gartner曲線元宇宙

⑴ Gartner發布2023年十大戰略技術趨勢是哪些

Gartner於10月18日發布企業機構在2023年需要探索的十大戰略技術趨勢，具體包括可持續性（Sustainability）、元宇宙（Metaverse）、超級應用（Superapps）、自適應AI（Adaptive AI）、數字免疫系統（Digital Immune System）、應用可觀測性（Applied Observability ）、AI信任、風險和安全管理（Trust, Risk and Security Management）、行業雲平台（Instry Cloud Platforms）、平台工程（Platform Engineering）以及無線價值實現（Wireless Value Realization）。

⑵ ai運動產品生產模式有哪些

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智慧技術來生成內容，它被認為是繼PGC、UGC之後的新型內容創作方式。2022年AIGC高速發展，這其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業化的可能，成為AIGC發展的「加速度」。

2、AIGC有哪些應用價值？

AIGC將有望成為數字內容創新發展的新引擎。1）AIGC能夠以優於人類的製造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。2）AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業的多維互動、融合滲透從而孕育新業態新模式。3）助力「元宇宙」發展。通過AIGC加速復刻物理世界、進行無限內容創作，從而實現自發有機生長。


1）AIGC+傳媒：寫稿機器人、采訪助手、視頻字幕生成、語音播報、視頻錦集、人工智慧合成主播

2）AIGC+電商：商品3D模型、虛擬主播、虛擬貨場

3）AIGC+影視：AI劇本創作、AI合成人臉和聲音、AI創作角色和場景、AI自動生成影視預告片

4）AIGC+娛樂：AI換臉應用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未來虛擬歌姬）、AI合成音視頻動畫

5）AIGC+教育：AI合成虛擬教師、AI根據課本製作歷史人物形象、AI將2D課本轉換為3D

6）AIGC+金融：通過AIGC實現金融資訊、產品介紹視頻內容的自動化生產，通過AIGC塑造虛擬數字人客服

7）AIGC+醫療；AIGC為失聲者合成語言音頻、為殘疾人合成肢體投影、為心理疾病患者合成醫護陪伴

8）AIGC+工業：通過AIGC完成工程設計中重復的低層次任務，通過AIGC生成衍生設計，為工程師提供靈感

3、AIGC商業模式如何？

1）作為底層平台接入其他產品對外開放，按照數據請求量和實際計算量計算：GPT-3對外提供API介面，採用的四種模型分別採用不同的按量收費方式

2）按產出內容量收費：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI圖像生成平台大多按照圖像張數收費

3）直接對外提供軟體：例如個性化營銷文本寫作工具AX Semantics則以約1900人民幣/月的價格對外出售，並以約4800歐元/月的價格提供支持定製的電子商務版本。大部分C端AGC工具則以約80人民幣/月的價格對外出售

4）模型訓練費用：適用於NPC訓練等個性化定製需求較強的領域

5）根據具體屬性收費：例如版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權多種合作模式，擁有設計圖案的版權）、是否支持商業用途（個人用途、企業使用、品牌使用等）、透明框架和解析度等

4、AIGC的行業門檻及壁壘是什麼？

1）打造一體化解決方案服務能力：AIGC本質上提供的是內容的生成工具，和傳統的內容輔助編輯邏輯是相同的。採集、生產、媒資管理、分發消費等視頻整個生命周期，一般都需要覆蓋內容生成的全生命周期。

2）與行業的深度綁定關系：通過和行業形成深度綁定關系，接入相關平台或底層系統的，與原來的內容載體建立良好的合作關系，除去說明場景可行性外，還需要強調對方在基礎架構上的配合意願。

3）構建業務閉環：創作型的工具如何得到反饋的手段，需要新的模式形成閉環。需要從「拼接式」（需要大量的人工標注數據，只能針對具體任務，不會自我成長）到「進化式」（創造特定條件和核心能力，使之能夠完成通用任務並自我成長），並與用戶增加對話輪次、建立情感鏈接。

