量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告

以下是 2024 年 11 月 1 日至 11 月 8 日的部分世界 AI 新闻： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 8 日： 《》由上海外国语大学图书馆发布，探讨了 AI 素养在数智时代的重要性和演变。报告指出，AI 素养不仅涉及技术知识，还包括态度、价值观和应对复杂需求的能力。随着 AI 技术的广泛应用，社会对 AI 素养的需求日益增长。 其它一些报告发布在： AIGCxChina 研究院、无界 AI：《》 《》（英文） 《》 请注意，这只是部分新闻，可能还有其他未涵盖的内容。

以下是关于《State of AI 2024》报告的相关信息： 该报告由来自剑桥大学的 AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学的 Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表。 报告主要围绕人工智能（AI）领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 报告中的关键要点包括：OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限；中国的 AI 模型在面对制裁时表现出色；生成式 AI 的初创公司获得巨大收益，但可持续性仍存在问题。 报告每年 10 月份发布，对未来 12 个月有 10 大预测，例如某主权国家将向一家美国大型 AI 实验室投资超 100 亿美元并引发国家安全审查等。报告链接为：

以下是为您找到的《InfoQ：中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b

以下是与您查询的相关报告： 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。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。 《》 《》 《》 《》 2024 年 7 月 10 日： 极客邦科技通过《》报告深入探讨 AIGC 技术在企业中的应用，提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例，覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业，展现大模型应用潜力。 《》 《》 《》 《》 2024 年 9 月 18 日： 《》探讨了 AI 技术，尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。 《》探讨了 AI 技术在营销领域的应用现状和发展趋势。 《》 《》 您可以通过相应的链接获取更详细的内容。

2024 年诺贝尔物理学奖颁发给了 Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿），原因是“以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”。 Hinton 出生于 1947 年 12 月 6 日的英国温布尔登。他的职业生涯丰富： 1970 年，获得剑桥大学实验心理学学士学位。 1976 年—1978 年，担任苏塞克斯大学认知科学研究项目研究员。 1978 年，获得爱丁堡大学人工智能学博士学位。 1978 年—1980 年，担任加州大学圣地亚哥分校认知科学系访问学者。 1980 年—1982 年，担任英国剑桥 MRC 应用心理学部科学管理人员。 1982 年—1987 年，历任卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授、副教授。 1987 年—1998 年，担任多伦多大学计算机科学系教授。 1996 年，当选为加拿大皇家学会院士。 1998 年，当选为英国皇家学会院士。 1998 年—2001 年，担任伦敦大学学院盖茨比计算神经科学部创始主任。 2001 年—2014 年，担任多伦多大学计算机科学系教授。 2003 年，当选为认知科学学会会士。 2013 年—2016 年，担任谷歌杰出研究员。 2016 年—2023 年，担任谷歌副总裁兼工程研究员。 2023 年，从谷歌辞职。 2023 年，当选为美国国家科学院院士。 Hinton 是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。他曾花了小半个世纪的时间开发神经网络，让机器拥有了深度学习的能力。

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。

小朋友们，今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦！ AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据，按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢，比如文字，像故事、文章、对话；还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样，比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容，像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢，则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容，像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能，它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习，有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据，无监督学习是自己发现规律，强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月，谷歌团队发表了一篇很重要的论文，提出了 Transformer 模型，它处理数据可厉害了，比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们，现在是不是对 AIGC 有一点了解啦？

国内类似于文心一言的 AIGC 应用有： 语言文字类：百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 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。 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。

以下是一些国内比较好的 AIGC 应用： “悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）：“悟道・天鹰”（Aquila）是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。

以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接： 1. 2023 年 2 月第四周：Notion AI 在测试很久之后于本周四公测，提供扩写、精简、翻译等 AI 功能，与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费，每月 10 美元，每人有 20 次免费试用次数。链接：，日期：2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周：大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面，“Kevin Roose（纽约时报专栏作家）和 Sydney 进行了一番漫长的对话，Sydney 充分表达了自己的心情与感受，包括愤怒、沮丧和爱。”链接：，日期：2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周：在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后，福布斯采访了投资者和企业家，讨论了 ChatGPT、通用人工智能，以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接：，日期：2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周：Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务，Open AI 宣布推出，每月 20 美元，可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性，先在美国地区推出，其他地区可点这里加入候补名单。链接：，日期：2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周：Maimo:从任何内容中提取要点；Jellypod:将订阅内容变成播客；ARTU:汇总和总结内容；Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具；VectorShift:AI 自动化应用构建平台；Findr:AI 搜索所有软件中的内容；Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接：，日期：2024/02/01 6. 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 FAIR 和 GenAI 合并，投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡，Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接：，日期：2024/01/23 7. 2024 年 2 月：FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》，深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接：https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150

以下是关于 MT 内部 AIGC 应用的记录： 在“海岱青州”晚会项目中，Shoppen 墨导受张健导演委托，将 AI 技术融入舞台展现。考虑使用 AIGC 的原因主要有两点：一是在史诗叙事中，为追求宏大视觉呈现，AIGC 能实现更多非常规视角的视觉创作；二是时间紧迫、任务繁重，传统手段制作全套视觉的建模渲染压力大。在两周左右的时间里，参与了整个晚会的制作过程，全面测试了 AIGC 在严肃内容制作中的价值。 AIGC 相关概念： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 深度学习：更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 大语言模型：具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT：美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯相关的文本回复，是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下。

AIGC 具有广泛的应用领域，以下为您详细介绍： 产品原型设计： UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的 AI 插件可增强设计流程。 Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 CRM 领域： 个性化营销内容创作：根据客户信息等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎：生成丰富的产品描述等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式。 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 制造业： 产品设计和开发：利用 Adobe Firefly、Midjourney 等生成工具，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据，预测设备故障，生成维修建议。 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复。

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。