核心观点：

以ChatGPT为代表的生成式AI应用快速破圈，带动对于传媒互联网行业相关应用领域的关注。我们总结生成式AI主要的应用方向体现在2B及2C两个 方向，2B：1）嵌入企业工作流程辅助生产，实现降本增效；2）营销环节，辅助营销创意生成或实现智能客服；2C：1）作为生产力工具，应用在文 本生成、语言学习等领域；2）教育、娱乐、陪伴、医疗等服务场景。具体而言： 游戏：我们认为短中期生成式AI主要通过提升文本、图像、音频、视频、3D模型、代码等游戏内容的生产效率，提升人效天花板，打破创意落地的 产能限制，缩短游戏制作周期，降低游戏制作成本。长期看好生成式AI的高自由度或将创新玩法。 影视：影视行业综合文/音/影，是生成式AI的优质落地场景。生成式AI基于大量数据及语料，将提升剧本、音乐等内容的生产效率，提供更多创意。

广告：高效生成广告素材，全面赋能行业参与者：1）平台端：广告主投放预算基于用户流量及投放效率，结合AI的平台或将受益。2）服务商端：现 有服务商基于长期积累的客户合作关系以及内容素材数据，在大模型基础上开发营销行业小模型，是更加有效的行业解决方案。 教育：教育是Open AI官方推荐的应用场景，在辅助学习方面具有应用前景。在产业影响上，K12领域硬件层面已先行落地，学习垂类数据/AI技术上 有较深积淀的公司有望受益；同时，AI产业发展带动岗位需求增加，中公教育等相关培训公司也有望受益。

虚拟人：1）AI数字员工有望成为AI时代重要“劳动力”，为企业降本增效。2）AI驱动的虚拟人交互将更加仿真、智能，虚拟偶像、虚拟KOL、虚 拟宠物有望拓展直播电商、影视综艺、聊天陪伴等更多应用场景。 电商：电商行业多年发展积累了大量数据和算法，我们认为AI在电商中的应用，可以：1）提升消费者体验，用户更精准地找到所需产品；2）提升广 告主ROI，广告主可利用AI生成营销文案，将商品更精准推送给消费者；3）提升平台效率，电商平台利用AI完善算法，优化运营，降本增效。

1、游戏：生成式AI有望全面赋能游戏，提供估值支撑

生成式AI有望全面赋能游戏，提供估值支撑

游戏制作的不可能三角：“成本、质量、速度”只能有其中两个。游戏作为集美术、动画、音乐、文字等多模态内容为一体的娱乐内容，制作内容及流程非常复杂，同时从产品立项、原型落地、Alpha测试、Beta测试，再到正式上线，涉及到多个部门团队的协调，因此一直存在着“不可能三角”，即在给定产品质量水准的前提下，无法实现快速、低成本的制作。以游戏工业化著称的Ubisoft，即使实现了对大IP产品《刺客信条》的年度更新，但制作成本依旧高企，比如2018推出的《刺客信条：奥德赛》制作成本约0.5亿美元，其他3A厂商制作成本则更高，比如CD PROJEKT RED2020年发售的《赛博朋克2077》制作成本约3.16亿美元。

生成式AI有望提升单人产能，从而打破游戏的“不可能三角”。我们认为成本与速度间的矛盾主要在于单人产能具有“天花板”，即在给定产出 质量要求下，厂商通常是通过堆人力实现较快的内容产出（即高成本+快产出），或者是保持已有团队规模但延长制作周期（即低成本+慢产出）。

Alpha阶段——提质增效：提高策划与美术间的沟通效率、概念稿到完成稿的效率、建模效率、音效生成效率等。在游戏玩法和开发可行性得到验证后，开发团队开始给游戏填充世界观、故事剧情、人物设计等。在这个阶段，美术人员将加入并尝试还原策划 等人想要的世界，即初次设定游戏世界的画面风格。但由于语言对想象中画面的表述有限，美术可能需要跟策划不停碰撞，才能敲定概念稿，比 如国风仙侠游戏中，有水墨风格的《一念逍遥》，也有偏写实的《梦幻新诛仙》，风格迥异。 生成式AI：通过文生文+文生图，开发团队可直接通过图片表达自己的想法，降低沟通成本。比如通过ChatGPT生成一个画面风格的具体描述，然 后可以根据需求修改文本，将文本作为指令，让DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney等快速生成具体的图片，然后进行挑选、确定。

