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ChatGPT帶動AIGC風靡全球，成為2023年最強產業風口。 ChatGPT具備劃時代的強大功能，一經發布短短5天便獲得100萬用戶，此前全球頂流社交軟件INS觸及100萬用戶花費了2.5個月時間。其后，僅上線兩月ChatGPT就獲得1億月度活躍用戶，成為歷史上增長最快的面向消費者的應用。 而ChatGPT爆火的背后，是洶涌而來的AIGC浪潮！ 作為AIGC最新浪潮的代表性作品，ChatGPT引發了全球資本市場對AIGC前所未有的投資熱潮。Deelroom數據顯示，2023年1月全球生成式AI總估值達到480億美元，相比2020年底增長了6倍。其中OpenAI估值達到290億美元，相比2021年增長超1倍。 ChatGPT以及AIGC背后蘊藏的巨大商機，迅速掀起了全球各大科技企業搶灘布局的熱潮。這不僅將加速新一輪科技變革的步伐，而且帶來的將是全行業的徹底顛覆，所有的企業或將被洗牌，所有的商業模式可能被改寫。 為了更好洞察產業機遇、把脈市場風向，近日，前瞻產業研究院重磅發布了《ChatGPT開啟AIGC產業生態新時代》（以下簡稱《報告》），旨在提供對人工智能以及AIGC產業發展情況概述，主要包括新風口、新生態、新變革、新機遇等進行前瞻性判斷和分析，以下為《報告》的一些節選內容： （一）AIGC產業鏈市場規模將突破萬億

《報告》顯示，2023年中國AIGC產業規模約170億元人民幣，預計到2030年市場規模將達到萬億級別。2025年后隨著生態完善，預計增速有明顯提高；2027年后隨著產業鏈完善及商業化加深，預計市場增速再次迸發。

其中，在AIGC領域，多模態是中國投融資領域熱點賽道，圖像、視頻預計成為高潛領域。 《報告》指出，從投融資端看，AIGC賽道投融資金金額呈現波動變化，2018及2021年投資金額均為階段性高峰，近年投融資熱度較高。細分賽道方面，多模態、文本、圖像是中國投融資熱點領域，事件數量占比均在15%以上。

而結合技術成熟度、落地可行性而言，2023年相對市場規模較大的領域包括文字生成圖像、文字生成視頻、文字輔助生成等。

（二）電子商務成受AIGC影響最大的行業

《報告》顯示，2030年受AIGC影響較大的行業主要有電子商務、影視、內容資訊、辦公軟件等，其中電子商務領域預計未來AIGC市場規模最大。

AIGC讓電商行業創造虛實結合的購物環境，通過3D模型用于虛擬展示、打造虛擬主播用于提高直播效率、創造全新的虛擬展覽等，給予用戶沉浸式體驗、提升購買效率。

同樣，AIGC也會對不同的崗位造成不同程度的沖擊。AIGC對職位影響機制主要在于技能點相似從而實現替代。整體來看，對于簡單、重復性較強的初級工作AIGC具備較強的理論替代可行性，典型崗位如電商客服、新聞記者、動畫設計師、教師、文員。

與之相對，工作對科學方法和批判性思維的依賴程度與大型語言模型影響情況呈負相關。此外，體力勞動較多的崗位如社會援助、食品服務、木工、護理等受到的潛在威脅也較小。 （三）AIGC時代的機遇與挑戰

《報告》指出，商業機遇在經濟上往往意味著更大的經濟效益，從收入增長及成本節約維度切入分析，AIGC帶來的商業機遇包括新的市場需求創造、原有市場需求再擴大、成本環節**/要素減少、效率提升**。

從行業賦能來看，AIGC為各行各業帶來的價值不盡相同，概括而言，AIGC對行業主要賦能在于生產力顯著提高、降低成本、增強創新等方面。 但在迎來機遇的同時，AIGC產業發展也面臨包括數據隱私及安全、侵犯知識產權、倫理問題、環境污染、技術不成熟、標準規范不健全等挑戰，圍繞公平、責任、安全的爭議有所增多。

