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自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术—AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手，以AIGC为中心，对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先，本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解，以便读者对AIGC形成一个清晰、完整的认知。其次，本书讲解了AIGC在传媒、电商、影视、娱乐、教育、工业等领域的应用，展现了AIGC的应用价值和对各领域的赋能。最后，本书解析了AIGC领域的创投机会和未来图景，便于读者把握AIGC的发展趋势。本书在系统地讲述AIGC理论及应用的同时，引入了大量实践案例，介绍了诸多国内外知名企业在AIGC领域的布局，也介绍了一些AI文字生成、AI图片生成、AI视频生成、AI音频生成等方面的AIGC应用，内容十分丰富。

第1章  AIGC：引爆内容生产力	001
1.1  ChatGPT：AI新纪元已经开启	003
1.1.1  智能应用ChatGPT掀起AIGC热潮	003
1.1.2  应用场景：ChatGPT的多场景应用	004
1.1.3  关注要点：安全性+版权保护+道德问题	006
1.2  发展梳理：从PGC到UGC再到AIGC	008
1.2.1  PGC：企业和平台是内容创作的主体	008
1.2.2  UGC：用户成为内容创作主体	009
1.2.3  AIGC：AI成为内容创作主体	010
1.3  内容生成：AIGC涵盖多样的内容模态	011
1.3.1  AI图像：AI绘画趋于普遍	012
1.3.2  AI文本：方案、广告、小说皆可智能生成	013
1.3.3  AI音乐：谷歌AI模型MusicLM实现音乐即兴创作	014
1.3.4  AI编程：智能系统重新定义编程	016
1.4  核心驱动力：AIGC赋能元宇宙	017
1.4.1  AIGC是元宇宙实现的生产力工具	017
1.4.2  由降本增效转向创造价值，AIGC价值凸显	018
第2章  技术构成：AIGC实现的关键技术	021
2.1  自然语言处理：赋予AI理解与生成能力	023
2.1.1  核心能力一：自然语言理解	023
2.1.2  核心能力二：自然语言生成	025
2.2  AIGC生成算法：提升AI创作能力	027
2.2.1  生成式AI VS分析式AI	027
2.2.2  AI算法成熟，创作能力爆发	029
2.3  预训练大模型崛起，赋能深度学习	031
2.3.1  预训练大模型发展，破解深度学习难题	031
2.3.2  破解通用性难题，应用全方位突破	033
2.4  多模态交互技术：实现全方位的人机交互	034
2.4.1  多模态交互：文字+语音+视觉+动作	034
2.4.2  多模态人机交互让虚拟数字人更加鲜活	035
第3章  产业生态：产业生态已现雏形	037
3.1  产业生态拆解：上中下游产业链逐步搭建	039
3.1.1  产业上游：提供核心数据服务	039
3.1.2  产业中游：搭建算法模型	040
3.1.3  产业下游：多领域应用拓展	042
3.2  产业价值：消费端+产业端+社会端	044
3.2.1  消费端：AIGC推动数字内容变革	045
3.2.2  产业端：合成数据指引AI发展路径	046
3.2.3  社会端：解放人力，助力创造力提升	048
3.3  产业发展面临的挑战	049
3.3.1  知识产权挑战：数字内容存在版权风险	049
3.3.2  安全挑战：存在多方面安全风险	050
第4章  市场现状：巨头抢占市场新蓝海	053
4.1  新赛道崛起：AIGC风口已被点燃	055
4.1.1  资本流入，AIGC初创公司呈现爆发式增长趋势	055
4.1.2  宣布布局，多只概念股涨停	057
4.2  科技巨头布局AIGC已成趋势	058
4.2.1  阿里巴巴：大模型研发+AIGC应用	058
4.2.2  百度：全栈布局AI技术，以AI虚拟数字人发力	060
4.2.3  字节跳动：发力AI视频生成	061
4.2.4  微软：以投资布局，积聚AIGC实力	062
4.2.5  谷歌：推出多种AIGC产品	063
4.3  商业化落地加速，AIGC服务已经出现	064
