中国GenAI助力劳动力升级,产业变革在即,有望5年增5倍

一、GenAI概述

人工智能技术的快速发展催生了生成式人工智能（Generative AI），简称GenAI。它指利用大规模神经网络模型，根据训练数据对文本、图像、视频、音频等进行自动生成的人工智能技术。

GenAI的代表应用包括ChatGPT这样的对话系统、DALL-E等图像生成模型，以及Stable Diffusion、AudioLM等其他模态的生成模型。例如，ChatGPT能够进行自然语言对话，回答各类问题;DALL-E 2可以通过文字描述生成高质量图像;稳定的扩散则可以编辑图像内容。这些模型能够接受自然语言描述作为输入，输出人类可理解的内容。

GenAI模型通过学习海量训练数据，获得对知识概念和语义关系的深入理解，从而实现创造性的生成能力。例如，OpenAI的ChatGPT经过了近2000亿个参数的训练，可以进行逻辑自洽的对话。它是继预测性AI、认知AI之后人工智能发展的新阶段，被认为将带来产业变革性影响。

GenAI的快速发展得益于几个方面的支撑：

二、全球GenAI发展概况

目前，全球GenAI产业正在蓬勃发展，市场规模快速增长。2022年全球GenAI市场规模约为400亿美元，预计到2027年和2032年将分别达到3990亿和13040亿美元，2022-2032年复合年增长率高达42%。

从区域来看，北美由于拥有科技领先优势，是全球GenAI技术和市场的主导力量。2022年北美在全球GenAI市场占比超过50%。主要得益于硅谷等地区聚集了众多AI前沿科研机构与企业。亚太地区增速最快，到2027年其市场规模份额有望达到30%。中国的科技企业也在积极布局GenAI技术。

全球主要的GenAI技术和应用提供商包括Google、Meta、微软、OpenAI、Anthropic、Baidu等，竞相推出自身的GenAI系统和解决方案。以ChatGPT为代表的大型语言模型，已经显示出强大的商业应用潜力。ChatGPT短时间内就吸引了数以百万计的用户，展现出在搜索、内容创作、客户服务等领域的应用前景。

从商业化角度看，基于GenAI的消费应用正在快速崛起，如面向娱乐、创意、社交等需求的应用。中国的抖音、B站等平台上的创作者就在广泛应用Generative AI生成图像、音乐、视频等内容。

同时，GenAI在企业场景中的应用也在加速，如智能写作、智能客服、知识管理等。众多初创公司通过提供GenAI API等方式参与到市场竞争中。

GenAI的快速发展也带来一定监管挑战。欧盟已提出《人工智能法规》草案，明确了不同风险等级AI系统的监管要求。美国政府也在探讨限制机器人做出有害决策的监管方案。明确GenAI伦理规范和社会影响，是各国政府需要关注的事项之一。

三、中国GenAI发展现状

中国作为全球第二大经济体和最大的AI市场之一，在GenAI领域也展现出强劲发展势头。

2022年中国GenAI市场规模约为人民币660亿元，预计到2025年将占全球GenAI市场的14%。这主要受益于中国巨大的互联网用户群体和丰富的数据集。知名互联网企业如百度、阿里巴巴、腾讯等都积极布局，推出了自主研发的GenAI产品和解决方案。

中国GenAI企业融资规模也在快速扩大。前十大融资事件总额已达到8.7亿美元。2022年，多家领先GenAI创业公司获得了过亿元人民币的单轮融资，如某端到端AI药物设计平台完成约2亿元Pre-A轮融资。这表明资本市场对中国GenAI企业的商业价值充满信心。

中国GenAI技术整体正快速进步。在通用语言模型方面，中国已拥有79个10亿参数级模型，数量仅次于美国居全球第二。

例如，百度研发的普惠模型参数规模达到1，000亿，是国内第一大中文预训练语言模型。在图像生成领域，中科院等机构也取得重要进展，相继开源了萌图、信绘等模型。

根据aI时代的统计，2022年7月之前，中国发布的10亿级模型共有79个，其中阿里达摩院发布了11个，排名第一。百度研究院发布了9个模型，排名第二。近一年来中国GenAI模型数量正在快速增长，2021年仅有15个，2022年上半年就新增了64个。

