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第一章 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)相關概述
1.1 人工智能生成內容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 核心目標
1.1.3 優(yōu)勢特征
1.1.4 體系架構
1.1.5 內容輸出
1.2 ﾠ人工智能生成內容（AIGC）的發(fā)展階段
1.2.1 模型賦智階段
1.2.2 認知交互階段
1.2.3 空間賦能階段
1.3 人工智能生成內容（AIGC）的主要特征
1.3.1 數據巨量化
1.3.2 內容創(chuàng)造力
1.3.3 跨模態(tài)融合
1.3.4 認知交互力
1.4 主要內容生成模式對比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1 政策環(huán)境
2.1.1 深度合成管理規(guī)定發(fā)布
2.1.2 建設人工智能應用場景
2.1.3 加快人工智能應用創(chuàng)新
2.1.4 人工智能服務管理辦法發(fā)布
2.1.5 地方發(fā)展人工智能政策
2.2 需求環(huán)境
2.2.1 Web3.0時代到來
2.2.2 元宇宙成為新風口
2.2.3 數字經濟取得進展
2.2.4 算力發(fā)展水平提升
2.3 產業(yè)環(huán)境
2.3.1 產業(yè)發(fā)展背景
2.3.2 產業(yè)布局狀況
2.3.3 應用前景廣闊
2.3.4 產業(yè)發(fā)展展望
2.3.5 產業(yè)發(fā)展趨勢
第三章 2022-2024年人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
3.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展綜述
3.1.1 行業(yè)發(fā)展特征
3.1.2 行業(yè)發(fā)展原因
3.1.3 行業(yè)核心要素
3.1.4 行業(yè)生態(tài)體系
3.1.5 行業(yè)商業(yè)模式
3.2 2022-2024年全球人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.1 行業(yè)發(fā)展歷程
3.2.2 行業(yè)發(fā)展現狀
3.2.3 主要企業(yè)分析
3.2.4 企業(yè)業(yè)務模式
3.2.5 企業(yè)布局分析
3.3 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展分析
3.3.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
3.3.2 行業(yè)發(fā)展現狀
3.3.3 市場發(fā)展規(guī)模
3.3.4 主要企業(yè)發(fā)展
3.3.5 行業(yè)發(fā)展問題
3.3.6 行業(yè)發(fā)展建議
3.4 人工智能生成內容（AIGC）的應用場景分析
3.4.1 文本生成
3.4.2 音頻生成
3.4.3 圖像生成
3.4.4 視頻生成
3.4.5 跨模態(tài)生成
3.4.6 策略生成
3.4.7 虛擬人生成
3.5 人工智能生成內容（AIGC）典型產品——ChatGPT分析
3.5.1 基本概況
3.5.2 主要優(yōu)勢
3.5.3 發(fā)展歷程
3.5.4 技術路徑
3.5.5 發(fā)展現狀
3.5.6 應用場景
3.5.7 商業(yè)進程
3.5.8 發(fā)展瓶頸
3.5.9 發(fā)展?jié)摿?/span>
第四章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）的產業(yè)鏈發(fā)展分析
4.1 產業(yè)鏈發(fā)展環(huán)節(jié)總體狀況
4.1.1 產業(yè)鏈生態(tài)
4.1.2 基礎設施層
4.1.3 模型層
4.1.4 應用層
4.2 基礎層各技術產業(yè)發(fā)展分析
4.2.1 5G產業(yè)
4.2.1.1 5G技術發(fā)展歷程
4.2.1.2 5G產業(yè)政策環(huán)境
4.2.1.3 5G典型應用場景
4.2.1.4 5G產業(yè)發(fā)展趨勢
4.2.2 5G基站
4.2.2.1 5G基站政策分析
4.2.2.2 5G基站發(fā)展前景
4.2.3 物聯網
4.2.3.1 物聯網市場規(guī)模
4.2.3.2 物聯網模式創(chuàng)新
4.2.4 算力
4.2.4.1 算力發(fā)展狀況
4.2.4.2 市場空間巨大
4.2.5 芯片
4.2.5.1 芯片相關政策
4.2.5.2 芯片需求增大
4.2.5.3 類人腦芯片
4.2.5.4 人工智能芯片趨勢
4.2.6 云計算
4.2.6.1 云計算發(fā)展現狀
4.2.6.2 云計算成人工智能基礎
4.2.6.3 云計算與人工智能協同發(fā)展
4.2.6.4 云計算發(fā)展展望
4.2.6.5 云計算發(fā)展趨勢
4.3 內容生產領域各產業(yè)發(fā)展分析
4.3.1 數字媒體
4.3.1.1 數字媒體主要特點