其中，中國在AIGC發展中的挑戰，算法/算力是關鍵。產業鏈上游（基礎層）制約著AIGC產業發展，其中數據、算法、算力是AI領域發展的核心三要素，從全球對比來看，中國在數據方面增速較好，但在算法、算力方面與海外具有較大差距，較大程度上限制了中國AIGC產業發展。 針對中國在AIGC面臨的發展挑戰，前瞻產業研究院建議可以通過加強人才培養、加強投資、促進產學研結合、加強知識產權保護、以及加強國際合作等方面來推動中國AIGC產業發展。 以上內容來源《ChatGPT開啟AIGC產業生態新時代》報告節選，關注前瞻產業研究院微信公眾號，搜索報告名，可下載完整版報告。 前瞻產業研究院是一家專注為各細分行業做深入研究的智庫機構，設立了32個細分市場調研事業部，持續研究超6600+細分領域，出品了上萬份行研精品報告，發布了近百份行業白皮書。數十年來，前瞻產業研究院以嚴謹細致的工作作風和高度專業的職業素養，贏得了客戶的廣泛認同，服務了2200+政府客戶、24萬+企業客戶，成為中國產業研究咨詢的領導品牌。 未來，前瞻產業研究院將持續深入對AIGC以及人工智能領域的研究，期望為推動中國AIGC以及人工智能產業發展貢獻一份力量，也為行業從業者及參與者提供更多的真知和遠見。

自ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney以及其他內 容生成工具問世以來，人們對生成式AI抱有很高期 待。各企業CEO自然也在思考：這究竟是科技炒作， 還是顛覆行業格局的機遇？如果是后者，那生成式 AI能給自身業務帶來什么價值？ ChatGPT的大眾版僅兩個月就吸引到1億用戶。它以 史無前例的方式推動了AI的普及，已成為迄今增長 最快的應用程序。無與倫比的易用性讓生成式AI有 別于以往所有AI技術。用戶不需要專修機器學習就 可以開展交互、獲取價值——只要會提問，幾乎人 人都能用。就像個人電腦或iPhone等其他突破性技 術一樣，一款生成式AI平臺可以衍生出許多應用程 序，適用于各個年齡段和教育水平的用戶群體，人 們無論身處何地，能夠上網即可使用。 而實現這一切，依靠的是驅動生成式AI聊天機器人 的基礎大模型，它們是經由大量非結構化、無標簽 數據（如文本、音頻等各類形式）訓練的龐大神經 網絡。基礎大模型可處理各種各樣的任務。相比之 下，以往的AI模型通常適用范圍更“窄”，往往只能執 行一項任務，如預測客戶流失率等。而一個基礎大 模型則既能為一份2萬字的量子計算技術報告生成 內容摘要，又能為園藝公司起草市場進入策略，還 能根據冰箱里的10種食材給出5張不同的食譜。不 過，在其豐富功能的背后，目前還存在結果不夠準 確的短板，這也讓人們再度關注起AI的風險管理 問題。 在監管得當的情況下，生成式AI不僅可以為企業開 辟新用例，還可以加速、擴展或改進現有用例。以 電銷場景為例，經過專門訓練的AI模型可以幫助銷 售人員發現追加銷售機會，但截至目前，這些模型 通常還只能根據通話前收集的人口統計信息和購買 規律等靜態客戶數據來判斷追加銷售的可能性。生 成式AI工具則可根據實際對話內容，利用內部客戶 數據、外部市場趨勢和社交媒體影響者數據，實時 為銷售人員提供追加銷售建議。同時，生成式AI還 可以為銷售人員撰寫銷售話稿，供其根據具體情況 進行調整。 上述例子只展示了AI技術對人類工作潛在影響的一 個側面，而實際上，幾乎所有知識工作者都有可能 因使用生成式AI而獲益。盡管生成式AI最終可能會 讓部分工作自動化，但其價值將更多來自于被嵌入 日常工具（如電子郵件或文字處理軟件）后知識工 作者對它的使用。這類升級后的工具可以大幅提高 生產力。 CEO們想知道是否應立即采取行動，以及如果采 取行動，該從何開始。有些人可能從中看到了機遇， 希望通過重塑人與生成式AI應用程序協同工作的 方式，在競爭中彎道超車。其他人則可能希望謹慎 行事，在進行大規模投資之前先嘗試幾個用例，增 進對生成式AI的理解。企業也需要評估自身是否具 備必要的技術專識、技術及數據架構、運營模式以 及風險管理流程，這些是更進一步部署生成式AI 時所需要的。 本文旨在幫助CEO及其團隊思考生成式AI的價值創 造場景以及如何開始應用。首先，我們總結了生成 式AI的入門指南，以幫助CEO更好了解AI日新月異的 發展現狀和可行技術選擇。第二部分將通過4個旨 在提高組織效能的案例，探討企業如何應用生成式 AI。這些案例來自我們對早期采用者的觀察，并介 紹了在技術、成本和運營模式要求等方面的各種選 擇。最后，我們將探討CEO如何發揮關鍵作用，利 用生成式AI帶領企業走向成功。 人們對生成式AI的期待顯而易見，企業高管自然希 望借此東風運籌帷幄，有計劃地快速推進。我們希 望本文能讓商業領袖更全面了解生成式AI未來潛力。

