第4424期三川汇文化科技
站在年尾来看，奔涌的AI浪潮呈现出怎样的趋势？又给2025年留下了什么样的伏笔？3个视角维度，10大年度趋势，在《2024年度AI十大趋势报告》中清晰详尽地呈现。下面摘录该报告与文化相关的内容。
编审| 时光
编辑| 半岛
来源| 量子位《2024年度AI十大趋势报告》、新元新文旅研究院
一、AI+游戏：施展想象力的最佳乐园
作为最有价值的应用场景之⼀，AI技术在游戏行业的应用可以追溯到上个世纪80年代。最初，人们只是使用程序生成简单的内容和随机元素；后来，AI开始辅助游戏设计，例如自动化任务和基础的对话生成；随着技术能力的发展，生成式AI技术在游戏中的应用逐渐扩展，达到动态世界生成的能力；到今天，大模型等关键技术的进步使AI能够生成更复杂的游戏内容，如动态场景、智能NPC行为等。
AI在游戏行业的渗透有以下几点优势：游戏开发者天然亲近AI，并乐于使用AI领域的各类技术实现设想中的游戏世界；同时，我们不断强调数据在当前时代AI发展，尤其是大模型发展中的重要性，来自游戏世界的数据大幅减少了筛选、清洗的成本；此外，游戏还能成为AI模型能力的最佳试验场。
1、AI革新游戏创作
首先，AI对游戏的影响是工业级的。每⼀款游戏都萌芽于⼀个充满灵性的想法，随后制作出模型、草图、故事梗概和游戏风格。
△图：AI从5大方面对游戏创作工作流产生积极影响，《AI游戏产业驱动力研究报告》
通过简化游戏创作的工作流，我们可以把当前AI对游戏的影响归纳于以下5个方面：
① 美术与风格：2D美术与3D生成
在2D美术中，我们广泛地使用图像生成技术。AI生成图像领域中，生成模型和神经网络渲染是两个主要的技术分支。2022年主流生成式图像应用DALL-E 2.0、Stable Diffusion和Midjourney的诞生，使图像生成的精细化程度得到了有效的提升。提示对图像生成结果的控制能力得到了提高。
在3D模型生成中，AI主要完成了对3D模型生成流程的“⼀步到位”。
△图：3D美术工作流拆解，《AI游戏产业驱动力研究报告》
工作流中的每⼀个环节几乎都需要⼀位或⼀组3D美术工程师来完成，而使用3D生成模型可以直接完成⼀个可调整的3D粗模，大大提升效率。
△图：GAME BOT，超参数科技
② 测试与优化
AI在游戏测试环节中存在3大模拟场景，分别是AI玩家模拟、AI NPC和AI游戏模型测试。
在优化环节往往承担改善角色动画、编程&加速、自动化游戏测试等功能。通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，也能快速识别游戏开发过程中的基本问题，并提出改善方法。
③ 故事情节与NPC
游戏设计是整个游戏开发过程的核⼼，AI在角色与故事生成、游戏机制创新等方面，依托最基础的自然语言生成用法。生成式AI阶段，游戏开发者在决策式AI的基础上融合更多思维和方法用以训练智能NPC，通过针对性训练数据集，强化NPC模型的基础能力，如角色知识、对话能力、情节演绎和逻辑推理。目前，小型的智能NPC可以实现封包在游戏中本地运行。
④ 音乐与音效
AI生成音乐的存在2种主流技术路线：基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用AI生成音乐来填充游戏过程与游戏UI中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。
AI生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像MusicLM等模型已经支持生成多音轨的作品。使用AI生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使AI音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。
⑤ 玩家体验与个性化