4.3.1.2 數字媒體發(fā)展前景
4.3.1.3 AIGC與出版行業(yè)
4.3.2 數字藏品
4.3.2.1 數字藏品發(fā)展狀況
4.3.2.2 數字藏品發(fā)展前景
4.3.3 數字場景
4.3.3.1 數字場景構建基礎
4.3.3.2 數字場景核心構件
4.3.3.3 數字場景驅動因素
4.3.3.4 數字場景產生影響
4.3.3.5 數字場景發(fā)展趨勢
4.3.4 數字人
4.3.4.1 數字人發(fā)展現狀
4.3.4.2 數字人產業(yè)圖譜
4.3.4.3 數字人發(fā)展前景
4.3.4.4 數字人發(fā)展趨勢
4.4 應用領域發(fā)展狀況分析
4.4.1 傳媒行業(yè)
4.4.1.1 行業(yè)發(fā)展環(huán)境
4.4.1.2 行業(yè)發(fā)展機遇
4.4.1.3 行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4.1.4 AIGC主要應用
4.4.2 電商行業(yè)
4.4.2.1 行業(yè)發(fā)展特點
4.4.2.2 行業(yè)運營模式
4.4.2.3 行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)
4.4.2.4 AIGC主要應用
4.4.3 影視行業(yè)
4.4.3.1 行業(yè)基本概述
4.4.3.2 行業(yè)發(fā)展趨勢
4.4.3.3 行業(yè)應用價值
4.4.3.4 AIGC主要應用
4.4.4 文化娛樂行業(yè)
4.4.4.1 未來發(fā)展趨勢
4.4.4.2 AIGC主要應用
4.4.5 教育行業(yè)
4.4.5.1 AIGC主要應用
4.4.5.2 AIGC應用發(fā)展動態(tài)
4.4.6 醫(yī)療行業(yè)
4.4.6.1 AIGC主要應用
4.4.6.2 行業(yè)應用價值
4.4.6.3 應用市場規(guī)模
4.4.6.4 發(fā)展趨勢分析
4.4.7 工業(yè)
4.4.7.1 工業(yè)智能化升級指數
4.4.7.2 人工智能成工業(yè)發(fā)展方向
4.4.7.3 AI工業(yè)應用的發(fā)展趨勢
4.4.7.4 AIGC主要應用
4.4.8 金融行業(yè)
4.4.8.1 行業(yè)發(fā)展成就
4.4.8.2 行業(yè)數字轉型
4.4.8.3 行業(yè)發(fā)展展望
4.4.8.4 AIGC主要應用
4.4.9 其他應用
4.4.9.1 SaaS
4.4.9.2 數字設計
4.4.9.3 游戲
第五章 中國人工智能生成內容（AIGC）主要技術發(fā)展分析
5.1 人工智能技術發(fā)展分析
5.1.1 技術發(fā)展歷程
5.1.2 技術發(fā)展特點
5.1.3 核心技術分析
5.1.4 技術主要應用
5.1.5 技術發(fā)展展望
5.2 深度神經網絡分析
5.2.1 全連接神經網絡
5.2.2 循環(huán)神經網絡
5.2.3 卷積神經網絡
5.3 自然語言處理技術發(fā)展分析
5.3.1 技術基本概況
5.3.2 語言表示的發(fā)展
5.3.3 預訓練語言模型基礎
5.3.4 大規(guī)模預訓練語言模型
5.3.5 預訓練語言模型優(yōu)化方向
5.3.6 技術發(fā)展展望
5.4 多模態(tài)認知技術發(fā)展分析
5.4.1 多模態(tài)關聯
5.4.2 跨模態(tài)生成
5.4.3 多模態(tài)協同
5.4.4 技術演進狀況
5.4.5 發(fā)展的趨勢
5.5 AIGC的三大模型
5.5.1 視覺大模型
5.5.2 語言大模型
5.5.3 多模態(tài)大模型
5.5.4 技術路徑對比
5.6 AIGC技術演化的三大前沿能力
5.6.1 智能數字內容孿生能力
5.6.2 智能數字內容編輯能力
5.6.3 智能數字內容創(chuàng)作能力
第六章 2022-2024年國際人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點企業(yè)發(fā)展分析
6.1 微軟（Microsoft Corp.）
6.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.1.2 AIGC業(yè)務產品與合作
6.1.3 AIGC產品特點與優(yōu)勢
6.1.4 AIGC業(yè)務戰(zhàn)略布局展望
6.2 谷歌（Google Inc.）
6.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.2.2 AIGC布局狀況
6.2.3 AIGC產品特點與優(yōu)勢
6.2.4 企業(yè)業(yè)務戰(zhàn)略布局分析
6.3 Meta Platforms, Inc.
6.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.3.2 AIGC業(yè)務布局狀況
6.3.3 AIGC產品特點及優(yōu)勢
6.3.4 未來業(yè)務戰(zhàn)略布局分析
6.4 Stability AI
6.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.4.2 AIGC業(yè)務布局狀況
