商汤科技数字藏品（商汤科技资讯）
今天给各位分享商汤科技数字藏品的知识，其中也会对商汤科技资讯进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
商汤科技是做什么的
商汤科技是一家人工智能平台公司，2021年底刚刚在港交所成功上市，被外界称作“AI第一股”。
B+油罐所属母公司萤若（上海）互联网络科技有限公司（以下简称“萤若科技”）成立于2018年。该公司以toB业务为主，通过营销内容以及终端体验，为品牌及零售门店提供智慧零售体系构建以及数据服务。基于原有业务的基础，2020年8月萤若科技成立了toC零售品牌B+油罐，并于长沙开设首家线下旗舰店。
从两家公司的主营业务来看，商汤科技的AI技术将为B+油罐的零售业务提供技术加持，而萤若科技则能为商汤科技提供在智慧零售方面垂直场景的落地经验。
B+油罐CEO于倞对界面时尚表示，在她看来，美妆行业消费相对高频且在增强体验感方面的可操作性能对整个智慧零售领域有促进的作用。
界面时尚曾多次报道，以HARMAY话梅、HAYDON黑洞为首的新型美妆集合店正在成为购物中心和商场的“新欢”。它们最大的特点在于对购物体验性的强调。
无美妆销售人员存在的自助扫码购物流程、具有科技感的“网红”装潢，以及大牌小样的引流手段都是这些新兴品牌与屈臣氏等老牌美妆集合店划分界限的常见特点。
除了上述几点，B+油罐的不同之处在于对科技设备和交互体验的看重，而这亦与萤若科技原本的toB业务相通。例如，B+油罐在店内设有智能试妆镜、肌肤测试仪等智能设备来为消费者匹配所需产品。
其中，据B+油罐介绍，其店内肌肤测试仪会指出用户真实的皮肤问题，并给出针对性的护肤建议。基于此，B+油罐不会直接推荐店中产品，而是推荐给用户能解决自身肌肤问题的成分，通过对产品成分的认知和使用方法给消费者做购买参考。
秦储数字藏品在哪里交易
1、鲸探APP（原支付宝粉丝粒），2021年6月23日，发行的第一款数字藏品为“敦煌美术研究所幸运飞天/祥瑞鹿王”
2、腾讯幻核APP，目前平台正在做“敦煌文创-千年盛彩数字壁画”预约，很好的产品，数量1600/件，一定要参加
3、京东APP里搜索“灵稀”
4、淘派数字藏品（微信公众号）
5、起点读书APP里面的“阅文数字藏品商城”，第一款藏品为“大奉打更人之诸天万界”
6、哔哩哔哩APP上搜索“哔哩哔哩数字藏品”，2022年1月5日，首款数字艺术头像“鸽德”公布：限量2233个
7、元视觉藏品（微信小程序搜索），属上市公司元视中国
8、HI元宇宙（陕旅集团博骏文化控股公司和骏途网，搜索微信小程序），持有六家国家一级博物馆的数字授权，基本囊括了周、秦、汉、唐的强IP文物。首批推出的数字文创作品包括西安博物院镇馆之宝“唐三彩腾空马”3D数字国宝。
9、红洞数藏“微信小程序搜索”
10、数字猫数字藏品平台（商汤科技，计划中）
拓展资料
“秦储是一家国内领先的数字藏品聚合平台，平台依托FISCO BCOS底层搭建强大的区块链基础设施秦储链，联合各类IP机构、知名创作者、数藏服务商，将文博文创作品、艺术品、文物衍生品等数据内容进行链上映射，形成兼具文化与艺术价值且具有唯一数字化标识的数字藏品。在保护其数字版权的基础上，实现真实可信的数字化发行、购买、收藏和使用。”在保障藏品数据不可篡改、交易透明、可追溯的同时，面向全体用户开放链上数据查验功能，用户在秦储平台购买的每一个数字藏品，都可以在区块链浏览器查询专属HASH，确保用户的链上资产随时可查可验，真实记录平台数字藏品的流转、收藏等情况。
操作环境：华为nova812.0.2.218 应用商城12.0.1.301
商汤科技IPO，被资本热捧的AI到底是不是一门好生意？
今天，AI已经成为了一个所有人耳熟能详的名词了，各种各样的AI公司层出不穷，行业中最耀眼永远只是塔尖上的少数……
旷视 科技 、依图 科技 、云从 科技 和商汤 科技 就属于这一类少数派，这四家企业也被称为“AI四小龙”。
