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数字内容智能化升级建设项目可行性研究报告
10页1、数字内容智能化升级建设项目可行性研究报告(一)项目概述本项目拟投资 73,060.00 万元,基于公司现有原创网络平台生态布局,对数字内容制作与生成方式进行智能化升级,募集资金用于招募专业研发团队和购置配套开发软/硬件设施。公司拟通过本项目的建设构建完善的数字内容智能生成技术能力,在智能内容生成系统底层架构以及技术应用两个方面进行研发升级,一方面基于公司海量的语料内容优势构建专业内容生成应用模块,另一方面在智能内容生成系统底层架构的基础上,针对 IP 衍生漫画内容创作、动画内容创作、视频内容创作及智能聊天机器人等应用领域布局。本项目的实施有助于提升公司数字内容创作的速度和质量,初步实现 IP 衍生内容创作的标准化,同时基于数字内容智能生成技术持续探索内容创新,助力公司在数字文化领域的高质量发展。(二)项目相关背景分析1、人工智能产业持续快速发展,通用人工智能引领行业发展近年来,我国对于人工智能行业的政策扶持力度持续加大。2017 年以来,人工智能产业多次在政府工作报告中被提及。2018 年至 2023 年间,国家各级部门陆续发布人工智能标准化白皮书(2018 年版)人工智能发展现状和趋
2、势第九次集体学习关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见等政策文件,在技术发展、产业融合、实体经济融合等多个方面对人工智能技术提供了有力支持。而随着 AI 算力、数据、算法等方面的持续突破,能够实现执行通用智能行为能力的“通用人工智能”让 AI 产业展现出了从项目交付迈向产业赋能的潜力。2022 年 4 月 28 日,通用人工智能首次进入中共中央政治局会议,会议提出“要重视通用人工智能发展,营造创新生态”。在国家政策以及市场需求的持续带动下,我国人工智能产业表现出了强大的持续发展能力。根据艾瑞咨询发布的2022年中国人工智能产业研究报告(V),2022 年中国人工智能产业规模达 1,958亿元,年增长率 7.8%,2027 年人工智能产业整体规模可达 6,122 亿元,2022-2027年间复合增长率达到 25.6%,行业仍将长期处于快速发展阶段。未来,通用人工智能有望具备多维度的复杂理解能力,成为人工
3、智能重要发展趋势。2、智能化数字内容生成技术潜力巨大,全球科技巨头纷纷入局生成式 AI(AIGC)主要通过学习并归纳数据中的联合概率分布后,基于历史进行模仿式、缝合式创作,生成全新的内容。2022 年,ChatGPT 和 StableDiffusion 展现了 AIGC 强大的技术实力,开启了 AIGC“元年”。2023 年,随着GPT-4、MidjourneyV5 等模型工具的持续升级,AIGC 成为当前人工智能领域最重要的技术发展趋势之一,海内外众多科技巨头纷纷在 AIGC 领域进行布局。Meta 发布了由文本到视频的系统 Make-A-Video;谷歌发布了可以从简单的文本提示中生成高清视频的 Imagen Video 和 Phenaki;国内的领军科技企业如百度、腾讯、阿里、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等也都宣布在 AIGC 领域有所投入;StabilityAI、Jasper、OpenAI 等 AIGC 的新晋领军企业也强势入局。根据量子位智库发布的中国 AIGC 产业全景报告,2023 年我国 AIGC 市场规模预计可达到 170 亿人民币,到 2025 年这一数字预计将
4、增长至 260 亿人民币。未来随着 AIGC 技术水平的持续进步、应用场景的逐渐清晰、行业格局的持续完善,AIGC 产业将进入蓬勃发展阶段,市场规模呈现加速上升的发展趋势。到 2030 年,预计我国 AIGC 产业市场规模将突破万亿。而多模态技术的快速发展也为 AIGC 技术能力、学习能力的升级提供了强力支撑,使得我国人工智能产业的应用场景更加丰富。3、多模态技术赋能行业应用,智能化数字内容生成成为数字文化内容创新的新引擎基于模态分类,AIGC 的应用场景可以分为文字生成、音频生成、图像生成、视频生成、跨模态生成和策略生成。其中,文字生成发展时间较长,自然语言技术成熟度相对较高,无论是应用型文本、创作型文本、交互性文本,还是文本辅助生产,目前均已在不同领域实现了应用。随着跨模态任务需求、跨模态数据融合、以及对人类认知能力模拟需求的持续增加,AI 模型近年来朝多模态方向持续发展。多模态 AI 能够实现基于文本、语音、图片、视频等多模态数据的综合处理应用,完成跨模态领域任务。自 2017 年谷歌首次提出 Transformer 模型,2022 年微软与谷歌分别提出 Dall-E-2 与 F
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