AI+辦公方面，隨著ChatGPT火爆全球，基于對圖像、視頻、音頻等進行處理的多模態大模型的應用也得到快速推廣。微軟已推出Microsoft 365 Copilot為用戶辦公模式帶了個革命式的變化，國產廠商也奮起直追，其中金山辦公是國內辦公軟件廠商探索AI技術應用的先行者之一，接入多個大模型供應商，可更精準滿足用戶AI創作需求。

AI全方位賦能，掀起內容創新浪潮。在游戲行業中，AI能夠幫助用戶體驗再升級，并助力大眾創作降本增效；在教育行業，智能教育邁向因材施教階段，AI服務在學生、教師兩端均有落地；在影視行業，AI可以助力特效內容生成；在電商行業，從產品上架到售后服務，AIGC將多方位賦能品牌商家；在營銷行業，創意文案能夠通過AI迅速生成，實現千人千面個性化推薦。

1、行業趨勢：23年重點看好AI&VisionPro

　　AI：1）發展復盤：復盤AI行業發展，AIGC大模型、多模態、商業化發展以算力為支撐，同時又推動算力需求持續擴大。2）空間測算：根據測算，2030年GPT或能帶動近千億美元的服務器端成本。3）上游機遇：各類器件/芯片作為服務器的核心組成，推動上游半導體+AI生態逐漸清晰，其中重點推薦關注AI芯片、定制化SoC、云端芯片、邊端芯片、終端芯片、存儲芯片和HBM/Chiplet等領域。4）英偉達產品線：當前英偉達作為AI生態王者，具有從人工智能計算到網絡端到端的技術，從處理器到軟件的全堆棧產品。人工智能計算硬件方面，英偉達持續以提升算力為核心，優化其GPU處理器架構，至A100，2012年到2020年，處理器性能提升317倍，H100實時深度學習推理性能較A100提升高達30倍。軟件方面，英偉達具備GPU調用開發、AI加速庫和垂直領域應用三層能力，構建起良好的GPU用戶生態。網絡端到端的技術能力主要依靠內生和外延建立。DGXGH200AI超級計算機集成了英偉達最先進的加速計算和網絡技術，算力達到1Eflop。5）云服務廠商擴產：傳統云廠商方面，2023Q1全球云基礎設施服務支出增長19%至664億美元，前三大云廠商AWS、微軟Azure和谷歌云共同增長22%，投資擴建進程顯著加快。專業云廠商方面，CoreWeave獲英偉達、微軟投資，與傳統云服務商相比，專業云廠商CoreWeave深耕GPU加速并且具價格優勢，擴張趨勢逐漸明確。

　　VisionPro：1）配置分析：從硬件配置看，VisionPro為雙芯片設計，由M2芯片同時運行visionOS、執行計算機視覺算法和提供圖形，R1芯片則專門用于處理來自攝像頭、傳感器和麥克風的輸入，同時外置12個攝像頭、5個傳感器和6個麥克風，看好蘋果VisionPro對于供應鏈廠商業績的拉動，看好消費電子零部件及組裝及自動化設備機會。2）拆解和BOM清單：物料成本約1509美元。其中，二片內屏占700美元，為成本最高的零組件，由索尼供應；其次則是組裝費130美元，由中國大陸廠商立訊精密獨占；M2處理器120美元，由臺積電代工。3）部分用戶體驗：真機3D交互&顯示驚艷超發布會2D顯示。可收集到的國內試用用戶普遍認為，VisionPro真機交互體驗在交互/顯示/3D內容體驗方面帶來的震撼遠超2D宣傳片所展示的內容。4）蘋果開發者生態構建：VisionPro生態進行時，VisionPro作為新一代計算平臺，在空間計算和交互領域表現卓越&為開發者提供強大開發工具支持，應用潛力較大。5）發布后的應用開發進展：目前已有許多團隊投入到visionOS的應用研發，從音樂創作、游戲、創意制作、醫療及醫療教育、運動、企業應用等方面發揮VisionPro的創造能力。