6.4.3 AIGC產品特點及優(yōu)勢
6.4.4 未來業(yè)務發(fā)展趨勢
6.5 Open AI
6.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
6.5.2 產品特點及優(yōu)勢
6.5.3 產品商業(yè)化應用狀況
6.5.4 企業(yè)未來戰(zhàn)略布局
第七章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)重點上市企業(yè)經營狀況分析
7.1 百度集團股份有限公司
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 AIGC業(yè)務布局狀況
7.1.3 2022年企業(yè)經營狀況分析
7.1.4 2023年企業(yè)經營狀況分析
7.1.5 未來業(yè)務戰(zhàn)略布局
7.2 科大訊飛股份有限公司
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 AIGC業(yè)務布局
7.2.3 經營效益分析
7.2.4 財務狀況分析
7.2.5 未來發(fā)展戰(zhàn)略
7.3 拓爾思信息技術股份有限公司
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)AIGC業(yè)務
7.3.3 經營效益分析
7.3.4 財務狀況分析
7.3.5 企業(yè)發(fā)展規(guī)劃
7.3.6 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.4 云從科技集團股份有限公司
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)業(yè)務布局
7.4.3 經營效益分析
7.4.4 財務狀況分析
7.4.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.5 北京藍色光標數據科技股份有限公司
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)布局分析
7.5.3 經營效益分析
7.5.4 財務狀況分析
7.5.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.6 昆侖萬維科技股份有限公司
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 AIGC業(yè)務布局
7.6.3 經營效益分析
7.6.4 財務狀況分析
7.6.5 公司發(fā)展戰(zhàn)略
第八章 2022-2024年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資潛力分析
8.1 人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投融資情況分析
8.1.1 國內AIGC行業(yè)融資情況
8.1.2 國外AIGC行業(yè)融資狀況
8.1.3 各國一級市場融資情況對比
8.1.4 國內典型融資案例
8.1.5 國外典型融資案例
8.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)投資機會分析
8.2.1 技術層面加速成熟
8.2.2 產業(yè)鏈條基本形成
8.2.3 算力芯片空間增大
8.2.4 應用領域潛力巨大
8.3 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)壁壘分析
8.3.1 能力壁壘
8.3.2 合作壁壘
8.3.3 模式壁壘
8.4 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)風險分析
8.4.1 技術風險
8.4.2 資金風險
8.4.3 政策風險
第九章 中投顧問對2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
9.1 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展前景分析
9.1.1 行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
9.1.2 行業(yè)發(fā)展展望
9.1.3 行業(yè)發(fā)展?jié)摿?/span>
9.1.4 市場發(fā)展空間
9.2 中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)發(fā)展趨勢
9.2.1 核心技術持續(xù)演進
9.2.2 關鍵能力顯著增強
9.2.3 產品類型逐漸豐富
9.2.4 場景應用趨于多元
9.2.5 生態(tài)建設日益完善
9.3 中投顧問對2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)預測分析
9.3.1 2024-2028年中國人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)影響五力要素分析
9.3.2 中投顧問對2024-2030年中國AIGC產業(yè)規(guī)模預測