运营阶段：NPC互动性+游戏资产生成成本降低，有助于产品内容持续产出。 GaaS背景下，游戏内容的长线更新非常重要，生成式AI于音乐、图像、文本生成方面的优势将大幅降低内容生成成本。 生成式AI+NPC提升游戏内生态的丰富度，比如网易《逆水寒手游》，再比如汤姆猫正在加入ChatGPT，从“会说话的汤姆猫”到“会聊天的汤姆 猫”。截止目前（2023年3月4日），大部分游戏内，用户与NPC的对话、互动都不会影响游戏内容的走向，我们期待随着生成式AI技术迭代， NPC依托AI获得独立的性格和故事，玩家可实现真正的与NPC互动，并得到独特的游戏内容体验。

Roblox案例

Roblox打算从引擎、Avatar和NPC三个方面引入generative AI： 1、游戏引擎：1）加快代码效率，用简单的描述性语言就可以生成结果；2）简化3D model的构建过程，吸引更多创作者，让平台的内容能更加丰富 2、Avatar: 每个用户都有专属的Avatar，AI使其更生动、更具特色 3、NPC：让NPC更具备生命力。

2、影视：打破传统影视创作限制，推动行业降本增效

2.1.剧本创作：生成式AI驱动剧本创作降本增效

生成式AI+剧本创作：降低内容创作门槛，提供低成本、高效率的剧本创作 模式.。应用案例：Deep Mind发布的AI写作模型—Dramatron是使用大型语言模型 的系统，能够通过剧本纲要、关键词等生成基础剧本。 应用生成式AI创作剧本的主要优势： 更低的成本：专业剧本创作依赖优质编剧团队实现剧本生产，剧本生成效 率有限，成本较高。基于生成式AI，剧本创作的成本有望显著降低，开拓 创作者思维。 更低的剧本创作门槛：即使是毫无写作基础的用户也能借助生成式AI 工具， 画出高质量的作品。 更高的文字生成效率：以GPT-3模型为例，截止2021年3月，推出9个月后的 GPT-3日均文本生成量45亿。

2.2.影视要素-角色形象：虚实相生，拓展影视角色创作空间

生成式AI+虚拟演员：AI生成数字形象，艺人形象有望成为永恒资产。通过AI学习演员表演、声音相关资料，能够实现：1）已故艺人的人脸、数字形象复活；2）塌房艺人的AI换脸；3）同一演员的 年轻-中年-老年演绎。 生成式AI对角色形象的赋能，为影视公司选角提供价值及想象力边界：1）重现传统影视无法实现的名演员演出；2）中年演员 重回年轻风采，形象统一，无需承担多演员片酬；3）规避影视作品中的演员风险，减少损失。 应用案例： 数字声音复活：央视纪录片《创新中国》中，央视和科大讯飞利用AI算法学习已故配音员李易过往纪录片的声音资料，并根据 纪录片的文稿合成配音,配合后期的剪辑优化，x终让李易的声音重现。 演员年轻化：《流浪地球2》中通过AI DeepFake算法塑造吴京、刘德华的20岁形象。

2.3.影视要素-声音：音画自动匹配，带来沉浸式观影体验

生成式AI+音画匹配：AI生成BGM/匹配口型，观看体验更佳：AI生成音乐：通过Diffusion等技术将文本转化为音乐，未来，通过生成 式AI有望实现批量化、低成本的BGM制作。 昆仑万维已在国内外各音乐平台上线十多首由AI创作的歌曲。AI匹配音效：通过AI技术实现图片/视频自动合成音效，提升制作效率。浙江大学与北京大学联合火山语音，共同提出Make-An-Audio系统，该系 统使用prompt-enhanced diffusion模型，能够直接以文本/图像编码为条件 合成音频。 AI匹配口型：通过AI技术改变视频中演员口型及面部表情，以解决译制 片/台词修改中出现的口型与台词不匹配情况。 英国AI创企Flawless使用Deepfake技术制作了一款可视化翻译技术产品 TrueSync，可以让演员改变口型说外语，解决观众观看外国电影时演员口 型与字幕或配音不同步的问题。

