AIGC抢走元宇宙风头？一文看懂爆火的AIGC概念
最近，现象级AI产品ChatGPT爆火，这是一款由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
ChatGPT的爆火带动了AIGC（AI-Generated Content）概念的火热。
ChatGPT出现后，有人认为AIGC成为关注热点，元宇宙已经失宠。但IEEE董事兼IEEE标准协会主席袁昱认为，真正的趋势是，AIGC的出现不但不会取代元宇宙，反而对元宇宙的发展是一个重大利好，有助于加速元宇宙建设。
那么究竟什么是AIGC呢？它与元宇宙关系如何呢?
AIGC即人工智能自动生成内容，被认为是PGC、UGC之后的新型内容创作方式。目前主要应用在文字图像、视频、音频、游戏以及虚拟人等。对于创作而言，AI创作与人类创作是可以相互融合的，比如AI绘画可以帮助内容创作者进行插图设计，帮助内容创作者拓宽思维，加快创作效率。从AI写作、AI绘画、AI作曲，到虚拟人，AIGC火爆的背后是用户对于内容的需求得不到满足，迫切需要内容产业升级迭代。
AIGC也被认为是元宇宙的核心基础设施，其概念将为元宇宙的可持续发展提供重要支持。元宇宙作为一个虚拟的、可交互的、多主体的、分布式的网络空间，用户可以在其中与虚拟世界互动并生产内容，以往的主流方式是PGC(专业生产内容)与UGC (用户生产内容)，而元宇宙是一个拥有庞大数据量并需要大量人工进行数据分析和处理的交互式空间，以传统的内容生产方式显然无法支撑如此庞大的内容体系，而将人工智能技术运用到元宇宙中来解决上述问题将产生革命性的影响，这就是目前备受关注的科技赛道AIGC。
AIGC的应用场景
1.AIGC+传媒：人机协同生产，推动媒体融合。
在采编环节，一是，实现采访录音语音转写，提升传媒工作者的工作体验。2022 年冬奥会期间，科大讯飞的智能录音笔通过跨语种的语音转写助力记者2分钟快速出稿。二是实现智能新闻写作，提升新闻资讯的时效。三是实现智能视频剪辑，提升视频内容的价值。2022 年冬奥会期间，央视视频通过使用 AI 智能内容生产剪辑系统，高效生产与发布冬奥冰雪项目的视频集锦内容，为深度开发体育媒体版权内容价值， 创造了更多的可能性。在传播环节，AIGC 应用主要集中于以AI合成主播为核心的新闻播报等领域。
2.AIGC+电商：推进虚实交融，营造沉浸体验。
随着数字技术的发展和应用、消费的升级和加快，购物体验沉浸化成为电商领域发展的方向。AIGC 正加速商品3D 模型、虚拟主播1乃至虚拟货场的构建，通过和 AR，VR 等新技术的结合，实现视听等多感官交互的沉浸式购物体验。
3.AIGC+影视：拓展创作空间，提升作品质量
随着影视行业的快速发展，从前期创作、中期拍摄到后期制作的过程性问题也随之显露，存在高质量剧本相对缺乏、制作成本高昂以及部分作品质量有待提升发展痛点。运用 AIGC 技术能激发影视剧本创作思路，扩展影视角色和场景创作空间，极大地提升影视产品的后期制作质量，帮助实现影视作品的文化价值与经济价值最大化。
4.AIGC+娱乐：扩展辐射边界，获得发展动能。在数字经济时代，娱乐不仅拉近了产品服务与消费者之间的距离，而且间接满足了现代人对归属感的渴望，重要性与日俱增。借助于 AIGC 技术，通过趣味性图像或音视频生成、打造虚拟偶像、开发 C 端用户数字化身等方式，娱乐行业可以迅速扩展自身的辐射边界，以更加容易被消费者所接纳的方式，获得新的发展动能。
5.AIGC+其他：推进数实融合，加快产业升级。
除以上行业之外，教育、金融、医疗、工业等各行各业的AIGC 应用也都在快速发展。
教育领域，AIGC 赋予教育材料新活力。
金融领域，AIGC 助力实现降本增效。
医疗领域，AIGC赋能诊疗全过程。
工业领域，AIGC 提升产业效率和价值。
总体来看，AIGC 正在发展成与其他各类产业深度融合的横向结合体，其相关应用正加速渗透到经济社会的方方面面。
AIGC面临的发展难题及展望
随着人工智能技术发展步入快车道，AIGC 因为其快速的反应能力、生动的知识输出、丰富的应用场景，在社会生产和生活的方方面面发挥着巨大的作用。
但与此同时，AIGC 的关键技术、企业核心能力和相关法律法规尚未完善，围绕公平、责任、安全的争议日益增多。关键技术不够完全成熟，大规模推广落地尚存痛点、难点。目前，AIGC 技术不断升级，进一步释放内容生产力，但其在人工智能关键技术方面尚存在局限，掣肘产业发展进程，主要存在3大难点:
一是，人工智能算法存在固有缺陷；
二是，AIGC 内容编辑与创作技术不够完善；
三是，企业风险治理能力尚未完善。
从技术层面上看，目前AIGC 的相关算法已经具备了真实复刻和创造某类既定内容的能力，同时相关模型对简单场景的内容生成也取得了较好成果，但面对多样性变化和复杂场景内容生成的挑战，现有 AIGC 的算法能力仍需进一步提升。随着 AIGC 的不断成熟，以标准规范、技术研发、内容创作、行业应用、资产服务为核心的生态体系架构将日趋完善，无论是以 AIGC 赋能产业升级还是以 AIGC 自主释放价值都将在此框架下健康有序发展。