AIGC专题:15份AIGC行业报告合集(附下载)
《合集目录》
1.数字人专题报告：2023年中国AI数字人产业研究报告
2.汽车与人形机器人专题报告：深度研究人形机器人与AI风起量产在即
3.技术趋势专题报告：2023全球技术报告
4.机器人专题报告：中国机器人可靠性信息报告
5.机器人报告：2023机器人行业市场现状产业链上中下游及国产替代空间分析报告
6.AI专题报告：AI for 6G
7.AI专题报告：2023年AI新范式下对象会计的研究报告
8.AI专题报告：2023电信AI产业发展白皮书
9.AI重塑千行百业：华为云共建智能世界云底座
10.AI算力专题报告：算力调度算力时代的国家电网
11.AI大模型专题报告：2023人工智能大模型保险行业应用评测报告
12.AI大模型专题：人工智能大平台与九天众擎基座大模型的建设与实践
13.AI大模型未来工作：大语言模型和工作
14.AIGC专题报告：海外AI应用落地进展梳理，AIGC商业化浪潮将至
15.AIGC专题报告：AIGC加速企业创新实践指南
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
1.数字人专题报告：2023年中国AI数字人产业研究报告
AI数字人是采用人工智能技术和仿真技术驱动生成的数字化虚拟人物，通常具备人的外观与智能认知能力:相较于传统的虚拟数字人，Al数字人的生成依靠大量的数据采集与处理，并通过大数据和深度学习等技术实现自主学习和调整。随着人工智能和机器学习等关键技术的不断进步，中国AI数字人相关企业持续进行技术创新研发，数字人产品相关技术能力不断提升，近年来行业专利数量逐年增长。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示2022年中国AI数字人相关专利申请数量为6377项，同比增长4.7%，主要应用领域集中在特殊数据处理应用、数字数据信息检索、计算机辅助设计和生物学模型等。
2.汽车与人形机器人专题报告：深度研究人形机器人与AI风起量产在即
复用汽车供应链+国产供应链+自有场景试水，特斯拉或率先落地商业化
过去产业化限制在于软硬件耦合下产品迭代慢，控制降维+硬件超配导致成 本高，而特斯拉 FSD 资源优势或为机器人商业化赋能:
(1)车端算法共用： 机器人或搭载 FSD 自研芯片并共享软件平台，FSD 能赋能机器人的机器视 觉算法，FSD 和 Dojo 的数据积累和训练模型能加快机器人功能优化，从而实现降本增效;
(2)供应链共用：机器人与电车有较大的供应链重合度，可 接轨热管理/电池系统/视觉传感器等电车供应链，共享电车国产供应链的规模优势，此项或为机器人降本利器;
(3)自有场景商业化试水：特斯拉自有工厂或实现机器人工业场景的商业化，能以真实场景不断优化机器人。
3.技术趋势专题报告：2023全球技术报告
与2022年类似，今年大多数受访者明确表示已成功利用数字化转型提高盈利能力或业绩，业绩提升度实现同比增长。总体而言，63%的受访者表示，受益于过去2年的数字化转型努力，企业业绩有所提升。认为技术投资推动利润或业绩提升超过10%的受访者比例最大。相比之下，去年的受访者普遍反映的提升度在2.5%左右。
4.机器人专题报告：中国机器人可靠性信息报告
从机器人的角度考虑，涉及到的可靠性指标如图 1 所示。其中平均故障间隔时间(MTBF) 和使用寿命分别从产品的运行稳定性和耐久性进行考核，是目前机器人行业使用最多的两个指标。在产品寿命分布已知的情况下，任务可靠度、累积失效概率、失效率可以由平均故障间隔时间计算得到。具体来说,机器人可靠性指标的取值，要根据它的特性、复杂程度及使用特点来确定。
5.机器人报告：2023机器人行业市场现状产业链上中下游及国产替代空间分析报告