2.4.影视要素-模型搭建：更智能，更快速的场、物塑造方式

生成式AI+模型搭建：更智能，更快速的场景及物品建模方式。当前，通过生成式AI已经可以实现文字转3D建模及2D图片转3D建模功能。 传统3D建模依赖人力及时间，AI生成速度更快，消耗人力更少，未来有望将AI生成的模型应用到影视场景中，以提升影视制作 效率。 应用案例： 英伟达（NVIDIA）推出的AI工具—Magic3D，能够基于文本描述自动生成3D模型，可以在40分钟内创建高质量的3D网格模型， 未来有望延伸至场景搭建中。 通过Midjourney-AI绘画创作贴图素材，为场景/物品模型进行贴图。

2.5.剪辑制作-特效：综合高效及创意的生产方式

生成式AI+影视特效： 根据视频及文本提示，通过AI技术自动剪辑视频，替换 主角或生成特效，开拓影视剪辑的想象空间，高效编辑 视频。 应用案例：谷歌研究院发表的Dreamix可用以编辑视频。将视频中的主角由猴子变为跳舞的熊，提示词“一只熊 在欢快的音乐中跳舞跳跃，移动着他的整个身体”。 为影片加入着火特效。

2.6.剪辑制作-剪辑：综合高效及创意的生产方式

生成式AI+剪辑：自动抓取合适片段，生成符合电影风格的预告片，缩短预告片制作周期。 应用案例：2016年，IBM 旗下的AI系统 Watson 在学习了多部惊悚预告片的视听手法后，从 90 分钟的《Morgan》中挑选镜头，并 制作出6分钟的预告片，即便依旧需要人工修改，但制作周期从一个月左右缩减到 24 小时。 爱丁堡大学研究人员开发用以自动生成电影预告片的模型，将电影建模为图形，镜头作为节点，用来表示图形之间的语 义关系，使用联合对比训练来学习这些镜头关系，通过无监督算法浏览图片并生成人类喜欢的预告片。

3、广告：高效生成广告素材，全面赋能行业参与者

3.1.广告营销：高效生成广告素材，兼具效率及多样性

生成式AI+广告营销：高效生成创意广告素材，实现“千人千面” 。文案：帮助广告主生成营销推广文案，撰写品牌营销软文。 图片/视频：根据文本/用户画像生成广告宣传图片/视频 生成式AI对广告生成的赋能： 降本增效：广告为创意类内容，传统品牌广告素材生成多为PGC，消耗人力及时间。基于 生成式AI，内容生成成本将降低， 广告创作效率将提升。 千人千面：对于效果广告，长期有望做到针对不同用户标签推送智能化内容。不仅能精准识别用户，也能针对不同标签、 场景、时空的消费者生成不同内容，提升广告转化效率。

3.2.广告营销-平台：受益于生成式AI应用，广告主投放预算或将迁移

生成式AI应用至互联网平台，用户体验的提升有望带来用户流量增长： 微软于23年2月推出New Bing浏览器，集成Chat GPT类技术，提升搜索引擎的匹配效果。技术变革有望带动用户体验提 升，为平台引流，行业竞争格局或将改变。 根据微软企业副总裁Yusuf Mehdi，在New Bing宣布上线48小时内，超100万名用户申请加入。 广告主投放预算基于用户流量及投放效率，结合生成式AI的平台或将受益： 短期接入ChatGPT类生成式AI技术后流量的提升将推动广告主投放提升； 长期生成式AI对信息推送形式及平台交互形式的颠覆将推动广告投放精准度及效率提升。