4.3.1  AIGC云算力解决方案实现多种创作	065
4.3.2  AIGC算法与模型实现开源创作	065
4.3.3  3D视频内容AIGC引擎服务获得发展	067
第5章  AIGC+传媒：人机协同，赋能媒体创作	071
5.1  AIGC渗透传媒多环节	073
5.1.1  采编：语音识别转文字工具+新闻内容生成工具+ 
      视频剪辑工具	073
5.1.2  传播：虚拟主播自动播报	075
5.1.3  互动：实现与观众的互动	076
5.2  AIGC传媒的优势	079
5.2.1  三大前沿能力赋能内容创作	079
5.2.2  媒介转变，提升数字内容的感官体验	080
5.3  AIGC重构传媒领域数字营销	082
5.3.1  AIGC+数字营销：激发内容创意	082
5.3.2  营销方案快速生成，提高效率	083
5.3.3  蓝色光标：AIGC“创策图文”营销套件	084
第6章  AIGC+电商：虚实交互，打造沉浸式购物体验	087
6.1  赋能内容：电商内容智能生成	089
6.1.1  AIGC文本生成：产品命名+产品描述+营销邮件	089
6.1.2  AIGC图片生成：AIGC绘画工具自动生成图片	090
6.1.3  AIGC视频生成：为视频创作打开想象空间	091
6.2  赋能场景：电商场景三维建模	092
6.2.1  智能生成3D模型，实现商品展示与试用	093
6.2.2  实现虚拟商城搭建，提供全景式虚拟购物场景	094
6.3  虚拟主播：电商营销的好帮手	095
6.3.1  虚拟主播与真人主播合作，实现全天候直播	095
6.3.2  搭建沟通渠道，加深品牌与消费者的连接	097
6.4  虚拟IP：邀请代言+自建虚拟IP	098
6.4.1  邀请代言：AI虚拟偶像成为代言新宠	099
6.4.2  自建虚拟IP：屈臣氏推出AI代言人“屈晨曦”	100
第7章  AIGC+影视：智能创作，为影视创作提供新思路	103
7.1  AIGC影视剧本创作，激发创作者灵感	105
7.1.1  剧本数据分析+内容智能生成，形成剧本初稿	105
7.1.2  海马轻帆：AI写作实现小说转剧本	106
7.2  AIGC实现角色和场景创作	107
7.2.1  AI换脸和AI换声	107
7.2.2  AIGC实现虚拟演员打造	110
7.2.3  AIGC虚拟场景制作节省影视成本	111
7.3  智能剪辑，升级后期制作	112
7.3.1  对象自动识别：智能剪辑影片	112
7.3.2  内容修复：修复影视内容	114
7.3.3  内容形式转换：影视内容2D自动转3D	115
第8章  AIGC+娱乐：边界扩展，带来多重新奇体验	117
8.1  趣味内容生成，激发用户参与热情	119
8.1.1  “AI动漫脸”成为破圈利器，引发用户参与	119
8.1.2  虚拟偶像内容创作，激发粉丝热情	120
8.1.3  短视频内容创作，为创作者提供创意辅助	121
8.2  虚拟形象创作，连接虚拟世界与现实世界	122
8.2.1  AI自动生成虚拟形象，优化体验	122
8.2.2  Ready Player Me+VRChat：个性化虚拟形象创建	124
8.2.3  AI生成数字服装和数字潮玩，助推数字时尚发展	125
8.3  游戏内容创作，AIGC释放游戏活力	126
8.3.1  ChatGPT游戏应用指引游戏AIGC创作模式	126
8.3.2  AIGC游戏创作平台成为发展新方向	127
8.3.3  布局方向：自研模型+接入第三方模型	129
8.4  音乐内容制作，更新音乐体验	130
8.4.1  微软AI模型：AI生成多种音频文件	130
8.4.2  AIGC助力AI歌曲创作	131
8.4.3  百度元宇宙歌会实现AIGC创新	132
第9章  AIGC+教育：双管齐下，推动教育“数智”转型	135
9.1  AIGC推动教育数字化转型	137
9.1.1  数字化工具变革教学模式	137
9.1.2  搭建更加智慧的教学环境	138
9.1.3  智慧校园解决方案：为校园筑起安全屏障	141
9.2  AIGC推动教育智能化变革	142
9.2.1  智能生成3D场景，实现虚实交互	142
9.2.2  AI分析实现个性化精准教学	144
9.2.3  网易有道：尝试将AIGC在教育场景落地	145
9.3  更新体验：教学与学习体验的双重更新	147
9.3.1  AIGC赋能教师：辅助备课、教学和作业批改	147
9.3.2  AIGC赋能学生：AI虚拟教师带来全新教学体验	149
