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AI+游戲-虛擬走進現實,AI+游戲賽道提速

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+游戲賽道提速

AI+游戲目前主要應用于游戲內容生成、游戲身份驗證以及游戲設備等方向。

具體來看,

1)在游戲內容方面,一方面,AI 技術可以運用于游戲NPC、建模、配音、繪畫等內容的生成,降低廠商制造成本。 另一方面,AI 技術可以通過智能推薦、智能對話、個性化生成等方式,加強游 戲的可玩性和交互性,提G游戲玩家的黏性與付費意愿,增加企業收入。

2)在游戲身份驗證方面,人工智能技術可以有效識別圖片、文字、動作、聲音,有效 為游戲安全與反沉迷系統賦能。

3)在游戲設備方面,AI 技術的發展帶動可穿戴 設備如 VR/AR,虛擬設備等的出現,有助于提升游戲的趣味性與玩家的沉浸感。 

總的來說,人工智能在游戲的供需兩側發力,降低游戲制造成本,提升玩家游戲 體驗。

代表性公司

1 昆侖萬維

在游戲方向,公司將通過人工智能技術賦能游戲制作,從而提G游戲開發的效率和質量,并加強游戲的多樣性與可 玩性。針對企業端,AI 可以在游戲設計階段,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G效率;同時 AI 還可以協助游戲制作人員進行角色設計和游戲世界構建,提供更加引人入勝的 游戲體驗。針對玩家端,AI 可以在游戲時為玩家提供更加智能化與個性化的游戲體驗。例如,通過 AI 生成的游戲劇 本和 NPC 角色,使游戲世界更加立體、真實。我們將持續探索并打造更加優秀的游戲 AI 產品,滿足開發者和玩家 的需求與期待。

2 出色世界

目前公司已將 AI 相關技術應用于游戲中的智能 NPC、場景建模、AI 繪畫、AI 劇情、AI 配音等方面。未來,公司 將持續聚焦技術創新對游戲產業的推動作用,積J探索將 AI 技術等更多前沿科技應用于公司游戲研發和運營中,獲 取更為廣闊的市場空間。

3 吉比特

網游研發技術水平發展十分迅速,新技術、新產品不斷涌現,如 AI、5G、云計算、跨平臺開發技術਀可穿戴式智能 設備等逐步改變著行業內的游戲開發戰略。除了對游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、測試等游戲研發過程中,提G研發效率和游戲體驗。

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 工具并嘗試逐步建立內部 AI 數據庫,AIGC 技術在美術尤其 是 2D 美術的批量圖片生成、基礎代碼的復核、AI 語音的應用等L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 技術體系,包括數字人技術體系、身份核驗技術體系、內容安全檢測技術體系、智能推薦 技術體系、智能對話技術體系等,上述體系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 技術已落地應用于電競酒店場景中,貫穿于數字人“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L先水平;在電競游戲過程中結合 AIGC 技術研發G光時刻生成器,幫助電競愛好者實時捕捉和自 動記錄游戲動態對戰中的精彩時刻,以便后期回顧和分享。未來,AIGC 技術仍將創新應用于公司業務和產品中,持 續優化產品創新,服務于更多應用場景。

6 盛天網絡

AIGC 技術擁有J其廣闊的應用空間,不局限于文字、圖片,也可用于識別并生成聲音。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準確過濾等十幾種算法結合,智能推薦給用戶準確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G聲音類產品的生成效率, 更好更快的滿足平臺使用者的需求。除將 AIGC 技術應用于游戲服務業務之外,公司也一直關注生成式 AI 在游戲、 廣告、虛擬人、電商L域的應用情況。







AI+影視,帶動影視IP落地分得流量 與紅利

AIGC 技術可運用于內容創意,內容制作,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,解決影視制造成本較G的問題

AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播的時空性

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

AI+教育,賦能教育要應用于課堂教學,課后輔導

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;課后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后服務

AI+媒體,助力內容生成賦能數字媒體

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

AI+數字政務,為數字政府提供助力

流程處理方面實現自動化流程處理,進而提G政府工作效率;決策支持方面提供科學依據和決策參考;安全保障方面提G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

信息檢索方面幫助用戶自動提取威脅情報;運營效率方面能夠有效緩解客服等人員的工作強度,降低企業對于此類人員的需求,提G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并實現完整功能

AI+辦公,AI賦能辦公 重塑辦公模式

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

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J影響,大模型正在加速走進生活,走進產業,帶來了正向積J的影響

大模型訓練參數規模量級G或達5萬億以上

國內大模型出現大量參數規模大于100億的模型;國際L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L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
資料獲取
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== 資訊 ==
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AI+出版,與出版雙向賦能 打破出版傳播
AI+教育,賦能教育要應用于課堂教學,課
AI+媒體,助力內容生成賦能數字媒體
AI+數字政務,為數字政府提供助力
AI+網絡安全, 賦能網絡安全實現產業升
AI+安防,助力構建安防新形態
== 機器人推薦 ==
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智能消毒機器人

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機器人開發平臺

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