什么时候你会真正地感受到: 人工智能改变世界?

而是当一项“技术”变成现象级“应用”走进C端消费市场，进入你目之所及的生活日常时。

万氮高科技行业研究小组联合外部智囊团告诉你，AIGC在消费端在玩什么。

看懂这一篇，你会发现一一人工智能也许早已出现在你的身边。

在长文案生成方面，AIGC可以生成文字内容，例如新闻文章、广告描述、语言翻译等。这种方法通常基于自然语言处理技术，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或预测模型，从而生成合理的文字内容。

AI文本生成的方式大体分为两类：非交互式文本生成与交互式文本生成。非交互式文本生成的主要应用方向包括结构化写作（如标题生成与新闻播报）、非结构化写作（如剧情续写与营销文本）、辅助性写作。其中，辅助性写作主要包括相关内容推荐及润色帮助，通常不被认为是严格意义上的AIGC。交互式文本生成则多用于虚拟男/女友、心理咨询、文本交互游戏等涉及互动的场景。

最令人印象深刻的交互式文本内容生成应用要属ChatGPT。

//Chatgpt能做的49件事

ChatGPT可以同时作为问答、聊天及创作AI存在，它的使用场景日常且多样，融合了文案生成、小说续写、代码生成、代码漏洞修复、在线问诊等场景，甚至展现出了超越搜索引擎的潜力。最有趣的是，ChatGPT不仅具有很强的上下文连接与多轮对话的能力，还具有记忆能力，它可以在之前生成的文案基础上进行改写。这种连续对话大幅提高了人机交互体验。

在图片生成方面，AIGC可以生成各种类型的图片，如抽象艺术、建筑物、风景、动物等，这可以大大降低图片的制作成本。图片生成系统通常基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它通过学习大量的训练数据，产生出类似真实图片的图像。例如：Midjourney、文心一格、NovelAI、Stable Diffusion等。

AIGC在图像生成方面有两种最成熟的落地使用场景：图像编辑工具与图像自主生成。图像编辑工具的功能包括去除水印、提高分辨率、特定滤镜等。图像自主生成其实就是近期兴起的AI绘画，包括创意图像生成（随机或按照特定属性生成画作）与功能性图像生成（生成logo、模特图、营销海报等）。

2022年下半年，AI绘图无疑成为热门应用，不少人都乐此不疲地在自己的朋友圈分享各种形式的AI绘画作品。从参与感与可玩度来看，AI绘画大致可以分为三类：借助文字描述生成图像、借助已有图像生成新图像，以及两者的结合版。

MIDJOURNEY

Midjourney是一个令人上瘾的AI作画算法，一旦上手就会沉浸其中。只要确保你的描述够准确，它能把你的梦境也殊无二致的绘画出来。Midjourney 不局限于绘画的画风、光线，就连材质也会精准的呈现出来。

文心一格

百度推出了基于文心大模型的AI艺术创作产品文心一格。基于不同的语言习惯，相较于Midjourney来说中国自己的文心一格对用户更友好些。用户只需要在体验时输入一句话，AI就开始依据文本自动生成创作了：

AI 绘画商业化方面仍处于摸索阶段，变现方式较为单一。用户多为生成数量或者使用时间付费，常见付费方式为订阅制或按次付费。

Stable Diffusion

目前尚未形成明确的盈利模式，主要收费方式是首次注册DreamStudio beta 将获得价值 2 英镑的积分，约为200 次单张图免费生成的额度。试用后可按 10 英镑的增量购买额外的积分。

Midjourney

Midjourney 采用了订阅制，新用户可免费生成 25 张，之后对于个人用户或公司年收入少于 100 万美元的企业员工用户，有两个档位的订阅套餐可选。对于大公司客户，单人一年收费约为 600 美元，生成的作品可以商用。

整体而言，对于普通 C 端用户来说，应用场景商业化性价较低，付费意愿有待提升。行业未来B 端变现路径更为多元、成熟，若 B 端能挖掘出较为可行的商业模型，付费的可能性和水平相对更高。B端可能的收入方向包括：广告、设计、营销定制、动漫、游戏等行业。

在音乐生成方面，AIGC可以生成各种类型的音乐，例如流行歌曲、爵士乐、古典音乐等。音乐生成系统通常使用生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），它学习音乐的特征，从而生成音乐片段。AI音频生成主要分为两种类型：语音合成与歌曲生成。

