#产品经理 #人工智能 #内容生成 #AIGC 人工智能生成内容（AIGC）是指利用人工智能技术，尤其是生成式AI技术，来自动或协助地生成各种数字内容，如文本、图像、视频、音频等。AIGC是一种革命性的技术，它可以提高内容生产的效率和质量，降低内容生产的成本和门槛，创造新的内容形式和价值。AIGC也是一种创新性的技术，它可以帮助企业和个人实现数字化转型，优化业务流程，提升用户体验，探索新的商业模式和机会。本报告将从背景、价值、探索、落地和守望五个方面，对AIGC的技术发展、商业应用、行业趋势和社会影响进行全面的分析和展望，希望为读者提供有价值的参考和启发。

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今日研报分享：《2024年中国AIGC行业应用价值研究报告-干行百业All in AI，重构数字经济的生产模式》

今日电子书分享：《场景革命：万物互联时代的商业新格局》

这是一份由甲子光年智库撰写的关于AIGC（人工智能生成内容）的行业报告，旨在探索AIGC的技术发展、商业价值、应用场景和未来趋势。报告认为，AIGC是一种基于大模型的生成式AI技术，能够实现数字内容的自动化、智能化和个性化生产，从而提升数字生产力，改变生产关系，促进数智化转型。报告分析了AIGC的背景、价值、探索、落地和守望五个方面，以期为行业和企业提供有益的参考和启示。

《智能营销—大模型如何为运营与产品经理赋能》

AIGC是指人工智能生成内容，是一种利用大模型技术实现数字内容的自动化生产的方式，是AI技术变革的一种描述概念。

AIGC的定义和特点：AIGC是指人工智能生成内容，是一种利用大模型技术实现数字内容的自动化生产的方式。AIGC不仅关注内容的形式，如文字、图片、视频等，也关注内容的质量、效率、价值和可靠性。AIGC可以实现内容的快速生成、个性化定制、多模态交互、智能优化等功能，为各行各业提供新的解决方案。

AIGC的背景和动力：AIGC的出现是AI技术变革的一种描述概念，是在大模型技术的推动下，生成式AI的能力得到显著提升的结果。大模型技术指的是利用大规模的数据和算力，训练出具有强大泛化能力和生成能力的AI模型，如GPT-3、DALL-E等。这些模型可以处理多种数据类型，如文本、图像、声音、视频等，实现从数据到内容的转换。AIGC的动力来自于市场对数字内容的巨大需求，以及对数字生产力的提升的迫切期待。

AIGC的价值和意义：AIGC的价值和意义在于它可以重新探索数字生产力的实现模式，实现内容生产的质的飞跃，改变人机交互的方式，促进生产关系的变革。AIGC可以降低内容生成的成本，提高内容生成的效果，为用户带来实际的好处，解决具体的问题。AIGC也可以提高人与人，人与机器之间的交互效率，优化业务流程，实现自动化的端到端流程。AIGC还可以重构作业环节的劳动力和物质资料的分配，促使新的生产关系的出现，推动社会经济的发展。

AIGC是一种新的内容生产方式：AIGC（人工智能生成内容）是指利用生成式AI技术，如生成式对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、变换器（Transformer）等，实现各种数字内容（如文本、图像、视频、音频等）的自动化生成。AIGC可以在部分或全部环节实现“工程化”的工作模式，降低内容的生成成本，提高生成效果，实现内容的质的突破。

AIGC是一种新的内容生产力：AIGC可以帮助企业和个人解决传统内容生产方式存在的问题，如内容质量不高、内容生产效率低、内容生产成本高、内容生产门槛高等。AIGC可以提高内容的生产效率和价值，为用户带来实际的好处，解决具体问题，创造新的需求。AIGC可以实现内容的个性化、智能化和自动化，满足不同行业和场景的需求，促进业务创新和发展。

