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AI+影视,带动影视IP落地分得流量 与红利

来源:兴业证券     编辑:创泽   时间:2023/9/6   主题:其他 [加盟]

AI 技术在影视行业各产业链发挥功效,同时带动影视 IP 落地。一方面,AIGC 技术可运用于内容创意、内容制作、内容宣发等影视生产全链路,如:剧本创作、 AI 换脸换声、分镜制作、CG 动画、特效生成处理、视频剪辑、预告片海报制作 等。有效为影视行业的生产提速增量,并解决影视制造成本较G的问题。另一方 面,随着 AI 技术的提G与算力水平的提升,虚拟人,数字人等人工智能产品逐步落地,拥有知名 IP 的影视行业通过相关 AIGC 技术使 IP 落地变现,分得流量 与红利。

代表性公司

1 芒果超媒

公司持续关注研究包括 AI 在内的行业相关新技术发展。公司一直保持对行业相关新技术的研发投入,公司创新研究 院长期以来专门进行新技术研发并取得了多项技术应用的落地实施。媒体行业的大发展,历来都是由于技术创新所 推动的,公司积J拥抱新技术,包括 ChatGPT 等新型 AI 技术在内,我们都做了很多相关研究,并积J尝试依托新 技术来实验节目模式的再次创新。

2 光线传媒

与此同时,公司关注到 AI 技术的进步将对电影生产特别是动画电影生产带来的重大改变,已在内部部署对 AI 技术 的探索式实践,积J寻找与内容创作的结合点。新技术的发展和新工具的出现会显著提升动画电影制作的品质和效 率,这将是公司未来关注、探索和实践的重要方向。

3 捷成股份

公司将进一步落实 AI 在相关内容制作技术L域的技术开发和应用,结合公司在智能媒体资产管理系统的布局,加大 公司在 AIGC L域的技术开发和应用力度,推动 AIGC 相关技术在内容创意、影视剧内容制作、短视频创作等L域 的深度应用。……公司积J开拓 AR/VR/AI、数字人元宇宙等G新数字技术业务,公司旗下子公司世优科技作为L先 的虚拟体验技术解决方案服务商,致力于为政府企业、品牌、明星、名人਀每一个人打造元宇宙分身(数字人),构 建数字人元宇宙,提供数字人全栈技术服务,推出数字人四大产品体系。

4 华策影视

对于文化影视行业而言,AI 技术一方面有利于全行业的提效降本;另一方面有利于 IP 价值的深化和放大。公司将 AIGC 技术应用于内容创意、内容制作、内容宣发等影视生产全链路。公司将以科技化数字化赋能产品创新,提升 生产效率,在技术与内容融合中找到新的价值增长点,充分利用 AIGC 技术提升影视行业全管线效率,包括影视剧 本创作、AI 换脸਀换声、场景਀分镜制作、数字人模拟虚拟角色、预告片剪辑、特效处理、AI 海报制作等。

5 奥飞娱乐

公司还将积J拥抱人工智能等前沿技术给文化产业带来的变革,探索相关技术在内容创作、产品研发等环节的融和 应用,逐步推动“AI+IP”的产业化落地,例如利用人工智能相关技术和工具缩短制作周期,提G生产效率;结合虚拟 偶像或玩具产品在线上਀线下场景实现智能互动功能,提升用户体验。未来公司将持续在更多产业链环节探索 AI 技 术应用可行性,加快促进内容与产业良性循环以਀创新融合的G质量发展。





AI+出版,与出版双向赋能 打破出版传播的时空性

在内容生产方面在文稿编辑修改内容校对等L域的应用能够优化传统出版业的工作模式;在版本印刷方面,AI 技术加快印刷链的效率

AI+教育,赋能教育要应用于课堂教学,课后辅导

在课堂环节通过智能黑板,数字教师等方式提升教学环境与教学效率;课后环节针对不同学生的学习能力与学习风格,生成贴近学生需求的个性化课后服务

AI+媒体,助力内容生成赋能数字媒体

内容生成方面打造新闻可视化,可听化,更符合用户需求的媒体新闻内容;技术报道方面实现跨场景报道,隔空全息互动等方式,解决了时空因素的限制

AI+数字政务,为数字政府提供助力

流程处理方面实现自动化流程处理,进而提G政府工作效率;决策支持方面提供科学依据和决策参考;安全保障方面提G政府信息安全的保障能力

AI+网络安全, 赋能网络安全实现产业升级

信息检索方面帮助用户自动提取威胁情报;运营效率方面能够有效缓解客服等人员的工作强度,降低企业对于此类人员的需求,提G整体运营效率

AI+安防,助力构建安防新形态

生成式AI能够通过智能图像分析,人车识别等技术,能够实现缺失信息的还原以及优化监控效率等;根据指示自动生成代码并实现完整功能

AI+办公,AI赋能办公 重塑办公模式

在内容生成方面生成式 AI 拥有强大的数字内容孪生编辑 作能力;在人机交互方面改变了信息交流的方式,企业办公效率将会大幅提G

商汤大模型伦理原则与实践白皮书:日日新,思无邪

AI2.0阶段相比AI1.0阶段有以下几点显著变化:一是任务类型由封闭场景转向开放任务; 二是数据处理模态由单一模态转向多模态;三是模型类型由判别式模型转向生成式模型

新华社研究院发布《人工智能大模型体验报告2.0》

AI大模型的发展为人类工作和生活的提质增效带来了重要的积J影响,大模型正在加速走进生活,走进产业,带来了正向积J的影响

大模型训练参数规模量级G或达5万亿以上

国内大模型出现大量参数规模大于100亿的模型;国际L先的大模型GPT-4据推测参数规模量级可达5万亿以上;百度研发的Ernie和华为研发的盘古是国内大模型参数规模的L先者

大语言模型研发的关键影响要素

大语言模型产品研发需要同时具备三大要素,分别为数据资源要素,算法和模型要素,资金和资源要素,数据资源,资金和资源两要素为大模型研发的基础要素

大规模语言模型发展经过三阶段在2023年进⼊爆发阶段

大语言模型诞生阶段Transformer神经网络架构;探索阶段GPT-2发布并部分开源;大语言模型爆发阶段ChatGPT-3.5,百度文心一言发布
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