报告简介
AIGC即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。
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。
中国AIGC市场是全球AIGC市场的主要组成部分，中国AIGC市场受强大的市场需求及增强的AI技术所推动。根据中投顾问产业大脑数据，2023年中国AIGC市场规模约为170亿元，预计2025年之前，中国AIGC市场规模增长率都将维持在25%左右，2025年市场规模将达到257亿元，2030年，市场规模将超过万亿人民币。
图表：中投顾问对2023-2030年中国AIGC产业市场规模预测
单位：亿元
数据来源：中投顾问产业大脑
行业监管进一步规范。2023年7月，《生成式人工智能服务管理暂行办法》发布，明确鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。2023年9月18日，工信部科技司发布的《工业和信息化部元宇宙标准化工作组筹建方案（征求意见稿）》提出，优先开展“元宇宙+工业制造”等行业应用标准研制，加强与生成式人工智能、量子信息等领域技术融合创新。2024年1月29日，工信部等七部门联合发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，要求加强前瞻谋划部署，重点推进未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展。
ChatGPT的火热带来市场对于AIGC（AI生成内容）的关注。AIGC可以生成文字、图像、视频、代码等多种形式的内容，已有写作助手、AI绘画、对话机器人、数字人等应用落地。
2024年1月16日全球人工智能模型领跑者OpenAI推出了一款能根据文字指令即时生成短视频的模型，命名为Sora。2023年末至2024年初，Pika、HeyGen等AI文生视频应用陆续出圈，验证了多模态技术的不断进步与成熟。Sora模型无疑加剧了这一赛道的激烈竞争。
近年视觉算法在泛化性、可提示性、生成质量和稳定性等方面突破将推动技术拐点到来以及爆款应用出现。3D资产生成、视频生成等领域受益于扩散算法成熟，但数据与算法难点多于图像生成，考虑到LLM对AI各领域的加速作用以及已出现较好的开源模型，未来行业或取得更大的发展。
过去市场担忧AIGC在产品落地和商业变现方面存在不确定性，随着ChatGPT热度的持续提升以及微软、谷歌的等巨头的持续投入，ChatGPT已在2C（订阅收费）和2B（与微软应用整合）领域开启商业化探索，AIGC市场潜力逐渐显现，应用落地和商业变现有望加速。
中投产业研究院发布的《2024-2028年中国人工智能生成内容（AIGC）行业深度调研及投资前景预测报告》共九章。首先介绍了AIGC行业的定义、发展阶段和特征等；接着报告深入分析了国内外AIGC行业的发展状况，然后报告重点阐述了AIGC的基础层发展以及在各个领域的应用，随后对AIGC相关技术进行介绍，同时对AIGC重点企业经营状况等方面进行了深入的解析；最后，报告对中国AIGC行业的投资前景进行了科学的预测。
报告目录
第一章 人工智能生成内容（AIGC）行业相关概述
1.1 人工智能生成内容（AIGC）基本概述
1.1.1 基本定义
1.1.2 核心目标
1.1.3 优势特征
1.1.4 体系架构
1.1.5 内容输出
1.2 ?人工智能生成内容（AIGC）的发展阶段
1.2.1 模型赋智阶段
1.2.2 认知交互阶段
1.2.3 空间赋能阶段
1.3 人工智能生成内容（AIGC）的主要特征
1.3.1 数据巨量化
1.3.2 内容创造力
1.3.3 跨模态融合
1.3.4 认知交互力
1.4 主要内容生成模式对比
1.4.1 PGC
1.4.2 UGC
1.4.3 AIGC
第二章 2022-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展环境分析
2.1 政策环境
2.1.1 深度合成管理规定发布
2.1.2 建设人工智能应用场景
2.1.3 加快人工智能应用创新
2.1.4 人工智能服务管理办法发布
2.1.5 地方发展人工智能政策
2.2 需求环境
2.2.1 Web3.0时代到来
2.2.2 元宇宙成为新风口
2.2.3 数字经济取得进展
2.2.4 算力发展水平提升
2.3 产业环境
2.3.1 产业发展背景
2.3.2 产业布局状况
2.3.3 应用前景广阔
2.3.4 产业发展展望
2.3.5 产业发展趋势
第三章 2022-2024年人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
3.1 人工智能生成内容（AIGC）行业发展综述
3.1.1 行业发展特征
3.1.2 行业发展原因
3.1.3 行业核心要素
3.1.4 行业生态体系
3.1.5 行业商业模式
3.2 2022-2024年全球人工智能生成内容（AIGC）行业发展状况
3.2.1 行业发展历程
3.2.2 行业发展现状
3.2.3 主要企业分析
3.2.4 企业业务模式
3.2.5 企业布局分析
3.3 2022-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展分析
3.3.1 行业发展环境
3.3.2 行业发展现状
3.3.3 市场发展规模
3.3.4 主要企业发展
3.3.5 行业发展问题
3.3.6 行业发展建议
3.4 人工智能生成内容（AIGC）的应用场景分析
3.4.1 文本生成
3.4.2 音频生成
3.4.3 图像生成
3.4.4 视频生成
3.4.5 跨模态生成
3.4.6 策略生成
3.4.7 虚拟人生成
3.5 人工智能生成内容（AIGC）典型产品--ChatGPT分析
3.5.1 基本概况
3.5.2 主要优势
3.5.3 发展历程
3.5.4 技术路径
3.5.5 发展现状
3.5.6 应用场景
3.5.7 商业进程
3.5.8 发展瓶颈
3.5.9 发展潜力
第四章 2022-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）的产业链发展分析
4.1 产业链发展环节总体状况
4.1.1 产业链生态
4.1.2 基础设施层
4.1.3 模型层
4.1.4 应用层
4.2 基础层各技术产业发展分析
4.2.1 5G产业
4.2.2 5G基站
4.2.3 物联网
