AIGC技术

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良渚新城“文化+科技”融合发展再添硕果
杭州日报· 2025-09-11 10:07
"这不仅是技术的展示,更是文化的'复活'!在这个可触摸的全维度盛唐宇宙中,我们真正理解了 何为大唐气象万千。"近日,国内首部现象级动画电影IP改编的虚拟现实作品——《长安三万里·梦回大 唐》在杭州首展。现场,首批体验嘉宾赞叹不已。 目前,良渚新城已集聚数字文化类企业1500余家,多家企业在技术创新与内容生产方面取得突出成 果:影视飓风采用4D高斯拍摄技术让千年石窟"复活";杭州索以文化科技股份有限公司借助AIGC技术 实现动画制作效率提升5倍、制作周期缩短60%;杭州水母智能科技有限公司自研的"触手AI"动漫创作 平台已汇聚300万名高质量AI原生创作者,累计生成UGC作品超2亿件;剧点网络则依托智能审核分类 技术,有效减少平台冗余内容。 数字文化是良渚新城"2+1"产业定位中的核心组成部分。未来,良渚新城将进一步发挥产业集聚优 势,从政策扶持、技术创新、场景应用及人才培养等多方面持续发力,深入推进"文化+科技+产业"融 合,让科技成为文化传承的新引擎,让创新成为产业发展的"加速器",全力打造高能级文化平台。 此外,吾知科技还与OMNIX全视界合作,推出国内首个虚拟现实移动影厅。该影厅以集装箱为载 体,集成高 ...
AI不等人,谁能抓住下一波红利?丨激荡书院
吴晓波频道· 2025-09-04 08:29
文章核心观点 - 激荡书院聚焦中国企业战略与个体发展 通过深度活动探讨产业机遇和技术趋势 包括人形机器人 AIGC 企业出海等前沿话题 旨在帮助企业家和先行者在不确定环境中构建竞争力 [2][3][6][24] - 人形机器人被视为下一个万亿级赛道 将在3-5年内进入黄金窗口期 广泛应用于家庭服务 医疗辅助 工业制造等领域 [11] - AIGC技术进入价值落地期 与业务深度结合成为关键 2025年核心杠杆包括不出海就出局 无AI不融资 无IP不创业 [17][18] - 企业出海成为重要战略方向 需系统解析方法论 实战案例与实用工具以突破本地化壁垒 [3] 人形机器人产业机遇 - 人形机器人产业是继互联网 智能手机之后的下一个万亿级赛道 将带来巨大经济价值并引发社会变革 [11] - 未来人形机器人将广泛应用于家庭服务 医疗辅助 儿童教育等个人场景 以及工业制造 商业服务等多元领域 实现人机共生新生态 [11] - 接下来的3-5年将是打造中国人形机器人产业生态的黄金窗口期 [11] AIGC技术应用与价值 - AIGC技术已从概念爆发期进入价值落地期 真正能跑出来的是那些将AI与业务深度结合的组织与个体 [17] - AI在电商 营销 跨境等领域的选品 运营 内容生成及全球化业务中具有显著优势 带来从降本增效到颠覆创新的全新价值 [19] - 大模型时代最核心的素质是好奇心 积极拥抱AI能为企业拓展变现路径 为个体拓宽能力边界 [19] 企业出海战略 - 在不出海就出局的当下 企业需在更广阔的国际市场避开未知风险 突破本地化壁垒 探寻适合自身的路径 [3] - 企业出海主题沙龙和大课将系统解析方法论 实战案例与实用工具 助力出海企业家 [3] 经济改革与战略范式 - 经济改革的逻辑与走向对企业家具有重要意义 需看透现象背后的逻辑 读懂改革深处的趋势 [4] - 周期与中国企业战略范式成为重点解读内容 强调埋头种地的同时要抬头看天 关注周期和战略变化 [4] 其他热点议题 - 围绕创始人IP打造 家庭教育 资产配置等热点议题举办多场主题活动 提供多维度可落地的解决方案 [20] - 具体活动包括创始人IP赋能业务增长 焦虑时代的家庭教育 全球视野下的教育规划与海外资产配置等 [20]
