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AIGC研究范疇界定　　AIGC是內容生產方式的進階，實現內容和資產的再創造　　AIGC（AI-Generated Content）本質上是一種內容生產方式，即人工智能自動生產內容，是基于深度學習技術，輸入數據后由人工智能通過尋找規律并適當泛化從而生成內容的一種方式。過往的內容創作生態主要經歷了PGC、UGC到AIUGC的幾個階段，但始終難以平衡創作效率、創作成本及內容質量三者之間的關系，而AIGC可以實現專業創作者和個體自由地發揮創意，降低內容生產的門檻，帶來大量內容供給。此外，對于仍處于摸索階段的元宇宙世界，AIGC技術的發展也帶來了解決元宇宙內容創造問題的解決可能，可實現為元宇宙世界構建基石的關鍵作用。　　AI&AIGC的演進歷程　　從決策判別到創造生成，人工智能進入雙“G”時代　　AI的發展經歷了從決策式AI到生成式AI的過程。在2010年之前，AI以決策式AI為主導，決策式AI學習數據中的條件概率分布，底層邏輯是AI提取樣本特征信息，與數據庫中的特征數據進行匹配，最后對樣本進行歸類，主要針對對樣本的識別和分析。2011年之后隨著深度機器學習算法以及大規模預訓練模型的出現，AI開始邁入生成式AI時代，生成式AI的特征是可以根據已有的數據進行總結歸納，自動生成新的內容，在決策式AI決策、感知能力的基礎上開始具備學習、執行、社會協作等方面的能力。當下人工智能在生成（Generation)和通用(General)兩條主線上不斷發展。

 自 1956 年提出人工智能（AI）以來，AI 產業與技術不斷發展，AI 大模型成為一訓多能的人工智能算法基礎設施，2019 年以來，大模型泛化求解能力大幅提升，成為產業主流技術路線。AI 大模型是“人工智能預訓練大模型”的簡稱，包含了“預訓練”和“大模型”兩層含義。“大模型+小模型”逐步成為產業主流技術路線，驅動全球 AI 產業的全面加速。 數字藝術是全球公認的具有獨立審美價值的藝術形式，近年來迅速發展，AI 模型技術的成熟無疑將為數字藝術帶來更廣闊的發展空間，其中特別涵蓋于國家文化數字化的戰略構想，尤其是數字藝術產業化的發展理念。黨的二十大報告明確部署建設網絡強國、數字中國，實施國家文化數字化戰略。中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于推進實施國家文化數字化戰略的意見》和《數字中國建設整體布局規劃》，說明文化數字化已成為建設社會主義文化強國、實現文化高質量發展的戰略選擇，對我國文化發展、文化產業國際競爭力和文化安全等方面發揮著不可替代的重要作用。此白皮書梳理研究 AI 與視覺藝術結合的應用案例和藝術作品，以及國家數字藝術相關戰略，為全面更新數字藝術發展模式，實現數字藝術產業新格局提供參考。本研究希望助力推動AI 藝術創新和產業應用的成果轉化，以支撐社會美育建設。以AI 藝術的發展過程向世界講好中國故事，傳播中國文化價值，建構中國美術教育的話語體系與評價體系，提升中國新時代新形象和文化軟實力。通過產生一套面向藝術創作者的 AI 大模型的創作方法論，從而完善大模型數字藝術生成的評價標準，為建立數據庫、資源交流平臺、滿足國家戰略提供多維度的建議。同時積極探索運用 AI 大模型將數字藝術延伸到屏幕之外的可能性，為數字藝術形態的迭代提供建議。將 AI 應用于藝術創作，能推動對 AI 算法的改進研究。通過在不同應用場景下對算法的表現進行研究和分析，可以使人們不斷反思AI 算法的極限、原理以及它的未來發展。AI 大模型的應用將促進藝術家和科技研究人員之間的交流與合作，進一步拓寬數字化創作的可能性。藝術創作不僅能夠拓展 AI 應用場景，還能為AI 算法的改進提供實驗數據和實踐基礎。跨界合作能同時推動技術的發展和文化與藝術的數字化轉型，進而推動中國式現代化進程。因此，藝術與AI 的深度融合將成為文化數字化建設的重要方向，這也是研究AI 在國家文化數字化建設中的重要意義所在。 此白皮書旨在強調跨學科和文理貫通的精神，將文化發展和AI 統一在人文精神框架下，反思科技發展對人的精神和社會心理的影響，并持批判性思考。同時強調藝術思維對科技創新的激發，將橫向、發散、逆向等創造性思維融入學科建設，以藝術探索的能量激發雙向創新。