语音合成

喜马拉雅曾采集著名评书表演艺术大师单田芳生前的演出声音，运用文本转语音（Text to Speech，简称TTS）技术，推出单田芳声音重现版的《毛氏三兄弟》和历史类作品。在QQ浏览器首页的“免费小说”频道中的听书功能模块，用户也可以选择自己喜欢的AI语音包进行播放，语音包有六种AI音色可供选择：清朗男声、标准男声、软萌音、御姐音、东北女声、温柔淑女音，并且合成的语音节奏分明、情绪自然，能够很好地解放双眼。

歌曲生成

谷歌全新生成的AI模型MusicLM，可以通过文字直接生成高保真的音乐。

MusicLM还有故事模式，可以指定音乐的时长，甚至MusicLM还可以通过绘画和字幕说明来创造符合图片情景的音乐。此外MusicLm还可以根据乐器、年代、流派、地点以及音乐家水准来创作音乐。AIGC生成的音乐更加灵活，可以快速生成大量的音乐作品。

在视频生成方面，AIGC可以生成动画视频、短片、广告等。视频生成系统通常利用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network，DCGAN），它可以生成高质量的视频。例如：Dreamix、Gen-1 by Runway、文心一格等。

Dreamix

Dreamix，只要上传原视频，输入文字描述，一个新的视频就生成了。

GEN-1 by Runway

Gen-1使用文字和图像从现有视频中生成新视频，不用灯光、不用相机、不用动捕，通过将图像或文本提示的构图和样式应用于源视频的结构，逼真且一致地合成新视频。就像拍新东西一样，但是什么都没拍。引入更具表现力、电影感和一致性的视频生成技术。

文心一格

去年首支全AIGC生成MV发布——《启航星》，其画面全部由文心一格自动生成。百度推出”创作者AI助理团队“，其中“AI视频制作助理”利用多模态AI处理技术，实现图文自动生成视频能力，速度可达“分钟级”。

AIGC（Artificial Intelligence in Education and Intelligent Tutoring Systems）在教学场景中的应用十分广泛，可以帮助学生实现更加智能化、个性化、互动化的学习，提高学生的学习效果和体验，同时也为教师提供更多的帮助和支持。（以下是ChatGPT的自述）