AIGC技术对中国出版行业有怎样的影响? 从认知到应用仍存在明显落差
中国新闻网· 2025-08-17 14:19
行业影响 - AIGC技术对出版行业带来降本增效、精准决策、服务增值和风险规避等多方面效益 [3] - 国内出版行业对AIGC技术持"愿尝试,求落地"的积极态度 [3] - AIGC技术应用渗透率最高的环节为审核校对(65.7%)、内容创作(56.1%)、用户体验与营销(45.4%) [3] 技术应用 - AIGC技术促成AI导读与问答门槛降低、沉浸式阅读体验丰富,增强用户黏性 [4] - 技术推动阅读从静态转向动态、从封闭走向开放、从单向走向交互 [4] - 在装帧设计环节,AIGC技术加速视觉创意发散,推动"算法生成—人工筛选—再创意加工"的复合模式 [5] - 装帧设计环节展现插画与配图生成效率高、封面设计方案多样化、素材准备时间大幅缩短等优势 [5] 技术局限性 - 内容创作环节中AIGC生成内容在逻辑完整性和创造性方面不能满足出版物高标准要求 [5] - 装帧设计环节存在精准匹配品类气质、阅读动线与版式理解不足的问题 [5] - 新技术与长文本融合不足,内容碎片化风险上升 [4] 行业现状 - 国内出版行业从认知到应用存在明显落差 [5] - AIGC技术平台部署路径单一,自建平台仅占11%,通过接口嵌入占17.8%,未来计划部署占38% [5] - 71.8%出版机构未调整组织架构应对人工智能技术挑战 [5] - 87%出版机构未新增与人工智能技术相匹配的技术岗位 [5] 未来发展方向 - 出版机构需从"各自为战"向生态最优解转变,构建可信、共生、可持续的新生态 [6] - 华东师范大学与企业合作建设"数智出版实验室",聚焦出版流程智能化、AIGC视觉内容生成等方向 [6] - 通过联合举办AIGC创意创作工作坊、高水平创意大赛等活动推动学术研究成果产业化 [6]
“AI味”在学术领域引发伦理争议 高可信度和结构化的权威内容仍是出版业的竞争护城河
解放日报· 2025-08-17 09:05
行业调研背景与方法 - 华东师范大学发布《AIGC技术对中国出版行业影响及应用情况调研报告》 基于1049份有效问卷和十余家机构深度访谈 [1] - 报告从选题策划、内容创作、审核校对、装帧设计、出版印刷、用户体验和营销推广7个环节分析AIGC技术影响 [1] AIGC技术应用效益 - 受访者普遍认为AIGC技术为出版业带来降本增效、精准决策、服务增值和风险规避等多方面效益 [1] - 技术应用渗透率最高的环节为审核校对(65.7%)、内容创作(56.1%)、用户体验与营销(45.4%) [1] 行业技术部署现状 - 当前AIGC技术部署路径单一 自建平台仅占11% 通过接口嵌入占17.8% [1] - 38%受访机构计划未来部署技术 体现行业"愿尝试 求落地"的积极态度 [1] 技术应用风险与挑战 - 54.9%受访者关注AIGC技术带来的伦理挑战和版权风险 [2] - 大模型训练语料未经授权可能导致法律边界模糊、维权成本高、盗版成本低等问题 [2] - AIGC生成内容的"AI味"易在学术领域引发伦理争议 [2] 行业核心竞争优势 - 专业语料被视为出版业在AIGC时代的核心资产和结构性比较优势 [2] - 高可信度和结构化的权威内容构成行业知识底座和竞争护城河 [2] 产学研合作进展 - 华东师大出版学院、上海出版研究院与智象未来签约共建"数智出版实验室" [2]
2025全球数字经济创新大赛AIGC创作大赛启动 加速技术创新与产业应用深度融合
上海证券报· 2025-07-04 03:02
