2022年生成式AI五大預(yù)測 ，商業(yè)潛能進(jìn)一步釋放

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2022年生成式人工智能五大預(yù)測，商業(yè)潛能進(jìn)一步釋放

2022 年將是人工智能從技術(shù)成熟到深入社會基本面的一年，生成式AI的關(guān)鍵指標(biāo)及商業(yè)應(yīng)用水平將決定其最終的社會價值。

過去幾年，人工智能在技術(shù)領(lǐng)域取得了階段性的跨越。包括生成式AI技術(shù)（Generative Artificial Intelligence）、AI-XR技術(shù)、知識圖譜和復(fù)合人工智能、軟件編碼等許多方面實(shí)現(xiàn)突破，這種突破為商業(yè)化奠定基礎(chǔ)，越來越多的組織使用人工智能解決方案來創(chuàng)建新產(chǎn)品、改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品并擴(kuò)大客戶群。

事實(shí)如此，人工智能技術(shù)的商業(yè)化也正迎來規(guī)模效應(yīng)。據(jù)Gartner預(yù)測，全球人工智能軟件市場將在2022年達(dá)到620億美元，比2021年增長21.3%，商業(yè)是人工智能市場增長的主要驅(qū)動力之一。Gartner調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，約48%科技高管表示已部署或正在部署人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)；超87%的AI投資者認(rèn)為，2022年是商業(yè)化元年，前期投入的AI資金將在各行業(yè)中發(fā)揮杠桿作用或指數(shù)級增長。

吸引諸多人工智能明星企業(yè)參與其中。自2018年底，影譜科技首次在中國提出生成式AI技術(shù)應(yīng)用概念，從內(nèi)容業(yè)務(wù)出發(fā)，已經(jīng)在商業(yè)、文娛、體育等領(lǐng)域取得突破，其生成式AI履約工程化能力達(dá)到較高水平，有近百萬3D數(shù)字商品目錄。在國際上，Amazon Lex、Nuance和IBM等也在努力挖掘生成式AI技術(shù)商業(yè)潛能。

生成式AI是人工智能前沿中最成熟的領(lǐng)域，2022年將是生成式AI從技術(shù)成熟到深入社會基本面的元年。影譜科技表示：“生成式AI正在化身為一種推動力和生產(chǎn)力，促使企業(yè)主動向AI升級，通過以業(yè)務(wù)為中心的解決方案來解決重要的業(yè)務(wù)問題。到2022年，預(yù)計(jì)生成式AI參與規(guī)模將變得更大，更具戰(zhàn)略意義，也更涉及業(yè)務(wù)的關(guān)鍵，即可持續(xù)性的規(guī)模增長。”

什么是生成式AI？

生成式AI促使內(nèi)容創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)發(fā)生范式轉(zhuǎn)變，成為人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)。麻省理工學(xué)院技術(shù)評論將生成式人工智能描述為過去十年人工智能領(lǐng)域最有前途的進(jìn)步之一，Gartner則把生成式AI列為最有商業(yè)前景的人工智能技術(shù)。

圖片：生成式AI的典型應(yīng)用：識別、提出、生成，億歐制圖

生成式 AI 是指可以使用現(xiàn)有內(nèi)容（如文本、音頻文件或圖像）來創(chuàng)建新的合理內(nèi)容的程序，例如文本、圖像、音頻、視頻、3D交互內(nèi)容。其在商業(yè)、文娛、體育等領(lǐng)域衍生為一種新的生產(chǎn)力，在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生中也發(fā)揮著重要作用，銜接現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字化。

從技術(shù)范疇看，生成式 AI 使計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)與輸入相關(guān)的底層模式，然后使用它來生成類似內(nèi)容。其由多種技術(shù)組合做到這一點(diǎn)，關(guān)鍵核心技術(shù)有生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GANS)、識別與提取器和變分自動編碼器：

