量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告

以下是对 2024 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测： 1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现，因其更易于部署。 2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。 3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。 4. 小参数大模型相关的项目，尤其在手机端应用方面，例如苹果等公司专注的方向，对开发者是利好。 5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来，比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。 6. 可控核聚变技术相关的项目，由于 AI 对能源的强大需求，可能会加速攻克难题并实现商业化。

以下是 2024 年部分大模型相关的人才报告及研究报告： 2024 年 9 月 10 日，《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案，提出了系统化的可信应用框架，并从多方面提供了技术实现建议。 2024 年 1 月 24 日，《》由中国社科院和腾讯研究院发布，通过实验观察到部分社会群体期待大模型有“人情味”。 2024 年 2 月 4 日，更新了多份研究报告文档，如《》等。 此外，还有以下相关报告： 《》 《》 《》 《》 您可以通过以下链接获取更多详细内容： 研究报告板块： 知识星球：

以下是 2024 年 AIGC 技术领域的一些进展： 飒姐团队希望 2024 年版报告能更详细展现 AIGC 在国内外的盛况，并期待更具想象力和突破性的发展。同时指出，AI 将改变人们生活的方方面面，很多生产关系会改变，法律也将受到“拷问”。 2024 年 1 月第四周，扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI，将两大 AI 研究团队合并，并投入超 90 亿美元采购英伟达显卡。Meta 正在开发 Llama 3 大语言模型，推动开源的通用人工智能开发方式。 2024 年 7 月第二周，快手发布可灵网页版及大量模型更新，阶跃星辰发布多款模型，商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示，微软开源新型 RAG 架构 GraphRAG。 2024 年 7 月第三周，Anthropic 新增分享和后台功能，出现 LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo，Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周，AIGC 领域的重要动态包括 Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型等。

以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。

2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），它被描述为“可雇用的中等水平人类同事的等效物”。 致力于构建安全、有益的 AGI 意味着希望对人类未来产生巨大的积极影响。例如，Meta 公司为实现 AGI 目标，将两大 AI 研究团队合并，并投入大量资金采购硬件，开发大语言模型。但对于通用人工智能究竟是什么以及何时能实现，目前还没有明确答案。 需要注意的是，AGI 与 AIGC 不同。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛应用。而 AGI 更侧重于实现具有广泛智能能力、能够像人类一样处理各种任务和情境的人工智能。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。AIGC 在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 其具体应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。

以下为为您推荐的 AIGC 课程： 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上值得推荐的课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论您是 AI 初学者还是进阶者，都能满足学习需求。 创建“通往 AGI 之路”的 AJ 以学生身份分享学习心得，指出开源社区资源丰富适合自律自主学习者，而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是高效学习途径。最近社区新同学多，很多人询问适合新手小白的课程，多数人更愿接受老师手把手教学。AJ 在创建“通往 AGI 之路”前为快速入门 AI 绘画，学习众多付费课程并深入分析，最终选择野菩萨的课程，觉得超级棒，强烈推荐。您可扫码添加菩萨老师助理了解更多信息。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的发展经历了从 PGC（ProfessionalGenerated Content，专业生成内容）到 UGC（UserGenerated Content，用户生成内容），再到 AIGC 的历程。 在互联网形态的发展中，内容生产方式也有所不同： Web1.0 时代，内容生产以 PGC 为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb 等。PGC 优势在于专业性和易变现，但面临创作门槛高、产量不足等挑战。 Web2.0 时代，用户参与内容创作，UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 目前，AIGC 在 2024 年的发展迅速，犹如 2014 年移动互联网时代大量新兴 APP 的涌现。AI 领域新出了太多的新名词、新概念、新想法、新产品，信息丰富多样。同时，AI 知识付费领域“鱼龙混杂”，新事物很考验人的学习能力和动手能力。 关于 AIGC 的学习，有人总结了“AIGC 学习三步法”，但文中未提及具体内容。

AIGC 产品具有一定的生命周期，其发展历程与内容生产方式的演变密切相关。 在内容生产方式上，经历了从 PGC（专业生成内容）到 UGC（用户生成内容），再到 AIGC（人工智能生成内容）的转变。 Web1.0 时代，互联网内容生产以 PGC 为主，由专家和专业机构生产高质量内容，如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现，但面临创作门槛高、产量不足等挑战。 随着互联网发展和用户需求多样化，Web 2.0 时代到来，用户参与内容创作，UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化，通过推荐系统满足用户需求，降低了专业门槛，促进了互联网的民主化和个性化内容创作。 如今，AIGC 逐渐兴起，其核心特点是内容生产效率高。 在实际应用中，AIGC 产品经理的任职要求通常包括： 1. 相信 AIGC：对 AIGC 有热情和兴奋感，关注相关动态。 2. 喜欢用：用过各种 AIGC 应用，如 GPT4、newbing、Kimi、Perplexity、Suno 等，对新的爆款产品有探索欲。 3. 能上手：可以简单上手，不限于调用 API 做小 demo，会写复杂的提示词，做简单的 RAG 应用、文生图、视频，微调模型等。 岗位职责包括： 1. 构建赋能海量用户的大模型工程化产品，帮助塑造技术领先性。 2. 探索和设计工程化产品，支持更快的 AI 原生应用构建。 3. 在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地。 此外，一些成功的 AI 产品案例，如文风测试和 OC 分析，展示了小模型在特定场景下的高效和低成本，其成功表明从用户的兴趣和需求出发，即使是简单的工具也能获得广泛的关注和使用。即使是具有“一波流”特性的 AI 产品，短暂的流行也能带来实际的商业价值和用户增长。同时，主创团队的纯粹兴趣驱动和对技术的热爱也是产品成功的重要因素之一。未来，如果能够从真实的需求出发，即使是单一形态或一波流的 AI 产品，也有可能成为爆款，并且这种成功是可以复现的。

以下是为您提供的一些 AIGC 制作团队： 尾鳍 Vicky 团队：成员包括来自影视技术系的 Zoik，来自视听传媒学院的子真子平、夏一川、高威濂，剪辑师志明，来自声音学院的 Ray，以及 AI 行业优秀的一线创作者吉川老师和齐马老师等。这个团队在商业级 AIGC 广告片《当咪咕 AI 遇上欧洲杯》的制作中，因周期短、项目要求高以及重视前期策划、声音和后期制作，保留了多个专业职位的人员。 北京分队： 黄伟玲：在武汉从事 UI 设计，主要是大屏设计和华为对应运营商的后台界面相关设计，学习 AI 知识约 2 个月，正在学习 MJ，曾做过销售和运营工作。 Lucky：在信息技术领域公司任职 7 年以上，担任江西 5 家公司企业级 information security 管理，负责 3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理，5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问，拥有 20 人+的 AI 项目团队，能提供包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。 粉仔：抖音上的 AIGC 相关博主，粉丝画像受中老年妇女喜爱，熟悉主流 AIGC 工具，坐标北京。 sam：从事技术行业，热爱互联网和 AI 技术。

中国 AIGC 应用全景图谱 AIGC（AI Generated Content）是指利用人工智能技术生成的内容，是继用户生成内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后的新型内容生产方式。作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，替代人工撰写，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，相结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化：AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 总之，AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本，从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。