最近商汤 科技 开始IPO，我们就从它谈起，来看看AI这项业务到底行不行。
商汤 科技 属于含着金钥匙长大的邻家小孩，学习能力出众，自然也特别受到金主爸爸的疼爱，从来都不缺钱，喊一声，就有资本送钱来了。
商汤 科技 成立之初就在全球首次突破了人眼识别能力，自研算法在人脸数据库中的识别准确率高达98.52%，3个月后，商汤把这一数字提高到了99.55%。
根据天眼查的数据显示，商汤 科技 从成立到现在，共获得了12轮融资，融资总额超过52亿美元，投资人遍布国内外。
其中不乏阿里、苏宁这样的国内互联网巨头，还有招商证券、中金证券、东方证券这样的国资券商，还有高通创投、软银这样的国外顶级创投机构，厉害的是，这里面还出现了万达的身影。
简单来说，商汤 科技 既被国内看好，同时也被国外看好，即被互联网行业看好，还能被传统行业的房地产商看好，大有未来 科技 之光的架势。
当然，它也确实用一系列的实力证明了自己。
2016年，商汤 科技 研发的自动驾驶平台刷新了行人及车辆识别领域的世界纪录，2020年，商汤 科技 又完成了首个专业用人工智能芯片STPU流片，2021年，商汤又建造了世界上最大的计算机视觉模型，参数超过了300亿个。
我们过去的文章里经常说，研发是一个 科技 企业的立身之本，商汤 科技 确实是做到了。
招股书上显示，从2018年到2020年，商汤 科技 的研发费用占比分别是46%、63%、71%，他一家公司就囊括了40位教授、250多名博士，以及3593名科学家和工程师。
但是，在光芒的背后，是一谈到赚钱就掉链子，这也确实挺尴尬的。
在充足资金与研发人员的投入之下，商汤 科技 在全球的各类竞赛中拿到了70多个冠军，发表了超过600篇顶级学术论文，拥有8000多个专利申请。
但是，根据商汤 科技 的招股书显示，从2018年到2021年上半年，商汤 科技 的营收分别是18.5亿、30.3亿、34.5亿、16.52亿。
看着还不错，但同期他们分别亏损了34.28亿、49.63亿、121.58亿和37.03亿，三个财年加上今年上半年总共亏损达到了242.52亿。
融资来的52亿美元基本上快亏得差不多了。
一边是技术的绽放与资本的热捧，另一边是长期陷入利润不佳的窘境，商汤 科技 的问题到底出在哪里了呢？
我们从技术，市场供需这两个纬度来看。
第一、再好的技术落地都需要时间。
我们在过去的文章里谈过关于产研结合的问题。
科技 的发展，企业的壮大是需要让更多的研究和专利能落地商用的。
虽然商汤 科技 在顶级期刊上发表了诸多论文，而且专利数量也相当庞大，但作为一家企业来说，研究的目的是为了能让技术落地，并且推向市场，被市场所接受，而不是单纯的秀论文数量。
而且，在技术深度方面，商汤 科技 拥有自己的独占技术其实并不多。
它的很多技术和专利是根据公开论文，开源代码的基础上实现的应用，虽然读懂这些公开论文的门槛很高，但对于人才济济的 科技 大厂来说，这不是什么太深的护城河。
比如在活体识别这个领域，玩家不仅只有商汤，云从这样的AI 科技 ，百度、腾讯也拥有深厚的技术积淀。
百度钱包用的就是自家的技术，腾讯的微众银行用的也是自家的技术。
前边提到的人脸识别准确率，百度在2015年达到了99.77%，刷新了商汤的纪录。
面对BAT这样的老牌大厂，商汤的技术护城河仍然是一个问题。
第二、市场供需还未爆发，业务领域细分且垂直。
不了解AI的人仿佛都觉得AI是个筐，啥都能往里装，万物皆可AI。
客观来说，AI是未来没错，但它并不是对现有产业的颠覆，更多的是一种赋能，高效的赋能。
比如用AI赋能垃圾分类，用智能化监管代替人工监管；比如AI赋能药物研发，谷歌就专门推出了可识别蛋白质结晶的AI系统，用于药物开发。
本质上，AI的价值是提高传统产业的生产效率，解放生产力。
AI这个赛道非常的广阔，实际上的业务十分细分、垂直。
目前被应用最多的是计算机视觉识别。