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：GAN使用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對抗的生成模型，一個生成器、一個鑒別器，它們以相互競爭在兩個網(wǎng)絡(luò)之間找到平衡。生成器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成類似于源數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容；鑒別器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)區(qū)分源數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，以識別更接近原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都在交替循環(huán)中進(jìn)行訓(xùn)練，其中生成器不斷學(xué)習(xí)生成更真實(shí)的數(shù)據(jù)，而鑒別器在區(qū)分假數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)方面做得更好。

識別與提取器（Transformers）：Transformers被用來理解語言或圖像，是數(shù)據(jù)訓(xùn)練的關(guān)鍵，學(xué)習(xí)一些分類任務(wù)并從海量數(shù)據(jù)集中抽取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，生成文本或圖像。如GPT-3、LaMDA和Wu-Dao，模仿人類認(rèn)知能力，并差異測量輸入數(shù)據(jù)的重要性均衡，以判斷哪些是關(guān)鍵信息。

變分自動編碼器（VAE）：編碼器將輸入編碼為壓縮代碼，而解碼器從該代碼中再現(xiàn)初始信息。如果選擇和訓(xùn)練正確，這種壓縮表示將輸入數(shù)據(jù)分布存儲在更小的維度。

預(yù)測：生成式AI在2022年的重要應(yīng)用趨勢

生成式AI在差異化市場取得關(guān)鍵進(jìn)步。“在2022年，CIO還將開始評估AI是否從根本上改變開發(fā)人員的生產(chǎn)力，” Everest Group負(fù)責(zé)人說，這個領(lǐng)域已經(jīng)研究了很長時間，但最近取得了有意義的進(jìn)展。

值得注意的是，行業(yè)關(guān)注點(diǎn)是從技術(shù)概念到投入企業(yè)生產(chǎn)的流轉(zhuǎn)速度。因此，以下五個趨勢主導(dǎo)了今年生成式AI的發(fā)展方向：

趨勢一：企業(yè)對生成式AI的需求不斷增長，市場空間進(jìn)一步抬高。

視覺生成式AI將成為2022年最受關(guān)注的企業(yè)級人工智能之一。在Gartner的一項(xiàng)調(diào)查中，大部分企業(yè)IT管理者認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺特別是服務(wù)于生產(chǎn)業(yè)務(wù)端的應(yīng)用將是2022年重點(diǎn)投入方向。未來兩年，每家公司預(yù)算資金預(yù)計(jì)平均為67.9萬美元。

使用生成式AI創(chuàng)造的2D/3D視頻正在各個行業(yè)廣泛應(yīng)用——醫(yī)療保健（幫助醫(yī)生檢測 X 射線、CT 和 MRI 掃描中的病變）、數(shù)字商業(yè)（掃描庫存、創(chuàng)建商品的數(shù)字孿生體）、制造（設(shè)備的目視檢查）、工廠的輸出質(zhì)量管理（掃描產(chǎn)品的缺陷）、農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)（使用計(jì)算機(jī)視覺驅(qū)動的無人機(jī)監(jiān)控田地和農(nóng)場的狀態(tài)）、自動駕駛汽車、文化娛樂（創(chuàng)建數(shù)字內(nèi)容、識別視頻內(nèi)容）等。

《中國AI數(shù)字商業(yè)展望2021-2025》報(bào)告

生成式AI市場空間隨著應(yīng)用開展被逐漸抬高，不僅是文娛內(nèi)容創(chuàng)建的基礎(chǔ)技術(shù)，也是商業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化基石。據(jù)《中國AI數(shù)字商業(yè)展望2021-2025》報(bào)告披露，在2020年基于生成式AI創(chuàng)建的數(shù)字商業(yè)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模約40億元，預(yù)測至2025年，AI數(shù)字商業(yè)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模接近500億元。報(bào)告指出，依托影譜科技推出的AI數(shù)字商業(yè)內(nèi)容生成平臺，品牌商能夠低成本快速進(jìn)入市場，創(chuàng)建了一個 3D 交互式商品、銷售、運(yùn)營和洞察平臺，用于生成虛擬商鋪、商品數(shù)字孿生體、虛擬客服等，支持用戶自行搭配家居環(huán)境的3D購物場景。

