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AI+遊戲-虛擬走進現實,AI+遊戲賽道提速

來源: 興業證券編輯: 創澤時間:2023/9/7 主題: 其他[ 加盟]

虛擬走進現實,AI+遊戲賽道提速

AI+遊戲目前主要應用於遊戲內容生成、遊戲身份驗證以及遊戲設備等方向。

具體來看,

1)在遊戲內容方麵,一方麵,AI 技術可以運用於遊戲NPC、建模、配音、繪畫等內容的生成,降低廠商製造成本。 另一方麵,AI 技術可以通過智能推薦、智能對話、個性化生成等方式,加強遊 戲的可玩性和交互性,提高遊戲玩家的黏性與付費意願,增加企業收入。

2)在遊戲身份驗證方麵,人工智能技術可以有效識別圖片、文字、動作、聲音,有效 為遊戲安全與反沉迷係統賦能。

3)在遊戲設備方麵,AI 技術的發展帶動可穿戴 設備如 VR/AR,虛擬設備等的出現,有助於提升遊戲的趣味性與玩家的沉浸感。

總的來說,人工智能在遊戲的供需兩側發力,降低遊戲製造成本,提升玩家遊戲 體驗。

代表性公司

1 昆侖萬維

在遊戲方向,公司將通過人工智能技術賦能遊戲製作,從而提高遊戲開發的效率和質量,並加強遊戲的多樣性與可 玩性。針對企業端,AI 可以在遊戲設計階段,協助團隊進行建模、美術素材生成、動畫設計、紋理生成等工作,從 而大幅壓縮成本,提高效率;同時 AI 還可以協助遊戲製作人員進行角色設計和遊戲世界構建,提供更加引人入勝的 遊戲體驗。針對玩家端,AI 可以在遊戲時為玩家提供更加智能化與個性化的遊戲體驗。例如,通過 AI 生成的遊戲劇 本和 NPC 角色,使遊戲世界更加立體、真實。我們將持續探索並打造更加優秀的遊戲 AI 產品,滿足開發者和玩家 的需求與期待。

2 完美世界

目前公司已將 AI 相關技術應用於遊戲中的智能 NPC、場景建模、AI 繪畫、AI 劇情、AI 配音等方麵。未來,公司 將持續聚焦技術創新對遊戲產業的推動作用,積極探索將 AI 技術等更多前沿科技應用於公司遊戲研發和運營中,獲 取更為廣闊的市場空間。

3 吉比特

網遊研發技術水平發展十分迅速,新技術、新產品不斷湧現,如 AI、5G、雲計算、跨平台開發技術?可穿戴式智能 設備等逐步改變著行業內的遊戲開發戰略。除了對遊戲研發過程中的通用技術進行研究外,公司還密切關注 AI 相關 的前沿技術,探索將 AI 技術融入到策劃、開發、測試等遊戲研發過程中,提高研發效率和遊戲體驗。

4 愷英網絡

當前階段,公司?部分戰略投資企業已在應用相關 AI 工具並嚐試逐步建立內部 AI 數據庫,AIGC 技術在美術尤其 是 2D 美術的批量圖片生成、基礎代碼的複核、AI 語音的應用等領域的降本增效已經體現出明顯的潛力,未來公司 將會研究加大應用相關 AIGC 工具的力度,以進一步提升研發效率。

5 順網科技

公司形成了較為完善的 AI 技術體係,包括數字人技術體係、身份核驗技術體係、內容安全檢測技術體係、智能推薦 技術體係、智能對話技術體係等,上述體係已經與公司旗下業務和產品實現融合,其中 AIGC 相關算法均已達到業 界認可水平,目前 AIGC 技術已落地應用於電競酒店場景中,貫穿於數字人“曉競”誕生至場景應用的全流程;同時 在未成年人上網保護解決方案應用中,AIGC 也起到關鍵作用,彌補了未成年人數據不足問題,使未成年人身份識 別率達到了業內領先水平;在電競遊戲過程中結合 AIGC 技術研發高光時刻生成器,幫助電競愛好者實時捕捉和自 動記錄遊戲動態對戰中的精彩時刻,以便後期回顧和分享。未來,AIGC 技術仍將創新應用於公司業務和產品中,持 續優化產品創新,服務於更多應用場景。