智能化教学内容的个性化推荐：通过对学生的学习行为、兴趣爱好、学习能力等因素进行分析，AIGC可以推荐最适合学生的学习内容和知识点，提高学生的学习效率和兴趣。

自动化的作业和考试批改：AIGC可以自动识别和分析学生提交的作业和考试答案，快速、准确地进行批改和评估，节省教师的时间和精力。

智能化的学习辅导和指导：AIGC可以通过对学生学习行为和情感状态的识别，为学生提供个性化的学习辅导和指导，帮助学生解决学习中遇到的困难和问题。

人机交互式学习体验：AIGC可以通过虚拟现实、增强现实等技术，为学生提供更加生动、多样、互动的学习体验，增强学生的学习兴趣和参与度。

总之，AIGC技术在教育领域的应用包括自适应学习、智能辅导、虚拟实验、知识推荐、情感识别等多个方面。以下是其中的一些应用和相关的产品或公司。

自适应学习： AIGC技术可以通过对学生个性化特征、学习风格、知识水平等进行分析，实现个性化学习路径的推荐。在这一领域较为出色的产品或公司包括：

虚拟实验：AIGC技术可以通过虚拟实验系统，实现对复杂现象和实验的模拟和分析。在这一领域较为出色的产品或公司包括：

Labster：一个提供基于AIGC技术的虚拟实验教育平台，提供生物、化学等学科的虚拟实验服务，能够帮助学生提高实验技能和实验设计能力。

知识推荐：AIGC技术可以通过对学生知识点掌握程度的分析，推荐合适的学习资源和知识点。在这一领域较为出色的产品或公司包括：

Edmentum：一个提供基于AIGC技术的K12在线学习解决方案的公司，能够根据学生的学习状态和知识点的掌握情况，推荐个性化的学习资源和课程。

Coursera：一个提供在线课程和学位的平台，通过对学生学习行为的分析和学习成果的评估，为学生推荐适合的课程和知识点。

情感识别：AIGC技术可以通过对学生情感状态的识别，实现情感智能化的学习。在这一领域较为出色的产品或公司包括：

Affectiva：一个提供面部表情识别和情感分析技术的公司，可以通过对学生情感状态的分析，实现情感智能化的学习和辅导。

Woebot：一个提供基于AIGC技术的情感智能化的心理辅导机器人，能够为用户提供个性化的心理咨询和辅导。

除此之外，还有许多其他的产品或公司在AIGC教育领域有出色的表现，比如Knewton、Smart Sparrow等，未来也将有更多的创新企业加入到这个领域。

如何与老师配合

AIGC帮助老师辅导学生，增强师生互动。

相比于Siri这类依赖搜索为基础的弱人工智能，最近OpenAI推出的ChatGPT，很接近理想中的“强人工智能”。基于NLP（自然语言）技术的大模型使得ChatGPT对用户的语音识别、图像识别这些模糊的情报识别变得精确了，能“听懂”用户的话了，给用户反馈的时候就能够得到较好的效果。这种辅助工具在教学场景的应用就可以替代与学生有更多的互动。

在线教育一直有一个问题，其实就是这种包容性，或者说沉浸感不够，他跟正式的实操线下场景太远了，不仅缺乏和老师的交流，也有点考验学生自制力。由于没有老师基于订正，没有互动，也没有对教育质量给予有效的跟踪，因此起到的教育效果较差，仅能作为线下培训的补充，而无法做到取代。

在接入强人工智能的AIGC后以后，在线教育的质量或许会有革命般的变化。比如ChatGPT在在线教育中可以“助理老师”的身份出现，作为用户的跟班来辅助学习。像是在学生完成学习后，可以对学习成果进行互动式的“检验”，在线提问，或是随堂小测之类的，通过用户的反馈来评估学习效果，并进一步制定学习计划，以此来让用户的整个学习过程更加精确。

用这种类似班主任管理的模式，一是可以帮助学生尽快地学习这堂课里面的所有的精髓要点，二是能够完整地跟踪学生的自己的学习的一个进度和学习的这种对知识的掌握程度，给学生可以进行练习和提问，这样就加大了这学生对课程的一种掌握能力。优秀的学生可以“超前学习”，而效果较差的学生可以反复学习。

AIGC辅助个性化学习

（智能编题+智能推题+智能批改）

AIGC可以对公司积累的文献或者说资料库进行一个深度的挖掘和整理，通过AI的逻辑性对资源库梳理，并且根据学生学习的反馈进行不断的优化。而针对一些通过性的考试（司法考试、CPA考试、注册会计师考试等），AI通过庞大的知识数据库和用户数据训练，知道考试考什么、学生需要学什么，能提供更智能的出题方案。同时，基于个性化的学员水平评测结合：智能编题+智能推题+智能批改形成闭环，真正做到因材施教的个性化学习。

如何通过 ChatGPT 备考通过性考试

如果你是一名准备备考的研究生，那么从专业学校选择，备考计划制定，学习问题答疑等，ChatGPT都可以对你进行一定的辅助。

#3

生活服务

AIGC可以在导航上发挥重要作用，用户通过输入想去的目的地以及一些条件，它可以帮助用户快速找到他们想要的最佳线。

目前ChatGPT在导航上的能力还比较初级，可能是数据缺乏的问题，还有较大改善空间：

//回答还比较宽泛

//行程规划是错误的

应用场景：

1. 出发前的攻略

2. 路途中的导航（步行、开车时）

相比于传统的导航应用，引入AIGC到导航中的优势：

1. 可以输入或考虑更多限制性信息（如希望乘坐公交、步行少，甚至树荫更多、能路过冰粉摊等条件）更多，这样推荐出来的路线会更加精准，也更加个性化。

   
   

   
   