AIGC是一种新的内容生产关系：AIGC可以改变内容的生产主体、生产方式和生产目的，从而影响内容的生产关系。AIGC可以使机器成为内容的主要或辅助生产者，实现人机协作和交互，提高人的生产力。AIGC可以使内容的生产方式从人工操作转变为机器生成，实现内容的规模化、标准化和智能化。AIGC可以使内容的生产目的从满足基本需求转变为创造新的价值，实现内容的创新、优化和变革。

AIGC需要结合具体的行业和场景，深入理解业务需求和痛点，寻找最佳的落地点，实现“击穿”式的业务效果，为企业带来商业价值。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用大模型（如GPT-4等）的能力，通过自动化或半自动化的方式，生成各种类型和形式的数字内容，如文本、图像、视频、音频等。AIGC的应用落地思索需要从以下几个方面进行：

业务理解：AIGC的应用需要结合具体的行业和场景，深入理解目标用户群体的需求和痛点，找到AIGC能够解决的核心问题，如提高效率、降低成本、增加收入、优化体验等。AIGC的应用也需要考虑行业的特性和规范，如合规性、安全性、可解释性等，避免产生法律风险或伦理争议。

技术需求：AIGC的应用需要选择合适的技术方案，根据业务需求定制和优化大模型的能力，如数据采集、模型训练、知识库构建、内容生成、反馈循环等。AIGC的应用也需要考虑技术的可行性和可靠性，如算力资源、数据质量、模型稳定性、生成效果等，保证技术的高效和高质。

产品设计：AIGC的应用需要设计合理的产品流程，根据用户的交互方式和偏好，提供个性化的内容生成服务，如输入输出格式、生成参数、生成速度、生成数量等。1AIGC的应用也需要设计友好的用户界面，提供清晰的提示和引导，增加用户的信任和满意度。

商业价值：AIGC的应用需要验证和评估商业价值，通过用户反馈和数据分析，检验AIGC的生成内容是否满足用户的需求和期望，是否带来了实际的好处和收益，是否实现了“击穿”式的业务效果，如质量提升、效率提升、成本降低、收入增加等。AIGC的应用也需要探索和优化商业模式，如收费方式、盈利渠道、市场推广等，实现可持续的增长和盈利。

综上所述，AIGC的应用落地思索需要从业务理解、技术需求、产品设计和商业价值四个方面进行，以实现AIGC的技术能力和商业价值的最大化。作为产品经理，我们需要有清晰的目标和规划，有全面的分析和评估，有创新的思维和方法，有敏捷的执行和迭代，以推动AIGC的应用落地和发展。

AIGC的PMF不仅要考虑产品与市场的契合度，还要考虑产品与模型的契合度，即如何选择和优化合适的大模型，以满足不同的应用需求。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用大模型（如GPT-4等）生成各种数字内容（如文本、图像、视频等）的技术。AIGC的应用场景非常广泛，涉及游戏、娱乐、影视、营销、广告、教育、金融、医疗、法律、财务、生产、物流、资管、人力等多个领域。AIGC的商业价值在于提高内容的生成效率和质量，降低内容的生成成本和风险，为用户带来实际的好处，解决具体的问题。

要实现AIGC的成功落地，不仅要关注产品与市场的契合度（PMF），还要关注产品与模型的契合度（PMF）。产品与市场的契合度指的是产品能够满足目标市场的需求并且具有吸引力，从而实现销售和市场接受度的理想状态。产品与模型的契合度指的是产品能够选择和优化合适的大模型，以适应不同的数据类型、场景需求、用户交互和业务流程，从而实现生成内容的相关性和准确性的理想状态。

从产品经理的角度来看，要实现AIGC的PMF，需要考虑以下几个方面：

用户需求分析：深入了解目标用户群体的需求和痛点，找出AIGC可以解决的核心问题，定义产品的独特价值主张，明确产品的目标用户和市场定位。

模型选择和优化：根据产品的功能需求，选择合适的大模型，如GPT-4、Claude、Mistral等，或者自行开发垂直领域的专用模型。根据产品的数据需求，对模型进行微调、知识扩充、多模态处理等，以提高模型的性能和适应性。