3.3.广告营销-服务商：商业模式有望优化，龙头凭客户和素材优势继续领先

客户优势+内容素材优势，现有头部广告服务商仍有望受益于AI技术进步带来的行业红利。 具备更好的微调能力，帮助广告主打造AI营销内容：考虑到生成内容（尤其是图片视频）的版权问题和审核问题，以及不 同行业广告主需求差异化，我们认为现有服务商基于长期积累的客户合作关系以及内容素材数据，在大模型基础上开发营销 行业小模型，是更加有效的行业解决方案。 内容即流量，服务商收入与盈利能力均有望受益于内容制造能力提升，尤其是视频内容。现有互联网广告市场以图片、视 频内容为主，特别是短视频内容，长期来看，多模态大模型发展提高图片视频类内容生成效率是大趋势。在此过程中，服务 商商业模式有望实现升，原先部分广告投放收入转化为广告AI内容生产收入，有望实现收入增量与盈利能力提升。

4、教育：Open AI官方推荐场景，具备辅助学习应用前景

4.1.教育：短期冲击教育评价体系，长期看或将探索共赢方式

CHATGPT在信息整合效率和辅助写作上的优势，使其短期对现有教育评价体系产生一定冲击。 在线课程供应商Study.com调查显示，全球1000名18岁以上受访学生中，超过90%知道ChatGPT，超过89%使用其完成家庭作业，48%用 其完成小测验，53%用其写XXX，22%用其生成XXX大纲。 ChatGPT在一项实验中接近通过美国医学执照考试VS普通美国医学生需四年医学院教育和两年临床轮转才能通过。 随着CHATGPT在教育界/学术界影响范围扩大，全球多个高校/顶学术期刊一开始对ChatGPT采取严禁措施。但近期风向有所转变，我们认 为禁止CHATGPT是一种短期应对方式，如何更好利用CHATGPT或才是长期趋势。 1/24， 权威学术期刊《自然》表示任何人工智能工具都不会被接受为研究XXX的署名作者。1/26，《科学》主编索普以社论的形式发文， 宣布正在更新编辑规则，强调不能在作品中使用ChatGPT的生成物。

4.2.教育：Open AI官方推荐场景，具备辅助学习应用前景

教育是Open AI官方推荐的应用场景，在辅助学习方面具有应用前景： 学生端：AI助教，可实时获取反馈，为学生获取知识——训练巩固——总结反思提供个性化学习方案。 案例1：以法国的中文课堂为例，不熟悉的词汇需反复记忆，过去多用错题本帮助学习，但AI可以通过大数据告诉学生哪些词汇经常出错， 从而提升学习效率。 案例2：将ChatGPT与语音合成、语音评测结合，和学生展开多轮对话，并对发音和内容作出回馈和点评。 教师端：节省重复劳动时间+技术辅助，更加专注在优质教学方案设计和学生自身成长上。根据Study.com调查，国外已有21%的老师开始用 ChatGPT辅助教学工作。 AI可高效高质进行信息挖掘、素材调用、复制编辑、教学评价等工作；一些重复性问题/错误可直接代替老师解决。

4.3.教育-产业影响：K12智能学习机先行落地，AI相关职业培训需求有望增加

K12领域：硬件层面（基于AI技术的学习机产品）已先行落地，学习垂类数据/AI技术上有较深积淀的公司有望受益。 教育/文化公司。好未来学而思： 2月初推出首款平板型智能学习机，已正式上线AI讲题机器人“小π”，未来将利用ChatGPT相关技术对学习机等产品进行迭代。 作业帮：宣布将在4月发布学习机。 世纪天鸿：旗下AI作文批改产品将成为ChatGPT的协同工具。 AI/互联网公司。科大讯飞： 2月初推出新品AI学习机T20 Pro，类ChatGPT技术将于5月落地，率先用于AI学习机。 百度小度：2 月初推出首款搭载类ChatGPT 技术的教育硬件产品—小度光学护眼学习平板，其中提供了作文批改和润色等AI 功能。 网易有道：22年7月/10月先后推出两款款学习机，第二款X10首销当日抖店销售额突破300万，1月内销量破万。