在模型参数规模方面，百度研究院的普惠模型达到1，000亿参数，超过了谷歌的PaLM模型（540亿参数）。阿里达摩院的Wudao 2.0模型参数也达到580亿。中国在超大规模模型训练上投入巨资并取得进展。

就实际应用成效来看，以百度的智能对话机器人“文心”为例，它整合了ERNIE、PLATO等多种自研模型，已经服务了超过2.6亿用户，具备语义理解能力和知识获取能力，问答准确率达到95%以上。

但从长远看，中国GenAI发展也面临一定制约。

中国GenAI应用较为集中在电商、娱乐、游戏等领域。

具体来看:

1)电商领域

电商平台利用GenAI生成产品描述、标题等内容，提升转换率。

例如：

拼多多的商家通过AI创作助手提升文案转化率达20%以上;快手利用Generative AI为电商直播间自动生成商品介绍词。

知乎平台的GAN写作助手也可根据提示自动生成产品介绍文案。

阿里妈妈的全栈内容创作平台，通过多模态创作引擎，可自动生成直播背景、虚拟主播等，助力品牌商家对消费者实现全方位触达。

2)娱乐领域

在短视频、直播等娱乐内容创作中，GenAI得以大显身手。

抖音的"愿景小助手"可根据文字提示生成面部动画特效。

B站推出的AI创作助手Sandbox可以通过语音直接生成动漫。

快手也推出多款基于图片及语音生成特效的创作工具。

此外，虚拟偶像也成为娱乐领域的新玩法。如虚拟偶像"蔡徐坤"就获得亿万粉丝，具有商业价值。这得益于Generative AI赋予的逼真形象和个性。

3)游戏领域

在游戏领域，GenAI可用于自动生成游戏关卡地图、角色形象、游戏音乐等内容，大幅提升创作效率。

例如米哈游和LayaBox等均推出基于AI的游戏辅助开发工具。

多款游戏也利用GenAI赋能角色交互。

如《原神》内测试的AI助手可以进行自然语义理解，使角色能够进行语音交互。这为丰富游戏体验提供可能。

这与这些行业在中国拥有较好商业基础相关。知名的应用案例包括：FaceUnity推出的数字人技术，广泛应用于直播、短视频等场景;微店的AI创作助手，帮助创作微商内容;腾讯的人工智能医院等。

ChatGPT等对话机器人和创作助手应用也正在快速增长。抖音等平台的创作者广泛使用，产出效率显著提高。但由于输出质量参差不齐，误导信息风险且存在，还需持续优化模型。

