AIGC是什么
AIGC是（AI-Generated Content）的简称，字面意思是AI生产内容，是继PGC、UGC之后的新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。
AIGC利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC发展速度惊人，迭代速度更是呈现指数级爆发，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。
大型语言模型，AIGC的“神奇模具”
大语言模型（Large Language Models，LLMs）是人工智能领域的重要进展，通过习得知识来改变该领域。在过去几年，LLM的规模每年增长10倍，并且随着模型的复杂性和规模的增加，其性能也在不断提升。然而，LLM的开发和维护并不容易，这使得大多数企业无法使用LLM。
类似于不同国家间的交流需要通过翻译来实现沟通，大语言模型扮演着这个翻译的角色。它通过收集和抽象人类至今的语言文字，构建自己的模型。
这个模型可以不断完善，并且能够理解各种语言和语义之间的关系。它基于当前文明的底层逻辑进行自动学习和迭代，通过数据和人工的辅助完善，实现强人工智能能力，能够理解和自动学习。
人工智能的语言模型是基于自然语言处理技术和算法创建的，而大型语言模型（LLM）是在包含巨大数据量的大规模数据集上训练的。自2018年基于Transformer的NLP预处理模型BERT发布之后，人工智能正式进入了预训练模型时代，各种各样的大型语言模型逐渐遍地开花。
预训练模型首先在大量的通用数据上进行训练，再结合多元的垂直场景，对预训练模型进行微调，而这种“预训练+微调”技术，可通过一套技术解决不同的NLP任务，大型语言模型逐步发展为下一代交互式人工智能工具的基础模型。
随着参数规模和模型性能的不断提升，大型语言模型在自然语言处理、计算机视觉、跨模态等领域展现出较好的拓展性，支持多模态信息融合，并且不断扩展应用边界，从对话问答、写作与编程到绘画、视频创作，持续推动AIGC的应用落地，并且向多模态、跨模态领域发展。
Gartner预测，到2025年生成式AI产生的数据将占到所有数据的10%，而2021年生成式AI产生的数据不到所有数据的1%；2025年，50%的药物发现与研发将使用生成式AI；2027年，30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发效率。
尽管AIGC仍处于发展初期，但其以重塑内容生产方式的形式推动产业数字化升级，推动人类生产关系的变革的作用毋庸置疑。在AIGC赛道，更多的进步在前方，更多新的增量空间必将开拓。
多模态技术，AIGC的“万花筒”
“模态”是德国生理学家赫尔姆霍茨提出的一种生物学概念，指生物凭借感知器官与经验来接收信息的通道，多模态是指将多种感官进行融合，而多模态交互是指人通过声音、肢体语言、信息载体、环境等多渠道，与计算机进行交流，充分模拟人与人之间的交互方式。
多模态人工智能是计算机视觉和交互式人工智能模型的融合形态，成为AIGC的重要发展和应用方向。对于AIGC的多模态领域，智能数字人相当于多领域技术的综合体，在人类大规模行为数据基础上进行多模态生成，进而输出具有交互能力的数字人。
小i机器人通过自然语言处理、深度学习等技术，打造了可实现多模态交互的小i交互数字人。这一数字人不仅具有量身定做的虚拟形象，还可以个性化配置语音问答的情绪和动作，对于不同的问答场景进行丰富精准的回答，体现了小i在AIGC多模态生成领域的持续探索。
人工智能生成内容（AIGC），正在成为引发生产力变革的引擎，而不断刷新的大型语言模型就像是充满创造力的模具，在多模态技术的加持下映射出更加绚烂的光彩，创造气象万千、云蒸霞蔚的未来。
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