用户反馈和迭代：通过用户反馈和数据分析，验证和改进产品的效果和体验，不断优化模型的参数和算法，实现产品和模型的持续学习和进化。

风险管理和合规性：在处理敏感数据和特定行业内容时，遵守相关的法律法规和安全标准，避免伦理争议和法律风险，保护用户的隐私和知识产权，提高产品的可靠性和信任度。

总之，AIGC的PMF是一个动态的过程，需要产品经理不断探索和调整产品和模型的匹配度，以实现产品的最佳效果和最大价值。

AIGC可以应用于各个行业和领域，如金融、医疗、法律、教育、娱乐、游戏、广告、营销等，实现内容的智能化生成、优化和交互。

AIGC的行业应用：AIGC可以应用于各个行业和领域，根据内容的专业性和自由度，可以分为四类：

专业性高，自由度低的领域，如金融、医疗、法律、财务、生产、物流等，这些领域需要专业的知识和严格的规范，AIGC可以实现内容的整理、分析、反馈和生成，提高工作效率和质量，减少人工错误和风险。例如，AIGC可以生成金融报告、医疗诊断、法律合同、财务报表、生产计划、物流单据等。

专业性高，自由度高的领域，如教育、科学、工程、设计等，这些领域需要专业的知识和创新的思维，AIGC可以实现内容的辅助、优化、创新和交互，提高学习效果和创造力，增加用户参与和满意度。例如，AIGC可以生成教育课程、科学论文、工程方案、设计图案等。

专业性低，自由度低的领域，如行政、人力、财务、IT等，这些领域需要基础的知识和规范的流程，AIGC可以实现内容的自动化、标准化、管理和协调，提高工作效率和质量，减少人工成本和时间。例如，AIGC可以生成行政文档、人力合同、财务发票、IT代码等。

专业性低，自由度高的领域，如娱乐、游戏、广告、营销等，这些领域需要基础的知识和丰富的想象，AIGC可以实现内容的生成、优化、个性化和交互，提高用户体验和忠诚度，增加市场竞争力和收入。例如，AIGC可以生成娱乐内容、游戏场景、广告文案、营销策略等。

AIGC的行业挑战：AIGC虽然具有巨大的潜力和价值，但也面临着一些行业挑战，如：

数据质量和安全：AIGC的生成能力和效果取决于数据的质量和安全，如数据的准确性、完整性、时效性、可靠性、合法性等。数据的质量和安全需要通过数据的采集、清洗、标注、加密、存储、传输等多个环节进行保障和监控，防止数据的错误、缺失、泄露、篡改等风险。

模型性能和稳定性：AIGC的生成能力和效果也取决于模型的性能和稳定性，如模型的准确性、鲁棒性、可解释性、可扩展性等。模型的性能和稳定性需要通过模型的设计、训练、测试、部署、更新等多个环节进行优化和监控，防止模型的错误、偏差、故障、过拟合等问题。

用户需求和满意度：AIGC的生成能力和效果最终要满足用户的需求和满意度，如用户的期望、偏好、反馈、信任等。用户的需求和满意度需要通过用户的调研、分析、评估、交互等多个环节进行了解和满足，提高用户的认可和忠诚度。

法律法规和伦理道德：AIGC的生成能力和效果还要符合法律法规和伦理道德，如版权、隐私、合规、责任、公平等。法律法规和伦理道德需要通过法律、政策、规范、审核等多个环节进行遵守和监督，避免AIGC的生成内容造成的法律纠纷、社会争议、道德危机等后果。

