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AIGC深度报告：重塑人机交互，开启内容生产新纪元.pdf

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简介：
本报告深入探讨了人工智能在内容生成领域的最新进展与未来趋势，聚焦于AIGC技术如何变革人机互动模式，并引领内容创作进入新时代。 AIGC 深度报告揭示了人机交互模式的颠覆性变化，并引领内容生产进入新时代。AIGC 是指利用生成式 AI 技术使机器能够自动创造文本、图像、音频、视频等多媒体内容。目前，文本和图像模态的AI模型已经相对成熟，GPT 模型展现出超越传统AI的智能表现。国内互联网大厂纷纷加入这一领域，并推出了大量类似ChatGPT的模型。尽管如此，未来的发展仍面临数据、算力和人才等方面的挑战。 我们预计AIGC将为内容行业带来两个方向上的变革：1）降低成本并提高效率；2）提供全新的内容体验以提升付费上限。建议长期关注 AIGC 的发展动态，并重点关注在大模型技术领先且应用成熟的公司。

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  • AIGC深度报告：重塑人机交互，开启内容生产新纪元.pdf
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    本报告深入探讨了人工智能在内容生成领域的最新进展与未来趋势，聚焦于AIGC技术如何变革人机互动模式，并引领内容创作进入新时代。 AIGC 深度报告揭示了人机交互模式的颠覆性变化，并引领内容生产进入新时代。AIGC 是指利用生成式 AI 技术使机器能够自动创造文本、图像、音频、视频等多媒体内容。目前，文本和图像模态的AI模型已经相对成熟，GPT 模型展现出超越传统AI的智能表现。国内互联网大厂纷纷加入这一领域，并推出了大量类似ChatGPT的模型。尽管如此，未来的发展仍面临数据、算力和人才等方面的挑战。 我们预计AIGC将为内容行业带来两个方向上的变革：1）降低成本并提高效率；2）提供全新的内容体验以提升付费上限。建议长期关注 AIGC 的发展动态，并重点关注在大模型技术领先且应用成熟的公司。
     
  • 人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新时代.pdf
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    本报告为《人工智能系列深度报告》之一，聚焦于AIGC（利用AI生成内容）行业的全面解析，旨在探讨和展望AI技术革新对内容生产领域的影响及未来趋势。 行业发展：人工智能步入新发展阶段，并逐步迈向AGI（通用人工智能）。AIGC将拥抱人类社会，引领人机交互的新变革，迎来更多机遇。 从理论发展来看，人工智能经历了规则导向、机器学习、深度学习到自主学习四个阶段；目前处于深度学习阶段。根据应用成熟度的不同，可以分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超人工智能（ASI），当前正处于ANI阶段。按照应用类型划分，则包括感知式AI与分析式AI较为成熟的领域以及近年来快速发展中的决策式AI和生成式AI。 生成式AI即AIGC技术较之传统的用户内容创作模式(UGC)及专业生产者内容创作方式(PGC)，能够实现更大规模、更高质量的内容产出，并且单位成本更低。未来，它将从辅助性创造向高度自动化自主创造转变；同时也会在更多领域发挥赋能作用，加速人机共生的进程。 技术进步方面：算力是支撑基础，数据则是发展瓶颈之一。算法也在不断突破中。大模型近年来受到欢迎, 模型参数量显著增加导致计算资源需求上升，这使得算力成为AIGC的核心生产要素；然而全球AI芯片短缺问题日益严重，并且美国对华的制裁进一步升级，短期内国内可能不会面临算力不足的问题，但从长远来看仍需逐步实现国产化替代。数据是机器学习的关键因素, 它决定了模型的质量上限；大规模训练需要大量优质的数据支持。
     
