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AI+影視,帶動影視IP落地分得流量 與紅利

來源:興業證券     編輯:創澤   時間:2023/9/6   主題:其他 [加盟]

AI 技術在影視行業各產業鏈發揮功效,同時帶動影視 IP 落地。一方面,AIGC 技術可運用于內容創意、內容制作、內容宣發等影視生產全鏈路,如:劇本創作、 AI 換臉換聲、分鏡制作、CG 動畫、特效生成處理、視頻剪輯、預告片海報制作 等。有效為影視行業的生產提速增量,并解決影視制造成本較G的問題。另一方 面,隨著 AI 技術的提G與算力水平的提升,虛擬人,數字人等人工智能產品逐步落地,擁有知名 IP 的影視行業通過相關 AIGC 技術使 IP 落地變現,分得流量 與紅利。

代表性公司

1 芒果超媒

公司持續關注研究包括 AI 在內的行業相關新技術發展。公司一直保持對行業相關新技術的研發投入,公司創新研究 院長期以來專門進行新技術研發并取得了多項技術應用的落地實施。媒體行業的大發展,歷來都是由于技術創新所 推動的,公司積J擁抱新技術,包括 ChatGPT 等新型 AI 技術在內,我們都做了很多相關研究,并積J嘗試依托新 技術來實驗節目模式的再次創新。

2 光線傳媒

與此同時,公司關注到 AI 技術的進步將對電影生產特別是動畫電影生產帶來的重大改變,已在內部部署對 AI 技術 的探索式實踐,積J尋找與內容創作的結合點。新技術的發展和新工具的出現會顯著提升動畫電影制作的品質和效 率,這將是公司未來關注、探索和實踐的重要方向。

3 捷成股份

公司將進一步落實 AI 在相關內容制作技術L域的技術開發和應用,結合公司在智能媒體資產管理系統的布局,加大 公司在 AIGC L域的技術開發和應用力度,推動 AIGC 相關技術在內容創意、影視劇內容制作、短視頻創作等L域 的深度應用。……公司積J開拓 AR/VR/AI、數字人元宇宙等G新數字技術業務,公司旗下子公司世優科技作為L先 的虛擬體驗技術解決方案服務商,致力于為政府企業、品牌、明星、名人਀每一個人打造元宇宙分身(數字人),構 建數字人元宇宙,提供數字人全棧技術服務,推出數字人四大產品體系。

4 華策影視

對于文化影視行業而言,AI 技術一方面有利于全行業的提效降本;另一方面有利于 IP 價值的深化和放大。公司將 AIGC 技術應用于內容創意、內容制作、內容宣發等影視生產全鏈路。公司將以科技化數字化賦能產品創新,提升 生產效率,在技術與內容融合中找到新的價值增長點,充分利用 AIGC 技術提升影視行業全管線效率,包括影視劇 本創作、AI 換臉਀換聲、場景਀分鏡制作、數字人模擬虛擬角色、預告片剪輯、特效處理、AI 海報制作等。

5 奧飛娛樂

公司還將積J擁抱人工智能等前沿技術給文化產業帶來的變革,探索相關技術在內容創作、產品研發等環節的融和 應用,逐步推動“AI+IP”的產業化落地,例如利用人工智能相關技術和工具縮短制作周期,提G生產效率;結合虛擬 偶像或玩具產品在線上਀線下場景實現智能互動功能,提升用戶體驗。未來公司將持續在更多產業鏈環節探索 AI 技 術應用可行性,加快促進內容與產業良性循環以਀創新融合的G質量發展。





AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播的時空性

在內容生產方面在文稿編輯修改內容校對等L域的應用能夠優化傳統出版業的工作模式;在版本印刷方面,AI 技術加快印刷鏈的效率

AI+教育,賦能教育要應用于課堂教學,課后輔導

在課堂環節通過智能黑板,數字教師等方式提升教學環境與教學效率;課后環節針對不同學生的學習能力與學習風格,生成貼近學生需求的個性化課后服務

AI+媒體,助力內容生成賦能數字媒體

內容生成方面打造新聞可視化,可聽化,更符合用戶需求的媒體新聞內容;技術報道方面實現跨場景報道,隔空全息互動等方式,解決了時空因素的限制

AI+數字政務,為數字政府提供助力

流程處理方面實現自動化流程處理,進而提G政府工作效率;決策支持方面提供科學依據和決策參考;安全保障方面提G政府信息安全的保障能力

AI+網絡安全, 賦能網絡安全實現產業升級

信息檢索方面幫助用戶自動提取威脅情報;運營效率方面能夠有效緩解客服等人員的工作強度,降低企業對于此類人員的需求,提G整體運營效率

AI+安防,助力構建安防新形態

生成式AI能夠通過智能圖像分析,人車識別等技術,能夠實現缺失信息的還原以及優化監控效率等;根據指示自動生成代碼并實現完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

在內容生成方面生成式 AI 擁有強大的數字內容孿生編輯 作能力;在人機交互方面改變了信息交流的方式,企業辦公效率將會大幅提G

商湯大模型倫理原則與實踐白皮書:日日新,思無邪

AI2.0階段相比AI1.0階段有以下幾點顯著變化:一是任務類型由封閉場景轉向開放任務; 二是數據處理模態由單一模態轉向多模態;三是模型類型由判別式模型轉向生成式模型

新華社研究院發布《人工智能大模型體驗報告2.0》

AI大模型的發展為人類工作和生活的提質增效帶來了重要的積J影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積J的影響

大模型訓練參數規模量級G或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大于100億的模型;國際L先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上;百度研發的Ernie和華為研發的盤古是國內大模型參數規模的L先者

大語言模型研發的關鍵影響要素

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數據資源,資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素

大規模語言模型發展經過三階段在2023年進⼊爆發階段

大語言模型誕生階段Transformer神經網絡架構;探索階段GPT-2發布并部分開源;大語言模型爆發階段ChatGPT-3.5,百度文心一言發布
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