2024年AI工具类应用盘点报告：头部领跑，新锐崛起，多元共生齐塑行业生态

AI工具类应用盘点报告 头部领跑，新锐崛起，多元共生齐塑行业生态 CONTENTS目录 03 AI工具类应用分类型盘点 AI工具类应用挑战及发展趋势 AI工具类应用 发展背景 定义及概念 「AI工具类应用」 基于机器学习、深度学习、自然语言处理等多元人工智能技术构建的，辅助用户在生活、工作等多场景中，进行多模态内容创作与处理的智能化工具 具体应用，将AIGC技术应用于实践 MaaS，以预训练大模型为基础，开发垂直领域所应用的中间模型 集中在头部科技企业，典型的大模型如：文心一言、ChatGPT 数字化发展进程向5.0大步迈进，推进与AI工具类应用的相互促进与影响 数智化时代 互联网信息化时代 智能生态时代 人工智能技术不断成熟物联网技术广泛应用企业向数智化再升级 数字经济渗透加深促进产业生态的协同和融合，激发用户对消费市场的需求 多技术的集成与协同，为AI工具类应用的实践试错和场景覆盖提供了强有力的支撑 生成式人工智能市场的整体热度有所回落，已在Gartner的成熟度曲线图中步入下降通道，GenAI技术距离成熟期的时间为2~5年，新技术的成熟需要经历试错和实践应用不断落地的过程，而现在正是此时； 应用工具的差异化特征持续优化 实际落地应用场景持续挖掘 用户体验与交互方式持续优化 AI工具类应用 分类型盘点 总览—图谱 AIGC技术的应用进入高速发展期，向多场景、多领域、多模态持续拓展和深耕 2024年 2023年 ➢OpenAI 2022年 ➢Midjourney 2021年 2018年 ➢StabilityAI -百度文心一言-华为盘古AI大模型-谷歌Bard-斯坦福Alpaca-7B-… 2015年 发布「GPT–1」开启大语言模型发展浪潮 ➢快手 ➢OpenAI 分类型AI工具类应用的主要行业应用场景概况 文本生成类——功能概览 内容创作 涵盖通用创作、特定文案等，助力创意与质量双提升 情感交互 基于Transformer架构的深度学习技术，大规模预训练语言模型，从而能够根据输入的文本或指令生成连贯、合理的文本内容； 实时感知情绪，个性化角色互动，增强用户情感体验 AI搜索 多领域知识问答，智能解析问题，实时推送精准答案 文本翻译 高效批量翻译，结合本地化与垂类知识储备，精准度高 内容检测 智能识别内容，检测相似度与风险，保障内容质量与合规 内容创作：助力高效生成个性化文本内容，满足多样化创作需求，提效升质 短时间高效产出批量内容，实时更新 保障语言表达与逻辑结构的通顺 面向平台：小红书主题：美妆种草创作背景：分享一款护肤产品内容要点：火山泥作为主要原料，高效祛痘控油，量大实惠 字数控制 情感交互：实现人机情感层面的沟通互动，增强用户体验，提供情感陪伴与支持 创建不同背景的AI角色满足多样化情感交流需求 提升交互有效性，保障交互自然流畅 AI搜索：快速检索多领域知识，智能解析，精准实时推送，提升信息获取效率 文本翻译：打破语言障碍，高效批量精准翻译多领域文本，促进跨语言交流沟通 内容检测：智能检测风险及相似度，保障内容合规与原创性，维护信息质量与安全 图像生成类——功能概述 图像生成 根据指令生成图像或根据现有素材二次生成，满足多样需求 基于生成对抗网络 图像编辑 （GAN）和扩散模型（Diffusion Model）等技术，对图像进行噪声添加、噪声去除、序列转化等动作以完成图像生成相关能力； 元素增减替换，分区特效设计，实现画面重构 图像优化 风格转化与画质增强，提升视觉效果 图像设计 UI设计辅助，智能化办公设计，提高设计效率与质量 图像生成：依据用户需求快速生成定制化图像，激发创意，丰富视觉素材选择 图像编辑：智能化图像元素增减与分区设计等操作，高效满足灵活化编辑需求 