　　2、行業細分產業鏈及周期分析：

　　1）消費電子：智能手機末期，看好AI時代來臨帶來的板塊性大級別的投資機會（ChatGPT等大模型、VR、AR、汽車、智能家居、可穿戴設備etc）。安卓廠商需求有望逐步修復，蘋果非手機產品線悲觀預期已反映，手機產品受益于iPhone15創新表現相對穩健，看好后續AI&VisionPro創新對于消費電子產業鏈的拉動。2）半導體：產業鏈自主可控帶動CAPEX持續投資優于全球表現。封測代工方面關注AI產業創新+周期復蘇邏輯。上游設備材料方面關注國產替代邏輯持續強化。設計方面AISoC作為智能化核心芯片，有望迎來量價齊升黃金期。繼續關注存儲大周期級別行情，頭部廠商美光第三財季業績修復，江波龍積極并購布局海外及存儲封測業務。3）看好面板/LED/PCB/被動元器件進入復蘇周期：面板：關注MicroOLEDMini&MicroLED等新型技術迭代。LED：隨著經濟逐步復蘇，商業活動頻繁開展，我們認為國內顯示有望受益G端和B端需求雙重驅動。PCB：ccl價格有望筑底，pcb公司盈利能力季度環比提升。被動元器件：下游產業去庫存接近尾聲，我們預計23年下半年有望好轉。

　　3、投資建議：

　　AI時代VisionPro有望重構PC行業，建議關注：1）消費電子零組件&組裝：工業富聯、立訊精密、聞泰科技、領益智造、博碩科技、鵬鼎控股、藍思科技、歌爾股份、長盈精密、京東方、國光電器、長信科技、舜宇光學科技（港股）、高偉電子(港股)、東山精密、德賽電池、欣旺達（與電新組聯合覆蓋）、信維通信、科森科技、環旭電子、兆威機電（機械軍工組覆蓋）等2）消費電子自動化設備：科瑞技術（與機械軍工組聯合覆蓋）、智立方（與機械軍工組聯合覆蓋）、大族激光（與通信組聯合覆蓋）、賽騰股份、杰普特、華興源創、博杰股份、榮旗科技、天準科技、凌云光、精測電子（與機械軍工組聯合覆蓋）等3）品牌消費電子：傳音控股、漫步者、安克創新（由商社、通信組聯合覆蓋）、小米集團（港股）等4）消費電子材料：中石科技、世華科技等

　　AI拉動服務器需求，看好服務器產業鏈，建議關注：1)AItoB：海康威視、大華股份、鼎捷軟件（由計算機組覆蓋）、凌云光等2）AI服務器：工業富聯、紫光股份（由通信、計算機組聯合覆蓋）、浪潮信息、中科曙光等3）服務器線束與連接器：電連技術、兆龍互連等4）服務器PCB：鵬鼎控股、滬電股份（與通信組聯合覆蓋）等5）算力芯片：寒武紀、海光信息（由計算機組覆蓋）、景嘉微（與計算機組聯合覆蓋）等6）存儲供應鏈：兆易創新、北京君正、江波龍(與計算機組聯合覆蓋)、瀾起科技、雅克科技、鼎龍股份（與化工組聯合覆蓋）、華懋科技（與汽車組聯合覆蓋）、華特氣體等7）邊緣AI：瑞芯微、晶晨股份、全志科技、恒玄科技、富瀚微、中科藍訊、樂鑫科技等8）Chiplet：長電科技、通富微電、華天科技、甬矽電子、長川科技（由機械軍工組覆蓋）、華峰測控（由機械軍工組、電新組聯合覆蓋）、利揚芯片、芯碁微裝、偉測科技等 　