在藝術學科重視 AI 技術發展史，通過了解技術史、科學思維和實驗方法，探索未知領域。AI 使數字藝術創作來到了新的階段，國內外大模型已經具有極高的工具屬性，這項技術變革對文化與藝術的數字化產生方式帶來極大的改變。這種改變滲透在創作生產、內容傳播和文化消費，國際競爭的新賽道已儼然從技術路線和成果的比拼轉向賦能文化數字化的應用場景之爭。技術領域通過國家政策調控正逐漸發力，對于如何將技術成果服務于國家文化數字化亟待研究。AI 是龐大的系統工程，需要技術和文化數字化應用場景的聯動。國際現有 AI 藝術應用廣度較好，但在垂直方向有欠缺，無法匹配中國文化藝術數字化生產的邏輯和需求。需要加強技術、設備、內容、內容生產方法、管理機構、政策導向、產業的多維度結合，為廣大文化和藝術從業者提供多層次支持，打通技術研究者與文化藝術從業者之間的隔閡。

AI 如何成為數字文化藝術創作的工具和合作者，AI 藝術創作工具產品化后如何更好與數字藝術產業結合，藝術工作者如何更高效地利用大模型生成工具，更好地滿足人民群眾的美學體驗，這些問題亟待解決。 AI 技術在全球化的影響下西方文化逐漸進入中國。目前AI 藝術創作的研究成果較多來自西方，這顯示出一定的研究難度，又揭示了該研究的必要性。扎根中國，學習西方的觀點強調了對中國傳統文化的保護和傳承，同時也注重吸收和融合西方文化中有價值的元素，以此來促進中國與世界的文化交流同時提升國際競爭力、文化軟實力。最后，我們衷心地感謝中央美術學院、京東人工智能研究院、亞馬遜云科技、以及匿名的多位師友、單位給予的無微不至的支持，感謝人工智能學會各方的信任和耐心。本白皮書最需要感謝的是，那些在 2023 年酷暑之下，猶如精心雕琢每一件藝術品的雕刻師，傾心打磨、細心塑造的編寫團隊成員，你們是這白皮書中不可或缺的靈魂。正是因為你們無私的奉獻，這份白皮書才得以綻放光彩。考慮到這項工作來的突然，毅然擔下這份責任的同時，編寫組全體成員在沒有額外經費資助的背景下，憑著對 AI 與藝術結合的熱情，以及為社會與學術界貢獻的初衷，僅僅利用自己的業余時間和精力，完善了這份白皮書。在編寫過程中，我們參考了眾多的資料、藝術家網站和以前的研究成果，對于這些資料的原作者和一直在實踐的藝術工作者們，表示最深的敬意和感謝。他們的作品和研究成果為我們提供了寶貴的靈感和支持，幫助我們完成了這個項目。本白皮書由中央美術學院副院長邱志杰主持編寫，陳抱陽主筆。由于時間、資源等實際因素的限制，文中難免存在疏漏和不足之處。我們深感歉意，并熱切期待廣大讀者的反饋和建議，以幫助我們不斷完善和進步。

中國綠色算力發展研究報告（2023年）報告提出了綠色算力內涵定義，圍繞算力生產、算力運營、算力管理、算力應用等層次，建立了綠色算力高效（Efficient）、低碳（Low carbon）、智能（Intelligent）、集約（Intensive）發展的ELII框架。以此為基礎，報告對當前全球及我國綠色算力發展現狀進行系統性梳理。

綠色算力，即算力的綠色低碳追求，是算力高質量發展的重要目標，可通過融合推進算力生產、算力運營、算力管理、算力應用等層次的綠色化來實現。算力生產層依托IT計算設備實現算力的生產供給，算力運營層主要依托數據中心用能實現算力的運營控制，算力管理層通過算網協同、算力網絡實現算力的管理調度，算力應用層通過算力服務平臺實現算力的應用賦能。

