智绘未来：AIGC应用赋能干行百业报告

目 录目 录目 录目 录目 录 前言 第一章 启幕时代：AIGC 产业发展的现状 01AIGC 兴起的时代背景03 0304技术牵引驱动产业变革政策落地加速产业转化 0702AIGC 产业现状与主要特征 070911产业格局与全球市场国产 AIGC 的产业发展进程国产模型的创新与发展 第二章 赋能场景：AIGC 在千行百业的典型应用案例 01030507020406081520182217211923内容创作与媒体：AIGC 赋能内容产业结构性转型影视工业：AIGC 解锁创作新可能编程与软件工程：AIGC 重构软件开发流程与协作范式游戏娱乐：AIGC 推动内容与交互体验双重重构零售与电子商务：AIGC 推动运营链条智能化重塑医疗健康：AIGC 推动医疗从诊疗协同到科研创新的系统性跃迁银行与金融：AIGC 重塑金融服务价值链创意设计：AIGC 驱动的效率革命与创意范式重构 09102526文旅产业：AIGC 带来从体验重构到生态升级的路径创新中小企业数字化转型：AIGC 带来技术普惠与全链条升级路径 第三章 共生之境：机遇与挑战并存 01发展机遇29 293234技术突破使 AI 更能干内容刚需呼唤 AI 创作商业生态成熟使 AI 走向可持续发展 02现存挑战与应对35 353637应对内容安全挑战：国家 - 企业 - 个人协同筑牢安全防线应对数据集质量挑战：政企联动激活数据“源头活水”应对版权与知识产权风险：法律 - 企业 - 用户共筑合规生态 第四章 未来已来：从智能工具迈向社会引擎 01顺势而为39 404142从点状落地到网状联动：推动系统性效率变革社会组织形态演进：催生新职业与重构工作流人机协同成为主流：重塑创作生态与表达体系 02AIGC 的社会价值与外溢效应43 4345484749扩大优质医疗资源覆盖加速推进教育普及促进文化保护与表达助力环境治理和灾害预警填平数字鸿沟 结语50 前 言前 言 一次生成式革命，如何重绘产业未来？ 人工智能生成内容（AIGC）正从幕后走向聚光灯前，不仅重塑了内容生产逻辑和创意表达方式，更被塑造成“未来产业基建”，成为推动经济社会高质量发展的关键力量。在大语言模型、跨模态生成、强化学习等技术突破与政策体系不断成熟的双轮驱动下，AIGC 已从单纯的“创作工具”演化为全面渗透媒体、教育、医疗、金融、制造、零售及文旅等行业的重要生态。 国家层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》的发布明确了“发展与安全并重”策略，推动内容合规生产和基础设施建设。此外，算力、模型与应用层面的政策支持，使国内 AIGC产业形成完整生态闭环，从底层硬件、框架工具到模型能力与行业落地全面覆盖。 在此背景下，人民网财经研究院策划撰写本报告，旨在从技术路径、产业结构、政策环境和行业实践等多个维度，全面梳理 AIGC 发展态势并描绘未来图景。本报告分为四个篇章：第一章详述 AIGC 的兴起背景与全球产业结构演进，分析 AIGC 产业链自底层芯片到上层应用的全覆盖布局，特别是国产 AIGC 在模型性能、开源生态、出海能力上的全球竞争力；第二章聚焦典型行业，全面呈现 AIGC 在内容创作、编程、零售、金融、医疗、游戏、设计、文旅和中小企业转型等领域的典型案例与赋能机制；第三章分析 AIGC 发展面临的主要机遇与挑战，从内容安全、数据质量、版权合规方面介绍应对思路。第四章展望未来，提出 AIGC 将成为基础设施式的生产力工具，在产业升级、教育改革、就业结构转型和数字普惠等方面释放巨大外溢效应。 本报告不仅展示 AIGC 技术及场景演进，更以政策解读、数据支撑和深度案例三维支撑论述 AIGC 如何实质驱动业务重塑、产业升级与社会系统变革。市场数据表明，该领域无论在全球层面还是中国市场，都正迎来从试验走向规模化的关键节点。我们坚信，AIGC 将继续以全民创作、效率提升、数字普惠和场景创新为核心，成为推动高质量发展的“智能画笔”。