大赛概况 - 2025全球数字经济创新大赛AIGC创作大赛正式启动 昆仑万维 探路者等行业领军企业担任各赛道牵头单位 推动AIGC技术从工具化应用向产业化落地 [1] - 北京市经济和信息化局副局长刘维亮表示 大赛是推动AIGC技术普及 激发社会创新活力 挖掘优秀人才和项目的重要举措 [1] 赛道设计 - 大赛规划了短视频短剧 服饰设计 数字IP 声音创作 代码生成等特色赛道 采用"场景化命题+自由命题"双轨并行模式 [1] - 短视频短剧赛道包含"真人短剧转动漫""交互式动态剧情生成"等命题 要求运用AI技术完成全流程内容创作 [1] - 服饰设计赛道聚焦特殊环境功能性服饰设计 将AIGC技术从平面设计延伸至产品创新领域 [1] - 代码生成赛道以探索下一代智能交互方式为目标 推动AI向人机协同方向升级 [1] 赛事创新亮点 - 建立"产业需求导向"的赛事机制 各赛道命题由牵头企业深度参与制定 确保参赛作品具备商业化基因 优秀成果可直接对接产业资源 [2] - 设立全球创作赛道 搭建国际化数字创意交流平台 展现中国AIGC技术创新实力 促进与国际顶尖创意人才对话 [2] - 不限制创作工具选择 参赛者可自由选用主流AIGC工具 组委会提供PixVerse等专业工具专项支持 [2] 行业发展现状 - 北京市人工智能核心产业营收超3500亿元 同比增长超12% 核心企业数量突破2400家 大模型备案量达132款 占全国总量超三成 [2] - 量子位智库报告显示 国内AI产品已完成第一轮变革 AIGC应用创新正迈入产品与场景深度融合的新阶段 [2] - 中国作为全球最大的用户市场与生态市场 在AIGC应用创新领域展现出巨大潜力 有望实现换道超车 [2] 大赛意义 - 加速技术创新与产业应用的深度融合 为数字经济发展开辟全新路径 [3] - 推动AIGC技术从理论探索走向更广阔的商业实践 [3]
企业培训 | 未可知 x 建行总行:杜雨博士AI赋能银行业创新发展课程
未可知人工智能研究院· 2025-05-06 11:34
AIGC技术概述 - AIGC代表内容生产力的重大变革,从PGC、UGC演进至AI生产,非人生产主体带来极高效率 [2] - 2022年ChatGPT和AI绘画等生成式AI广泛应用,推动文本、音频、图像、视频多模态内容生成能力突破 [2] - 生成式AI与决策式AI核心区别:前者专注内容创作(文本/音乐/图像),后者侧重决策支持(人脸识别/风险管理) [3] 银行业应用场景 产品营销 - AIGC大模型通过分析客户历史数据和行为模式,精准预测需求并匹配产品组合,提升零售信用贷规模 [5] - 生成个性化营销策略方案,实现精准营销,提高客户满意度 [5] 流程优化 - 多模态数据处理能力可自动识别抵押贷业务中的印刷体/手写体票据表单,提取关键信息生成报告 [8] - 结合信贷系统数据快速生成审查报告,减少人工流程错误 [8] 风险管控 - 动态捕捉多种欺诈与违约方式,应对新产品冷启动的未知风险 [11] - 聚合全机构多模态数据构建风险标签,优化统一授信与风险管理能力 [11] 银行实践案例 - 广发银行:AIGC辅助客服工单填写与营销文案生成,节省时间成本并提升文案多样性 [14] - 工商银行:基于RPA和AIGC的金融研报自动生成专利,提高研报效率与质量 [18] - 北京银行:自研京智大模型和AIB平台,覆盖80项大模型服务及28项AI应用,提升员工效能 [22][25] 挑战与对策 机制与人才 - 银行业创新机制不完善需顶层设计统筹,加强组织协同避免沉默成本 [29] - AIGC复合型人才缺口需通过校企合作培养,提升业务与技术融合能力 [29][30] 数据与技术 - 银行仅20%-40%数据干净有效,需治理呆滞数据提升可用性 [33] - 通用大模型金融专业性不足,中小银行可通过合作定制开发降低技术门槛 [33][34] 行业展望 - AIGC与银行业深度融合开启智能创作新时代,推动数字化转型 [34] - 未可知研究院将持续探索AIGC在金融领域的应用潜力 [36]