2. 可以直接帮助解答关于导航相关的问题，问题例如：

•   如何使用特定的导航软件或在线地图工具；

•   关于特定城市或地区的交通信息和建议；

•   关于公共交通和出租车服务的信息；

•   交通拥堵情况以及如何避免它们。

ChatGPT 可以在帮助人们吃喝玩乐方面发挥多种作用，具体如下：

• 餐饮推荐：ChatGPT 可以根据用户的位置、口味偏好、预算等因素，为用户推荐合适的餐馆和菜品。

• 旅游推荐：ChatGPT 可以根据用户的兴趣、预算、时间等因素，为用户推荐合适的旅游目的地和行程。

• 娱乐活动：ChatGPT 可以根据用户的兴趣、位置等因素，为用户推荐合适的娱乐活动，例如电影、音乐会等。

例如，当用户询问“我想在今晚吃一顿特别的晚餐，你能推荐一家餐馆吗？”，ChatGPT 可以根据用户的位置和口味偏好为其推荐合适的餐馆，并为其提供详细的菜单信息。

//其实金牛区没有以上的餐馆

ChatGPT 可以在导购领域发挥多种作用，具体如下：

1. 商品虚拟化

2. 虚拟主播/客服

• 产品推荐：通过询问用户的需求和偏好，并分析其他相关信息，ChatGPT 可以为用户推荐合适的产品。

• 产品介绍：ChatGPT 可以为用户提供有关产品的详细信息，包括产品规格，特点，优劣势等。

• 客户咨询：ChatGPT 可以回答用户对产品的各种问题，例如：如何使用产品，如何保养维护产品等。

• 售后服务：如果用户在使用产品过程中遇到问题，ChatGPT 可以为其提供售后服务，如：解决使用问题，更换产品等。

3. 购物会场虚拟化

例如，当用户询问“我想购买一款高效的清洁机器人，你能推荐一款吗？”，ChatGPT 可以根据用户的需求为其推荐合适的产品，并为其详细介绍产品的特点和功能。

用户可以通过类chatgpt式入口，可以接入（连接）任何应用，需求说明-需求满足。

找专业店铺、专业技能者解决需求-找app解决需求-找ai解决需求。

AIGC可以极大程度缩短需求满足的时间。

场景举例：我想找我妈进行视频通话。

• 当前操作：打开手机，点开微信app（如果没有还需要下载），登录账号，找到联系人中的“老妈”，点击视频通话。需求得到满足。

•  未来操作：对着手机（或某种硬件产品）说：“chatgpt，现在我要找我妈视频通话”，视频通话被拨通。需求得到满足。

To B仍是AIGC的主要商业模式。

虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用 AI 生成内容，但就目前来看，to B 仍然是核心商业模式。对于 B 端客户来说，他们的需求和付费意愿是较为稳定的，这主要有以下两个核心原因：对于 B 端带来的效率提升和成本下降，如用 AIGC 抓取信息后根据已有模板完成新闻或一些产品的测评；能够填补原本很难完成的需求鸿沟。

面向C端的AIGC，以SaaS订阅为主。

随着AI 模型与算力的发展突破了可用的临界点，AIGC 对个体的赋能也不容忽视，且将以 SaaS 订阅为主。第一是作为效率工具，AIGC 产品能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率；第二是作为创作工具，像剪辑、修图软件一样，AIGC 能够大幅度降低大众用户的创作门槛。效率工具例如 Notion 发布的NotionAI，尤其值得关注 AI 模型作为基础设施集成到已有的工作流中。

AIGC未来应用普及的背后，将产生巨大的算力市场。

根据 OpenAI 的研究，AI 训练所需算力指数增长，且增长速度超越硬件的摩尔定律。AI 模型大算力的背后需要高昂的算力成本，GPT-3 训练的算力成本超过 400 万美元。尽管 AI 模型往往会选择开源，但数据集和训练成果是一个团队的内部资产，这意味着每个 AI 产品都需要支付自己的训练成本。在未来 AIGC 随着 B 端和 C 端的商业化落地的实现，算力集群的建设和云服务都会受益，同时考虑到英伟达 A100、H100 出口受限，相关国产算力芯片将有机会获得增量市场。

AIGC 社区的价值。

近期在与各个创业团队的沟通过程中，我们发现行业一个重要的关注点会放在 AIGC 与 Web3.0 的结合，以及 AIGC 与社区的融合。AIGC 让用户的创作门槛的降低，有助于加强社区的互动和发展，同时降低了平台的内容成本。社区用户对内容的探讨与偏好能为 AIGC 模型提供优质的反馈，以便后续优化增强产品力。NFT能够确权作品和链接社区，AIGC与 NFT 社区的结合探索，或将产生值得期待的商业创新

后记

特别感谢跨界智囊团：来自互联网大厂的产品、战投、市场，Top3大学的战略研究员。

此报告打破传统线下团队模式以巴克球协作形式共创完成。