5、AIGC技術處於什麼發展階段？

2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以處理的格式內容包括：文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等等。AIGC被認為是繼專業生產內容（PGC，professional-generated content）、用戶生產內容（UGC，User-generated content）之後的新型內容創作方式，可以在創意、表現力、迭代、傳播、個性化等方面，充分發揮技術優勢。

2022年：AIGC高速發展，其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業化的可能，成為AIGC發展的「加速度」。

6、AIGC的發展面臨什麼挑戰？

AIGC在引發全球關注的同時，知識產權、技術倫理將面臨諸多挑戰和風險。同時AIGC距離通用人工智慧還有較大的差距。

1）知識產權爭議。AIGC的飛速發展和商業化應用，除了對創作者造成沖擊外，也對大量依靠版權為主要營收的企業帶來沖擊。

2）關鍵技術難點。AIGC距離通用人工智慧還有較大差距，當前熱門的AIGC系統雖然能夠快速生成圖像，但是這些系統未必能夠真正理解繪畫的含義，從而能夠根據這些含義進行推理並決策。

3）創作倫理問題。部分開源的AIGC項目對生成的圖像監管程度較低，數據集系統利用私人用戶照片進行AI訓練，侵權人像圖片進行訓練的現象屢禁不止。一些用戶利用AIGC生成虛假名人照片等違禁圖片，甚至會製作出暴力和性有關的畫作。由於AI本身尚不具備價值判斷能力，一些平台已經開始進行倫理方面的限制和干預，但相關法律法規仍處於真空階段。

7、如何看待AIGC的未來趨勢？

據李彥宏判斷，未來AIGC將走過三個發展階段：助手階段、協作階段、原創階段。

在第一階段，AIGC將輔助人類進行內容生產；

第二階段，AIGC以虛實並存的虛擬人形態出現，形成人機共生的局面；

第三階段則是原創階段，AIGC將獨立完成內容創作。Gartner預計，到2025年，生成式人工智慧將占所有生成數據的10%。

推動這一變化發生的驅動力在於：

1）核心技術升級不斷發展。AIGC的三大基礎能力包括內容孿生、內容編輯、內容創作，將隨著產業發展而逐漸升級。

2）產品類型逐漸豐富。人工智慧的不斷發展及推進，也將使AIGC模態不再僅僅局限於文本、音頻、視覺三種基本形態。嗅覺、觸覺、味覺、情感等多重信息感知和認知能力將以數字化的形式傳輸並指導人工智慧進行內容創作，甚至創造出酸甜苦辣外的另一種味道。

3）場景應用趨於多元。目前，AIGC已經在多個領域得到廣泛應用，如金融、傳媒、文娛、電商等，未來應用場景會進一步多元化。除應用場景的橫向擴展外，場景與場景的融合交互也是未來的發展趨勢之一。

4）生態建設日益完善。技術研發的不斷創新將強有力地推動內容創作，提高生成內容質量，使內容更接近人類智力水平和審美標准，同時應用於各類行業各種場景。AIGC的繁榮發展將促進資產服務快速跟進，通過對生成內容的合規評估、資產管理、產權保護、交易服務等構成AIGC的完整生態鏈，並進行價值重塑，充分釋放其商業潛力。

8、AIGC未來市場空間有多大？

隨著標注數據累積、技術架構完善、內容行業對豐富度/事實性/個性化的要求越來越高，AIGC行業即將被推向前台。

在未來2-3年間，AIGC的初創公司和商業落地案例將持續增加。目前由人工智慧生成的數據占所有數據的1%不到，根據Gartner預測，到2025年，人工智慧生成數據佔比將達到10%。根據《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潛力產生數萬億美元的經濟價值。

