文 | BFT机器人

 

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产业篇

万物摩尔定律:智性引擎 虚实融境

摩尔定律指计算机集成电路上可容纳的晶体管数量每18个月翻倍，芯片性能也会随之翻一番，价格下降约一半。

 

技术急变:AI引领跃动新生

技术急变指数 (Technology Agility lndex，TA)主要用于评估一项技术对社会产生颠覆性影响的能力，包括但不限于技术发展速度、产业结构变革、失业率变化、新兴市场和生产力提升等方面。

 

AIGC发展模型:循序渐进 创新扩散

 

五层发展:各层迭进 潜力无限

 

重互联网:智海破浪奇思妙生

ChatGPT出现后进入重互联网时代，即互联网经历初期发展后迈入的新阶段。该阶段具有更深度的融合型更深入的智能型和更广泛的应用型场景。特点是技术持续创新、产业不断演进和社会深度变革。

 

A股AI概念股价波动

2023年1月以来，A股AI概念打破去年以来平稳态势，整体股价有所拔高。而2023年3月chatGPT4.0的发布，更是让A股AI概念企业股价产生了较大涨幅。特征如下：

1.以chatGPT为代表的生成式AI技术是本次AI板块牛市的主要催化剂。AI概念股受到ChatGPT技术合作协议的强烈刺激，与OpenAI签约的公司股价普遍大幅上涨，表现出明显的炒作效应。

2.中国AIGC 50榜单公布，国内AI龙头股受到认可，同时也有一批成长能力强劲的AI概念股涌现。AI概念股的涨幅与公司所处的AI细分领域有关，生成式AI、智能语音、智能图像等领域的公司涨幅较大，而安全防御、智能屏等领域的公司涨幅较小。

3.AI概念股的波动性较大，受到技术故障、地缘政治、政策变化等因素的影响，与市场情绪密切相关。

 

港股/美股AI概念股价波动

港股AI板块与A股的股价波动存在明显的分化，与整体的走势存在一定的同步性在2022年11月受到ChatGPT发布、中美关系、估值修复等多重影响，表现出了一定的反弹趋势。但2023年起，受到内部经济弱复苏等因素的持续拖累，这些前期涨幅较大的互联网公司出现了明显的回撤。

1. 政策影响:受到反垄断调查、数据安全等政策因素的影响，导致股价呈现波动或下跌趋势。

2. 数字化转型驱动增长:部分企业在社交网络、云计算、金融科技、人工智能等领域取得创新突破，支撑其股价在一定程度上抵消政策压力。

3. 行业领军企业表现不一:尽管整个AI板块在过去一段时间的股价波动特征和趋势总体上呈现下跌或震荡下跌，但仍有部分企业表现出相对稳健的上涨走势。

美股AI板块在重大事件的推动下，市场信心、竞争地位和业绩表现等因素共同影响各公司股价波动:

1. 技术创新驱动: 受益于不断的AI技术创新与发展，使得部分领域内具备核心技术的企业股价呈现出上涨趋势。

2. 市场需求增长:随着A技术在各个领域的应用逐渐深入，市场需求不断增长推动了行业内部分企业股价的稳步上升。

3. 盈利能力考验:尚未盈利且估值过高的AI企业面临市场竞争激烈和投资者对未来盈利能力的担忧，使得这些公司的股价呈现出持续下跌的走势。

 

Sam Altman和Elon Musk

 

AIGC产业图谱:创变纪元 梦由此生

 

AIGC应用图谱:全域升级 无界协同

 

OpenAl+微软:先发制人 引领趋势

OpenAl的核心宗旨是“实现安全的通用人工智能(AGI)，使其有益于人类“，AI开发水平处于第一梯队。

据SimilarWeb数据，OpenAI网站访问量快速攀升，已跻身全球TOP50今年3月网站访问量突破16亿，较11月增长8643%。2016年微软投资了OpenAl十亿美元，2023年微软将继续投入100亿美元。不过微软和OpenAl之间也存在着微妙的流量竞争。

