生成型 AI 主導の産業が加速しており、WIMI は「AIGC+バーチャル ヒューマン」の統合アプリケーションを模索しています
以前、「第 14 次デジタル経済発展 5 か年計画」は、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、産業用インターネット、ブロックチェーン、人工知能、仮想現実、拡張現実。
2023年中関村フォーラム「インターネット3.0:将来のインターネット産業発展フォーラム」で、銭雪森氏がデジタルヒューマンの姿で登場したことは注目に値します。同日、北京市は「北京インターネット3.0イノベーション発展白書(2023年)」を発表し、デジタル人材と仮想空間がインターネット3.0の特徴を持つ代表的なアプリケーションキャリアであると述べた。人々は、人工知能がインターネット 3.0 の主要なテクノロジーの 1 つであり、生成型人工知能がインターネット 3.0 の開発を加速するというコンセンサスに達しています。
ChatGPT は、2023 年に Open AI によって発売されたチャットボットであり、現実の人々と「柔軟かつインテリジェントな」対話を行い、AI によって駆動される仮想のデジタル人々に創造的でインタラクティブな巨大な想像空間を作り出します。ChatGPT の成熟したアプリケーションにより、仮想デジタル人材が公の場に参入するようになるでしょう。
AI 主導により次元の壁が突破され、バーチャル デジタル ヒューマンは急速な発展期にあります
ChatGPT が普及した後、多くの業界に技術的な変化をもたらしました。世界的なテクノロジー企業が人工知能の分野で熱心に取り組んでいる一方で、ますます多くの消費者が人工知能が人間社会に与える影響について考え始めています。業界関係者は、現在市場全体が新たな「iPhone」の瞬間を迎えていると指摘した。
業界は一般に、人工知能技術の継続的な発展に伴い、バーチャル ヒューマンは AI 技術の重要な応用例として、徐々に日常生活に欠かせないものになってきていると考えています。現実的かつ実現可能な応用シナリオとして、バーチャルヒューマンは人工知能技術のさまざまな産業の発展を促進してきました。
ChatGPT の人気に加え、AIGC 生成アルゴリズムの普及とさまざまなマルチモーダル モデルの出現により、バーチャル ヒューマンは、マルチモーダルを実現できる可能性のある本物の「人」への進化を加速しています。 ChatGPTの後の究極のアプリケーション。
本質的に言えば、AIGC のマルチモーダル仮想デジタル ヒューマンは ChatGPT とは異なります。仮想デジタル ヒューマンは、表情、目、ジェスチャー、音声などのマルチモーダル インタラクション機能を備えています。高忠実度の 3 次元画像に基づいています。高品質3Dアニメーション生成技術、音声認識・生成技術、自然言語理解・生成技術などのマルチモーダル技術の集合体。
「中国 AI デジタル ヒューマン市場の現状と機会分析」レポートで IDC が分類したデジタル ヒューマンの 5 つのレベルによると、知能レベルが L4 および L5 レベルに達すると、AI 主導のデジタル ヒューマンがほとんどの機能を引き継ぐことができます。シナリオの決定。よりモーダルなリアルタイム インタラクションをサポートします。その頃には、仮想デジタル ピープルは個人のアバターになり、その使用シナリオはマーケティングや電子商取引などに限定されなくなります。仮想デジタル ピープルは、ChatGPT 以降の究極のマルチモーダル アプリケーションになる可能性があります。
WIMI ホログラフィック AIGC は、バーチャル ヒューマンの新しいトレンドに力を与え、促進します
AIGC の影響で、「バーチャル ヒューマン」産業の大規模な発展がトレンドとなっています。熾烈な競争市場環境において、一部の特定分野の企業は大きな発展の機会も得ています。データによると、WIMIは人工知能技術の開発と応用に積極的に注目しており、画像生成、デジタルヒューマン、AIアシスタントなどのAIGC分野で最先端の技術を持っています。これまで、WIMI ホログラムは AI テクノロジーとバーチャル ヒューマンを組み合わせ、ホログラフィック クラウド プラットフォームを使用してデジタル ヒューマンの制作、コンテンツ制作、ビジネス サービスを統合し、さまざまな業界にバーチャル ホスト、バーチャル従業員、バーチャル アイドル、ブランド スポークスマンなどを提供していました。っぽい作成サービス。
AIGC の生成人工知能テクノロジーは現在急速な開発段階にあり、AI 開発におけるマイルストーンを生み出しています。 WIMI のホログラフィック AIGC 関連技術は、さまざまな技術ルートを経て進化し、徐々に成熟、改良されており、そのさまざまなモードは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、仮想人間の生成など、さまざまな生成技術とアプリケーション シナリオに対応しています。 AI ライブ放送に加えて、WIMI ホログラフィック デジタル ヒューマン アプリケーションは、いくつかの商業シナリオでも検討されています。たとえば、文化観光名所では、AI デジタル ヒューマンが旅行ルートを推奨し、景勝地を説明し、観光客専用の「旅行」になることができます。仲間たち」。
現在、デジタル ヒューマンは、顧客サービス、電子商取引、医療サービス、教育、その他の業界を含む幅広いアプリケーション シナリオで使用されており、企業のコスト削減と効率の向上に役立ち、企業の効果的な手段となっています。デジタルトランスフォーメーション。 WIMI ホログラフィック デジタル ヒューマンの大規模な商用利用はまだ模索段階にありますが、同社の大規模言語モデル WIMI AI Assistant の機能を活用して、AIGC テクノロジーを通じてデジタル ヒューマンの知能と対話性を強化し、デジタル ヒューマンの利用を可能にすることができます。シナリオは、業界のサービス効率を効果的に向上させ、ランディング シナリオでのユーザーのインタラクティブ エクスペリエンスを向上させることができます。将来的には、WIMI はより多くのアプリケーション シナリオを積極的に探索し、実現する予定です。これにより、AIGC 仮想デジタル 人材のカバー範囲が複数の業界およびあらゆる分野で促進され、規模の経済が達成されます。
###結論###さて、人工知能とバーチャル ヒューマンの分野は間違いなくホット スポットの定義を満たしています。バーチャルピープルは新たなトレンドとなりつつあり、汎エンターテインメントエコシステムの隆盛と発展に伴い、音楽プラットフォーム、ゲーム、生放送などのオンラインの様々なシーンにバーチャルキャラクターが登場し、その価値象徴やビジネスモデルも明らかになりつつあります。常に形を変えていきます。 iiMedia Consulting は、AI がバーチャル ヒューマンの魂と同様に、バーチャル ヒューマンの開発に密接に関係していると考えています。 AIGCの支援により、バーチャルヒューマンの中核市場は今後も高い成長を続け、今後数年間で市場シェアは50%から60%に達すると予想され、経済成長を牽引する重要な役割を果たすと予想されている。
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大統領の科学技術顧問評議会によって設立された生成 AI ワーキング グループは、人工知能分野における主要な機会とリスクの評価を支援し、これらの技術が公正かつ安全に開発および導入されるようにするためのアドバイスを大統領に提供することを目的としています。 、そして可能な限り責任を持って。 AMD CEOのLisa Su氏とGoogle Cloudの最高情報セキュリティ責任者Phil Venables氏もワーキンググループのメンバーだ。中国系アメリカ人の数学者であり、フィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏。現地時間の5月13日、中国系アメリカ人の数学者でフィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏は、物理学者のローラ・グリーン氏と米国大統領科学技術諮問委員会(PCAST)の生成人工知能作業部会の共同リーダーに就任すると発表した。