圖表1 AIGC底層技術架構與內容呈現
圖表2 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表3 大模型參數量和訓練數據規(guī)模增長示意圖
圖表4 AIGC應用場景及所處發(fā)展階段
圖表5 AIGC產業(yè)生態(tài)體系的三層架構
圖表6 AIGC發(fā)展歷程
圖表7 2023年12月全球AI流量排名TOP50
圖表8 2023年12月全球AI流量TOP50分類
圖表9 2023年12月全球AI流量漲幅排名TOP50
圖表10 國外巨頭布局人工智能生成內容（AIGC）情況
圖表11 2020-2025年中國AI數字商業(yè)市場規(guī)模
圖表12 2025年各數字商業(yè)規(guī)模及占比
圖表13 2020-2025年中國A數字商業(yè)核心產業(yè)鏈復合增速
圖表14 2020-2025中國生成式AI規(guī)模及同比增速
圖表15 2030年AIGC市場規(guī)模
圖表16 2023年12月國內AI流量排名TOP50
圖表17 2023年12月國內AI流量TOP50分類
圖表18 2023年出海AI流量排名TOP25
圖表19 EditGAN支持圖像進行細節(jié)修改
圖表20 Deep Face Drawing草圖變完整圖像效果
圖表21 剪映視頻氛圍渲染.
圖表22 交互類App用戶破億用時
圖表23 ChatGPT特點
圖表24 ChatGPT的局限性
圖表25 AI自然語言處理發(fā)展歷程
圖表26 RLHF人類反饋強化學習模型原理
圖表27 生成型AI應用領城
圖表28 ChatGPT的發(fā)展歷程
圖表29 GLM-130B與GPT-3、OPT-1 75B對比
圖表30 谷歌公司的產業(yè)布局
圖表31 ChatGPT在游戲中的應用
圖表32 ChatGPT應用探索
圖表33 ChatGPT撰寫房源信息
圖表34 各平臺從0到100萬用戶速度
圖表35 AIGC產業(yè)生態(tài)圖譜
圖表36 AIGC產業(yè)應用層不同賽道發(fā)展預測
圖表37 5G網絡滿足的應用場景
圖表38 2022-2026年中國物聯網芯片行業(yè)市場規(guī)模（按銷售額）預測情況
圖表39 數字人產業(yè)圖譜
圖表40 B2B模式
圖表41 B2C模式
圖表42 C2B模式
圖表43 B2B2C模式
圖表44 中國影視作品的形式與題材分類
圖表45 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——內容提質
圖表46 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——IP衍生產業(yè)鏈
圖表47 中國影視行業(yè)發(fā)展趨勢——搭建算法與數據評估體系
圖表48 醫(yī)療AI主要應用場景及應用價值
圖表49 診療一體化醫(yī)療AI解決方案
圖表50 醫(yī)療AI的數據應用
圖表51 我國工業(yè)智能化升級總指數及指標得分
圖表52 工業(yè)4.0愿景
圖表53 AIGC融入數字設計工作流程
圖表54 全連接神經網絡示意圖
圖表55 循環(huán)神經網絡示意圖
圖表56 長短期記憶單元（LSTM）內部結構示意圖
圖表57 門控循環(huán)單元（GRU）內部結構示意圖
圖表58 卷積核為3×3的一次卷積計算過程示例
圖表59 池化區(qū)域為2×2的最大池化/平均池化示例
圖表60 Transformer模型架構
圖表61 Transformer解碼器結構和訓練目標（左）及針對不同下游任務的輸入轉換（右）
圖表62 BERT的預訓練和微調過程
圖表63 XLNet雙流自注意力機制
圖表64 蒸餾模型效果對比
圖表65 （網絡版彩圖）多模態(tài)對齊示意圖
圖表66�。ňW絡版彩圖）（a）跨模態(tài)感知與（b）跨模態(tài)檢索示意圖
圖表67 （網絡版彩圖）典型的兩種跨模態(tài)合成方式
圖表68�。ňW絡版彩圖）常見的跨模態(tài)轉換任務
圖表69�。ňW絡版彩圖）多模態(tài)融合中的（a）前期融合與（b）后期融合示意圖
圖表70 （網絡版彩圖）多模態(tài)聯合學習中的（a）模態(tài)性能提升與（b）模態(tài)創(chuàng)新應用示例
圖表71 多模態(tài)大模型技術發(fā)展情況
圖表72 AIGC多模態(tài)大模型生成結果圖
圖表73 OpenAI AIGC多模態(tài)大模型DALL-E 2生成結果圖
圖表74 擴散模型VS自回歸模型