AIGC已经在一些领先的企业和机构中得到了实际的应用，如EasyLink、创新奇智、海纳AI、华为云慧通差旅、中科慧拓等，展示了AIGC的创新能力和商业价值。

EasyLink：构建企业级AI原生应用开发框架，提供深度理解业务场景的AI产品及解决方案。EasyLink 是一家 AI 原生企业，总部位于上海。公司定位为提供一整套企业级AI原生应用开发栈，支持AI工具、AI智能体及AI劳动力的高效构建，进而帮助企业降低 AI 应用门槛，重塑企业 AI 生产力。创始团队具有深厚的商业化及技术背景，成员主要毕业于清华大学、中科大等高校，80%人员来自百度、字节、阿里等知名互联网公司并从事产品及技术研发相关工作。

创新奇智：率先推出面向智能制造的工业大模型，助力制造业智能化转型。• 创新奇智（创新奇智科技集团股份有限公司）以“人工智能赋能商业价值”为使命，致力于用前沿的人工智能技术为企业提供 AI 产品及解决方案，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。是中国快速发展的企业级AI解决方案供应商和领先的“AI+制造”解决方案供应商。公司打造由「MMOC人工智能技术平台」和「AInnoGC工业大模型技术平台」组成的AI双平台技术布局，为客户提供覆盖AI1.0到AI2.0的完整AI技术能力。公司专注于“AI+制造”，聚焦工业软件、数智软件、工业物流、智能装备、工业可持续”五大业务主题，赋能钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、汽车装备、能源电力、工程建筑、食品饮料&新材料、智造实训等细分领域的行业客户，助力制造业客户智能化转型和新型工业化发展。

海纳AI：帮助集团统一用人标准，总部直聘，抢人更快。海纳AI隶属于北京群星闪耀科技有限公司，致力于用AI打造用人标准，构建人才精准就业平台，以AI技术赋能人力资源行业，帮助每个人人尽其才、才尽其用。2024年1月，企业客户突破5000家，累计面试量已超过800万，目前已经成为AI面试领域面试人次最多的服务商。

华为云慧通差旅：基于盘古大模型能力结合差旅数据优势，赋能差旅业务的全方位智能升级。华为云慧通差旅定位于企业差旅管理（TMC）领域，基于华为20年+全球化差旅管理实践，已服务全球170+国家和地区，拥有500+大型企业客户，480万企业用户。为中国石油、中国一汽、中国建科及台铃集团等众多跨国、跨地区的大型集团提供差旅数智化管理解决方案。华为云慧通差旅是首个基于盘古大模型、应用大数据、云原生等领先技术打造的数智化差旅，通过一体化的数智化差旅管理平台，打通企业行政、人事、采购、财务等系统，实现从智慧审批、智慧预订、智慧报销、资源管理、数智运营、智能客服等全流程一体化，助力企业实现智能体验、提质增效、安全合规。

中科慧拓：愚公大模型&基础设施智能体系，实现智慧矿山工厂式的规模化复制。中科慧拓是中国科学院自动化研究所孵化的智慧矿山科技企业，已发展成为以人工智能为底座的能源服务商和新能源制造商。公司致力于以科技创新助力我国能源安全新战略纵深发展，以智能化建设服务我国工业高质量发展，促进中国采矿业在数字化时代掌握全球话语权，让矿山更安全、更绿色、更高效、更智慧。中科慧拓已服务国家能源集团、中国华能、国家电投、中国大唐、中国宝武、中煤集团、金隅集团及华润水泥等国内顶级能源和矿山集团，落地四十余个矿山无人化项目，同时也在园区物流、工程机械智能化、短倒运输与智能网联建设方面进行战略布局。

AIGC的应用需要在充分利用技术的优势的同时，也要积极应对和克服技术的不确定性，通过建立有效的监督和评估机制，保证AIGC生成的内容的质量和价值。

AIGC推动了人工智能的场景应用价值发展，未来潜力巨大

AIGC是指人工智能生成内容，是一种利用生成式AI技术，实现数字内容的自动化生产的能力。AIGC可以在文本、图像、视频、音频等多种形式的内容上实现质的突破，为各行各业提供创新的解决方案。