建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，作為一 種新型生產力，算力已成為推動數字經濟發展的核心力量，正強有力 地支撐數字中國建設。享受算力帶來高價值驅動力的同時，也不能忽 視算力背后的高能耗問題，這不僅是能耗、環境和氣候的挑戰，更是 算力產業高質量發展的挑戰。 在碳達峰碳中和目標引領下，大力推動算力綠色化發展，實現綠 色算力升級，是我國建設數字基礎設施和展現節能減碳大國擔當的重 要命題。近年來，綠色算力在政策頂層規劃、技術產品創新和賦能傳 統產業低碳轉型方面取得積極成效。 本報告提出了綠色算力內涵定義，圍繞算力生產、算力運營、算 力管理、算力應用等層次，建立了綠色算力高效（Efficient）、低碳 （Low carbon）、智能（Intelligent）、集約（Intensive）發展的 ELII 框架。以此為基礎，報告對當前全球及我國綠色算力發展現狀進行系 統性梳理。同時，報告分析了主導綠色算力發展成效的四大關鍵因素， 展望我國綠色算力發展趨勢，并提出下一步發展建議。 今年是我院首次發布綠色算力主題的報告，旨在厘清綠色算力概 念內涵、發展框架及趨勢，以定性分析為主，為業界展現當前典型發 展舉措與實踐案例，仍有諸多不足，懇請各界批評指正。下一步，報 告將聚焦綠色算力總規模、發展增速、區域水平排名等關鍵量化指標， 并于明年推出，敬請關注。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content），即人工智能內容生成。AIGC通常基于深度學習和自然語言處理技術，利用大規模的語料庫進行訓練，從而讓機器能夠自動生成與人類語言相似的內 容。一般來說，AIGC需要輸入一些指令或者關鍵詞，然后系統就會自動產生相應的內容，例如文章、新聞、評論、詩歌、小說、音樂、視頻字幕等等。當下，樹立對AIGC正確的認知已經成為重要的知識素養。下文將從概念、技術和熱點話題等多個角度出發，幫助讀者形成對AIGC概念的初步認識。

理解AIGC，需要結合人工智能（Artificial Intelligence）、內容生成（Generated Content）兩個角度。一方面，AIGC屬于AI的分支，從人工智能的角度理解有利于掌握其技術內涵。AI指人工智能，它是一種能夠通過計算機程序實現人類智能的技術。AI在上個世紀50年代出現，并在之后幾十年里得到了廣泛的發展和應用。它包括了許多不同的子領域，如機器學習、自然語言處理、 計算機視覺等，可以應用于廣泛的領域，如醫療、金融、工業等。

AIGC 技術的興起可以追溯到近年來機器學習和深度學習等技術的發展。AIGC指人工智能生成技術，它是一種利用機器學習和神經網絡等技術來生成各種形式內容的技術。這些內容包括文本、圖像、音頻等等，通常是通過輸入大量的訓練數據來訓練模型，并使用這些模型來生成新的內容。2023年，ChatGPT應用的出現展示了AIGC的潛 力，掀起了AIGC的發展浪潮。AGI指通用人工智能，它是一種可以像人類一樣進行多種任務和活動的人工智能技術。與目前的AI技術相比，AGI具有更高的靈活性和智能性，可以在不同的環境和任務中進行適應和學習。然而，AGI技術仍處于概念發展的初級階段，目前還沒有實現真正意義上的 AGI系統。 以上三個概念之間的關系可以這樣理解：AI是整個人工智能領域的總稱，包括了AIGC和AGI等不同的技術方向。AIGC是AI領域中的一個重要分支，主要指通過機器學習等技術生成內容的技術范疇。而AGI則是AI領域一個更高級的目標，指向一個能夠像人類一樣進行多種任務和活動的智能系統。

AIGC發展過程：AI自行生成內容

　　AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）指的是人工智能系統生成的內容，通常是文字、圖像、音頻或視頻。這類內容可以通過自然語言處理，機器學習和計算機視覺等技術生成，即生成式AI。AI最初設立的目的是讓機器像人類一樣思考解決問題。目前AI的總體目的是通過各種算法解決問題提高生產效率。

　　AIGC多樣化的內容生成能力使其覆蓋各類內容形式，各類應用場景正隨技術進步逐漸落地。AIGC不僅可覆蓋文本、音頻、圖像、視頻等基本內容模態，還可綜合圖像、視頻、文本進行跨模態生成，并應用于各類細分行業成為具體的生產力要素，例如游戲行業中的AI、NPC、虛擬人的視頻制作與生成等。