1.SWOT分析: 微软的强大云计算能力和OpenAI的先进AI研发能力形成互补AI领域的法规不断变化可能影响合作

2.PEST分析:社会对AI技术的期望和担忧，都会影响微软和OpenAI的商业模式和发展战略

3.成长性模型分析: AGI技术刚刚开始，大有可为

4.价值链分析: 微软十亿量级的用户群体，oSiOffice\游戏云会议等将在到两年内提升至智能时代

5.五力模型分析:短期内替代品较难形成威胁

6.商业模式画布分析: 收入主要来源于AI产品和服务的销售，以及云平台的使用费用

 

国际模型:崭露锋芒 技驭未来

 

LLaMA模型:开源巨头 共享生态

LLaMA是Meta开源的大规模语言模型，参数量从70亿到650亿不等，训练使用多达14000亿tokens语料。LLaMA在常识推理。

问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力上都有优异的表现，而且可以在单个GPU上运行。是最有安卓像的开源生态。

 

国内模型:竞相发布 支持并进

 

国内产业格局:巨头持续 小微寻机

 

AIGC趋势:全球智能虚实协同

全面人机协同系统 (Comprehensive Human-Machine Synergy System，CHMSS) 的理论框架包括三个维度:要素维度、资源维度和时间维度。在 CHMSS 中，这三个要素相互作用，共同推动人类和机器在各个领域的发展。

 

AI 社会角色:人机交往 主体互构

 

工作GPT:多维评估 智能决策

 

AutoGPT:高能响应自主迭代

AutoGPT是一款“人工智能代理”软件，它能够将自然语言表达的目标分解为子任务，并利用互联网和其他工具自动迭代地尝试实现这些目标。该软件采用了OpenAI的GPT-4或GPT-3.5接口，是最早应用GPT-4执行自主任务的应用程序之一。

从 COT到 COA

COT (Chain of Thought，思维链)

COA (Chain of Action，行为链)

• 自主化决策，任务链自动化
• 知行一体，参数外挂，泛化学习动态适应和灵活反应
• AI从模拟人类思维到模拟人类行为人主要负责设定目标、审批预算.调整关键行动链

 

代码GPT:辅助编码自动编程

 

工业设计GPT:创新发明 加速突破

 

个性化大模型:AI分身 特征工程

让每个人都拥有自己的个性化大模型，实现自由的AI分身

1.多维映射: 从海量个人数据中，抽象出用户的行为模式习惯偏好等多维特征，实现对用户的个性深度洞察。

2.动态进化: 随着个人数据的不断更新和累积，具备自我学习和调整的能力，实现对用户变化的动态适应。

3.智能融合: 将专属的个人模型和通用大模型进行智能融合，以发挥两者的优势，实现更优的性能。

4.隐私计算:针对敏感的个人数据，采用隐私计算等先进技术，确保数据的安全和隐私。

5.全景理解: 通过跨越社交、通讯、浏览、电商、搜索等多个领域的数据分析，该模型可以实现对用户全方位.全景式的理解。

 

本地GPT:安全可控多维优化

大型语言模型的本地化是刚需，主要原因在于全球范围内语言和文化差异、数据安全及合规性要求等。

本地化能够提高模型在特定语言、文化和行业背景下的准确性和实用性，从而满足更多用户需求。

 

本地GPT:贴心定制 适配增强

 

AIGC与元宇宙:智能速升 成本巨降

 

跨界应用:场景强化 多元辐射

 

AIGC与工业:百倍效能 跨越发展

1.自适应内容生成的可塑性：可生成个性化的产品描述、营销材料等。满足个性化需求

2.数据驱动的决策增强:预测市场趋势、优化生产流程等

3.持续学习和迭代优化:通过持续的学习和反馈，优化生产流程，减少浪费，提高效率

4.无界的自动化创新：生成新颖的设计方案、新的工艺流程等，推动工业创新

5.前瞻的预测性维护:根据历史数据预测设备的维护需求，从而提前进行维护，防止生产中断

6.无缝集成的智能制造：无缝集成到工业生产的各个环节，实现智能制造。实现工业4.0

7.共创未来的人机协作：强调人工智能和人类的合作关系，提出通过有效的人机协作

8.人工智能赋能的工业生态:各个部分都能自动生成和优化内容，实现自我协调和优化

 