AI能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格，同时动态调整游戏难度，增加或降低敌人的数量和强度，改变游戏环境等；不断收集的玩家数据，还能使NPC和游戏系统更加适配玩家水平。
同时在游戏运营过程中，AI客服和AI分析也是提升玩家体验的重要⼀环。
2、AI带来新的游戏
我们关注到，许多充满灵感的开发者正在尝试将AI作为游戏玩法的⼀环，这正是游戏行业从AI+⾛向AI原生的表征之⼀。2023年Genfun.ai和Meshy联合制作的游戏《Soul Chronicle》，在当时是首款实时3D+AIGC+UGC的MMO⼿游。最大突破是首先制作出了⼀种与游戏完美融合的3D AIGC技术，在游戏中可以实时生成角色皮肤。
2024年Bitmagic释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果，在平台内可以使用提示在游戏内定制角色，对角色进行缩放、挤压和拉伸，也可以轻松地对游戏世界进行编辑。
△图：《Soul Chronicle》（左）和《Roleverse》（右）
3、AI促进游戏产业变革
AI技术在游戏开发中的应用逐渐落地，为游戏行业提供了新的增长空间。《2023中国游戏产业报告》表明2023年我国游戏市场实际销售收入为3029.6亿人民币，同比增长13.95%；截至2024年11⽉，累计收入已达2681.16亿元，市场回暖力度加强。
同时自2022至2023年，中国游戏用户规模达到6.68亿，同比增长0.61%，也是自2020年增长率放缓以来的首次进步。不能忽视的是，AI在游戏开发中的逐渐落地为游戏行业提供了新的增长空间，成本、效率和质量同步上升的时代已来。
二、AI+影视：AIGC工具掀起内容生产革命
影视行业是指涉及电影、电视剧、综艺节目等影像艺术创作与传播的产业领域。移动互联网时代之后，这⼀行业的创作、分发和消费方式已被深度重塑，为AI技术的落地创造了基础。明势创投表示，在影视、游戏、虚拟现实等领域，对高品质、实时生成的视觉内容需求强烈，市场潜力巨大。
目前，AI技术的应用已逐渐渗透到产业各环节，影视行业在AIGC内容的冲击下，正经历着⼀场内容生产、分发和消费模式的深刻革命。
1、内容创作、分发和消费方式变革创造AI落地土壤
移动互联网时代以来，数字化技术已经渗透到产业从拍摄到后期的各个环节，而互联网内容平台的兴起则为内容产品的分发和消费提供了全新的形式，这些变革都为AIGC技术的丝滑落地提供了先决条件。
我们在《AI视频生成研究报告》中提到，视频现已成为移动互联网最大的内容消费形式。2023年以来，以Sora为代表的⼀批视频生成产品陆续问世，短短⼀年多时间，AI视频生成工具已经越来越深入地推动着影视行业供给侧技术变革，随着AI技术能力的不断突破，可以预见这⼀变革将会加速深入。
梗图生成视频、AI视频特效等弯道超车具象化且具备传播性的视频工具获得用户青睐，降低了小白非专业用户的使用门槛，易于使用和接受。AI微短剧将是未来发展的大趋势。
——杨锦洲、韩莹莹，中国联通研究院
2、AIGC技术发展阶段决定行业渗透率演化
从技术发展角度，目前决定AIGC工具在影视行业应用渗透率的关键因素有两个维度：
• 推理生成能力： 具体包括生成时长、耗费时间、生成清晰度、内容稳定性、丰富度、连续性、指令理解及遵从能力、对生成内容的控制能力、对物理世界规律的深度理解等
• 推理经济性： AI视频生成成本与非AI工作流成本齐平并逐步发展到显著低于现有成本，持续降低推理成本数量级
△图：技术发展双维度决定应用渗透率阶段
目前渗透率演化阶段根据场景有所区分，主要卡点可以概括为：生成内容的不可控性。具体包括形象不⼀致、动作不流畅、表情不生动、复杂提示词难以完全实现，以及随着时长增加逐渐出现明显不符合物理规律的动作发展的问题。
3、长短视频场景均有应用，渗透率分档明显
短视频——短剧/TVC生产流程可实现AI工具全替代：
在短视频领域，短剧和TVC由于其自身特殊性，成为最早落地AIGC工具并率先形成完整全AI工作流解决方案的内容生产场景。
长视频——电影/电视剧/动画开始渗透，AI辅助人类进行内容生产：