企业培训 | 未可知 x 杭州联合银行:AI工具赋能银行营销提效课程
未可知人工智能研究院· 2025-05-06 11:30
人工智能技术在银行业的应用 - 未可知人工智能研究院副院长张孜铭受邀为杭州联合银行分享AI工具赋能银行营销及产能提升的主题[1] - 分享会旨在探讨AI技术在银行业务中的创新应用 助力银行数字化转型[1] - 张孜铭具有管理学与金融工程双硕士背景 参与多项AI标准制定工作 是《生成式人工智能数据应用合规指南》团体标准起草人[1] 演讲者背景与资历 - 张孜铭担任未可知集团联合创始人 Quadratic Acceleration Quantum合伙人 元宇宙教育实验室智库专家[2] - 其著作《AIGC:智能创作时代》获得广泛认可[2] AI技术发展历程 - 详细介绍AIGC技术从早期萌芽到快速发展的历程[5] - 生成式AI与传统决策式AI有本质区别 能高效生成文本 音频 图像 视频等内容[5] AI在银行营销的应用场景 - AI提示词与智能体构建可精准定位客户需求 生成个性化营销文案[7] - AI公文写作可快速生成宣传稿 营销策划 会议纪要等文档[7] - AI+PPT功能可制作营销活动汇报演示材料[7] - AI+图像/视频功能可生成配图 营销海报 视频素材[7] AIGC技术应用成果与前景 - AI绘画作品在艺术比赛中获奖 AI生成歌曲流行[9] - AIGC可应用于银行业风险管控体系 客户营销 抵押贷业务优化等领域[9] 互动与活动效果 - 通过AI生成内容互动游戏加深对AI技术的理解[11] - 活动为银行数字化转型注入新活力 提升对AI技术应用的认识[13] 研究院未来规划 - 未可知人工智能研究院将继续推动AI技术在各行业创新应用[16] - 为金融机构数字化转型提供技术支持和专业指导[16] - 官方公众号将持续关注AI技术应用动态[17]
企业培训 | 未可知 x 兰州银行:银行AI办公提效课程
未可知人工智能研究院· 2025-05-03 11:30
AI在银行业的应用场景 - AI提示词撰写技巧是实现银行业务高效办理的关键,可精准获取客户信息、快速生成公文报告、制作演示材料、处理表格数据及剪辑短视频[1] - AI公文写作能自动生成工作周报、会议通知等结构化文档,显著节省时间[2] - AI+PPT功能可基于主题自动生成大纲并渲染专业模板,提升设计效率与一致性[2] - AI+Excel能理解需求生成公式、提取关键数据并创建可视化图表,优化决策支持[2] AIGC技术发展现状 - 生成式AI专注于内容创作(文本/音频/图像/视频),与传统决策式AI(人脸识别/风险管理)形成差异[4] - AIGC已成为大厂重点布局领域,正颠覆传统内容生产模式[4] - 互动演示显示AI已具备高质量绘画和风格化文本生成能力[4] 银行AIGC应用案例 - 广发银行用AIGC提升客服效率并快速生成营销文案[6] - 工商银行专利"AIGC+RPA"技术解决金融研报生成效率问题[6] - 北京银行自研京智大模型整合16万条金融知识,赋能多岗位智能应用[6] 银行业AIGC实施挑战 - 银行仅20%-40%数据为有效数据,呆滞数据影响模型可控性[6] - 通用大模型金融专业性不足,存在AI幻觉与合规风险[6] - 自研大模型成本高,中小银行面临技术适配难题[6] - 行业缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才[7] 未来发展方向 - 需从战略层面统筹AIGC转型,克服数据/技术/人才瓶颈[8] - 金融机构与AI研究院合作将加速技术落地,推动数字化标杆建设[12]