9、AIGC的產業鏈分布如何？

我國的AIGC行業尚未發展成型，目前，AIGC代表公司較少，且上游還有眾多欠缺。

國內的AIGC場景開發較少：在我國，由於技術發展不足以及投資環境的影響，AIGC大多被作為公司的部分業務、乃至相對邊緣化的功能進行研發開發，獨立運行的初創公司數量明顯少於國外，大部分細分賽道的初創玩家在5家以下，這也間接導致了國內的AIGC場景開發較少。

AIGC應用場景深度不足：國內布局最多的賽道是寫作和語音合成領域，虛擬人賽道剛剛開始興起基本均停留在內容領域。而在國外延展領域得到了更為充分的挖掘，例如個性化文本生成、合成數據等賽道均是重點布局領域。此類業務拓展的綜合性要求較高，需要客戶方的數字化程度以及對對應行業的充分了解。

10、AIGC相關公司有哪些？

上市公司

300418 昆侖萬維

業務布局：公司在AIGC領域已經投入了近兩年的時間，國內最早布局AIGC領域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力於打造領先的人工智慧音樂生成技術，目前已正式銷售AI作曲，具備成熟專業的全鏈路音樂製作和全球音樂發行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，演算法模型及AIGC能力不斷優化提升。目前新歌已在國內外各大平台上線。
客戶類型：22Q3在國內外各大平台再推新歌的基礎上，也積極拓展了車企、教育、時尚、游戲、娛樂等各個行業的合作生態，達成了歌曲代銷、車機音源、公播音樂、AI音樂輔學、品牌聯名主題曲、有聲書及視頻配樂等落地業務。例如，MusicXLab與音樂公司達成歌曲代銷合作，與頭部車企達成AIGC戰略合作，與游戲公司簽約BGM長期合作，與教育機構達成AI音樂評價輔學合作等。先進科技的持續賦能和產品矩陣的不斷豐富將為StarX發展注入強勁動力。
301270 漢儀股份

公司以技術驅動設計，近年來針對字型檔產品設計、生產、傳輸、儲存到識別的全業務鏈條進行持續不斷的研發投入，實現了全面的技術儲備以保證公司業務持續高效的發展。同時，公司緊隨信息技術、人工智慧的發展步伐，及時將先進的信息技術應用於字型檔行業，形成了以大數據、人工智慧為基礎的技術儲備。
300364 中文在線

公司已推出AI繪畫功能和AI文字輔助創作功能，其中AI文字輔助創作功能已上線，該功能已向公司旗下17K文學平台全部作者開放。公司深度結合作者的真實寫作場景，作者在使用AIGC功能時，通過針對不同的描寫場景填寫關鍵詞和輔助短語，即可生成對應的文字內容描寫，提高寫作效率。目前可針對人物、物品等進行AI輔助創作，並針對不同的作品類別如古風、都市等進行語言調整，帶來最佳的內容產出體驗，大幅提升創作效率和內容的可讀性。
000681 視覺中國

公司在AI方面持續投入，已發售數輪AI數字藏品，並使用AIGC方式創作圖片內容，目前平台仍在大力投入AI布局。
300624 萬興科技

公司已布局虛擬數字人、虛擬場景、虛擬直播等創新業務領域；近日在2022全球元宇宙大會論壇上宣布布局AIGC賽道，公司旗下首款AI繪畫軟體「萬興AI繪畫」正式開啟公測。
300229 拓爾思

公司已落地了一批服務型虛擬人項目，其中與廣東省共建「南方鄉村振興新農人AI數智賦能平台」，定位於農產品直播內容智能創作的AIGC在線服務平台，主要面向農產品電商主播提供直播腳本智能創作、帶貨虛擬人全鏈租用等知識賦能服務。
2022年世界盃舉辦期間，公司將利用自研互聯網大數據資訊平台，對世界盃相關的熱點和話題進行大數據分析和研判，通過AIGC的內容自動創作和虛擬數字人進行聯合，開展「大數據看世界盃」的虛擬數字人系列服務。
002657中科金財