2020年中国的计算机视觉识别市场规模也不足150亿，这个规模的产业，无论是深度还是广度上都远远不能和手机、 汽车 这些万亿产业相比。
小池塘也很难养出大鱼来。
另一方面，国内AI产业化高度依赖于政府项目，比如智慧城市、智慧生活、智慧商业几大板块。
商汤 科技 的业务中，87%的业务都是来自于智慧商业和智慧城市两大板块。
但这也牵扯到了另一个问题，AI四小龙并没有独立获取项目的能力，项目真正的来源都在一些央企总包方手里。
智慧城市听上去很美好，可城市的智能化改造是一项大工程，项目周期至少需要3年，涉及的流程繁多，商汤等AI新兴势力所做的事只是诸多环节之一。
由于AI产业的碎片化特征，这就导致不同的用户需求不同，无法用同一个标准去面对所有人，这自然就很难形成规模化。
项目之间的差异，使得上一个项目的方案在这个项目无法适用，亏损就成为了常态。
从市场竞争的层面上看。
华为、腾讯、百度这些平台型巨头都在切入AI领域，甚至传统的半导体企业，比如德州仪器、英特尔、英伟达都在半道研发自己的AI解决方案。
举个简单的例子，在AI被广泛应用的安防行业当中，安防行业的原生巨头海康威视也在研发自己的AI解决方案，而且相对于商汤 科技 来说，海康威视本身就是终端生产商，更具有拿项目的优势。
仅以营收比较，2020年，商汤的营收24.5亿，而海康威视的营收635亿，换句话来说，商汤的规模只有海康威视的5%不到，海康威视对商汤具有碾压优势。
上面所说的这些问题，不仅仅是针对一家商汤 科技 ，而是整个AI产业的企业都需要面对的问题。
其实，我们仔细对比一下AI四小龙，会发现这几家的处境都出奇的相似。
从过往的财报来看，AI四小龙都是亏损比营收多，营收越多，亏损越大。
这四家企业的崛起，都和中国安防摄像头的升级息息相关，简单地说就是吃到了政府升级安防项目的红利。
面对越来越多的亏损，投资人很着急，四小龙也很着急，所以在最近一年多时间里，四小龙都在集体冲击IPO。
作为 科技 企业，四小龙大书特书的都是自己的研发投入，旷视 科技 、云从 科技 和依图 科技 ，研发占比都超过了50%，商汤 科技 的研发占比更是高达70%。
在这些漂亮数字的背后，还得回到怎么样找到盈利模式这个本质的问题上来。
我们可以把视线转向另外一家AI企业，号称AI芯片第一股的寒武纪。
当年风光无限，成功登陆科创板的寒武纪，最高市值高达1191亿。
但后来，整个股价一路走跌，市值只剩下406亿，跌去6成之多。
寒武纪也是长期在研发上高投入，在AI芯片产业同样面对来自华为、百度这些巨头的夹击，自身造血能力不够，导致市场不看好。
对于一个 科技 企业来说，它跟平台型企业不一样。
京东持续亏损了12年，但它的商业模式很清晰，京东用12年的亏损回答了市场一个问题， 淘宝天猫跟我竞争，我凭什么能活下去？
答案是京东用巨资砸出来的基础物流设施，这是京东底层的护城河。
不解决根本的盈利和路线问题，即使上市融到了更多的资金，企业也只是拖延时间而已。
当前AI四小龙们还没有一条明确、长远的盈利模式。
不管是从技术上，还是未来的发展路径上，并没有一个可以信服的指引给到市场，自然也很难得市场认可。
在过去的文章中，我经常说技术是 科技 企业的立身之本，但我们也要时常问问自己，这些技术是不是我们的客户真正需要的？假如腾讯和阿里也要做这项业务，凭什么我能活下去？
回顾一下前辈们，台积电的技术很牛逼，全球第一，但这项技术的根基是在台积电创新的晶圆代工模式。
明白客户需要什么，比追求产品技术的先进性，可能更为重要，利润思维，一定不能舍去。
当然，AI未来一定是一门大产业，现在它仍然具有一定的超前性。
市场还没有快速发展到那一步，还需要更多的积累。
我们的AI企业还需要时间，需要尽快找到自己的商业模式和领域，助力和赋能更多的相关企业实现产业的升级。
但是，这个前提是路要扎扎实实地走，别贪快，贪快就容易摔倒。