图像优化：实现图像质量与色彩的优化，增强视觉效果，提升吸引力与可用性 图像设计：高效辅助设计工作，模块化简易操作，助力创意落地与视觉呈现 音频生成类——功能概述 音乐创作 智能生成旋律、和声等元素，实时交互调整，激发音乐创作灵感 语音合成 Tacotron等深度学习模型，学习批量音频数据，同时通过频谱图处理等技术，实现音频生成、音频编辑等指令； 多风格音色定制，依场景动态调整，提升语音表现力 音频编辑 智能剪辑操作，特效增强辅助，打造优质音频作品 音频翻译 专业术语精准翻译，实时纠错优化，推动流畅跨语言交流 音乐创作：激发创作灵感，自动化生成旋律与歌词等，简化音乐创作流程 精准捕捉动作细节实时调整实现动态变化响应 语音合成：实现多场景差异化语音播报与交互，提升信息传达效率与交互体验 音频编辑：自适应音频剪辑与特效增强，满足专业音频制作的高质量需求 •多格式剪辑•转换音频合并•混音、变速麦克风•音频文件降噪•… 音频翻译：多场景多语言高精翻译实时纠错，促进跨语言音频内容交流与理解 视频生成类——功能概述 视频&特效生成 智能创作延展，视觉模拟特效智能生成，增强视觉冲击力 基于自回归模型和扩散模型等模型，将图像、视频编辑处理技术与深度学习算法相结合，实现视频的编辑、特效生成和内容创作； 视频编辑&优化 智能剪辑和优化现有视频，优化叙事结构，提升观看舒适度 视频&特效创作：智能生成视频内容与特效，降低创作门槛，丰富创意与表现形式 依据角色需求智能化生成动作和行为动画 •创意描述：一个北极熊在雪地上拉小提琴•视频比例：16：9•生成模式：标准•生成时长：5s 视频编辑&优化：高效编辑视频，提升画质与稳定性，优化视频叙事与视觉效果 多模态综合应用类——图谱 多模态综合应用类——功能概述 多模态内容生成 跨模态及混合转换，实现多模态内容间的流畅转化和打通 基于CLIP模型等多模态预训练技术，对不同模态素材数据进行联合预训练、学习语义关联，加以编码解码，实现多模态信息的融合和交互； 多模态理解与交互 跨模态检索和对话交互理解，提升用户交互体验 智能内容推荐 兴趣建模精准化与个性化，满足用户多元化内容浏览需求 实现跨模态内容生成与转换，支持跨模态检索与交互，集成化信息理解与处理 多模态理解与交互 智能内容推荐 多模态内容生成 •跨模态信息检索： •用户兴趣建模： 大范围精准捕捉用户内容浏览、搜索和交互等多模态数据，构建用户兴趣模型实时更新； 基于内容指令和问答，结合语义智能关联搜索出图像、音频、视频等相对应的多模态结果； •多模态对话交互： •个性化推荐生成： 结合输入的文本、图像、音频、视频等素材，全方位理解问题，提供精准反馈，常用于智能客服等虚拟角色，提升用户真实社交体验； 依据用户兴趣模型，向用户智能推荐多模态个性化内容，打破领域限制，不断挖掘用户的潜在兴趣区域实现智能内容的个性化推荐； 广泛应用于多领域，增强交互体验，精准匹配需求，助力智能化变革与创新发展 营销向典型应用场景展示 自媒体内容生成 工作 •辅助创作种草爆文、短视频脚本•生成多样风格文案、标题•智能高效润色•…高效生成出色自媒体内容 学习 •发朋友圈•哄女朋友•回复老板•写点评、写评论•写邮件、写日报•… 工作生活助手 创作 多模态 绘画 •精选流量密码撰写文章•笔记灵感&各类榜单激发创作热情•紧跟热点话题•快速提取视频文案和图片文字•… 创作灵感 生活 AI工具类应用 挑战及发展趋势 技术瓶颈、商业挑战和用户体验是AI工具类应用发展亟待攻克的难题 AI工具类应用的发展进程，伴随着多维度的挑战。从技术创新的瓶颈、商业模式的尚需完善，到用户体验的亟待提升，诸多难题仍需攻克； 然而，这一领域亦展现出极具潜力的广阔前景。