AIGC的应用场景非常广泛，涵盖了游戏、娱乐、影视、营销、广告、教育、金融、医疗、法律、财务、生产、物流、资管、人力等多个领域。AIGC可以帮助企业降低内容生成的成本和时间，提高内容的质量和效果，实现个性化和智能化的内容服务。

AIGC的发展前景十分广阔，随着大模型的技术进步和商业应用的加速，AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发，成为AI新世代的核心驱动力。根据甲子光年智库的预测，到2025年，AIGC的市场规模将达到5000亿元人民币，占AI产业总规模的20%。

AIGC新的时代，个人和企业都应在AIGC人才体系建设中寻找自己的位置

AIGC的发展不仅需要技术的支撑，也需要人才的培养。AIGC人才体系包括了AIGC的研发者、应用者、管理者、教育者、监管者等多个角色，每个角色都有自己的专业知识和技能要求。

AIGC的研发者需要掌握生成式AI的原理和方法，能够设计和开发高性能的AIGC模型和平台。AIGC的应用者需要了解AIGC的能力和场景，能够利用AIGC解决实际的业务问题。2AIGC的管理者需要具备AIGC的项目管理和风险控制能力，能够有效地组织和协调AIGC的资源和团队。AIGC的教育者需要具备AIGC的教学和传播能力，能够培养和普及AIGC的知识和技能。AIGC的监管者需要具备AIGC的法律和伦理意识，能够制定和执行AIGC的规范和标准。

AIGC新的时代，个人和企业都应在AIGC人才体系建设中寻找自己的位置，提升自己的竞争力和价值。个人应该根据自己的兴趣和专长，选择合适的AIGC角色，不断学习和实践AIGC的知识和技能。企业应该根据自己的业务需求和发展目标，建立和完善AIGC的人才梯队，吸引和留住AIGC的优秀人才。

企业对于AIGC的期待增加，对于预算及实施时间仍抱有“试错容忍”

AIGC作为一种新兴的AI技术，受到了越来越多企业的关注和期待。根据IBM的全球调研，66%的高层管理者表示加速实施AIGC，64%的投资者方表示对AIGC有较高的信心。AIGC被认为是提升企业数字化水平和竞争力的重要手段。

但是，AIGC的应用也面临着一些挑战和风险，如技术成熟度、数据质量、模型适配、用户反馈、合规性等。这些因素可能影响AIGC的实施效果和效率，导致AIGC的投入产出比不理想。因此，企业对于AIGC的预算和实施时间仍抱有一定的“试错容忍”，希望通过不断的探索和优化，找到最适合自己的AIGC解决方案。

AIGC的应用在利用技术的优势同时，也始终需要克服技术带来的不确定性

内容安全性：AIGC可能存在生成不合法、不合规、不合理的内容的风险，如虚假、误导、侵权、攻击、色情等，损害了内容的安全性和信任度。

内容可控性：AIGC可能存在生成不符合用户和场景需求的内容的风险，如偏离、冗余、重复、矛盾等，降低了内容的可控性和满意度。

内容可解释性：AIGC可能存在生成不清晰、不透明、不可理解的内容的风险，如模糊、混乱、复杂、隐晦等，影响了内容的可解释性和可信度。

内容生成能力：AIGC可以实现多种形式的内容的自动化生成，如文本、图像、视频、音频等，丰富了内容的形式和内容。

内容质量能力：AIGC可以通过大模型的强大的学习和推理能力，提高内容的质量和效果，如准确性、相关性、创新性等。

内容个性化能力：AIGC可以通过对用户和场景的深入理解和适应，实现内容的个性化和智能化，如定制化、交互化、情感化等。

AIGC的应用在利用技术的优势同时，也始终需要克服技术带来的不确定性。AIGC的技术优势主要体现在以下几个方面：

AIGC的技术不确定性主要体现在以下几个方面：

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