  • 【量子位智库】AIGC：AI内容生成产业深度研究报告.pdf
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    本报告由量子位智库编写，深入探讨了AI内容生成（AIGC）领域的现状、技术趋势及未来前景，为行业提供详尽分析与见解。 量子位智库发布的AIGC（AI-Generated Content）报告深入探讨了人工智能在内容创作领域的应用和发展前景。该报告指出，AIGC利用先进的技术如生成对抗网络(GAN) 和大规模预训练模型，通过学习现有数据的模式来创建各种类型的内容，包括文本、音频、图像和视频等。 报告首先定义了AIGC，并强调它不仅涉及单一模态内容的生成，还包括跨模态创新（例如从文本到图像或视频的转换）。与合成媒体(Synthetic media) 和生成式AI相比，AIGC更注重跨模态及策略性生成，这被认为是其未来发展的关键价值所在。 在技术层面，报告提到了几种值得关注的技术要素：长开放式文本生成、神经辐射场(NeRF) 模型、扩散模型、跨模态大模型、小样本学习、自监督算法和强化学习。这些技术已在多个领域展现巨大潜力，包括智能对话系统、营销文案自动化创作以及情感丰富的TTS（语音合成）、视频拼接等。 在应用场景上，AIGC已深入到游戏AI及虚拟人物生成等领域，并有望推动整个行业的革新。报告还列举了具体的应用场景：如闲聊式文本生成用于智能客服，个性化广告文案用于精准营销，而基于文本的创意表达则通过AI绘画实现。 该报告分析了AIGC的价值所在——它不仅能提高效率、降低成本，还能通过重组不同模态元素彻底改变内容创作的方式和形式。此外，在与其他AI系统的结合使用中，可以进一步增强个性化的用户体验，并且能够频繁地进行优化调整以满足用户需求的变化。 目前中国在AIGC领域的应用仍处于初级阶段，尚未达到大规模普及和技术整合的程度。报告预测，“泛AIGC”形式（即模块化和个性化推荐相结合）将有更大的发展空间。产业链分析揭示了从技术研发到内容生产与分发的各个环节，并涉及众多企业和研究机构的参与。 总结而言，随着技术的进步以及市场接受度的增长，AIGC正在逐步重塑内容创作格局，并对媒体、娱乐、教育及营销等多个行业产生深远影响；未来它将成为推动创新和产业升级的重要力量。
     
  • 卫星互联网产业深度研究报告：纳入新基建，产业链迎来重大机遇.pdf
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    本报告深入探讨了卫星互联网作为新基建的重要组成部分，分析其产业链现状，并指出未来的发展趋势与投资机会。 卫星互联网产业专题深度报告指出，在被纳入新基建后，产业链迎来了重要的发展机遇期。作为卫星通信与互联网相结合的技术产物，卫星互联网利用卫星进行全球覆盖的通信服务，并具备广域覆盖、低延迟、宽带化以及低成本等显著特点。 其发展历程大致可以分为三个阶段：首先是20世纪80年代至21世纪初的竞争阶段；其次是2000年至2014年的补充发展阶段；最后是自2014年至今的融合时期。随着技术的进步和成本的降低，诸如Starlink 和 Oneweb 这样的新卫星公司正在引领新一轮的投资热潮，星座建设的成本可能达到数百亿美元。 受益于此次浪潮的影响，上游制造业实现了快速增长。根据美国卫星产业协会（SIA）的数据，在2018年全球航天业规模达到了3600亿美元，其中卫星产业的总收入为2774亿美元，占据了该行业总规模的七成以上。而同年，卫星制造领域的收入达到约195亿美元，并且同比增长了26%；发射服务行业的收入则约为62亿美元，同比增幅达34%。尽管这两个细分市场仅占全球航天产业总额的大约十分之一左右，但它们是增长最快的领域。 在中国境内，自2014年以来政府出台了一系列指导意见和规划文件来指导商业航天行业的发展路径。随着政策的推动和支持，国内涌现出了众多专注于卫星领域的创业公司，并且已经提出了超过二十项关于建设商用卫星星座计划的目标，在未来五年内预计发射的数量将突破三千颗。 目前中国已注册成立的商业航天企业数量已经超过了一百四十家，形成了以国家队为主导、民营企业为补充的独特市场格局。从产业链的角度来看，从事于制造和发射卫星的企业相对较少，这主要是由于这些环节的技术门槛较高以及资源稀缺性所导致的结果。 对于投资者而言，在2020年4月被纳入新基建范畴后显示出政府对发展这一产业的坚定决心，并且预计“十四五”期间将成为重要的投资方向之一。鉴于我国当前仍处在建设初期阶段，主要集中在空间段及地面段的基础设施建设方面，因此建议重点关注上游卫星制造、发射服务以及地面设备中的基站建设领域。 然而，在风险提示部分也提到由于高昂的投资成本和技术难度较大等因素导致商业航天市场竞争激烈且存在较高的不确定性；此外还需注意政策变动和技术进步等外部因素可能对项目进度产生影响。投资者在选择相关企业进行投资时应当谨慎评估其潜在的风险和收益情况，以更好地把握产业发展的机遇。 报告还列举了一些重点公司的主要财务指标，包括股价、预期每股收益（EPS）、市盈率（PE）以及市净率（PB），并给出了相应的评级建议。例如*中国卫星、天银机电、康拓红外等公司各自具有不同的表现和市场前景预测结果；这些数据反映了投资者对未来发展的信心及对公司的认可程度。 综上所述，卫星互联网产业的发展不仅是技术进步的必然趋势，也是全球信息化网络化需求的重要体现，在政策引导与市场需求推动下未来将有广阔发展前景。同时投资者需要认真评估相关企业的投资价值以及潜在风险，并抓住产业发展中的机遇。
     