今年服貿會期間，公司發布了中科金財「元宇宙技術服務矩陣」，其中，公司基於WEB3.0規則架構，研發了數字人內容製作引擎、元宇宙場景開發工具，並通過AIGC的企業級內容互動創作平台，實現與中科金財元宇宙數字化營銷平台「覓際」融合，公司作為郵儲銀行北京分行在服貿會上的合作夥伴，通過上述技術服務，首次實現了「沉浸式購物+數字人民幣」場景落地。
BIDU 網路

在9月23日舉辦的2022萬象·網路移動生態大會上，網路發布了AI助理，覆蓋了各種AIGC應用，包括AI自動生成文字、圖片以及圖片轉換成視頻。藉助AIGC的力量，網路希望為現有的500多萬百家號創作者帶來一套AI生產內容工具，幫助他們更快更好地產出視頻內容，從而增加網路百家號等產品的用戶粘性，以反擊頭部短視頻平台。目前網路已經和數十家權威媒體成立「AIGC媒體聯盟」。
300130 新國都

公司全資子公司新國都智能基於圖像深度學習、計算機視覺等前沿AI技術，積極探索AI人工智慧技術在AIGC、智能駕駛等領域的應用。
0700 騰訊

騰訊AI Lab基於自己的多模態學習及生成能力在游戲領域進行了全流程的布局。「絕悟」AI通過強化學習的方法來模模擬實玩家，包括發育、運營、協作等指標類別，以及每分鍾手速、技能釋放頻率、命中率、擊殺數等具體參數，讓AI更接近正式服玩家真實表現，將測試的總體准確性提升到95%。目前騰訊絕悟在環境觀測、圖像信息處理、探索效率等方面的創新演算法已經突破了可用英雄限制（英雄池數量從40增為100 ），讓 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能並達到職業電競水平，能應對高達10的15次方的英雄組合數變化。目前，騰訊AI Lab還與騰訊 AI Lab 還與王者榮耀聯合推出了AI開放研究平台「開悟」，並積極舉辦相關賽事。
MFST 微軟

微軟亞洲研究院支持圖像變為動態、文本生成視頻、文本生成圖像、圖像補全、圖像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴

阿里巴巴智能設計實驗室研發虛擬模特塔璣及AI視覺物料生成系統阿里鹿班。
NVDA 英偉達

在視覺生成研究領域始終位於前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司

小冰公司

成立時間及融資輪次：2020年 A輪（估值已達10億美元獨角獸，高瓴領投）
AIGC相關亮點：作為「AI being」派虛擬人。小冰的產品虛擬人、音頻生成、視覺創造、文本創造、虛擬社交、Game AI等。
客戶范圍：客戶已覆蓋金融、智能車機、零售、體育、紡織、地產、文旅等十多個垂直領域，並提出了以「人力」的邏輯去進行商業報價的虛擬人商業模式。
DeepMusic（靈動音科技）

成立時間及融資輪次：2018年 A輪（TME領投，單輪融資數千萬人民幣）
AIGC相關亮點：產品包括針對視頻生成配樂的配樂貓、支持非音樂專業人員創作的口袋音樂、可AI生成歌詞的 LYRICA、AI作曲軟體LAZYCOMPOSER。目前已與國內多家音樂平台廠商達成合作。其音樂標注團隊已形成了全球最精確的話語歌曲音樂信息庫。
倒映有聲

成立時間及融資輪次：2019年 Pre-A輪（中文在線投資，單輪融資千萬人民幣級）
AIGC相關亮點：倒映有聲通過神經渲染技術快速構建AI數字分身，通過語音+圖像生成技術，生成和驅動數字分身的唇形、表情、動作、肢體姿態，創造表情自然、動作流暢、語音充滿情感的高擬真度數字分身IP。2021年3月倒映有聲和中央廣播電視總台音頻客戶端「雲聽」簽署戰略合作協議。
rct AI

