、数字内容的智能创作。
这三种功能相互嵌套与结合，可以让AIGC产品具备超越人类的创作潜力。而ChatGPT正是AIGC的数字内容编辑这一大功能领域中的重要组成部分。
AIGC相关技术包含了三大前沿能力
- 数字内容孪生能力构建现实世界-虚拟世界映射
孪生能力包括智能增强与转译技术，其中增强技术弥补内容数字化过程中的信息损失，转译技术在理解基础上对内容进行多种形式的呈现
- 数字编辑能力打通现实世界虚拟世界交互通道
编辑能力包括智能语义理解与属性控制，语义理解帮助实现数字内容各属性的分离解耦，属性控制则在理解基础上对属性进行精确修改、编辑与二次
生成，最终反馈于现实世界，形成孪生-反馈闭环
- 数字创作能力从数据理解走向数据创作
创作能力可分为基于模仿的创作与基于概念的创作，前者基于对某一类作品数据分布进行创作，而后者从海量数据中学习抽象概念，并基于概念创作出现实世界不存在的内容
AIGC行业发展经历了三个主要时期
AIGC发展经历了早期萌芽、沉淀积累和2014年之后的快速发展阶段
从分析式AI到生成式AI逐步演化，生成式AI赋予AIGC创新力
- 生成式AI起源于分析式AI，分析式AI发展过程汇总的技术积累为生成式AI的产生奠定基础
分析式AI其学习的知识局限于数据本身；生成式AI在总结归纳数据知识的基础上可生成数据中不存在的样本
最新生成式AI技术如GAN，Diffusion等，催生多款AIGC产品如:OpenAI系列、DALL·E2(Diffusion)，Starry A.I.(基于GAN)等
AIGC：学习范式更新奠定基础，模型结构升级助力腾飞
- 人工智能技术推动AIGC行业不断发展，其中学习范式的更新赋予AI模型主动学习能力，模型结构升级提升AI模型学习，归纳与创新能力
AIGC产业链涵盖了从硬件到多类终端应用的广泛领域
- AIGC关联产业可分为应用层、模型层、云计算平台与计算硬件层
计算硬件层结合云计算平台为AIGC提供机器学习训练与推理算力，其 中GPU与TPU为硬件核心，主要参与厂商包括英伟达(GPU)与谷歌 (TPU)；
云平台参与厂商则包含AWS，GCP，Azure以及 Coreweave;计算硬件层中云计算平台厂商分布稳定，竞争出现于模型 层面与应用层面
模型层面，闭源基础模型提供商如OpenAI通过API向用户提供服务， 而开源基础模型则通过在托管平台如Hugging Face、Replica公开模 型权重。
模型训练其高计算力需求推动了模型层厂商与云计算厂商建 立合作关系(如 OpenAI+Azure，GCP+DeepMind。模型层面闭源 模型较为普遍，各厂商依靠模型建立技术壁垒。
在应用层面，MidJourney，Runway等自主研发、持有模型;而 Jasper，Github Copilot则通过调用闭源模型商提供的API或采用托管 平台共享的模型。
AIGC产业链上下游玩家百家齐放
- AIGC上游主要包括数据供给方、算法机构、创作者生态以及底层配合工具等，中游主要是文字、图像、音频和视频处理厂商，其中玩家众多；下游主要是各类内容创作及分发平台以及内容服务机构等
AIGC厂商之间的竞争在于模型层面竞争
- 追根溯源，AIGC依赖于底层机器学习模型产生内容，因此模型为AIGC行业厂商真正竞争力所在
文本生成产品多依赖GPT系列模型，自己训练的模型在图像/视频模态产品中较为普遍(图像/视频模态产品通常拥有自己训练的模型，而不是如文本模态调用OpenAI提供的模型服务)
- 比较而言，OpenAI依靠模型建立先发竞争优势，技术到产品转化相对亮眼
AIGC取长补短，有望成为主流内容生产模式
- AIGC所属内容生产生态的发展经历了专家生产内容(PGC)、用户生成内容(UGC)、AI辅助生产内容、AI生产内容 (AIGC)四个阶段，目前处于一、二阶段为主，第三阶段为辅的境况
- AIGC克服PGC与UGC存在的 质量、产量 无法兼具的缺点，其有望成为未来主流的内容生产模式
