AIGC|数字时代巨变,创新潮流涌现,万亿市值风口已开!

艾瑞咨询报告显示,2021 - 2023年7月国内AIGC赛道投融资活跃,从概念迈向落地。AIGC凭借自主生成能力,在多领域创造价值。其发展源于技术突破与需求增长,研发历经四阶段。拓世科技集团打造产业链,AIGC在C端和B端均有重要作用。
“2021年至2023年7月期间,AIGC赛道共发生280笔投融资,展现了其高热度与高成长性。在获投的应用与模型层创业项目中,文本、影像、语音平分秋色。”艾瑞咨询在其《2023年中国AIGC产业全景报告》披露国内AIGC的最新投融资情况,这让我们看到AIGC从概念到落地在国内已经迈出了坚实的一步。

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(截至2023年7月的AIGC赛道国内投融资分布-艾瑞咨询整理)

在当今数字世界和物理世界急速融合的大潮中,人工智能生成内容(AIGC)正在重塑着数字内容的生产方式、传播形式和消费模式,深刻地改变我们的生活。这并不仅仅是技术的进步,更是一场文化和社会的颠覆,让我们能够在虚拟世界中建立无限可能的景观。

从基础数据到深度学习算法,AIGC技术凭借着自主生成的能力,不仅在文本、图像、音乐、视频等领域建树颇多,甚至拓展到3D交互内容,创造新的价值和意义。从发展背景方面来看,AIGC的兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容供给需求:一方面,技术进步驱动AIGC可用性不断增强。另一方面,海量需求牵引AIGC应用落地。

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(属于AIGC的内容创意世界)

在过去的几年中,AIGC各类软件工具经历了多个版本的升级和改进,每一次的更新都带来了巨大的惊喜,促进人类的创造力取得持续突破:

2018年,英伟达推出的StyleGAN模型彻底颠覆了我们对于图像生成的认知,而如今的第四代模型StyleGAN-XL更是让人眼前一亮,其生成的高分辨率图片几乎无法与现实区分开。2019年,DeepMind的DVD-GAN模型引领了视频生成的新时代,其在各种场景下表现出色,仿佛真实世界一面映射中的镜子。

2021年,OpenAI推出了DALL-E,并于一年后推出了升级版本DALL-E-2,主要应用于文本与图像的交互生成内容。这一模型可以根据简短的文字描述,创造出令人惊叹的绘画作品,不论是卡通、写实还是抽象,质量都达到了超高的水准。2022年底,ChatGPT3.5的发布更是将AIGC推向了新的高峰,它不仅可以与人进行深入的交流,还能够创造出惊人的文本作品,仿佛是写作界的一位奇才。

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(数字世界和物理世界正在加速融合)

知己知彼,百战不殆。我们对AIGC研发与训练的过程,同样不可忽视,这一过程可以用数据搜集到不断演进优化的四大阶段进行概括:

1.数据搜集:这个阶段不仅仅是简单的数据搜集,而是需要积极主动地获取大规模数据,作为机器学习算法的训练数据池。

2.模型塑造与精炼:在这个阶段,现有的机器学习算法得以全面运用,对庞大的数据集进行深度训练,使算法能够深入洞察数据中的内在规律和特殊特征。

3.内容自动生成:借助精雕细琢的模型工具,实现文本、图像、音频和视频等多种形式的内容自动生成,并在生成过程中注入创造性和独特性。

4.不断演进优化:对生成的内容进行严格地评估与深度优化,通过不断改进模型和算法,持续提升AIGC技术的品质和效率。

了解AIGC概念而不懂得如何将其应用于落地实战,是不够的。仅仅拥有理论知识无法在实践中游刃有余,这会容易陷入“高谈阔论、实际无能”的尴尬处境。从AIGC概念的明辨解析到应用的落地生根,拓世科技集团都是其中的佼佼者。拓世科技集团在完成前期数据搜集的基础上,借助拓世大模型的核心算法对数据集开展演练并结合行业深度:AI+医疗、AI数字政务、AI+乡村振兴、AI+电商直播……打造自己的AIGC软、硬件工具,最后在以AI博士团队为首的研发团队的改进下不断进行应用工具的衍生与迭代,开创了一个属于拓世的AIGC开发应用产业链。

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(拓世科技集团的AIGC开发应用程序图)

AIGC技术在当今AI数字化时代扮演着多重角色,其作用不能小觑。AIGC技术的引入可以极大地提高生产效率,快速生成大量内容,既节省时间,又节约人力资源。细分到TO C端(面向消费者:To Customer),改善用户体验与提供个性化服务:通过AIGC技术生成的内容,能够满足用户个性化需求,提高用户满意度和体验。紧接着在TO B端(TO Business),AIGC生态正推动产业数字化转型与创造商机:AIGC技术的广泛应用正推动各行各业的数字化转型和升级,与传统的古板且较低效能的行业运营、生成体系形成鲜明对比,并取而代之。

AIGC,不仅为各行各业带来了创新,也为未来的数字化时代铺平了道路。AIGC正持续引领着技术与创意的交汇,为社会带来更多机会和可能性。这个技术风口的涌现将激发更多的创新和合作,期待同道者与我们一起,塑造AIGC生态,共享万亿市场!

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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