**為什么 ChatGPT 如此重要？AI C 端產品中的第一個爆款，可能代表著商業 化的拐點。**1）從用戶體驗上，比起競品和上一代產品，ChatGPT 的連續對話 能力明顯更強，具備了大范圍商業化的潛力。2）從應用場景的潛力上，語義 文本類產品想象空間較圖片類更大。短期看有望落地的包括更專業的客服機器 人、更垂直更專業化的 AI（如醫療教育領域）、新一代的智能搜索等。3）ChatGPT 的出現或將加快巨頭對于 AI 的發展速度。ChatGPT 的成功或將促進各科技巨 頭加大對于 AI 的研發投入，如谷歌近日宣布投資 OpenAI 的競爭對手 Anthropic。大廠的競爭有助于技術的進步和商業化的加速。

? 為什么是 ChatGPT？比起競品和上一代產品，ChatGPT 在多方面有了明顯改 善。1）道德性的增強，敢于質疑提問者提問前提的正確性和正當性。避免出 現偏見、歧視等毒害信息。2）主動承認錯誤或主動承認無法回答某一問題。3） 可以理解整段對話上下文的語義，而不是孤立的回答其中一個問題。4）對提 問者意圖判斷能力大幅提升，并非單純根據相關性進行答案羅列。因此整體上， ChatGPT 有著比其他 AI 機器人更好的用戶體驗，具備了真正意義上的連續對 話的能力。

**? 如何落地？**短期看是降本增效的新生產力工具，長期看可能帶來新的內容生 產范式。ChatGPT 的成功證明了生成式模型的進化，實現通用人工智能 AGI 的可能性進一步提高。其重要性體現在 AI 對人類傳達信息的載體有了更好 的學習，在此基礎上各個媒介之間的互通成為可能。例如從自然語言生成編程 語言，可以產生新的人機交互方式；從自然語言生成圖片和視頻，可以革新內 容行業的生產范式。短期直接落地的場景可能是在文本端，提高人的效率：搜 索、營銷文案、客服、輔助寫作；更長期的可能在于提高人機互動的智能， 如在游戲、虛擬人方面的應用。

自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 　　需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 　　頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 　　技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。

國產“ChatGPT”揚帆啟航。OpenAI的商業模式為API接口收費。我們認為此種商業模式具有“卡脖子”的風險，因此我國需要發展自主可控的“ChatGPT”。國產生態正在逐步繁榮，百度打響國產ChatGPT領域“第一槍”，其在算法、算力、數據、生態、平臺五方面皆有儲備；ChatGPT的競爭本質即大模型儲備競賽，大模型是人工智能發展的必然趨勢，也是輔助式人工智能向通用性人工智能轉變的堅實底座。大模型分為NLP(自然語言處理)、CV(計算機視覺)、多模態和科學計算四類。此外，中美科技巨頭已經開啟大模型儲備“軍備賽”。

　　百度文心一言，開啟國產ChatGPT新征程。百度是少有大模型語言訓練能力的公司，模型儲備方面，百度實現了全生態布局。1、NLP(自然語言處理)，已經具備智能創作、摘要生成、問答、語義檢索、情感分析、信息抽取等能力，且可以讓機器人像人一樣具有邏輯且自由對話；2、CV(計算機視覺)，可用于應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等場景，此外還可以應用于文檔、卡證、票據等圖像文字識別和結構化理解；3、跨境大模型，可實現AI作畫、場景融合視覺常識推理、跨模態圖像檢索、跨模態文本檢索等多場景；4、生物計算，應用場景為蛋白結構預測和小分子藥物研發等領域。 　 　　百度為國產ChatGPT“領軍企業”，具有算力積累和生態優勢。平臺方面:擁有自主生態的百度百舸·AI異構計算平臺，具備高效率、多密度、高易用性、多場景部署、樂高式拼接等能力。算力方面:百度自身具有建設智能算力中心的實力，技術領先且自主可控，已有典型落地案例；服務器方面擁有自研的昆侖芯云服務器；芯片方面，昆侖芯AI芯片是百度自主研發的芯片，2代芯片已量產，具備算力支撐強、高速互聯等多重優勢。生態:百度大模型賦能千行百業，已有落地應用，合作廠商分別覆蓋科技、金融、航天、影視、汽車、電子制造等諸多產業。此外，我們推測ChatGPT有望成為搜索引擎的流量入口，百度搜索引擎有望借助文心一言大模型的能力重回巔峰。此外，目前國產科技巨頭已經開啟大模型的“軍備競賽”，因此，我們判斷，未來AI+有望賦能千行百業，具有AI+能力的廠商有望呈現“百花齊放”的態勢。 　