4.2.4 算力
4.2.5 芯片
4.2.6 云计算
4.3 内容生产领域各产业发展分析
4.3.1 数字媒体
4.3.2 数字藏品
4.3.3 数字场景
4.3.4 数字人
4.4 应用领域发展状况分析
4.4.1 传媒行业
4.4.2 电商行业
4.4.3 影视行业
4.4.4 文化娱乐行业
4.4.5 教育行业
4.4.6 医疗行业
4.4.7 工业
4.4.8 金融行业
4.4.9 其他应用
第五章 中国人工智能生成内容（AIGC）主要技术发展分析
5.1 人工智能技术发展分析
5.1.1 技术发展历程
5.1.2 技术发展特点
5.1.3 核心技术分析
5.1.4 技术主要应用
5.1.5 技术发展展望
5.2 深度神经网络分析
5.2.1 全连接神经网络
5.2.2 循环神经网络
5.2.3 卷积神经网络
5.3 自然语言处理技术发展分析
5.3.1 技术基本概况
5.3.2 语言表示的发展
5.3.3 预训练语言模型基础
5.3.4 大规模预训练语言模型
5.3.5 预训练语言模型优化方向
5.3.6 技术发展展望
5.4 多模态认知技术发展分析
5.4.1 多模态关联
5.4.2 跨模态生成
5.4.3 多模态协同
5.4.4 技术演进状况
5.4.5 发展的趋势
5.5 AIGC的三大模型
5.5.1 视觉大模型
5.5.2 语言大模型
5.5.3 多模态大模型
5.5.4 技术路径对比
5.6 AIGC技术演化的三大前沿能力
5.6.1 智能数字内容孪生能力
5.6.2 智能数字内容编辑能力
5.6.3 智能数字内容创作能力
第六章 2022-2024年国际人工智能生成内容（AIGC）行业重点企业发展分析
6.1 微软（Microsoft Corp.）
6.1.1 企业发展概况
6.1.2 AIGC业务产品与合作
6.1.3 AIGC产品特点与优势
6.1.4 AIGC业务战略布局展望
6.2 谷歌（Google Inc.）
6.2.1 企业发展概况
6.2.2 企业AIGC布局状况
6.2.3 AIGC产品特点与优势
6.2.4 企业业务战略布局分析
6.3 Meta Platforms, Inc.
6.3.1 企业发展概况
6.3.2 企业AIGC业务布局状况
6.3.3 企业AIGC产品特点及优势
6.3.4 企业业务战略布局分析
6.4 Stability AI
6.4.1 企业发展概况
6.4.2 企业AIGC业务布局状况
6.4.3 企业AIGC产品特点及优势
6.4.4 企业业务发展趋势
6.5 Open AI
6.5.1 企业发展概况
6.5.2 企业产品特点及优势
6.5.3 企业产品商业化应用状况
6.5.4 企业未来战略布局
第七章 2020-2023年中国人工智能生成内容（AIGC）行业重点上市企业经营状况分析
7.1 百度集团股份有限公司
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业AIGC业务布局状况
7.1.3 2022年企业经营状况分析
7.1.4 2023年企业经营状况分析
7.1.5 未来业务战略布局
7.2 科大讯飞股份有限公司
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 AIGC业务布局
7.2.3 经营效益分析
7.2.4 财务状况分析
7.2.5 未来发展战略
7.3 拓尔思信息技术股份有限公司
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 企业AIGC业务
7.3.3 经营效益分析
7.3.4 财务状况分析
7.3.5 企业发展规划
7.3.6 公司发展战略
7.4 云从科技集团股份有限公司
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业业务布局
7.4.3 经营效益分析
7.4.4 财务状况分析
7.4.5 公司发展战略
7.5 北京蓝色光标数据科技股份有限公司
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业布局分析
7.5.3 经营效益分析
7.5.4 财务状况分析
7.5.5 公司发展战略
7.6 昆仑万维科技股份有限公司
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 AIGC业务布局
7.6.3 经营效益分析
7.6.4 财务状况分析
7.6.5 公司发展战略
第八章 2022-2024年中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资潜力分析
8.1 2022-2023年人工智能生成内容（AIGC）行业投融资情况分析
8.1.2 国内AIGC行业融资情况
8.1.3 国外AIGC行业融资状况
8.1.4 各国一级市场融资情况对比
8.1.5 国内典型融资案例
8.1.6 国外典型融资案例
8.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业投资机会分析
8.2.1 技术层面加速成熟
8.2.2 产业链条基本形成
8.2.3 算力芯片空间增大
8.2.4 应用领域潜力巨大
8.3 中国人工智能生成内容（AIGC）行业壁垒分析
8.3.1 能力壁垒
8.3.2 合作壁垒
8.3.3 模式壁垒
8.4 中国人工智能生成内容（AIGC）行业风险分析
8.4.1 技术风险
8.4.2 资金风险
8.4.3 政策风险
第九章 中投顾问对2024-2028年中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景及趋势预测
9.1 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展前景分析
9.1.1 行业面临挑战
9.1.2 行业发展展望
9.1.3 行业发展潜力
9.1.4 市场发展空间
9.2 中国人工智能生成内容（AIGC）行业发展趋势
9.2.1 核心技术持续演进
9.2.2 关键能力显著增强
9.2.3 产品类型逐渐丰富
9.2.4 场景应用趋于多元
9.2.5 生态建设日益完善
9.3 中投顾问对2024-2028年中国人工智能生成内容（AIGC）行业预测分析
9.3.1 2024-2028年中国人工智能生成内容（AIGC）行业影响五力要素分析
9.3.2 中投顾问对2024-2030年中国AIGC产业规模预测