　　AIGC發展過程：GPT助力，進入黃金期

　　ChatGPT的發展帶動了文字類AI生成，或將在2023年進入黃金時期，圖片類AI生成黃金時期將在2025年左右抵達，3D和視頻類AI生成在2023年可能正處于草稿階段，進入黃金時期或許在2030年。

　　AIGC產業應用，如在制造業、建筑業等巨型垂直實體領域中，AIGC的C/Content內容將不僅停留在圖片和文字的領域，而是進入信息更為豐富的領域。

IaaS（Infrastructure as a Service），基礎設施 即服務，指把IT基礎設施作為一種服務通過網絡 對外提供，在這種服務模型中，用戶不用自己構 建一個數據中心，而是通過租用的方式來使用基 礎設施服務，包括服務器、存儲和網絡等。IaaS 由一組物理和虛擬化資源構成，這些資源為用戶 提供在云中運行應用程序和工作負載所需的基本 構建塊，因此與傳統資源配置相比，IaaS具有可 擴展性、靈活性、低成本等優點。全球IaaS市場 規模2017年至2021年從307億美元增長至916億 美元，復合增長率達31.4%，行業增速呈快速上 升趨勢，預計2026年市場規模達到1,898億美元， 中國IaaS行業市場規模增速快，2021年，中國 IaaS市場規模達1,107.5億元，過去五年的復合 增長率達到27.8%。2026年中國IaaS市場規模預 計達5,907.9億元，2021年至2026年復合增長率 達39.8%，一方面，未來在IaaS沒有做出關鍵性 突破的前提下，中國IaaS的市場規模增速將趨于 平穩，保持在30%左右；另一方面，隨著IaaS業 務云帶來的企業互聯網發展和轉型，為在互聯網 浪潮中保持競爭力，傳統的IDC服務商、電信服 務商、網絡提供商將轉型為IaaS廠商，搭建自身 部署環境的基礎設施，減少內部運維成本的同時 為客戶提供相關IaaS服務并創造營收，且隨著元 宇宙時代的到來，未來IaaS技術將不斷成熟與落 地并應用于更多中小企業中，發展潛力巨大。

發展歷程 　　2007年，中國首次提出laas概念，2009年阿里云創立，開始提供laaS服務，隨著移動互聯網、智能終端的普及和大數據技術的應用，越來越多的騰訊云、華為云等互聯網大廠的云平臺開始搭建，云生態成為發展重點，隨著云計算技術發展成熟，傳統企業和互聯網公司紛紛選擇將業務遷移至云端，如今laas市場已經成為主流的云產品部署方式，市場格局超于穩定 　 　　市場規模 　 　　中國laas市場規模增速快，22021年，中國aas市場規模達1,107.5億元，隨著laaS帶來的企業互聯網發展和轉型，laaS技術將不斷成熟與落地并應用于更多中小企業中發展潛力巨大 　 　　產業鏈分析 　　中國laaS行業屬于技術密集型產業，產業鏈長，上游組件供應穩定，中游為云服務廠商，形成以互聯網廠商為主的宴頭競爭格局，下游主要為SaaS廠商、PaaS廠商和各類客戶 　 　　發展超勢 　　隨著企業用戶的需求從基礎資源向云平臺、云應用延伸，中國laas行業未來將呈全棧化超勢發展。同時，中國政府密切出臺多項云服務安全政策與條款，明確未來laaS安全化發展的規劃 　