ChatGPT，有望重新定義搜索”入口”。我們認為ChatGPT是實現“模糊搜索”到“精準推送”的跨時代巔峰之作，復盤Chrome與IE瀏覽器之爭，Chrome獲勝關鍵因素在于1、界面便捷，2、多進程架構，3、運行效率高，4、生態建設，而ChatGPT(AIGC)有望成為下一代搜索引擎的催化劑，原因是其符合以上特征，此外可以幫助用戶實現程序生成、文本生成以及代碼編寫，提高用戶使用效率，因此AIGC有望加速下一代搜索引擎的到來。 　 　AIGC技術有望幫助內容生成跨越新時代。AIGC也被認為是繼UGC、PGC/OGC之后的新型內容生產方式。復盤UGC、PGC、OGC的商業模式，我們認為內容生產平臺的關鍵因素在于內容數量、內容質量、客戶互動上，而AIGC符合以上三點因素1、內容數量，AIGC有望使編輯制作成本大幅下降，內容數量明顯增多；2、內容質量有望大幅提高，例如DALL·E的效果已經接近中等畫師的水平；3、客戶交互，AIGC，客戶的交互效果在疊加平臺交互屬性之上有望大幅提升，此外我們認為AIGC快速商業化發展的根本原因是算法的不斷演進，同時AIGC也具備跨時代的代表意義，AIGC有望幫助內容生成平臺實現AI輔助生成到AI自動生產內容的跨越。 　　 　AIGC有望賦能千行百業，目前已有雛形，有望走向SAAS未來。1、搜索引擎，引入AIGC的搜索引擎搜索更便捷、溝通更高效、功能更多元，且可靠性已大幅提升，例如2月8日的新版MicrosoftEDGE，新版BING可以實現長文章歸納總結提煉重點、對比篩選文章內容、創造新內容、協助用戶生成內容包括電子郵件、旅游規劃等功能；2、新聞媒體,AIGC技術可有效代替人類對已有信息進行語言整合、文字輸出，與資訊平臺類的數字媒體高度適配;3、客戶管理,AIGC有望幫助企業實現提高服務質量降本增效；4、數字人，有望打開海量市場，廣泛應用在電商直播、新聞播報、接待指引、展覽展示等場景中，目前已有實際案例。此外AIGC產業鏈雛形初現，正逐步走向SAAS的未來。

Part1:確立對話式AI市場:對話式AI產品定位為“實現替代與輔助人工對話的共生,以達到最優人機協作”,為企業帶來最原始直觀的“"降本增效”實現。對話式AI產品的商業價值逐步得到市場充分認可,成為了人工智能產業落地的先行環節與價值凸顯賽道。

Part2:剖析對話式AI進程:在消費者行為線上化、公域流量私有化、用戶信息收集合規的需求背景下,對話洞察成為了收集分析用戶畫像、行為偏好等信息的合規高效的洞察方式。而對話式A產品也已步入了擬人智能化與深層價值挖掘的產品階段,其中金融與互聯網走在產品迭代前列,運營商與政務緊隨其后。

Part3:評估對話式AI效果:對話式AI產品的核心功能為“替代以釋放人力,輔助以優化體驗”。因此,企業可從降本增效出發,根據自身情況判斷是否采購或續約。企業在項目咨詢的供應商評選階段時,可從案例交付經驗、產品性能、產品成熟度、產品完整度和產品價格五大維度去評估考量,保證對話式AI項目實施的高效落地與產品上線后的優質運行。

Part4:進階對話式A技術:對話式AI產品的AI技術底座由智能語音、自然語言理解與知識工程核心支撐。本章節從這三大AI核心技術角度出發,對各AI技術難點進行剖析解讀,為未來對話式A廠商可進一步追求突破的技術方向給到參考。

Part5:探究對話式A邊界:為追求收入增長,各家廠商逐步嘗試公有云產品與私有化模式的試水融合。未來,半標場景的營銷與決策賦能的對話洞察可成為對話式AI廠商的重點發力方向。而在數字人產品行業,對話式AI廠商需回歸產品經營本質著重考慮評估數字人帶來的投入產出,同時行業也需對相關問題盡早分析預判,出臺完善相關法律法規,以保障整體行業的良性發展。