期待通过政府、行业与社会的通力协作，构建一个可信、安全、可持续的智能生态，为实现更加繁荣、包容和富有创造力的未来贡献力量。 第一章 启幕时代AIGC 产业发展的现状 第一章启幕时代 01AIGC 兴起的时代背景  AIGC 的快速发展，是 AI 基础技术、算力能力和大数据环境协同演进的综合产物，其核心驱动力来自 AI 大模型的突破性进展。回顾技术演进路径，人工智能从最初的规则驱动，逐步发展为以数据驱动的机器学习，再到以神经网络为基础的深度学习阶段，实现了特征学习的自动化与性能的大幅提升。近年来，随着大语言模型的兴起，AI 在理解与生成方面实现了质的飞跃，AIGC 应运而生。 其技术进步呈现出“两条主线”：一是大模型多模态融合趋势明显，语言、图像、音频、视频等模态不断集成，显著拓宽了应用边界；二是生成能力不断提升，推动 AIGC 成为可用、可部署、可泛化的生产力工具。2023 年起，“生成式 AI”热度迅速攀升，相关搜索量激增，反映出公众关注度和产业参与度的同步提升。同时，活跃的开源社区和创新生态也为 AIGC 提供了良好土壤。2024 年，全球智能应用数量呈现爆发式增长。以多模态模型为代表的新一代AI 工具，具备“跨模态翻译”能力，能够在文本、图像、音频、视频等不同信息形态之间实现无缝转换，显著提升了信息表达的丰富度和人机交互的自然性。例如，快手自研的可灵 AI模型率先落地了真实影像级视频大模型产品可灵 AI，实现了从文本输入直接生成高分辨率视频的能力。2025 年，AIGC 模型迭代进一步加速，涌现出如 DeepSeek、ChatGPT Agent、Grok4 等更“聪明”的模型，不仅实现更高效的理解与生成能力，还具备更强的自主任务执行与协作能力。迈入“智能体”时代，AIGC 正全面驱动产业形态、内容创作与人机协同的深度变革。 技术演进路径图  从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能 +”行动部署，AIGC 作为大模型应用场景被多次强调。中央及地方产业政策体系加速形成，各地发布 AI 试验区、算力基础设施支持政策，鼓励平台建设与产业应用落地。此外，监管探索同步推进。2023 年以来，国家与地方政策相继出台，明确 AIGC 应用边界，推动合规化与普惠化共进。 国家层面以《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立“发展与安全并重”的基调，通过国家网信办联合国家发改委、教育部、科技部等七部委联合发布：明确支持、鼓励 AIGC 技术在行业创新应用，生成“积极健康、向上向善”的内容，构建应用生态体系；强化基础设施与资源保障，推动公共数据分类开放、算力资源共享，优先采用国产化安全可信的芯片、软件和数据资源；完善监管框架，要求企业遵守数据安全、算法备案、内容合规等要求，平衡发展与风险管控。这是国内首部专门针对生成式 AI 的规范性政策，为产业划定了安全与发展并重的监管基线。 地方层面，各级政府积极抢抓发展机遇，营造良好产业环境，在 AIGC 产业发展的不同维度各有侧重。如北京、上海、广东等地政府正在积极打造人工智能产业生态集聚区，引导资源投入人工智能产业创新，向相关技术人才提供优惠政策，为当地营造良好人工智能产业发展环境；河北、山西、贵州的政策焦点在于算力节点布局、智算中心建设、降低用算成本等算力基础建设方面；天津、辽宁、山东政策强调攻关芯片 / 操作系统国产化、大模型研发、机器人控制等工业 AI 核心技术；河南、浙江等地政策倾向于赋能 AIGC 技术的场景应用，强调 AI 覆盖、制造业智能化改造、中小企业赋能等场景落地。以下统计了 2024 年至今我国各地人工智能领域的主要政策，从技术到应用的全面扶持，共同推动了 AIGC 从实验室创新向规模化产业应用加速转化。 