來源：百度AI
AIGC 在人工智能領域爆火，人工智能技術引領代際變革，⽣成式AI 在多個場景落地應用，其中⽣成式⼤語⾔模型（LLM）在通⽤性、多輪對話理解、推理任務中的表現，讓世界驚艷。
當前AIGC 落地應用進展究竟如何？未來AIGC 又將如何引領商業模式的變革？作為百度商業研發首席架構師，李雙龍在首屆百度商業AI 技術創新大賽火熱進行的同時，從技術層面分享了AIGC 發展的現狀，以及自己對AIGC 商業應用前景的觀察。
不同領域各有優勢，AIGC 落地應用快速發展
目前，AIGC 技術已經在⼀些場景應用落地且創造了真實的價值。李雙龍分析道，在NLP、多模態和數字人這三大主要的AI 應用方向上，我國的技術發展非常迅猛，已經取得了階段性成果。
在NLP 領域，目前世界範圍內整體技術範式已進入到通⽤⼈⼯智能（AGI）階段，生成式大語言模型成為NLP 主流研究方向。今年國內多家公司發布大語言模型相關生成式產品，百度也在今年3月開啟新一代知識增強大語言模型「文心一言」的測試邀請，並在推出一個月內迭代了四次，模型推理性能提升了近10倍。隨著指令遵循和優化能力、反饋數據調優等技術的快速迭代，⽣成式產品的效果已經取得了跨越式進展。
在多模態領域，隨著⼤規模視覺語⾔預訓練技術（VLP）、擴散模型（Diffusion Model）等新技術的引⼊，文生圖的細節可控度和生成質量大幅提升。以百度文心一格為代表的文生圖場景應用，目前在⽣成算法框架上已經非常成熟，生成的圖像可用率較高。在海量應用場景的優勢下，國產技術在多模態領域的發展有望達到世界領先水平。
在數字人領域，2D 分身數字人已經走入營銷人的視野，其具備製作成本低、效果真實、技術成熟度高等一系列優勢，國內互聯網企業在今年陸續發力，短視頻、電商直播等場景也已經開始落地應用，大幅降低了此類場景的人力投入成本。
“我們雖然起步晚，但進步快”，作為此次百度商業AI 技術創新大賽的評委，李雙龍認為大賽讓他看到了更多希望。在跟隨大賽到各大高校宣講的過程中，可以看到很多高校都已經設置了人工智能領域相關的專業，從高校階段已經開始為中國的⼈⼯智能培養⼈才。百度商業也希望藉助此次賽事給予高校學⼦接觸前沿技術、不斷探索創新的機會，以賽代練、以賽促學，共同探索AIGC 技術最前沿。
連接更多場域能力，AIGC 落地應用惠及千行百業
生成式AI 技術的爆火，讓世界認識到AI 的智能化水平已經超越了無數人的想像，但對話和生成圖文，僅僅是AIGC 應用場景的冰山一角。李雙龍認為，AIGC 大規模落地應用，勢必將連接更多場域，惠及千行百業。
目前，百度商業已經在創意生產、服務諮詢等場景規模化應用落地AIGC 技術，並取得了一定客戶價值和業務增益。
在文本創意智能化生產方面，依託於百度⽂⼼⼤語⾔模型，百度⾃研了客戶營銷知識和⽤戶反饋⾏為增強的百億級創意⽂案⽣成⼤模型，只需要定義少數Prompt，模型將自動生成匹配場景的創意內容。基於此，營銷領域的創意生產方式將徹底被改寫，文案創作效率及廣告轉化率將獲得顯著提升。
在視頻內容製作方面，百度商業打造了2D 數字⼈⼝播視頻端到端生成解決⽅案，基於AIGC 大模型實現了視頻腳本的自動化生成和數字人口播自動化驅動，解決了傳統真人出鏡廣告視頻製作流程繁瑣、難以規模化的問題，大幅度降低短視頻製作門檻和成本，實現生產效率和營銷效率的雙提升。
對於線索獲取需求強但在線客服能力不足的場景，百度商業自研了線索機器⼈，利用百億對話⽣成⼤模型取代人工配置的對話模板系統，為商家提供多場景自動切換的諮詢接待服務，實現低成本、場景化、個性化的對話線索優化能⼒。同時，線索機器人還具備7*24小時全年無休的優勢，能夠第一時間跟進線索，提高響應效率。
除了生產和服務諮詢外，AIGC 技術的發展也勢必會為商業營銷生態帶來革命性的變化。
首先，生成式AI 能夠極大提升創意生產和銷售諮詢的效率，降低營銷門檻，提升營銷效率。在生成式為主的優化模式下，營銷創意內容生產將從一個人在汪洋中遠航，變為擁有一整套“航母艦隊”的助力。用戶可以將優化重心放到產品和服務質量提升上，消解不同體量客戶之間投放能力的差距，促進商業生態良性發展。
其次，對整個商業檢索系統而言，變現效率也將進一步提升。依託大模型的強表達能力，一方面，系統能夠為中小客戶提供更強的流量匹配和触達能力，提升營銷覆蓋面；另一方面，傳統的多層檢索漏斗將被大幅簡化並實現端到端的整合優化，檢索效率會大幅提升。
最後，AIGC 技術已經逐步實現百度搜索用戶產品交互方式的變革，在新的產品交互形態下，用戶的需求表達將充分個性化，促進深層轉化，實現營銷效率的大幅提升。
期待更多年輕血液加入，共同點燃AIGC的燎原星火
隨著AIGC 技術的不斷發展，算法和應用的精細化打磨勢必會帶來更優質的使用體驗。不過，作為人工智能最前沿的領域，未來AIGC 技術迭代的方向是什麼？
李雙龍認為，AIGC 技術迭代的方向，將中心化在工程、算法、數據和應用幾大層面。
在工程層面，提升⼤模型的訓練⽣產、推理能效和穩定性將是AIGC 大模型規模化需要克服的核心問題之一；在算法層面，多輪對話的理解和推理能⼒、長輸入序列和長⽂案的⽣成能⼒、圖⽚的細節⽣成能⼒、端到端⻓視頻⽣成能⼒則需要進一步的技術革新；在數據層面，數據的質量將比規模更重要，未來大模型任務勢必要求構建更好的優質數據生產生態；在應⽤層⾯，如何基於場景化用戶反饋信號，更好地進⾏⽣產端到應⽤端的深⼊聯合優化，將是大模型場景化效果提升的關鍵點。
此次百度商業AI 技術創新大賽的兩大議題“商業轉化行為預測”與“AIGC 推理性能優化”就是百度商業變現場景的核心任務和技術難點。基於此，李雙龍向行業內的青年菁英發起邀請，希望參賽者和百度商業⼀起挑戰並攻克這些技術難點，讓AIGC 滲透更深層企業經營，為千行百業帶來變革機會，為數億⽤戶和數万客戶帶來價值增益
“但這些並不是AIGC 的全部”，李雙龍表示，目前，AIGC 技術取得了長足進步，但依然還有很多問題和挑戰。他期待並歡迎更多有志於AIGC 領域前沿的合作夥伴、青年人才加入百度，一起用AI 改變未來。
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