AIGC生成技术可按模态进行分类
- AIGC根据其内容模态不同可分为文本、视频、图像，音频与跨模态生成
AIGC不同模态对应着各种生成技术及应用场景
- AIGC不同模态对应的技术应用场景也有着各自的细分品类
AIGC文本生成技术场景可分为交互式和非交互式
- AIGC非交互式文本生成技术中，结构化写作其形式相对固定，生成难度较小，商业化应用较为广泛；而创作型写作开放性 较大，在长文本生成中难度较大，仍需技术进一步发展
- 随着通信互联网技术发展，线上社交需求快速增长，如闲聊机器人等交互式文本产品将迎来快速发展
AIGC文本生成技术商业化落地有望优势先发
- 文本领域预训练大模型技术成熟，文本领域细分垂类较多，产品数量居首位，模型数量发展超过其他模态技术
- 数字内容中，文字模态数据远大于图片/视频/音频等，发展前景相对较大
- 基于GPT-3的文字生成功能已嵌入如Writesonic、Conversion.ai、Copysmith等软件中，商业化前景相对清晰
AIGC图像生成技术随着模型结构的优化而明显提升
- 模型结构不断进化提高了AIGC生产图像的多样性，但要求较高的功能实现还有待于技术的进一步提升
“图像编辑” 难度低于“图像生成” 与“2D-3D” 转换，目前已存在多款产品支持“图像编辑” ，而对于“图像生成”任务，由于图片相
较包含更多元素，其生成效果仍存在不稳定性，对于要求较高的功能类图像生成仍需要技术上的提升
AIGC音频生成技术正朝更富情感等人类特征演化
- 文本到语音任务已比较成熟，语音质量已达到自然的标准，未来将朝更富情感、富韵律的语音合成以及小样本语音学习方向发展
音乐生成任务中仍需解决音乐数据难以标注的问题，数据标注其颗粒度大小影响音乐生成任务的可控性。若可控性得以解决，则可指定风格、
情绪等因素的音乐生成任务有希望在影视、游戏等场景下的到大量应用。
视频生成 为AIGC应用生态中的高潜力场景
- 视频生成本质上与图片生成类似，通过对视频进行帧数级别的切割，实现对每一帧的处理
视频生成过程包括三个阶段:数据的提取、训练和转换，当前技术正在着重提升视频修改精准度和实时性两个维度。鉴于视频本身的文本、图像和音频的综合属性，
视频生成也是跨模态生成领域的重要应用场景。
跨模态生成技术是真正实现认知和决策智能的转折点
- 现实世界的信息是文本、音频、视觉、传感器以及人类各种触觉的综合体系，要更为精准地模拟现实世界，就需要将各种 模态能力之间打通，例如文字-图像、文字-视频等跨模态生成能力
大型预训练模型的发展使得跨模态逐步成熟，“文本-图像” 生成正在快速落地，“文字-视频”的实验效果也已较为理想(视频时长、 清 晰程度、 逻辑等还有较大提升空间)。
AIGC改变数字内容生产模式
- AIGC作为新的内容生产模式，其具有内容多样，可控性强与生产效率高的优点，符合传媒，电商，影视，娱乐等行业对内容数字化程度高、内容多样以及内容更新快的要求，AIGC在以上行业逐渐替代传统内容生产模式的趋势十分显著
AIGC渗透传媒领域各个环节
- AIGC技术逐渐渗透传媒领域包括采集、编辑、传播等环节，有助于加快内容生产效率，提高内容质量，扩宽内容影响力
AIGC化2D为3D，拓展电商展示维度
- AIGC 2D图像生成3D模型技术为传统电商提供多维度的展示空间
- 虚拟合成主播为客户提供更及时、可靠、亲和的服务体验
AIGC打破传统娱乐体验边界
- AIGC技术打破物理边界，使粉丝可与偶像亲密互动，并形成新的发展点
- AIGC为用户打开虚拟世界入口，通过趣味方式体验虚拟世界
AIGC拓宽影视行业创意边际
- AIGC技术以其内容多样性为作品内容带来更多灵感
- AIGC技术帮助拍摄突破物理限制，还原剧本效果，提高作品质量
AIGC促进各行业转型升级
AIGC技术在各行业数字内容相关领域均有发挥空间
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