一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局
随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理
根据观研报告网发布的《中国人工智能行业发展现状研究与投资前景预测报告（2023-2030年）》显示，当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。人工智能的商业模式是通过产业链的整体协同和共享资源以换取效益的整体提升，人工智能、大数据、云计算、芯片是未来产业效益提升的关键底层技术，这些基础设施及云计算等服务平台和数据资源，将连接起B端企业的各个产业“要素”和“环节”。在人工智能布局方面，国内科技公司中，百度、阿里巴巴、腾讯三家企业所占市场份额最高，并各有所长，人工智能布局最早的百度发展得最为均衡，在人工智能基础数据服务市场持续保持市场份额第一。国外科技公司中，谷歌、微软、亚马逊都推出了自己的人工智能基础设施、API和开源框架，包括计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。
全球主要科技公司人工智能平台布局
| 公司 | 国家 | 人工智能平台 | 平台概况 |
| 阿里巴巴 | 中国 | 阿里云AI开放平台 | 阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型，包括智能语音、视觉图像、语言技术以及各类场景方案。 |
| 百度 | 中国 | 百度智能云 | 百度智能云专注云计算、智能大数据、人工智能服务,提供稳定的云服务器、云主机、云存储、CDN、域名注册、物联网等云服务,支持API对接,快速备案等专业解决方案。 |
| 腾讯 | 中国 | 腾讯AI开放平台 | 腾讯AI开放平台依托腾讯AI Lab、腾讯优图、WeChat等实验室，汇聚腾讯AI技术能力，开放100余项AI能力接口供行业使用，提供先进的语音/图像/NLP等多项人工智能技术，提供AI领域新的应用场景和解决方案。 |
| 京东 | 中国 | NueHub | NeuHub平台由模型定制化平台和在线服务模块构成，如计算机视觉、语音交互、自然语言处理等在线服务模块。通过建立算法技术、应用场景、数据链间的连接，为各行各业进行赋能。 |
| 商汤科技 | 中国 | Sense Foundry Enterprise商汤方舟企业开放平台 | Sense Foundry Enterprise 商汤方舟企业开放平台依托商汤AI大装置，通过通用大模型+快速增量训练，提供了企业所需的各种丰富多样且高精度的AI算法和应用，融合数据、算法、业务，直击企业AI应用落地痛点，面向企业量身定制满足企业对AI应用多样化、高精度、安全可靠的需求，快速赋能企业业务智能化。 |
| 亚马逊 | 美国 | Amazon AI | AWS 提供全面的人工智能平台和服务，此类服务提供云原生的机器学习和深度学习技术来应对不同用例和需求。AWS的人工智能服务提供云端的自然语言理解(NLU)、自动语音识别(ASR)、视觉搜索和图像识别、文本转语音(TTS) 及机器学习(ML) 托管服务。 |
| 英特尔 | 美国 | 英特尔AI | 英特尔为人工智能开发和部署提供了一套非同一般的生态系统，结合了各种针对人工智能优化的硬件产品组合，让深度学习、机器学习和大数据分析领域的热门框架和库（如TensorFlow*、PyTorch*、scikit-learn*、XGBoost、Modin*、Apache Spark*）实现10 到100 倍的优化；实施端到端数据科学和AI 工作流程，获取AI 开发所需要的丰富的优化库、框架和工具套件，包括数据准备、培训、推理、部署和扩展。 |
| 微软 | 美国 | Azure AI | Azure AI旨在为数据科学家和AI从业者提供一种在微软专为AI构建的分布式基础架构服务上构建、扩展、试验和迭代其模型的方法。 |
| 谷歌 | 美国 | Google AI | 谷歌的AI平台是一种云托管服务，可促进机器学习和数据科学工作流程,AI平台使开发人员能够在云端中快速轻松地准备，构建，运行和共享机器学习模型。使用内置的数据标记服务，他们可以通过应用分类，对象检测和实体提取来注释模型训练图像、视频、音频和文本语料库。 |
| IBM | 美国 | IBM Cloud Paks | IBM Cloud Pak 是AI 支持的面向混合云的软件，可帮助全面实施智能工作流程；IBM Cloud Pak 利用IBM Watson的将AI 应用于业务，以便预测和塑造未来成果，自动执行复杂流程，优化员工的时间；其在Red Hat OpenShift 上构建，一次开发应用后，便可在任何云中的任意位置进行部署。 |
资料来源：观研天下数据中心整理
虽资本趋于理性，但人工智能市场仍就受资本市场青睐，截止到2022年底，全国人工智能版块共发生了971起融资事件（不算拟收购、被收购、定增、挂牌上市），累计披露的融资金额1096.35亿元。从融资轮次上看，2022年人工智能行业融资事件分布最多的轮次为A轮和天使轮，分别有179和135个项目获投。从融资金额来看，B轮获得最高融资金额222．97亿元，占总体融资金额的20.34%；其次，A轮也获得了较高的融资金额120.2亿元，占总体融资金额的10.96%。
2018-2022年，中国AI投融资数量整体呈上升趋势发展。在社会发展、政策助推等因素影响下，人工智能行业投融资事件金额在2020年达到巅峰，融资事件数量达到1773起，尽管之后在2021-2022年融资金额出现了下降，但仍保持一定融资规模。
资料来源：观研天下数据中心整理
资料来源：观研天下数据中心整理
二、AIGC风潮渐盛，应用领域广阔