AIGC与生物医药:智能之光 造福人类

1.AI药物设计：对化学空间的高效搜索和生物活性预测，推动新药的发现和设计。

2.生物行为模型:模拟和预测个体或种群的生物行为。

3.健康生活指导:分析个体的生活习惯和健康数据，为用户提供个性化的健康生活建议。

4.动态生理监控:实时监控个体的生理数据，并预警可能的健康问题。

5.心理状态解读：通过对人类行为和语言的深度理解，揭示个体的心理状态，为心理健康管理提供支持。

6.生物网络解析: 模拟并分析复杂的生物网络，比如代谢网络、基因调控网络等。

7.基因密码破译:解码基因信息，推动精准医疗的发展。

8.预见性医疗: 根据患者生理参数和医疗记录预测疾病进程，有助于早期干预治疗。

9.量身定制的治疗: 根据患者的基因型和表型信息生成个性化的治疗方案。

10.全球疫情监控: 根据全球各地的疾病数据预测疫情的发展和变化。

 

AIGC与学习:人智交互 效率跃升

 

四能教育:能力跃升 认知突围

 

AIGC与传媒:交互多元 趣味盎然

1.对话新闻:通过对话的形式呈现新闻。通常会有两个或多个角色，通过交流观点和分析来呈现新闻事件。其特点是更具有交互性和立体性，让新闻更加有趣味性。

2.无记者新闻:通过机器人、Al等自动化技术来收集、编辑和发布新闻的方式。其特点是无需人力，能够快速、准确地发布新闻，并减少人为干预。

3.辟谣新闻:自动识别和分类新闻，对新闻进行真假判断、溯源追踪与辟谣发布。数字驱动，提高辟谣准确率，帮助公众及时了解和纠正虚假信息。

 

AIGC与社交:心灵认同 情感陪伴

例如: Soul平台成为AIGC在社交场景落地的重要平台之一，加速社交体验创新，丰富自我表达满足自我认同和存在感需要，提供情绪价值。

 

AIGC与影视:视听特效 创意无界

 

AIGC与电商:三身模特 试衣随心

AIGC时代“三身定制”模特

1.替身模特：商品与任意虚拟模特结合。

2.合身模特：实时变换模特的体型，展示不同尺码服装的合身效果，提高展示灵活性和购物准确性。

3.分身模特：上传身体数据生成分身虚拟模特，展示定制产品在消费者身上的效果。

 

AIGC与游戏:智能加持 全链拓展

1.AI在游戏全链路的研究与应用: 横向，覆盖游戏制作、运营及周边生态全生命周期，纵向，AI正拓展更多元的游戏品类。

2.产业端:打破游戏产业“成本、效率、质量”的不可能三角;

3.开发者端:在游戏剧情设计、美术建构、场景搭建、原画绘制、角色配音等方面大幅缩减研发成本；

4.用户端:全新游戏品类与游戏个性化定制；

 

AIGC与娱乐:数字化身 社交新潮

 

AIGC与绘图:绘声绘色 技艺超群

 

AIGC与影像:科技创新 降本提效

美图全系产品服务与AIGC高度融合 打造AI驱动的影像产品和美业SaaS

自2010年美图影像研究院MT Lab)成立，美图公司对人工智能进行持续探索，2022年，美图以A驱动产品创新，提升影像生产力，强化以订阅为核心的商业模式，在AIGC领域连续取得多项突破。目前美图AIGC主要应用在A/绘画、A摄影、AM修图、A1视频、A设计、A测肤等多元场。

"AI绘画”推动美图秀秀新获务国应用商店总榜冠军，“百变AI头像”功能刷屏除夕夜，“AI简笔画”日均生成图片超100万张，“AI动漫”进一步提升动漫视频创作生产力，“AI商品图”推动电商内容创作产业升级“AI换装”革新电商服饰拍摄方式。

   