机器人是一种自动化设备或工具，主要特征有二--具各类人或类生物的智能或功能，且自主或半自主地执行任务。目前尽管关于机器人的研究非常广泛和深入，但对于机器人还没有一个统一的定义。从多家机构或标准对机器人的定义总结来看，机器人是一种能够半自主或全自主工作的自动化设备，即这种设备能够通过编程和自动控制来执行任务，具备与人或生物类似的智能能力。
机器人具备人的特长和机器的特长。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率质量，服务人类生活，扩大延伸人的活动及能力范围。但与此同时，机器人并不是在简单意义上替代人工的劳动，而是综合了人的特长和机器特长，既有人对环境状态的快速反应和分析判断能力，又有机器可长时间持续工作、精确度高、抗恶劣环境的能力。
6.AI专题报告：AI for 6G
Al成为新一轮产业变革的核心推动力。业的自动化、数字化、智能化，需要无处不在的智能。网络的Al6G与Al的融合包括两个方面:“网络联盟”和“人工智能网络“。移动通信技术面临瓶颈，迫切需要技术创新和跨学科融合。Al是增强网络性能的关键解决方案。TU将6G场景扩展到无处不在的智能。Al需要转化为6G通信网络的新功能和服务，以实现AlaaS。
7.AI专题报告：2023年AI新范式下对象会计的研究报告
在这个以人工智能驱动为核心的智能时代，智能收支管理系统正在不断完善和拓展，为企业带来了前所未 有的便利和效率提升。传统的收支往往依赖繁琐的人工 操作，容易出现错误和延误，而人工智能驱动的智能收 支管理系统则通过自动化和智能分类功能，实现了对交 易的快速准确分类和记录。
8.AI专题报告：2023电信AI产业发展白皮书
人工智能大模型将成为新型基础设施，经济社会发展的基座作用日益凸显。目前，大模型已经在搜索、办公、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业降本增效等场景表现出巨大的潜力。随着以大模型为代表的通用人工智能不断发展，人工智能新型基础设施及服务将深度赋能经济实现高质量发展，深刻影响人民生活和社会进步。相信未来人工智能服务会像今天水电、通信服务一样便捷、普适、安全、低成本。近年来，算力与数据需求已经在不断增加，智算中心与数据中心业务也稳步持续增长。按照 Gartner 最新预测，人工智能半导体收入将继续保持两位数的增长率，2024 年将增长 25.6%，达到 671 亿美元。到 2027 年，人工智能芯片收入预计将是 2023 年市场规模的两倍以上，达到 1194 亿美元。
9.AI重塑千行百业：华为云共建智能世界云底座
人工智能已经成为国家战略竞争焦点，AGI(通用人工智能)可能改变甚至颠覆世界运转的原有逻辑，国家层面强调:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁效应。”
人工智能与实体经济的结合，行业大模型扮演着重要作用，行业重塑、技术扎根、开放同飞，是华为云的差异化优势。
行业大模型以行业数据和 know-how 为重中之重，华为云 AI 的优势在于，在各行业已有超过数百个项目，基于对行业的深入理解，沉淀行业核心 know-how，华为云盘古大模型能够更好地落地在行业客户的主业务场景。
盘古大模型已经学习 10 多个行业公开数据，涵盖 金融、政务、气象、医疗、健康、互联网、教育、汽车、 零售等。华为云和伙伴还联合打造了工业、供热、政务、 煤矿、教育、电力、公路 7 大行业 aPaaS，为盘古大 模型了构建最深厚的行业积累。
10.AI算力专题报告：算力调度算力时代的国家电网
算力调度是指在一定区城或者系统中合理分配和利用计算机资源的过程。其主要目的是提高计算机资源的利用率，减少资源浪费，保证任务的高效执行。也就是基于算网大脑，进行全网算力资源的智能编排、弹性调度。
算力调度类似于电力调度。电力系统调度是由许多发电厂提供电能，通过输电、变电、配电、供电网络向广大用户供电，是一个复杂的系统。其产、供、销过程在一瞬间同时完成和平衡。算力中心可以类比发电厂，通信网络类比电力网络，算力的用户是大模型、应用等厂商,算力调度就是通过对算力的调度,使得算力的需求和供给达到平衡。