機器視覺是AI工業質檢行業的基石

　　機器視覺為各行業集成應用和服務，其中包括了基于機器視覺發展的AI工業質檢行業。AI工業質檢技術作為機器視覺的應用層，其主要運用了機器視覺的算法庫、光學器件以及圖像傳感器。AI工業質檢已成為機器視覺在制造業的重要應用之一，推動中國制造業的智能化發展 　 　　02制造業人工智能解決方案市場規模上升，AI工業質檢行業發展向好 　 　　中國制造業人工智能解決方案的市場規模呈現快速增長的態勢，2017至2021年的年復合增長率為97.2%。云廠商、機器視覺廠商、AI創新技術廠商紛紛進入AI工業質檢賽道，已在AI工業質檢領域積累了多個細分領域案例。隨著AI工業質檢技術在各領域滲透率的不斷提高，制造業人工智能解決方案市場規模將持續上升，預計2021至2026年的年復合增長率為45.6%。當前中國AI工業質檢行業集中度較低，百度智能云、創新奇智、華為云、阿里云占據了41.5%的市場份額，AI工業質檢賽道仍有入場機會 　　03AI工業質檢覆蓋多個制造行業，為行業內企業降本增效 　 　　AI工業質檢主要涉及到產品外觀缺陷、尺寸、平整度、距離、校準、焊接、質量、彎曲度等檢測。AI工業質檢結合機器視覺和神經網絡算法，實現從人工設計特征和規則到AI從大量數據中自動學習的突破。AI工業質檢能夠根據成像環境和缺陷輕微變化自動調整閾值和算法，進而提高制造業企業的質檢效率，降低人力使用成本，幫助制造企業實現降本增效 　

IT服務產業環節：IT服務指支持組織用戶的業務運營或個人用戶任務，貫穿IT應用系統整個生命周期各項服務的統稱。具體包括前期的IT咨詢與培訓，中期的定制開發、系統集成、部署實施，后期的IT運維升級、IT運營管理，以及貫穿全程的IT安全保障等。

IT服務外包：如果將這些服務外包，交付給第三方專業公司來做，則將它們稱為IT服務外包。據商務部，IT服務外包可以進一步劃分“信息技術研發服務、信息技術運營和維護服務和新一代信息技術開發應用服務”。近年來，借助于云計算、大數據、物聯網、移動互聯等新一代信息技術，推動“互聯網+服務外包”模式快速發展，IT服務外包企業逐漸向高技術、高附加值業務轉型。

日前，艾瑞咨詢發布了《2021年中國IT人才供給報告》。本報告重點關注IT儲備人才，從院校分布入手，到畢業生洞察、校招分析，層層剖析IT服務人才市場供給端各環節的現狀與變化，并最終落腳于企業端，提出相關建議以供參考。

報告指出，面對新冠肺炎疫情沖擊，中國IT服務業表現出較強的發展韌性，呈現逆勢增長態勢，新一代信息技術已經成為我國經濟增長的重要驅動力之一。IT服務產業具有知識密集、技術密集的特性，“人才”是企業的核心資產，產業的立足之本，重要性毋庸置疑。

供需情況：IT人才總體供不應求。從資質來看，IT人才呈金字塔分布，高中低端人才分別占比8%、41%、51%。由于供需失衡或崗位吸引力不足，企業“招聘難”問題在高低兩端尤其凸顯。從地域來看，一線城市是我國IT人才供需的集中點。但近年來二線城市IT需求增長，承接過剩IT人才，一線城市向二線城市的反向人才流動趨勢愈發明晰。

院校分布：規模上，中國高校數量穩定增長，截至2020年6月30日，全國高等學校共計3005所。分布上，受經濟水平和預算體制影響，中國高校具有區域分布失衡、層次配比不均的特點。泛IT類高校主要集中在傳統教育強省與IT產業發達的區域。

畢業生現狀：從宏觀視角看，高校擴招導致畢業生總量迅速膨脹，其中IT相關專業畢業生占比達10%左右，我國IT人才儲備日益豐富，缺口在逐年縮減。從微觀視角看，IT人才的就業觀在逐步成熟。調研結果顯示：

1、我國IT人才的求職渠道和擇業參考因素呈多樣化特點。

2、IT人才且愈發重視求職投入，約40%的求職者的簡歷投遞和面試次數在10次以上。

3、80%的IT人才求職周期在6個月以內，整體就業滿意度較高，負向反饋集中在薪資不及預期（差距約2000元）。

校園招聘：整體上看，IT服務行業校園招聘的節奏和方式已成體系，線下招聘會仍是企業進校招聘的主要方式。但疫情的出現使得招聘在社會習慣層面發生了深刻的改變，結合線上渠道進行多樣靈活的宣傳招聘，成為企業校招活動的當下的重點。此外，對于知名度較低的廠商，前期校企合作對后期人才轉化提升的效果較好，企業未來可以考慮通過品牌贊助、實習、產研合作等方式與目標院校定向加強鏈接。