未来，随着AI工具类应用在难题破解方面取得实质性进展，有望在端侧应用、行业垂直应用以及生态合作等多个关键维度迎来突破； 跨模态融合难度高 竞争激烈同质化较高 内容质量与创新性需求高 老玩家持续发力，新玩家不断涌现，产品差异化小，用户忠诚低 AI工具类应用产出内容模式化较高，难满足创新性和个性化需求 文、图、音、视的理解一致性、融合顺畅性、产出创新性待提升 数据安全与隐私保护 商业模式尚不成熟 交互流畅度需求高 批量处理用户数据的同时保障数据安全和预防敏感信息泄露较弱 用户付费意愿弱，订阅制、内容付费、企服等商业路径仍需探索 用户对语音识别、语义理解等方面的人性化、自然交互需求升级 【创新突围】以DeepSeek为例：技术赋能，将AIGC工具类应用高效服务于目标 当前，AIGC工具类应用发展仍面临数据局限、算力限制、复杂问题处理能力有限等挑战。不过，通过技术创新突破、开源共享策略以及聚焦用户需求，仍能实现弯道超车； 以DeepSeek为例，其将AIGC技术作为工具，不断优化和改进性能。采取开源和社区合作战略，打造技术共享、开放合作、共同进步的工具社区，让工具更好地实现价值，或将为AIGC工具类应用的发展提供借鉴范例； 优化工具的使用体验 工具属性 AIGC技术的本质在于帮助人们更高效、高质、切实的完成任务； DeepSeek以较低成本和算力资源实现训练与推理上的高效性 头部玩家占据优势不断拓展业务领域，新玩家打造差异化竞争寻求突破与发展机会 「头部玩家」 生态合作 自然交互 多元发展 •业务融合：AI工具类应用与业务场景合作•开发者生态：开放API和插件生态，推动垂直场景应用 •自然交互：减少对提示词的依赖，更智能的理解指令•人感输出：输出内容向人感进化，更人性化输出内容 •技术融合：从单一模态向多模态发展•场景拓展：向智慧教育、远程医疗等场景赋能 多元发展：单一模态逐渐向多模态发展，同步推动应用场景的拓展和纵深 技术驱动 •跨模态技术的信息融合和理解能力提升•算力提升算法优化，多模态模型降低对算力的依赖 任务处理能力和适应性提升，多模态信息相互补充 多样化交互方式，为用户创建沉浸式交互体验 市场需求 •用户对自然、智能交互需求的提升•复杂化应用场景需求的推动 以教育场景为例： AI教学设计 AI工具类应用从单一模态向多模态的发展，同步带来了应用领域的扩展和应用场景的纵深； AI交互式课件 文字内容→图像、视频讲解→辅助学生更好的理解抽象概念 AI助教 语音提问→即时图像、视频、文本解答→沉浸式互动学习 生态合作：原生研发应用助力打造开发者生态，现有互联网业务型产品发力AI 以豆包MarsCode为例 帮助开发者更快地完成编码，如代码的补全、下一步编码动作的预测、代码的错误修复等 开放Bug修复场景 开放开源项目学习场景 生态合作：强化原生应用能力提升竞争力，同时开放平台，与其他AI应用协同发力 自然交互：弱化提示词的作用，实现更自然的指令输出，向「人&人」式对话迈进 指令常包含：「角色」+「背景」+「任务」+「规则」+「输出格式」 你是一位资深游戏策划师，按照以下步骤分析某热门MOBA游戏新英雄设计： 清晰理解需求输出目标答案 要求：每部分500字，结合过往同类型英雄数据案例分析 1、定位（如战士、法师等）2、技能机制（包括主动技能、被动技能）3、对游戏平衡的影响4、玩家接受度预测 一句话总结 以日常对话习惯输出指令：「实际场景」+「实际需求」 我要参加一个热门MOBA游戏的玩家交流会，但我对新英雄设计一窍不通。帮我用最容易懂的语言说明： 拟人化发言 1、新英雄是干啥的2、他的技能咋玩3、他会不会让游戏变得不公平4、玩家会不会喜欢他让我在交流会上显得像个老玩家 话术包装PlanA 话术包装PlanB 自然交互：高度理解指令逻辑，实现人感化结果输出，弱化人工智能科技感 虽贴合「牛马」设定，但表述相对平实，角度较为单一，感染力较弱 输入指令词 常见AIGC工具