現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是對(duì)人腦思維的信息過(guò)程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展，更加帶動(dòng)了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來(lái)做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類(lèi)的努力。用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。 但80年代對(duì)AI工業(yè)來(lái)說(shuō)也不全是好年景.86-87年對(duì)AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了近5億美元.福州大廠AIGC用處

    AIGC的中心技術(shù)有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過(guò)數(shù)值方式描述潛空間不同，它以概率方式對(duì)潛在空間進(jìn)行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應(yīng)用價(jià)值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，成為早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略學(xué)習(xí)，在圖像生成中應(yīng)用普遍。以GAN為基礎(chǔ)產(chǎn)生了多種變體，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含兩個(gè)部分：生成器：學(xué)習(xí)生成合理的數(shù)據(jù)。對(duì)于圖像生成來(lái)說(shuō)是給定一個(gè)向量，生成一張圖片。其生成的數(shù)據(jù)作為判別器的負(fù)樣本。判別器：判別輸入是生成數(shù)據(jù)還是真實(shí)數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)輸出越接近于0，生成數(shù)據(jù)可能性越大；反之，真實(shí)數(shù)據(jù)可能性越大。 福州企業(yè)AIGC費(fèi)用1963年MIT從美國(guó)得到一筆220萬(wàn)美元的資助，用于研究機(jī)器輔助識(shí)別.這筆資助來(lái)自，高級(jí)研究計(jì)劃署。。

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施。由于開(kāi)發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門(mén)檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機(jī)構(gòu)主導(dǎo)。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過(guò)受控的api接口收取調(diào)用費(fèi)；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)的軟件平臺(tái)收取費(fèi)用。2、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開(kāi)發(fā)大模型的能力，但是可基于開(kāi)源大模型等開(kāi)源技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)、抽取或模型二次開(kāi)發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景中基于大模型抽取出個(gè)性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿(mǎn)足行業(yè)需求。如基于開(kāi)源的StableDiffusion大模型所開(kāi)發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器，滿(mǎn)足特定行業(yè)場(chǎng)景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致，分別為接口調(diào)用費(fèi)與平臺(tái)軟件費(fèi)。3、應(yīng)用層（2C）應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開(kāi)發(fā)，面向C端的場(chǎng)景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶(hù)的需求，將AIGC技術(shù)切實(shí)融入用戶(hù)需求，實(shí)現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地。可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。

    AIGC可以實(shí)現(xiàn)的功能：1.在藝術(shù)領(lǐng)域，參與內(nèi)容共創(chuàng)；2.在傳媒領(lǐng)域，推動(dòng)媒體融合轉(zhuǎn)型；3.在影視領(lǐng)域，參與制作全流程；4.在電商領(lǐng)域，推進(jìn)虛實(shí)交融；5.在娛樂(lè)領(lǐng)域，提供發(fā)展動(dòng)能；6.在博客領(lǐng)域，助力產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)。AIGC可以實(shí)現(xiàn)什么功能1.在藝術(shù)領(lǐng)域AIGC可以參與美術(shù)、音樂(lè)、視頻、游戲等多領(lǐng)域的內(nèi)容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領(lǐng)域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報(bào)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同生產(chǎn)，推動(dòng)媒體融合轉(zhuǎn)型。3.在影視領(lǐng)域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程，整個(gè)過(guò)程中，AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實(shí)現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉(zhuǎn)3D等，極大程度地降低了制作成本。4.在電商領(lǐng)域AIGC可以打造品牌電商主播，呈現(xiàn)商品的3D模型，構(gòu)建虛擬商城等，逐步推進(jìn)虛實(shí)交融，給消費(fèi)者營(yíng)造沉浸式體驗(yàn)感。5.在娛樂(lè)領(lǐng)域AIGC可以推出虛擬偶像、虛擬網(wǎng)紅，降低翻車(chē)風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)展輻射邊界，提供發(fā)展動(dòng)能。6.在播客領(lǐng)域AIGC正在不斷延伸內(nèi)容創(chuàng)作的邊界，打破創(chuàng)作壁壘，助力產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)。到1985年美國(guó)有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，銷(xiāo)售額共達(dá)8千萬(wàn)美元.

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是以前本來(lái)需要人類(lèi)用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來(lái)替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動(dòng)寫(xiě)作、自動(dòng)設(shè)計(jì)等。在廣義上，AIGC是指像人類(lèi)一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂(lè)、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個(gè)階段：早期萌芽階段（上世紀(jì)50年代至90年代中期），沉淀累積階段（上世紀(jì)90年代至本世紀(jì)10年代中期），快速發(fā)展階段（本世紀(jì)10年代中期至今）。在早期萌芽階段（1950s~1990s）由于技術(shù)限制，AIGC有限于小范圍實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用，例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂(lè)作品《依利亞克組曲（IlliacSuite）》。然而在80年代末至90年代中期，由于高成本和難以商業(yè)化，AIGC的資本投入有限，因此未能取得許多斐然進(jìn)展。作者：HOTAIGC鏈接：源：簡(jiǎn)書(shū)著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 1956年，被認(rèn)為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會(huì)將許多對(duì)機(jī)器智能感興趣的行家學(xué)者聚集在一起。福建人工智能 AIGC好處

形成智能、感覺(jué)、創(chuàng)造力以及知覺(jué)等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測(cè)系統(tǒng)。福州大廠AIGC用處

英文全稱(chēng)是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來(lái)生產(chǎn)內(nèi)容，其中AI是人工智能的簡(jiǎn)稱(chēng)，GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容，如文章，新聞，音樂(lè)，繪畫(huà)視頻等。它的應(yīng)用范圍非常普遍，目前AIGC主要運(yùn)用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。

內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個(gè)發(fā)展階段：

行家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content。PGC)

用戶(hù)生成內(nèi)容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被稱(chēng)為 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要還是文字，而新一代的模型可以處理的模態(tài)大為豐富且支持跨模態(tài)產(chǎn)，可以支持AI插畫(huà)，文字生成配套視頻等常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景。 福州大廠AIGC用處