6 盛天網絡

AIGC 技術擁有極其廣闊的應用空間,不局限於文字、圖片,也可用於識別並生成聲音。當前我們正在研究通過聲音 的相關鑒別算法技術(聲紋、語調、語速等),分析用戶音色(類型)、性別、年齡,結合用戶興趣、行為標簽構 建用戶多維畫像,進行深度學習和協調精準過濾等十幾種算法結合,智能推薦給用戶精準內容服務和社交匹配用 戶。下一步我們也會考慮應用相關算法和技術,按照用戶或者主播的需求生成聲音,提高聲音類產品的生成效率, 更好更快的滿足平台使用者的需求。除將 AIGC 技術應用於遊戲服務業務之外,公司也一直關注生成式 AI 在遊戲、 廣告、虛擬人、電商領域的應用情況。







AI+影視,帶動影視IP落地分得流量 與紅利

AIGC 技術可運用於內容創意,內容製作,內容宣發等影視生產全鏈路;有效為影視行業的生產提速增量,解決影視製造成本較高的問題

AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播的時空性

在內容生產方麵在文稿編輯修改內容校對等領域的應用能夠優化傳統出版業的工作模式;在版本印刷方麵,AI 技術加快印刷鏈的效率

AI+教育,賦能教育要應用於課堂教學,課後輔導

在課堂環節通過智能黑板,數字教師等方式提升教學環境與教學效率;課後環節針對不同學生的學習能力與學習風格,生成貼近學生需求的個性化課後服務

AI+媒體,助力內容生成賦能數字媒體

內容生成方麵打造新聞可視化,可聽化,更符合用戶需求的媒體新聞內容;技術報道方麵實現跨場景報道,隔空全息互動等方式,解決了時空因素的限製

AI+數字政務,為數字政府提供助力

流程處理方麵實現自動化流程處理,進而提高政府工作效率;決策支持方麵提供科學依據和決策參考;安全保障方麵提高政府信息安全的保障能力

AI+網絡安全, 賦能網絡安全實現產業升級

信息檢索方麵幫助用戶自動提取威脅情報;運營效率方麵能夠有效緩解客服等人員的工作強度,降低企業對於此類人員的需求,提高整體運營效率

AI+安防,助力構建安防新形態

生成式AI能夠通過智能圖像分析,人車識別等技術,能夠實現缺失信息的還原以及優化監控效率等;根據指示自動生成代碼並實現完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

在內容生成方麵生成式 AI 擁有強大的數字內容孿生編輯 作能力;在人機交互方麵改變了信息交流的方式,企業辦公效率將會大幅提高

商湯大模型倫理原則與實踐白皮書:日日新,思無邪

AI2.0階段相比AI1.0階段有以下幾點顯著變化:一是任務類型由封閉場景轉向開放任務; 二是數據處理模態由單一模態轉向多模態;三是模型類型由判別式模型轉向生成式模型

新華社研究院發布《人工智能大模型體驗報告2.0》

AI大模型的發展為人類工作和生活的提質增效帶來了重要的積極影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積極的影響

大模型訓練參數規模量級最高或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大於100億的模型;國際領先的大模型GPT-4據推測參數規模量級可達5萬億以上;百度研發的Ernie和華為研發的盤古是國內大模型參數規模的領先者

大語言模型研發的關鍵影響要素

大語言模型產品研發需要同時具備三大要素,分別為數據資源要素,算法和模型要素,資金和資源要素,數據資源,資金和資源兩要素為大模型研發的基礎要素
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