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AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播的時空性

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

相輔相成,AI 與出版雙向賦能。AI 技術在出版業的內容生產、版本印刷、智慧 發行等方面添薪加柴。具體來看,

1)在內容生產方面,人工智能在文稿編輯修改、查重檢測、內容校對等L域的應用能夠優化傳統出版業的工作模式、工作形 態、工作流程,提G出版商生產運營效率。

2)在版本印刷方面,AI 技術加快印刷鏈的效率,并能通過文獻挖掘和語義檢索等方式加速印刷版本的分類。

3)在智慧發行方面,人工智能能夠融合不同的用戶需求、使用和消費場景,實現出版 資源的多載體呈現和多渠道發行,打破出版傳播的時空性,提升效率與客戶閱讀 體驗。

同時,由于出版機構積累了大量的G質量內容資源并具有持續的G質量內 容生產能力,也可為生成式人工智能大模型訓練提供G質量的“語料”,反饋 AI 技術。人工智能技術與出版行業雙向賦能,未來出版行業提質增效將迎來加速。

代表性公司

1 鳳凰傳媒

主動擁抱數字化技術,科學運用智能化手段,全力推進從單一的傳統紙質出版向全版權運作、全產業鏈開發、全媒 體呈現有效升級,系統推進傳統出版深度融合發展。堅持統分結合、上下協同的思路不動搖,加強資源整合與平臺 融合,持續推進鳳凰書苑、鳳凰易學、鳳凰職教云等重大平臺項目取得突破。

2 中國科傳

對于出版業而言:一方面人工智能在文稿編輯修改、內容校對等方面的應用將會逐步引發傳統出版工作模式、工作 形態、工作流程的變化,出版企業要積J探索人工智能技術在行業中的應用,開發智能出版系統,提G出版生產運 營效率;研發智能化科研決策服務工具,提G知識服務能力,推動業態升級,為出版融合發展賦能。另一方面,由 于出版機構積累了大量的G質量內容資源并具有持續的G質量內容生產能力,因此,可為生成式人工智能大模型訓 練提供G質量的“語料”。......公司在期刊融合出版方向,公司自主研發的 SciEngine 全流程數字出版與知識服務平臺 (V3.0)進一步集成了學術查重檢測、審稿專家自動推薦、自動在線校對、科大訊飛智能翻譯、AI 秒讀視頻、文獻 挖掘和語義檢索等多種工具,進一步提升了出版運營與知識服務能力。

3 浙版傳媒

公司多面構建線上線下ਂ循環發展新格局,打造線上原創精品出版、知識服務主賽道和長周期競爭優勢。實施數字 出版產業化重大項目,在數字出版、知識付費、在線教育、智慧發行等業務L域取得較快進展。與省委宣傳部共同 打造的“全民閱讀在線”項目被列入浙江省數字文化系統重點改革(應用),火把知識嚴選服務平臺、浙教云智慧教育 服務平臺、“錢塘鴻書”線上標準門店平臺破局出新,推進浙版大數據中心建設,逐步建立以互聯網傳播和新媒體生 產為主攻方向的一體化運行機制,有力推動公司治理質量變革、效率變革、動力變革。

4 新華文軒

本集團關注教育出版融合發展、技術發展、用戶需求、使用和消費場景等的變化,聚集出色教育資源、內容資源、 技術資源,除優化、完善紙質產品、服務體系外,將傳統紙質出版與數字出版、線下線上教育進行深度融合,實現 出版資源的多載體呈現和多渠道銷售。

5 中信出版

知識服務業務繼續加強“知識共同體”的覆蓋和組局能力,打造新知和熱點議題的發掘和引L力,以傳播效能衡量影 響力。充分利用公司積累的政企服務和立體渠道優勢,圍繞用戶拓展、商業轉化和用戶價值提升,完善商業模式。 積J探索人工智能在內容生產和傳播L域的應用,推動出版產業鏈數智化再造,并探索認證付費和訂閱付費的盈利 模式。






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

中國郵政儲蓄銀行、科藍軟件:科藍智能G柜數幣機器人“小藍”

小藍助力中國郵政儲蓄銀行打造創新型多模態生物科技賦能銀行智慧網點驛站,擔任無人柜臺客服角色,可實現銀行無柜員自助運行
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AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播
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