画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。

生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

▲この写真はAIによって生成されたもので、九家楽、三味家、東宜日生などがすでに行動を起こしており、装飾・装飾業界チェーンはAIGCを大規模に導入している・装飾・装飾分野における生成AIの応用は何なのか?それはデザイナーにどのような影響を与えますか?レンダリングを生成するためのさまざまなデザイン ソフトウェアを 1 つの文で理解して別れを告げるための 1 つの記事です。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾の分野を破壊しています。人工知能を使用して機能を強化し、デザインの効率を向上させます。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾業界に革命をもたらしています。生成 AI は装飾および装飾業界に影響を与えますか?今後の開発動向はどうなるのでしょうか? LLM が装飾と装飾にどのような革命をもたらしているかを理解するための記事 1 つ. これらの 28 の人気の生成 AI 装飾デザイン ツールは試してみる価値があります. 記事/Wang Jiwei 装飾と装飾の分野では、最近 AIGC に関連するニュースがたくさんあります。 Colov が AI を活用した生成デザイン ツール Colov を発表

市場調査会社オムディアの新しいレポートによると、生成人工知能(GenAI)は2023年までに魅力的な技術トレンドとなり、教育を含む企業や個人に重要な応用をもたらすと予想されている。通信分野では、GenAI のユース ケースは主に、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの配信や、顧客エクスペリエンスを向上させるためのより洗練された仮想アシスタントのサポートに焦点を当てています。ネットワーク運用における生成 AI の適用は明らかではありませんが、EnterpriseWeb は興味深いコンセプトを開発しました。現場での生成 AI の可能性、ネットワーク オートメーションにおける生成 AI の機能と限界の実証 ネットワーク運用における生成 AI の初期の応用例の 1 つは、ネットワーク要素のインストールを支援するエンジニアリング マニュアルに代わる対話型ガイダンスの使用でした。

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。