AIGC与视频:内容丰富 自动优化

全流程AI生成视频过程

1.构建人物形象

2.生成故事情节

3.将故事分场景

4.场景生成视频

5.后期制作与调整

全流程AI生成视频特点与优势

1.自动化提高效率

2.可定制和创新性

3.节省成本和时间

4.可扩展性和智能性

 

AIGC与视频:深度融合 视界领航

 

AIGC与虚拟人:开放易用 囿于硬件

AIGC虚拟人机遇

1. 极大降低新IP创作成本重构虚拟人资产转化链
2. 重构视频流形象
3. LLM让虚拟人更智能
4. 虚拟人的动作与服装更自然
5. AIGC支持多模态交互

瓶颈与问题

1. 实时算力与客户场景限制的冲突业务大模型的本地化与安全
2. 工程效率与客户真实期待的差距
3. 裸眼3D设备等XR的性价与普及

 

AIGC与虚拟人:多模支持 定制服务

大语言模型LLM+多模态支持: 自然语言的交互方式.声音、图片、视频、3D资产等多种支持

 

AIGC与数字生命:科技赋生 传承共融

 

AIGC与人形机器人:人性深化 应用广延

人形机器人是一种能够模拟人类行为的智能机器人，其应用领域涵盖了很多领域，包括服务、医疗、娱乐等。人形机器人需要大量的智能算法支持，提供AI文本续写，文字转图像的AI图、AI主持人等功能

应用

1.人形机器人导航: 结合视觉、语音等，协助人形机器人推断出最可能的导航路线。

2.人形机器人交互: 结合自然语言处理、计算机视觉等技术，使机器人更好地理解人类的语言和行为，预测人类意图。

3.情感表达:人形机器人通过面部表情、肢体语言等方式表达情感并通过AIGC技术来优化其情感表达的真实性和逼真感。

4.自主学习: 让人形机器人拥有自主学习的能力，从环境中学习并不断完善自己的行为和决策。使人形机器人更加智能化和自适应，并在未知环境中做出更好的决策。

机遇

1.深度智能化：提高人形机器人的智能化水平，使其能够更好地适应各种任务和环境。人形机器人的安全性和可靠性将进一步提高，在更加复杂和危险的环境也能游刃有余。

2.自然交互能力：改善人形机器人的情感表达和交互能力，更贴近人类。

3.应用领域延伸：拓宽人形机器人的应用领域，如医疗、教育、家庭服务等，帮助人类更好地生活和工作。

4.商业化加速:促进人形机器人商业化应用普及，可以提供更加高效和智能的服务，帮助企业降本增效。

AIGC与3D模型:高精渲染 盈盈生辉

 

AIGC与内容:替代人力 智能生态

 

大模型参与内容创作的效能差异

 

AIGC与研究:跨域整合 思维扩展

1.确定研究问题:目标导向

2.收集相关信息: 资讯整合

3.建立跨学科框架:跨领域渗透

4.进行交叉印证: 联合分析

5.解读和传达结果:普适性传播

 

AIGC与科幻创作:人机共 想象跃迁

 

AIGC与文言文:惊艳文采 情感注能

 

AIGC与UI设计

1.视感共生

AIGC可以根据指定的参数自动生成UI设计，这将极大地提高设计效率。AIGC能够学习和理解用户的视觉偏好，从而创建符合个人喜好的UI设计。这样，每个用户都能得到独一无二的用户体验。

2.记忆负担最小化

人类记忆有限且极不稳定，根据艾宾浩斯遗忘曲线24小时内存在约25%的遗忘率。所以对用户来说，浏览信息要比记忆更容易。大模型千亿级语料可以UI设计更简洁，功能布局简明，减少用户记忆负担。

3.情感映射

通过理解用户的情感需求AIGC可以生成富有情感的UI设计，从而提升用户的情感参与度和满意度。在UI设计的生态环境中，AIGC像一个生物体一样，通过与用户和其他系统的互动，不断学习适应和进化，以提升自身的设计能力。