第一章启幕时代 表 近期我国人工智能领域主要政策 在政府政策的引导下，AIGC 发展反应链逐步形成：通过资金投入、制度建设和战略规划，政策激发了技术创新与基础设施的快速发展，尤其在大模型、算法优化、多模态融合和算力平台等关键领域实现突破，构建了强劲的技术底座。技术进步随之推动商业层面的广泛应用，不仅催生内容生成工具和智能化服务，还加速了产业生态的重构与商业模式的创新。这一过程又反向引发市场需求增长与伦理治理需求增强，进一步倒逼技术持续迭代与规范机制完善。由此，政策―技术―商业之间形成联动反馈闭环，驱动 AIGC 实现螺旋式跃升与可持续发展。 以上海市为例，《上海市发展医学人工智能工作方案》虽实施未满一年，但政策已产生明显牵引效应。通过聚焦重点应用场景（如脑科学、计算生物学），强化平台支撑（如人工智能药物研发平台、国家级医学人工智能中试基地），以及培育产学研医深度融合的创新生态，上海在全国率先完成了脑机接口关键技术的系统性布局。这一系列举措，为 AIGC 在医疗领域的应用落地提供了肥沃的创新土壤，并已催生出一批具有国内领先水平的科研成果。其中，上海岩思类脑人工智能研究院联合复旦大学附属华山医院，在脑机接口领域取得重大突破：在临床试验中，通过为癫痫受试者植入多根 sEEG（立体定向脑电图）电极，脑电大模型能在半秒内准确解读出完整的中文语句。这不仅为失语患者重建语言能力提供了新路径，也展示出 AIGC在神经信号识别、意图解码、多模态生成等方面的巨大潜力。 未来，借助脑神经活动驱动的语言生成、图像创作乃至意念操控智能设备等应用，都有望为医疗和人类表达能力拓展全新边界。 第一章启幕时代 02AIGC 产业现状与主要特征  从产业结构的角度分析，人工智能时代的 IT 技术栈已发生了显著变革，从传统的芯片、操作系统、应用三层架构演进为包含基础层（芯片层）、框架层、模型层、应用层的四层架构体系。这种新型架构不仅实现了各层级间的高效协同与沟通，更能支撑整个系统的持续优化，为生成式人工智能技术的快速迭代提供坚实基础。 基础层构成了整个体系的算力基石，其性能直接决定了生成式人工智能模型的效能。为满足模型参数规模持续膨胀带来的巨大计算需求，芯片架构正加速向专业化、定制化方向发展。以英伟达（NVIDIA）的 Hopper 架构为例，其集成的 Transformer 引擎显著加速了大模型的训练过程。此外，AMD 的 MI300X 系列、中国的昇腾（华为）及昆仑芯等也聚焦于提升 AI算力，为框架优化和特定应用场景（如医疗影像分析、自动驾驶）提供强大的底层支撑。 框架层作为连接底层硬件与上层模型的桥梁，其核心价值在于封装芯片的计算能力，为开发者提供易用的程序接口和高效的模型构建工具。开源框架如 PyTorch 和 TensorFlow，通过集成自动混合精度训练、分布式训练等先进特性，极大降低了模型开发的复杂度和工程门槛。同时，商业化平台如九章云极旗下的 Alaya NeW Cloud 智算云平台，提供了包括预训练、精调在内的全流程工具链，使研究人员能更专注于算法创新而非底层实现细节，从而加速新模型的研发进程。 模型层是生成式人工智能能力的核心载体，涵盖了大语言模型（如 OpenAI 的 GPT-4、深度求索的 DeepSeek）、视觉生成模型（如 Stable Diffusion、Midjourney）以及多模态模型（如快手的可灵 AI）等多种类型。得益于芯片层提供的澎湃算力与框架层提供的优化工具，这些模型的生成效率、内容质量以及跨模态理解与生成能力得到显著增强，为上层应用提供强大引擎。技术的突破点包括人类反馈强化学习（RLHF）对安全性的提升，以及扩散模型 （Diffusion）在图像质量上的进步。 应用层是将技术创新转化为实际价值的关键环节，覆盖了广泛的行业领域。在垂直行业，拓尔思的“数星产业大脑”服务于金融风控，浙江省肿瘤医院与阿里达摩院研发的 GRAPE AI模型应用于医学影像筛查，GitHub Copilot 极大提升了程序员效率，而智能客服和数字人直播（如京东云言犀）则革新了营销与服务模式。多样化的应用丰富了用户体