在长视频领域，AI技术尚停留在工具层面，对工作流实现部分替代、降低成本的效果，暂时无法提供全流程全AI替代传统工作方式的解决方案。
总体而言，越接近于综合性思考、策划层面，对于AI来讲就越难，而越具体的工作越容易被取代。
——陈宇，《满江红》编剧
4、市场前景广阔，5年内有望达千亿级市场
我们在《AI视频生成研究报告》中，对影视行业市场规模做了粗略估算。
△图：2023年海内外影视市场规模估计，《AI视频生成研究报告》
如图所示，国内影视市场规模在2023年约可达3835亿元，若假设2027年AI影视市场可以获得上述国内总市场份额的10%，则国内AI影视总市场规模预计将达约380亿元以上；若假设2030年可以获得25%以上市场份额，则国内AI影视总市场规模将达千亿级别。
三、AI+营销：AI让只为⼀人打造广告成为可能
自20世纪80年代改革开放以来，中国营销行业经历了从传统到数字化再到智能化的变革。最初，营销依赖电视、广播和报纸等传统媒体。随着互联网和社交媒体的兴起，以SEO、内容营销、社交媒体营销、视频营销和直播营销等形式为主的数字营销逐渐成为新趋势。而到了今天，AI不仅提高营销内容生成的效率和质量，也使得营销更加精准和自动化，如通过机器学习分析消费者行为，预测市场趋势，以及自动化执行营销任务等。
目前，营销行业或成生成式AI最早实现商业化落地的行业之⼀。未来，AI技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
△图：营销行业或成最快实现生成式AI落地的领域，《中国AIGC广告营销产业全景报告》
1、AI营销行业呈现全新特点
• 回归营销本质： 广告主营销需求和用户的需求能进行直接匹配，从「人与机器」单向交互，回归到了「人与人的交流」
• 流程扁平化： 以往广告营销全流程需要在内容、设计、定向出价等每步环节做优化，生成式AI可以⼀步到位进行内容生产与投放，减少信息损失
• 从「局部最优」到「全局最优」： 从传统的广告推荐模型，变成以数据驱动的大模型为核⼼，实现全局最优的广告分配，提升了系统投放的分配效率
2、 AI技术变革营销策略洞察及内容生产投放方式
广告营销领域的工作流程与环节涉及策略制定与用户画像洞察、广告内容的制作、投放渠道的管理与效果分析等工作，需要消耗大量的时间，其中有较多的工作都可以通过AI代替人工的方式实现效率的提升。
△图：AI营销时代工作流程实现深入变革，《中国AIGC广告营销产业全景报告》
3、有效提升营销行业生产力
• 创新广告形式，带来全新交互体验，提升ROI
广告的内容形式以及触达消费者的形式均得到极大的创新。随着AI生成及分发技术的深入发展，预计未来将持续改变广告行业，升级各种类型广告形式。
• 提高营销内容生产效率，实现精准链接和高效触达
过往营销行业受制于生产力天花板只能做到「⼀面千人」，AI营销的新趋势是制投⼀体，即所有的内容生产都是根据投放触点及人群对应生成并进行精准投放。用户的个性化需求与企业自身的品牌、产品通过AI大模型能力实现全局最优触达，做到「千人千面」。
• 推动营销服务商商业模式革新，优化企业工作流
营销服务商开始通过大模型及AI生成技术优化企业内部整个工作流程，打通全链路数据，探索新的商业模式，提供新的产品、服务、场景，从而降本增效，提升毛利率，给用户带来全新体验。
4、 AI引擎助力广告营销行业加速成长
我国经济持续稳定发展，AI成为新增长引擎，带来广告内容的更新迭代和需求增多，企业为应对市场竞争，更好地满足消费者需求和提升自⼰的品牌，实施专业化营销策略的动力得以增强。
△图：2018-2025年中国营销行业市场规模统计及预测
根据国家市场监督管理总局、中国国际公共关系协会等统计数据，经量子位智库测算，我国广告营销市场规模预计2030年将接近两万五千亿。如果假设5年后可以获得10%以上市场份额，则2030年国内AI营销总市场规模可达千亿级。
《2024年度AI十大趋势报告》全文
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