4.形态流变

AIGC可以使UI设计具有更高的适应性和灵活性，就像物质在不同条件下能够改变其形态一样。无论是在不同设备上还是在不同环境中，UI都可以进行自我调整，以提供最佳的用户体验。

“AIGC+”与“+AIGC”:全域交融 双向会师

AIGC拥有在脑力劳动全域领域75 ~ 85分的能力，任何人与AI交互都能瞬间提升自己某个短板技能达到80分以上。

A极大解放生产力，使人类不再受机械繁重劳动的束缚，获得更多自由时间和创作可能性，最终走向自由全面的发展。

 

AIGC与新兴职业:创意协同 劳力变革

 

全域要素:水平增效 代际革命

 

AIGC与APP交互:所言所得 去除操作

 

AIGC与APP增强:因势利导 协同发展

 

AIGC与开源社区:系统协同 信息共生

 

AIGC与变现:场景强化 多元辐射

 

Chirper:AI天地创意表达

 

AIGC对APP的强化分析

AIGC对目前的APP的改造主要是下面三个大层次以及涉及到下述二级指标，当然也不完全限于这些指标。

 

AIGC对TOPAPP的近期强化可能

 

行业应用成熟度模型

 

国际TopAPP需增强功能

 

国际TopAPP需增强功能

 

Best APP:流动引领深度沉浸

 

深度个性化:微我智化 个人对齐

 

AIGD:数据仿真系统互联

1."教学母模型”(Pedagogical Mother Model) : 强了高A模型(如GPT-4) 对于低级AI模型的教育和训练作用。它们生成的训练数据集就是给低级模型消费的，为低级模型的学习和成长提供了丰富的“营养”。这体现了学习理论中的"知识传递"和"从高级到低级的学习"的理念。

2.“机器中间产品”(lnter-A Product):指一个A1模型生成的输出被另一个A模型作为输入使用。这种数据交换形式在一定程度上模仿了生物系统中的物质和能量交换。这可能引发我们对于"机器间的交流和合作"进行哲学性的思考子任务生成物”(Subtask Artifacts) :Al模型为完成特定任务(如生成索引或摘要)而产生的数据。这些数据可能不被人直接使用，但它们对于AI系统来说却是重要的中间结果。这体现了功能主义理论的观点，即每个部分都有其特定的功能和价值。

3.“仿真环境数据”(Simulated Environment Data): 这是指在A的训练过程中，为了模拟真实世界情况而生成的数据。这类数据对于AI的学习和改进至关重要。这可能会引发我们对虚拟与现实之间关系的哲学性思考。

4.“AI专用内容”(AI-Specific Contents): 专门为A生成的内容，可能包括为AI准备的训练数据，或者是用来吸引AI注意力的特定内容。这个特征提出了一个可能的未来，那就是AI也是信息消费者，也有自己的“注意力经济”。这可能会引导我们重新审视"信息消费者"的概念，并对"信息社会"的未来进行深入思考。

5.“AI流动数据”(AI Data Fluidity) : 强调了在A模型之间，数据可以自由流动和交换，类似于物理世界中的流体这种数据流动性使得AI系统能够在多个模型之间进行有效的学习和知识传递。这体现了系统论中的交互和互联的观念。

AIGC与安全:系统防护 智脑搜索

1.AI大模型安全保护安全威胁: 大模型自身由于其规模和复杂性，可能存在漏洞或错误，同时也面临各种安全威胁例如软件漏洞、算法/模型漏洞、数据滥用、恶意控制、恶意应用等。

2.保护措施: 访问控制和加密等访问保护、使用防病毒软件和安全补丁等防御漏洞、使用日志和监控工具及时检测、定期进行安全评估和扫描等。

360AI重塑数字安全

用安全的AI做AI的安全

360作为信息安全、搜索引擎领域的实力国内厂商，拥有丰富多元的安全大数据，AI安全实验室通过解决对未知威胁的智能化检测、支持近实时威胁防御、构建安全知识库、缓解安全人员不足问题，重塑数字安全。

 

AIGC应用趋势:无缝创作 语境塑形

 

报告来源：清华大学新闻与传播学院元宇宙文化

报告编辑：智能机器人系统

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