成立時間及融資輪次：2018年 A3輪（元宇宙資本和Springwind Ventures領投，單輪融資額超千萬美元）
AIGC相關亮點：通過簡單設計並調整不同的參數，rct AI的混沌球（Chaos Box）演算法可以在游戲中大規模地輕松生成具有智能意識的虛擬角色。他們的行為和對話不會重復，皆為動態生成。目前，rct AI已憑借核心技術Chaos Box幫助了10餘家企業，完成包括對戰游戲、虛擬人鑄造等多種類型的項目，與世界范圍內 20+ 游戲廠商建立了深入合作，觸達超過 2 億用戶。
超參數

成立時間及融資輪次：2019年 B輪（紅杉中國領投，估值已達10億獨角獸，單輪融資1億美元）
AIGC相關亮點：超參數科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人團隊競技（球球大作戰）、非完美信息博弈AI（鬥地主、德撲、麻將等）等。目前，超參數AI Bot已在多款千萬日活的產品中上線，每日在線數峰值將近百萬，業內率先實現在3D FPS領域的大規模商業化落地。
影譜科技

成立時間及融資輪次：2018年 D輪（單輪融資13.6億元，商湯科技領投）
AIGC相關亮點：在視頻生成相關領域支持結構化視覺分析、影像自動合成技術、智能視頻編輯、視頻內容生產等。
Zyro

圍繞垂直業務場景，結合業務knowhow 組織相關AIGC能力
圍繞電商場景，通過AIGC生成網站搭建過程中所需的各類素材，具體業務包括針對性生成公司介紹、企業價值、Slogan、自動提升圖片清晰度、自動生成logo等。
聆心智能

基於多模態對話生成系統，該公司專注於針對精神心理的AI驅動的高質量數字療法，讓AI圍繞認知、情緒和行為三個維度對用戶進行評估和干預，生成千人千面的情緒治療方案，目前已與北醫六院、湘雅二院、中日友好醫院、清華大學玉泉醫院等達成合作。
OpenAI

將其底層模型對外開放商用，開創基礎設施型的商業模式。GPT-3目前已經開始對外提供API，並分為四種模型按照用量對外收費。
Gliacloud

輸入文本鏈接，軟體能夠自動對其中的標題和文字進行區分表示，並根據不同層級自動匹配素材和文字的轉場、格式等，進而形成說明式的視頻。該方式能夠增加10倍的視頻產量。類似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai

Rosebud.ai能夠生成非真實的人臉圖像，並在該圖像中匹配相關衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根據對應受眾的相關數據進行調整。該公司聲稱，其生成模型能夠使活動點擊率提升22%。

⑶ Gartner發布2014技術成熟度曲線，大數據去哪兒

摘要：近日，Gartner發布了最新的新興技術成熟度曲線（Hype Cycle for Emerging Technologies）。去年，大數據享有至高無上的地位，處於Gartner所說的「期望膨脹高峰期」。但現在，大數據已經跌入「幻滅的低谷期」。物聯網取而代之，占據了成熟度曲線的最高點。

在2012年和2013年，Gartner的分析師們曾認為，物聯網還需要10年以上的時間才會達到「生產率穩定期」。但今年，他們認為物聯網只需要5到10年時間就會達到這個最終成熟階段。
小編的理解是，無論是大數據還是物聯網，數據和數據之上的信息都是不變的「主旋律」。物聯網將數據流動的介質進一步「下沉」至具備聯網功能和數據傳輸能力的「物件」上，讓更多的機器、設備成為人們生產與生活交互的一部分。