AIGC（AI-GeneratedContent）指利用人工智能技术自动生成的内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后一种新型生成内容的方式。国际上被称为人工智能合成媒体（AI-generatedMedia或Syntheticmedia），是通过人工智能算法对数据或媒体进行生产、操作和修改的统称。
1950s-1990s为早期萌芽阶段，受限于当时的科技水平，仅限于小范围实验。
1990s-2010s为沉淀积累阶段，AIGC从实验性向实用性逐渐转变。
2010s至今为快速发展阶段，自2014年起，随着以生成式对抗网络（GAN）为代表的深度学习算法的提出和迭代更新，AIGC迎来了黄金时代，生成内容百花齐放，效果逐渐逼真至人类难以分辨。
资料来源：观研天下数据中心整理
2022年AIGC迎来爆发式发展。2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者提交AIGC绘画作品《太空歌剧院》获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖，而参赛者没有绘画基础，通过AI绘图软件MidJourney耗时80个小时创作了该作品。AI绘画技术发展快速，从年初的技艺生疏到目前能够生成专业级别的图像仅过去几个月的时间，目前国外已有Stable、Diffusion、Midjourney等多个成熟的AIGC平台。其中技术领先的AI公司OpenAI当前估值或达290亿美元，Stable、Diffusion背后的Stability AI估值也达到10亿美元。
2022年11月30日，人工智能实验室OpenAI研发的通用聊天机器人ChatGPT上线。ChatGPT具备强大功能，能回答连续性的问题、承认自己的错误、质疑不正确的假设，甚至拒绝不合理的需求。用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等，2022年12月，ChatGPT发布仅一周的时间，就已经拥有超100万用户。
AIGC能快速发展的原因基于以下两个方面：一方面，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求；同时能够创新内容生产的流程和范式，为更具想象力的内容、更加多样化的传播方式提供可能性，推动内容生产向更有创造力的方向发展。
另一方面，AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态、新模式，打造经济发展新增长点，为千行百业发展提供新动能。此外，2021年以来，“元宇宙”呈现出超出想象的发展爆发力；作为数实融合的“终极”数字载体，元宇宙将具备持续性、实时性、可创造性等特征，也将通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。
同时，AICG大幅度降低了数字内容生产的成本，打破了数字内容生产受到人类想象能力和知识水平的限制，能够广泛应用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成、跨模态生成及游戏领域，其广泛应用能够满足数字经济时代日益增长的数字内容供给需求。
AIGC应用场景及所处发展阶段
类型
应用场景
所处阶段
文本生成
新闻播报等结构化写作
广泛应用，技术细节待提升
剧情续写、营销文本等非结构化写作
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
内容推荐、文章润色等辅助性写作
广泛应用，技术细节待提升
智能客服、聊天机器人等交互式文本写作
广泛应用，技术细节待提升
文本交互游戏等
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
音频生成
语音克隆
广泛应用，技术细节待提升
由文本生成播报、虚拟人歌声等特定语音
广泛应用，技术细节待提升
作曲、编曲、自动作词等乐曲/歌曲的生成
广泛应用，技术细节待提升
图像生成
去除水印、提高分辨率、滤镜等图像编辑工具
广泛应用，技术细节待提升
按照特定属性生成画作、根据指定要求生成功能性图像
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
视频生成
删除特定主体、生成特效、跟踪剪辑等视频属性编辑
广泛应用，技术细节待提升
视频换脸等视频部分剪辑
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
对特定片段进行检测及合成等视频自动剪辑
底层技术待完善，增长可期
跨模态生成
根据文字生成创意图像
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
根据图片素材生成视频
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
根据文字生成创意视频
底层技术待完善，增长可期
根据图像或视频生成文字
底层技术待完善，增长可期
游戏
AI Bot
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
NPC逻辑及剧情
底层技术明确，预计1-2年将规模化应用
资料来源：观研天下数据中心整理
【版权提示】观研报告网倡导尊重与保护知识产权。未经许可，任何人不得复制、转载、或以其他方式使用本网站的内容。如发现本站文章存在版权问题，烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至kf@chinabaogao.com，我们将及时沟通与处理。