參與方不再局限于人工智能技術(shù)企業(yè)，技術(shù)種類更為豐富。2021年9月，特斯拉推出了新的強(qiáng)大芯片Dojo，該芯片專門用于處理從其自動駕駛汽車中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)接收到的大量圖像，基礎(chǔ)是動態(tài)感知隱式生成對抗網(wǎng)絡(luò)。

趨勢二：生成式AI將促使更聰明、低成本的機(jī)器人和虛擬助手變得普及。

2022 年另一個值得關(guān)注的生成式 AI 趨勢是聊天機(jī)器人和虛擬助手的智能化程度提高。疫情使生成式AI在虛擬代理等面向客戶的角色中的應(yīng)用有所增加，同時更加成熟和復(fù)雜。

深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容生成技術(shù)使聊天機(jī)器人和虛擬助手能夠幫助企業(yè)自動化人類通常執(zhí)行的日常任務(wù)。然而，隨著人工智能的成熟和技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可能會在 2022 年看到更多智能聊天機(jī)器人。

圖形芯片生產(chǎn)商N(yùn)VIDIA 正在推出一個生成交互式 AI 化身平臺NVIDIA Omniverse Avatar。化身開發(fā)使用的底層技術(shù)包括計(jì)算機(jī)視覺、生成式AI、自然語言處理、模擬技術(shù)和推薦引擎。該公司表示，人工智能助手將能夠執(zhí)行數(shù)十億次日常客戶服務(wù)操作。

金融服務(wù)巨頭富國銀行宣布，在未來12個月內(nèi)，其全智能助手Fargo將幫助更多客戶轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字用戶。該公司聲稱Fargo將能夠處理匯款、賬單支付、交易信息細(xì)節(jié)和預(yù)算建議。

趨勢三：生成式AI將從根本上構(gòu)建自更新的元宇宙

當(dāng)我們進(jìn)入虛擬世界時，虛擬助手和數(shù)字人將非常方便——一個讓用戶體驗(yàn)身臨其境的體驗(yàn)并允許他們通過數(shù)字工具相互虛擬交互的虛擬環(huán)境。

生成式AI驅(qū)動的數(shù)字人將在新的虛擬環(huán)境中建立聯(lián)系和互動。世界著名的AI 機(jī)器人 Sophia的創(chuàng)造者將專門為 Metaverse 發(fā)布機(jī)器人的動畫虛擬版本。其開發(fā)人員聲稱，代幣化的 SophiabeingAI將“隨時隨地、跨設(shè)備和媒體平臺”與元宇宙用戶互動。

與虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)一起，人工智能生成的合成內(nèi)容將成為虛擬世界的基礎(chǔ)。元宇宙將需要更多AI生成的內(nèi)容，可以快速且低成本地創(chuàng)建、維護(hù)、更新，并幫助創(chuàng)建者促進(jìn)內(nèi)容獲利，這是一種全新的自更新機(jī)制。

趨勢四：生成式AI技術(shù)將面向解決業(yè)務(wù)問題邁進(jìn)

基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)記進(jìn)步：深度學(xué)習(xí)算法可用于訓(xùn)練機(jī)器準(zhǔn)確識別圖像和視頻。它減少了包括注釋和標(biāo)記數(shù)據(jù)在內(nèi)的繁重任務(wù)，提高構(gòu)建知識圖譜的可能。

與數(shù)字孿生的融合：生成式AI正在將 AR 和 VR推向一個新的發(fā)展水平，即從根本上完成MR（Merged Reality）、擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）、數(shù)字孿生的內(nèi)容重建自動化。AR和VR技術(shù)可以創(chuàng)建3D環(huán)境來跟蹤圖片中對象的移動。

