2024年中国AIGC行业应用价值研究报告-干行百业AI in Al，重构数字经济的生产模式(1).pdf

星星之火

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2024-09-20

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出品机构：甲子光年智库

智库院长：宋涛

撰写人：甲子光年分析师刘瑶

时间版本：2024.06

*胡博文，李怡然等其他甲子光年智库团队伙伴亦对本文有贡献

**后续，AIGC行业应用发展迅猛，甲子光年智库将根据行业情况进行不定时进行更新、补充及迭代

前言：当我们在谈论AIGC，到底希望讨论什么？

• 目前广受热议的“AIGC”实际是对此次AI技术变革的一种描述概念，如果说2023年是“大模型”元年，那么2024年则是“AIGC”应用元年。

• 而我们今天谈论的AIGC概念是泛化的，包括具备狭义和广义概念，狭义概念更强调内容属性，广义概念强调AI的技术属性：

✓ 狭义的概念重点关注的是数字内容的生产形式（Synthetic Media），和人类生成内容方式对比，例如文字、图片、视频等常规内容形式如何一

步通过AI生产；

✓ 广义的概念则突出生成式AI（Generative AI）的概念，即如何通过生成式AI的技术解决以往决策式AI（也会称为决策式AI）难以完成的问题，

尤其在泛数字内容上实现 “质的突破”。随着生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等的演进及迭代，生成式AI可以结

合自动化、数字化、决策式AI等等多种的形式，解决数字化时代信息的解构、生成、交互、传播、反馈等诸多链路（例如数据治理、知识管理、

流程自动化、人机协作和交互等等），即意味着凡是可以涉及数字内容形式的产业，AIGC通通可以“重新做一遍”。

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PGC

UGC

Professionally-

Generated Content

内容生成成本高，需要

专业人士完成内容生成，

总体内容生产数量低

User-Generated

Content

内容生成及传播成本由

于互联网时代的，无需

专业人士完成，总体内

容生产数量有所提升

应用

创新

希望AIGC去解决旧时代的“老问题” ，创造属于当下的“新需求”

AIGC关注内容（Generated Content）的生成方式，即是否内容的最终

形态由AI完成，来自于互联网之前对内容生成方式描述比较

（PGC&UGC），对生成主体的不同（人VS机器）、数量及规模的上限，

生成速度的巨大差异进行比较

AIGC

AIGC的商业价值核心逻辑是什么？技术和产品力如何形成更

好的化学反应？

哪些具体的行业和场景在2024年会成为关键的破局点？

“大模型”怎么用？是否要唯“大模型”论？

……

AIGC能否“击穿”当下数字化不得解决的问题？

AIGC是否会形成新时代的生产力？

AIGC能给行业带来什么样的新体验、新思路？

……

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发

Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式

Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑

Part 05

守望：AI新世代下的审慎与期待

Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发

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aigc 研究报告

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