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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領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,進而提高政府工作效率;決策支持方面提供科學依據和決策參考;安全保障方面提高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,提高整體運營效率

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高

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極影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積極的影響

大模型訓練參數規模量級最高或達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;國際領先的大模型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領先者

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
 
資料獲取
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