今年成熟度曲線上的一個新面孔是「數據科學」，預計它將在2到5年時間里達到穩定期。與其說它是一項或一套具體的技術，不如說是一個處理大數據的學科。Gartner在《成熟度曲線特別報告》(Hype Cycle Special Report)中指出：「雖然對大數據的興趣依然不減，但它已經離開高峰期，因為該市場已經安定下來，有了一整套合理的方法，新的技術和實踐被添加進現有方案。」雖然大數據興趣不減，市場趨向穩定，但Gartner認為，大數據還有5到10年才會達到穩定期。看來，大數據相關技術的演進在未來一段時間內仍將展現出強大的生命力，相關市場的營收也將不斷放大。

對於Gartner對新興技術起伏的判斷，皮尤研究中心(Pew Research Center)的互聯網、科學和技術研究主管李·雷尼(Lee Rainie)作出了如下評價：「雖然成熟度曲線不是嚴格地以數據為基礎，但高德納分析師們對技術採納狀況作出的判斷常常與其他優秀觀察者的看法相一致。在特定創新應該處於曲線什麼位置的問題上，有時會有爭議，但該曲線所勾勒的總體趨勢很少受到質疑。」

2014年標志著新興技術成熟度曲線這個有用的工具已經問世20周年。該工具旨在跟蹤人們對技術和商業創新的周期性興趣爆發和經常性失望的起起伏伏。Gartner副總裁兼著名分析師貝特西·伯頓(Betsy Burton)談到了成熟度曲線作為跟蹤創新及其商業影響力如何逐漸演變的工具，以及2014年版的新變化。伯頓說：「很多時候，我們看到的是人們的注意力從支持信息、應用、雲端系統和大數據的基礎設施，轉向我們如何運用雲計算、大數據和社交的某些能力來解決現實的商業問題。我們正目睹人們的注意力從技術本身轉向將這項技術實際運用到現實的商業需求和商業成果中。」

⑷ 「新技術」有哪些

新技術有：

1、MeshforTeams：元宇宙in混合辦公

元宇宙是過去一年備受熱議的話題，混合辦公則是在有效控制疫情、全面復工復產的過程中越來越多的企業開啟的辦公模式。而MeshforTeams則是將二者結合起來的先進落地方案。

MeshforTeams是結合了MicrosoftMesh的混合現實功能的一款產品，可以讓不同地點的同事，通過生產力工具Teams加入協作，召開會議、發送信息、處理共享文檔等，共享全息體驗。

2、AzureArc：多雲管理成為新風向標

如果說，Mesh滿足了人們對於元宇宙的詩和遠方的想像，那麼AzureArc則更多著力解決當下融合了多雲、混合雲、邊緣計算等多種架構並存的現實難題。

多雲環境下，要做到同時對多種IT基礎設施、服務進行統一、高效、靈活、安全管理，並不容易。AzureArc可以。

3、AzureOpenAI&Synapse：雲上AI聚焦安全高效

此前，微軟合作夥伴OpenAI打造的超大規模的GPT-3模型，出色的性能一直被人工智慧界津津樂道，而用以訓練和實現自然語言理解和生成的雲端服務，AzureOpenAI服務，已經開啟有限預覽。

與眾不同的是，通過該服務，可以訪問OpenAI強大的GPT-3模型，並享受到企業級的安全性、可靠性、合規性、數據隱私保護，以及微軟提供的相關工具，確保模型的輸出符合客戶的業務需求。

4、AzureSpringCloud：雲原生在低代碼化

在不斷加速推進傳統IT和數據服務轉型升級的同時，低代碼、雲原生，已經成為今後軟體服務的必然之選。Gartner預測2025年將有95%的工作任務部署在雲原生平台上，而低代碼開發，則能顯著降低應用開發創新的門檻，是加速中小企業數字轉型的「火箭助推器」。

5、微軟全球引擎：入華出海「聯合創新」

如果說，藉助全球一致的微軟技術架構，在微軟智能雲上開發和運行的業務系統及服務，並快速、高效、安全地遷移和部署到全球各地，是一種潮流的話，那「聯合創新」的理念的提出，對於開發者而言，則是一種認知上的升級。