第10章  AIGC+工业：工具革新，工业设计模式迭代	151
10.1  AIGC为工业设计提供工具	153
10.1.1  AIGC为设计师提供工具，辅助内容设计	153
10.1.2  AIGC拓展建筑图纸设计维度	154
10.1.3  人机共存，AI数字人与设计师携手共创	157
10.2  英伟达：AIGC赛道不断布局	159
10.2.1  Omniverse平台：AI实现内容生产	159
10.2.2  Magic3D：3D模型智能生成应用	164
第11章  创投机遇：找准方向，抓住时代机遇	167
11.1  以技术入局：瞄准AI顶层技术	169
11.1.1  AI芯片研发：满足爆发的算力需求	169
11.1.2  AI大模型研发：通过海量数据对大模型进行训练	170
11.2  以产品入局：多角度打造AIGC产品	172
11.2.1  文字生成：腾讯推出自动化新闻撰稿机器人Dreamwriter	172
11.2.2  绘画生成：百度发布AI辅助创作平台—文心?一格	175
11.2.3  视频生成：Meta公司推出文字生成
       短视频系统Make-A-Video	177
11.2.4  音频生成：喜马拉雅为创作者提供AI音频合成工具	177
11.3  AIGC领域投资机会	180
11.3.1  关注上游厂商，瞄准AIGC基础设施建设	180
11.3.2  关注下游应用，多家企业崭露头角	182
第12章  未来图景：未来已来，迎接AI下一个时代	187
12.1  技术趋势：AI技术迭代深化AIGC发展	189
12.1.1  深度学习技术迭代，AIGC内容产出更加智能	189
12.1.2  多模态技术发展，AIGC模型通用化能力更强	191
12.1.3  MaaS有望成为现实	192
12.2  参与主体扩散：由B端向C端扩散	193
12.2.1  To B端的AIGC产品丰富，赋能企业发展	194
12.2.2  To C端的AIGC工具多样，引发用户多种消费	195
12.3  行业应用赛道拓宽：行业渗透不断提升	196
12.3.1  金属行业：优化行业管理全流程	196
12.3.2  机械行业：机械设备智能升级	199
12.3.3  银行业：优化银行业务流程	200
12.4  落地场景蔓延：渗透生活的方方面面	201
12.4.1  数字员工多领域落地，解放人工	202
12.4.2  AIGC营销多领域落地，自动生成视频	204

2022年11月，美国OpenAI公司发布了其研发的聊天机器人程序ChatGPT。以AI为驱动的ChatGPT一经推出便受到众多用户的欢迎，市场影响力也在不断提升，2023年1月，其月活跃用户已经达到1亿人，是历史上用户数量增长最快的消费者应用。马斯克直言ChatGPT厉害得可怕，人类离强大又危险的AI不远了；比尔?盖茨认为ChatGPT的诞生具有伟大的历史意义，能与互联网或个人计算机的诞生相媲美。
马斯克、比尔?盖茨等对ChatGPT的赞美，显示出了他们对于AI技术的看好。ChatGPT技术引发了AI发展浪潮，国内外科技巨头纷纷加大对AI行业的投资力度。
国外科技巨头中，微软于2023年年初加大了在AI行业的投入，对ChatGPT的创建者OpenAI公司进行第三轮投资，计划利用ChatGPT提高产品竞争力。谷歌投资3亿美元在ChatGPT公司的竞品—Anthropic公司上，助力生成式AI的发展；等等。
国内科技巨头中，阿里巴巴一方面全力投入生成式AI大模型建设，旗下达摩院的多模态大模型M6参数已从万亿跃迁至10万亿，成为全球最大的AI预训练模型；另一方面致力于为市场上的模型与应用提供算力支撑。百度于2023年1月10日宣称将提升百度搜索的生成式搜索能力，对用户的疑问进行智能解答；同时加强对ChatGPT产品的研究，发布中国版ChatGPT—文心一言。
很多用户认为ChatGPT是一夜爆火，其实它是经过多年沉淀后，有备而来。从2018年到2022年，ChatGPT经历了海量数据学习训练，拥有GPT-1、GPT-2、GPT-3最后到InstructGPT模型的积累，以更大的语料库、更高的准确性、更高的计算能力、更高的适应性、更加通用的预训练、更强的自我学习能力革新了AIGC技术。
以上种种表明以ChatGPT为首的AIGC技术的发展会推动第三次技术革命的到来，我们认为未来世界将会依靠数据、算力和算法驱动，未来10年各行各业都会以数智化的方式进行重构。“工欲善其事，必先利其器。”我们需要用好先进的工具，率先完成数智化转型，享受时代的红利。