面向垂直领域的GenAI应用有待拓展，相比消费互联网，中国企业利用GenAI提升运营效率的空间更大。这需要进一步挖掘业务需求，提高企业对GenAI价值的认知。

中国正积极建立GenAI监管框架，着力管理内容合规、用户隐私、信息安全等方面的风险。

2022年，中国已出台多项GenAI监管政策，形成初步的监管体系。

如《互联网信息服务算法推荐管理规定》要求算法需要符合法律规定，防止产生信息茧房。《互联网信息服务深度合成管理规定》则对生成、发布深度合成内容设置了准入门槛。

此外，个人信息保护法、数据安全法等也对GenAI提出了明确监管要求。2022年底，全国人大常委会审议了首部《算法管理条例》草案， GenAI监管或将更加规范。

中国的实名认证制度有利于GenAI应用中追溯责任主体，防止匿名恶意使用。如抖音等平台的创作者需要进行实名登记，利用AI生成有害内容将更容易被追责。

相比之下，ChatGPT等国外GenAI应用允许匿名使用。一旦产生问题，不利于追踪源头并管理风险。中国的用户认证机制在这方面具有先天优势。

中国主要的互联网企业都建立了内容审核机制，可过滤和识别模型生成的违法违规内容。这也是防控GenAI负面影响的重要手段。

内容审核机制需要不断优化升级，才能适应技术发展。在保障用户合法权益的同时，也需要注意避免过度过滤，打击创新创造活力。如何平衡监管与发展仍需持续探索。

最后，建立GenAI伦理规范也很关键。产业主管部门可考虑制定专门的伦理守则，明确开发者、使用者的社会责任。

比如定义有害内容的界限，引导各方仅用于正当目的，避免负面影响。这需要政府部门、企业、科研机构、法律专家等多方合作。

四、中国GenAI发展前景预测

展望未来，中国GenAI产业发展前景广阔，预计将迎来高速增长。

随着国家政策支持和资本市场关注度提升，中国GenAI产业发展前景广阔。根据ChinaAI研究报告预计，中国GenAI市场规模到2027年有望达到人民币1768亿元，五年复合增长率高达50.3%。

这得益于以下因素：

因此，中国GenAI产业发展动能强劲，具有巨大的增长空间。

面对GenAI快速发展，中国企业需要抓住机遇，积极应对。具体来看，企业可以从以下几个方面入手:

第一，加大核心技术研发投入，缩小与国际先进企业的差距。可搭建专业化研发团队，加强算法创新和模型优化。

第二，深入业务场景，开发定制化的GenAI解决方案。如工业机器人厂商可以应用GenAI提升质检效率，电商平台可以用其强化推荐系统等。

第三，积极拓展GenAI商业化应用，开启新的增长模式。例如面向垂直领域开发SaaS服务，以订阅模式实现商业化。

第四，注意防控应用风险，建立健全的数据隐私与内容审核机制，实现安全合规应用。

第五，加强人才储备和组织能力建设，确保组织未来适应GenAI能力。

第六，加强行业交流合作，共享核心技术与应用案例，实现共同进步。

总之，中国企业需要准确定位GenAI在产业变革中的战略地位，从技术、应用、商模式等多角度布局，以抢占先发优势，实现业务转型升级。

中国政府应该继续加大对GenAI产业发展的政策支持力度。具体来看，可以从以下几个方面入手:

第一，加大科研项目与人才计划投入，支持核心技术攻关与创新应用探索。

第二，建立开放共享的平台和数据集，降低创业创新门槛。

第三，完善监管框架，防控内容、隐私、安全等方面风险。

第四，加快出台算法管理相关法规，为GenAI应用提供制度保障。

第五，设立GenAI企业孵化基金，通过投资引导支持初创企业成长。

第六，鼓励产学研深度合作，建立人才流动机制。

第七，加强国际交流合作，学习借鉴发达国家和地区的监管经验。

第八，制定GenAI伦理规范和行业自律约定，引导各方健康应用。第九，开展GenAI科普教育，提高公众认知度和应用安全意识。

总之，政府需要营造良好的政策环境，在引导创新发展与防范潜在风险之间找到平衡，推动中国成为GenAI领域的重要力量。这需要政府部门、企业、学术机构、法律监管等多方协同配合、共同提升。

五、结语

当前中国GenAI产业发展势头强劲，市场前景广阔。在技术创新、商业应用、资本市场等多个方面都展现出蓬勃的增长潜力。

随着核心算法能力的提升，以及电商、娱乐、游戏等领域应用案例的蓬勃出现，GenAI正在渗透各行各业，释放重塑生产力的力量。

它也将深刻影响就业市场、生活方式、公共管理等多个社会维度。

当然产业发展也面临监管体系有待完善、应用安全性待提高、伦理规范有待建立等方面的挑战。这需要政企学研等多方共同努力，实现技术进步与风险防控的统一。

在国家战略支持与产业自身努力下，中国GenAI产业必将步入快车道，成为引领经济社会发展的重要动能之一。它的广泛应用也将极大提升生产力水平和人民生活质量。