圖表75 2020-2023年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表76 2020-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表77 2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表78 2020-2023年科大訊飛股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表79 2020-2023年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表80 2020-2023年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表81 2020-2023年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表82 2020-2023年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表83 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表84 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表85 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表86 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表87 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司凈資產收益率
圖表88 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表89 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司資產負債率水平
圖表90 2020-2023年拓爾思信息技術股份有限公司運營能力指標
圖表91 拓爾思“智創(chuàng)”AIGC 平臺架構
圖表92 云從科技人機協同全景
圖表93 2020-2023年云從科技集團股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表94 2020-2023年云從科技集團股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表95 2020-2023年云從科技集團股份有限公司凈利潤及增速
圖表96 2020-2023年云從科技集團股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表97 2020-2023年云從科技集團股份有限公司凈資產收益率
圖表98 2020-2023年云從科技集團股份有限公司短期償債能力指標
圖表99 2020-2023年云從科技集團股份有限公司資產負債率水平
圖表100 2020-2023年云從科技集團股份有限公司運營能力指標
圖表101 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表102 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表103 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表104 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表105 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司凈資產收益率
圖表106 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表107 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司資產負債率水平
圖表108 2020-2023年北京藍色光標數據科技股份有限公司運營能力指標
圖表109 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司總資產及凈資產規(guī)模
圖表110 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)收入及增速
圖表111 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表112 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司營業(yè)利潤及營業(yè)利潤率
圖表113 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司凈資產收益率
圖表114 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表115 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司資產負債率水平
圖表116 2020-2023年昆侖萬維科技股份有限公司運營能力指標
圖表117 2023年全球AIGC賽道融資情況
圖表118 2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資事件
圖表119 2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資金額
圖表120 2022-2023年國內AIGC行業(yè)融資分布
圖表121 2022-2023年國內AIGC行業(yè)輪次對應融資金額
圖表122 2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資事件