但是数智化转型不是简单的IT系统建设，不是建到处都是红绿灯的拥堵路，而是建新型高效的数智高速公路，是以数智化技术驱动企业商业模式重构和核心竞争力重塑，持续提升消费者体验、商业运营效率和效益的过程。
“数”智化转型中的数是指全链路、全要素、全场景、全触点、全网全渠道、全生命周期持续的数字化、在线化。
“智”寓意包括：
AI（人工智能）—算法+，多用新方式、新方法，无行业不AI，无场景不AI，无数据不AI，现在ChatGPT最大的突破是通用性，比较好地突破了行业限制和场景限制。以前更多的是大炼模型（垂直行业、垂直场景），现在将开启炼大模型（通用行业、通用场景）。
BI（商业智能）—经验和规则+，得心存敬畏，尊重规律，不仅有结果指标还有过程指标（流量、蓄水、点击等）。
DI（数据智能）—知识图谱，机器学习，深度学习+，迎接未来，用数据发现谁好谁不好，发现问题、发现机会，将好的放大，不好的则持续改善，不断拔高上限、拉高底限。
MI（心智智能）—心智占领，形成指名购买，让客户清晰地知道为什么选择你而不选择别人。
因此，我们认为数智化转型是指从战略转型、业务重构、组织升级、IT/DT建设和数智化运营的全链路、全要素、全场景、全触点、全网全渠道、全生命周期的解构、重构和持续优化的过程。
基于这个大背景，我创立了浙江智行合一科技有限公司，旨在通过“咨询 + 软件 + 运营”的一体化服务策略，为大服饰、大快消、美家、3C消费电子、汽车、产业带/产业集群、乡村振兴等行业的企业提供“战略转型—业务重构—组织升级—IT/DT建设—数智化运营”的“一站式”数智化转型服务，助力客户持续提升增长动力、持续沉淀端到端全产业链数智资产，助力客户开源、节流、提效、创新，助力客户赚钱、省钱、值钱，持续构建新的业务增长曲线和动力。
数智化转型在不断迭代、快速发展、持续深化。随着技术与环境的变化，越来越多的企业开始尝试步入数智化转型道路，在这个过程中企业面临着诸如“直播成本高、主播门槛高、行业整体非常不健康”“消费者需求变化快，企业无法精准捕捉用户需求”“新品研发周期长、新品命中率低、产品同质化严重、价格战毛利率持续下滑”“内容生产慢，无法形成好的创意”等多种难题，导致企业运营处处是断点、堵点、卡点。
得益于数智技术的突破，AIGC生成技术爆发后被迅速应用到各个场景，可以助力解决这些问题。
电商直播
AIGC跨模态技术突破了单一模态的限制，“图片—文字”“图片—视频”已经不再构成阻碍。我们研发了直播宝，AI智能可以自动生成话术模版、自动语音讲解、智能抠图生成虚拟背景，全方位覆盖直播“人、货、场”三要素，降低开播门槛，提升直播质量。
内容生产
数智技术应用于内容生产领域则更为广泛。以服装为例，我们研发的新品宝，从面料、辅料到版型等服装设计（图生图、文字转图片）都可以用AI智能生成，抓取潮流趋势；而产品后期推广也能通过ChatGPT等捕捉关键词撰写出爆款文章、生成海报和视频进行宣传，利用数据不断优化内容，搭建内容资产平台。

用户体验
用户体验是企业的核心竞争力之一。在这个层面，我们研发的营销宝通过“算法革新+算力支持+数据共振”，使企业能够智能生成标签，自动匹配关键信息，清晰洞察消费者偏好，实现精准营销，避免无效信息轰炸，在提升企业转化率的同时也提升用户体验。
一不小心，我们在不经意中成了一家名副其实的AIGC科技公司，我们是AIGC的建设者和参与者，将应用更多AIGC开发更多实战实用、实效的宝宝系列产品和解决方案，助力各行各业全链路数智化转型。
……
除上述领域，AIGC技术还将为更多领域提供丰富的应用场景，包括但不限于娱乐、影视、传媒等行业，技术与场景的结合将成为企业的新兴生产力，带来更多生产价值。
如今正是科技爆发的寒武纪，随着核心技术的持续演进，AIGC正在急速发展，一方面，其应用已经开始呈指数增长，另一方面，AIGC产生了“溢出效应”，许多科技创新与科技成果都指向AIGC。
产品类型多样化、场景应用多元化、关键能力显著突出、生态建设日益完善，这些都是AIGC发展的必然，可以说“AI正在推动人类社会走向数智化时代”。
本书将会对AIGC加速渗透到各行各业的情况进行详解，并说明在这种情况下从理论、方法到案例，企业将如何进行数智化转型，值得企业决策者和管理者阅读。

智行合一创始人、CEO 肖利华
                                                 2023年3月

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从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能