  • 2023年AIGC人才趋势报告.pdf
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    本报告深入分析了2023年人工智能生成内容（AIGC）领域的人才需求与发展趋势，旨在为行业从业者和求职者提供参考。 从ChatGPT到新近的GPT-4，GPT模型的发展表明AI正在向着“类人化”方向迅速发展。GPT-4具备深度阅读和识图能力，能够出色地通过专业考试并完成复杂指令，向人类引以为傲的“创造力”发起挑战。人工智能对人类工作的威胁前所未有，现有的就业结构即将发生重大变化，社会生产力的快速提升将催生新的行业和职位机会。 如何与人工智能协同工作，并利用AI辅助办公已经成为各行从业者的必修课。脉脉创始人兼CEO林凡认为，从“人工智障”向“人工智能”的进化节点是大模型的出现。这必将引发新的产业革命，也将带来超越互联网和移动互联网的产业机遇。白领比蓝领更容易失业，这是人工智能时代的意外，但也不意外。 另一方面，随着AIGC领域的跨越式发展，AIGC人才备受瞩目，人才薪资再攀高峰。互联网、电商、人工智能、企业数字化服务等行业巨头纷纷高薪抢人，知名猎企挂出10万月薪挖人，中高端AIGC人才已成“兵家必争”。
     
  • 江科大人机交互实验报告
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    《江科大人机交互实验报告》是由江西科技学院师生共同完成的一份详细记录人机交互课程中实验过程、数据分析及心得体会的研究文档。该报告旨在通过实践加深对人机交互原理和应用的理解，涵盖从原型设计到用户测试的各个环节，并探讨了如何优化用户体验以促进更高效的人机互动。 江苏科技大学计算机科学专业的人机交互实验详细过程。
     
  • 中信建投从CHATGPT到生成式AI（Generative AI）：重塑人工智能范式，重新定义生产力.pdf
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    本报告深入探讨了从ChatGPT到生成式AI的发展趋势，分析其如何革新人工智能的应用模式，并提升生产效率。适合关注前沿科技发展的专业人士阅读。 【中信建投】从CHATGPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf 该文档探讨了从CHATGPT到生成式AI的发展趋势，并分析了这一技术革新如何成为新的生产力驱动因素。报告深入剖析了生成式AI的潜力及其对未来工作方式和经济活动的影响。
     
  • AIGC行业深度报告之计算服务器分析
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    本报告深入探讨了AIGC行业中计算服务器的关键角色与发展趋势，剖析技术挑战和市场机遇。 大模型的出现有望推动AI服务器需求的增长。我们认为ChatGPT具有跨时代意义的本质在于其采用的是AI算法的大模型，因此科技巨头已经开始投入大量资源进行算力的竞争。随着大模型的发展，可以预见这将带动对高性能AI服务器的需求。 在过去的几年中，服务器架构已经从单一部署模式发展到集群模式，并正在向分布式计算转变以应对日益增长的负载需求。CPU、内部存储和外部存储是构成服务器的关键组成部分。 加速计算成为推动服务器发展的核心动力之一。根据CPU指令集的不同，可以将服务器分为复杂指令集（CISC）、精简指令集（RISC）等多种架构类型，其中X86是最为常见的代表。在人工智能的应用场景下，AI服务器相较于通用型服务器而言，在硬件设计、加速卡的数量和配置等方面都存在显著差异。 我们认为，在计算力日益成为关键资源的时代背景下，服务器的价值再次得到彰显。作为与科技发展紧密相关的硬件产品，随着技术的进步和服务模式的多样化（如互联网+、云计算等），服务器也在不断进行着迭代升级以满足新的需求。近年来的数据表明：国家计算能力的增长趋势与其GDP和数字经济的发展呈现出明显的正向关联。 AI服务器中的芯片组被视为核心组件，并且其成本占比较高，因此对于整个系统的性能有着重要的影响作用。
     
  • 人机交互 期末实验报告及作业
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    本报告包含人机交互课程的期末实验和作业内容，涵盖了用户研究、界面设计、原型制作与评估等多个方面，旨在提升学生的人机交互实践能力。 人机交互课程设计的最后作业是一个售票系统，只有前台功能，没有后台管理部分。不过这个项目已经足够作为课程要求完成的任务了。