圖表123 2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資金額
圖表124 2022-2023年國外AIGC行業(yè)融資分布
圖表125 2022-2023年國外AIGC行業(yè)輪次對應融資金額
圖表126 2022-2023年AIGC行業(yè)各國融資金額及排名
圖表127 2023年國內AIGC賽道行業(yè)融資金額TOP20公司
圖表128 2023年海外AIGC賽道行業(yè)融資金額TOP20公司
圖表129 AI的碳排放情況
圖表130 中投顧問對AIGC行業(yè)發(fā)展驅動五力模型分析
圖表131 中投顧問對2024-2030年中國AIGC產業(yè)市場規(guī)模預測
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技術來生成內容，AIGC也被認為是繼UGC、PGC之后的新型內容生產方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。
AIGC能快速發(fā)展的原因基于以下兩個方面：一方面，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求；同時能夠創(chuàng)新內容生產的流程和范式，為更具想象力的內容、更加多樣化的傳播方式提供可能性，推動內容生產向更有創(chuàng)造力的方向發(fā)展。另一方面，AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)、新模式，打造經濟發(fā)展新增長點，為千行百業(yè)發(fā)展提供新動能。
中國AIGC市場是全球AIGC市場的主要組成部分，中國AIGC市場受強大的市場需求及增強的AI技術所推動。2023年中國生成式AI市場達到了14.4萬億元人民幣，顯示了該領域巨大的經濟潛力。預計到2035年，全球范圍內生成式AI技術對經濟的貢獻將達到90萬億元人民幣，中國將占其中的30萬億元以上，這意味著中國將在全球生成式AI市場中占據主導地位。
行業(yè)監(jiān)管進一步規(guī)范。2023年7月，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》發(fā)布，對生成式人工智能服務進行了框架性規(guī)范。2023年9月18日，工信部科技司發(fā)布的《工業(yè)和信息化部元宇宙標準化工作組籌建方案（征求意見稿）》提出，優(yōu)先開展“元宇宙+工業(yè)制造”等行業(yè)應用標準研制，加強與生成式人工智能、量子信息等領域技術融合創(chuàng)新。2024年1月29日，工信部等七部門聯合發(fā)布《關于推動未來產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》。在全面布局未來產業(yè)方面，《意見》要求，加強前瞻謀劃部署，重點推進未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間和未來健康六大方向產業(yè)發(fā)展。
ChatGPT的火熱帶來市場對于AIGC（AI生成內容）的關注。AIGC可以生成文字、圖像、視頻、代碼等多種形式的內容，已有寫作助手、AI繪畫、對話機器人、數字人等應用落地。2023年末至2024年初，Pika、HeyGen等AI文生視頻應用陸續(xù)出圈，驗證了多模態(tài)技術的不斷進步與成熟。2024年1月16日全球人工智能模型領跑者OpenAI推出了一款能根據文字指令即時生成短視頻的模型，命名為Sora。Sora模型無疑加劇了這一賽道的激烈競爭。
近年視覺算法在泛化性、可提示性、生成質量和穩(wěn)定性等方面突破將推動技術拐點到來以及爆款應用出現。3D資產生成、視頻生成等領域受益于擴散算法成熟，但數據與算法難點多于圖像生成，考慮到LLM對AI各領域的加速作用以及已出現較好的開源模型，未來行業(yè)或取得更大的發(fā)展。
中投產業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2028年中國未來產業(yè)之人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》共九章。首先介紹了AIGC行業(yè)的定義、發(fā)展階段和特征等；接著報告深入分析了國內外AIGC行業(yè)的發(fā)展狀況，然后報告重點闡述了AIGC的產業(yè)鏈發(fā)展以及在各個領域的應用，隨后對AIGC相關技術進行介紹，同時對AIGC重點企業(yè)經營狀況等方面進行了深入的解析；最后，報告對中國AIGC行業(yè)的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統(tǒng)計局、中國工業(yè)和信息化部、中投產業(yè)研究院、中投產業(yè)研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能生成內容（AIGC）行業(yè)，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
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