11.AI大模型专题报告：2023人工智能大模型保险行业应用评测报告
社会保险和商业保险的区别主要体现在以下几个方面:
1.保障对象和范围:社会保险主要针对劳动者,保障范围包括养老、工伤、疾病、生育、残疾、失业和死亡等方面商业保险则面向所有人群,保障范围更广泛，包括财产保险、人寿保险、健康保险等。
2性质和目的:社会保险具有社会保障性质,旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展,属于非营利性、公益性事业，商业保险则以盈利为目的属于市场化经营行为。
3.保费负担者;社会保险的保费由用人单位和劳动者共同承担(活就业社保由个人承担保费),具有强制性。商业保险的保费则由投保人个人承担,自愿购买。
4.保障程度和灵活性:社会保险的保障程度相对较低,但覆盖面广,适用于大多数人群。商业保险则根据个人需求和风险承受能力,提供不同程度和类型的保障具有较高的灵活性。
5.管理机构:社会保险由国家政府职能门及其社会保险机质构主管,具有强制性和公办性。商业保险则由保险公司主办,属于市场化、私营性质。
总的来说,社会保险和商业保验在保障对象、性质、目的、保费负担者和管理机构等方面都存在明显区别。对于个人而言,社会保险是基础性的保障项目,而商业保险则是社会保险的有力补充,可以根据个人需求和风险承受能力进行选择。
12.AI大模型专题：人工智能大平台与九天众擎基座大模型的建设与实践
以九天基础模型为基础，联合通信、能源、航空等行业的骨干企业，共建共享“九天·众擎”基座大模型，加速国民经济主 体行业的智能化转型升级，促进我国战略性新兴产业发展，带动我国整体生产力提升。
训练数据规模超两万亿Tokens，融合通信、能源、钢铁、建筑、交通等8大行业专业知识，叠加专项训练和优化。
13.AI大模型未来工作：大语言模型和工作
最新形式的开创性生成人工智能模型是通过深度学习创建的，深度学习是在非常大的数据集上训练基础模型的过程。这些基础模型通常以神经网络的形式创建，其结构受到人脑神经元排列的启发。大型基金会模型在大量数据上进行训练，具有似乎超人级别的预测能力，可以通过生成文本或图像来响应书面提示。
到目前为止，生成式人工智能模型已经被配置到各种不同的工具中，以服务于不同的环境，例如图像、音频或视频的创建，识别金融欺诈和其他安全风险，以及大量的通用语言能力，包括生成自然语言、数学语言和计算语言的能力。虽然生成式人工智能的实现范围很广，但本研究将重点关注LLM及其独特的语言生成功能，因为这些模型最有可能在短期内影响最多的工作岗位。
14.AIGC专题报告：海外AI应用落地进展梳理，AIGC商业化浪潮将至
距离 ChatGPT 的面世即将满一年，大模型带来的技术革命也催化了大量的 AI 应用涌现，现在这些应用也逐步进入了商业化落地的阶段。海外的 AI 应用由于起步较早，已经有大量的 AI 应用的商业化走在前列。本文将从海外各类 AI 应用落地进展的更新角度入手，尝试分析目前 AI 应用商业化的发展已经达到什么阶段，并对国内相应的 AI 应用节赛进行展望。
15.AIGC专题报告：AIGC加速企业创新实践指南
Gartner 将生成式 AI 列为最有商业前景的人工智能技术之一。根据其 发布的 2022 年人工智能技术成熟度曲线，预计生成式 AI 将在 2-5 年内 进入生产成熟期，发展潜力与应用空间巨大。2025 年，30% 大型组 织对外消息将由生成式 AI 生成。2025 年，50% 的药物发现与研发将 使用生成式 AI。2027 年，30% 的制造商将使用生成式 AI 提高产品研 发效率。从数字内容生产，到引领产业变革，商业前景，加速产业融合与变革。
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