生成流模型模塊化：生成流模型的目標(biāo)是準(zhǔn)確估計(jì)數(shù)據(jù)分布。然而，估計(jì)圖像數(shù)據(jù)分布的任務(wù)是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、像素的數(shù)量、不同的顏色通道，更重要的是，嵌入在每張圖像中的語義關(guān)系將自己與另一張圖像區(qū)分開來。與機(jī)器學(xué)習(xí)針對構(gòu)建小的、通用的、專用的模型一樣，使用生成流模型對各個產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)部分進(jìn)行建模，在不同行業(yè)形成標(biāo)準(zhǔn)模塊及應(yīng)用框架，機(jī)器最終會生成超逼真的實(shí)時結(jié)場景、聲音、氣味和其他感官數(shù)據(jù)。

趨勢五：工程化水平是生成式AI的關(guān)鍵指標(biāo)，定義AI服務(wù)黃金標(biāo)準(zhǔn)

在2022年AI趨勢列表中，最后但重要的是改進(jìn)的生成式AI的工程化能力及服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。而標(biāo)準(zhǔn)化的構(gòu)建在于AI企業(yè)對于業(yè)務(wù)的理解、及工程實(shí)踐。

Gartner 高級首席分析師Shubhangi Vashisth表示：“平均而言，將基于 AI 的模型集成到業(yè)務(wù)工作流程中并交付有形價值需要大約 8 個月的時間。”為了減少人工智能項(xiàng)目的失敗，企業(yè)必須選擇更為高效、穩(wěn)定的工程化履約人工智能服務(wù)。

生成流模型模塊化與工程化的履約能力是最具前途的方向。影譜科技發(fā)布的ADT引擎，是一種復(fù)雜的圖像識別與生成流模型，可用來自動處理和生成視頻、類人虛擬助手、數(shù)字商品，被部署在各類企業(yè)級商業(yè)平臺，包括電商平臺、長視頻平臺、社交網(wǎng)絡(luò)。

影譜科技幫助企業(yè)創(chuàng)建人工智能驅(qū)動的內(nèi)容生成解決方案，以自動化工作流程提高生產(chǎn)周期的效率，機(jī)器學(xué)習(xí)工程團(tuán)隊(duì)提供定制解決方案以滿足各類業(yè)務(wù)需求。

企業(yè)應(yīng)將工程化?(AI Engineering) 作為評價指標(biāo)，已經(jīng)成為一種共識。影譜科技通過一種有助于確保高度成功的原則性方法和平臺生成準(zhǔn)則為保障，形成以業(yè)務(wù)為中心、低代碼敏捷部署、支持即插即用的模塊化、極致體驗(yàn)感、對服務(wù)負(fù)責(zé)的AI標(biāo)準(zhǔn)體系。這一體系直接減少了將生成式AI模型從試驗(yàn)階段轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)應(yīng)用階段所需的時間，影譜科技還為內(nèi)容生成平臺（圖形、語言、基于規(guī)則的系統(tǒng)等）和內(nèi)容運(yùn)營模型提供了一個治理和生命周期管理系統(tǒng)。

企業(yè)可以應(yīng)用生成式AI來創(chuàng)建新的媒體內(nèi)容、合成數(shù)據(jù)和物理對象模型。例如，影譜科技AI賽事動態(tài)內(nèi)容生成方案Moviebook SAiDT是工程化履約的典型代表，為媒體機(jī)構(gòu)及賽事平臺提供近乎即時的AI增強(qiáng)內(nèi)容生成的能力。其發(fā)布的另一個數(shù)字商業(yè)內(nèi)容生成方案Moviebook CSAI可以在極短時間內(nèi)創(chuàng)建商品的3D可視化體驗(yàn)與交互，數(shù)據(jù)顯示，理想狀態(tài)下，CSAI方案可助力合作方實(shí)現(xiàn)平均交易規(guī)模增加50%，每筆交易項(xiàng)目增加30%，商品退貨率同比減少80%，平均銷售周期縮短30%。