5、虚拟人：向智能化、仿真化演进，助力应用场景拓展

5.1.虚拟人-数字员工：通用生成式AI技术支撑下，有望成为AI时代重要劳动力

AI数字员工有望成为AI时代重要“劳动力”，为企业降本增效。数字员工是基于NLP+RPA等技术的新型工作人员，具有认知/ 理解/分析/对话能力，可自主或协助员工处理业务。根据IDC，2024年45%的重复工作任务将通过使用数字员工实现自动化或增 强。德勤数据显示，一家收入200亿美元、拥有5万名员工的企业，20%的工作若用RPA自动化操作完成，可为企业每年带来超 3000万美元利润。 生成式AI的通用性和强大的语言理解能力，有望大幅优化AI数字员工，扩大其应用范围和工作效率。 目前多数行业中数字员工协助完成售后/指标监控等任务，Chat GPT类AI技术发展有望帮助其在运营方案设计、中后台管 理等方面提供更多辅助。

5.2.虚拟人-虚拟偶像：由AI驱动的数字人向智能化、仿真化演进

ChatGPT类生成式AI技术已具备出色的文本表达能力，AI驱动的虚拟偶像交互将更加仿真、智能： 2022年5月，虚拟偶像团体A-SOUL 公告称，成员珈乐由于身体及学业终止日常直播和偶像活动。对于中之人驱动的虚拟偶像，其背后的真人表 现依旧是虚拟偶像差异化以及与粉丝建立情感链接的基础，真人塌房、跑路等风险难以避免。 GPT系列的不断升，增强了生成式AI在自然语言（文案创作、对话机器人、创作性文本）等方面的表现，结合虚拟人技术，虚拟人交互将更 加自然，有“温度”。

5.3.虚拟人-应用：应用场景有望大幅拓展

汤姆猫：从“会说话的汤姆猫”到“会聊天的汤姆猫 。 着手研发接入预训练语言模型的产品，有望实现从“会说话的汤姆猫”到“会聊天的汤姆猫”的迭代升。 《会说话的汤姆 猫》是公司的一款手机宠物类应用，在应用中，汤姆作为一只宠物猫，可以在用户触摸时作出反应，并用滑稽的声音完整复述 用户说的话。2022年12月公司接入ChatGPT进行文本交互测试，并内部立项，并在接入ChatGPT的基础上，加入语音识别、合同 等功能，截止2023年3月1日，公司已将汤姆猫IP形象植入产品功能原型中，并着手应用产品开发工作。

6、电商：推动内容生成提质增效，提升商品转化率

电商：AI推动内容生成提质增效，提升商品转化率

CHATGPT类生成式AI技术在语言理解及内容生成方面的优势，将推动商品推 荐及营销精准度提升： 精准推荐/选品：Chat GPT类生成式AI技术有望实现根据用户的需求、历 史行为等，为用户推荐个性化商品或优化公司选品策略。 吉宏股份自2023年1月接入ChatGPT的API接口，对商品标签体系数据进行 训练和丰富，优化选品模型，提升了选品的效率和选品质量，现已累计帮 助公司上新品1w+。 营销文案/图像：快速生成针对不同用户的商品个性化描述、说明，为电商 平台提供智能化营销活动策划。基于Chat GPT类AI技术及视觉算法等，生 成商品三维模型，提升转化。 阿里2021年4月上线 3D版天猫家装城，为商家提供商品 3D 模型AI生成服 务，3D 购物的转化率平均值为 70%，较行业平均水平提升了9 倍，同比正 常引导成交客单价提升超 200%。

6.2.电商：Shopify引入ChatGPT，提升购物体验和效率

2023年3月2日，Shopify通过API接入ChatGPT，打造智能购物助手。通过与该智能助手对话，用户可快速且精准地找到自己所需的产品，大提升 购物体验和购物效率。