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责任编辑 | 罗英凡
ai运动产品生产模式有哪些
AIGC 即 AI Generated Content，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高速发展，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”。
2、AIGC有哪些应用价值？
AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1）AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2）AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

1）AIGC+传媒：写稿机器人、采访助手、视频字幕生成、语音播报、视频锦集、人工智能合成主播
2）AIGC+电商：商品3D模型、虚拟主播、虚拟货场
3）AIGC+影视：AI剧本创作、AI合成人脸和声音、AI创作角色和场景、AI自动生成影视预告片
4）AIGC+娱乐：AI换脸应用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未来虚拟歌姬）、AI合成音视频动画
5）AIGC+教育：AI合成虚拟教师、AI根据课本制作历史人物形象、AI将2D课本转换为3D
6）AIGC+金融：通过AIGC实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，通过AIGC塑造虚拟数字人客服
7）AIGC+医疗；AIGC为失声者合成语言音频、为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴
8）AIGC+工业：通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务，通过AIGC生成衍生设计，为工程师提供灵感
3、AIGC商业模式如何？
1）作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量和实际计算量计算：GPT-3对外提供API接口，采用的四种模型分别采用不同的按量收费方式
2）按产出内容量收费：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI图像生成平台大多按照图像张数收费
3）直接对外提供软件：例如个性化营销文本写作工具AX Semantics则以约1900人民币/月的价格对外出售，并以约4800欧元/月的价格提供支持定制的电子商务版本。大部分C端AGC工具则以约80人民币/月的价格对外出售
4）模型训练费用：适用于NPC训练等个性化定制需求较强的领域
5）根据具体属性收费：例如版权授予（支持短期使用权、长期使用权、排他性使用权和所有权多种合作模式，拥有设计图案的版权）、是否支持商业用途（个人用途、企业使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行业门槛及壁垒是什么？
1）打造一体化解决方案服务能力：AIGC本质上提供的是内容的生成工具，和传统的内容辅助编辑逻辑是相同的。采集、生产、媒资管理、分发消费等视频整个生命周期，一般都需要覆盖内容生成的全生命周期。
2）与行业的深度绑定关系：通过和行业形成深度绑定关系，接入相关平台或底层系统的，与原来的内容载体建立良好的合作关系，除去说明场景可行性外，还需要强调对方在基础架构上的配合意愿。
3）构建业务闭环：创作型的工具如何得到反馈的手段，需要新的模式形成闭环。需要从“拼接式”（需要大量的人工标注数据，只能针对具体任务，不会自我成长）到“进化式”（创造特定条件和核心能力，使之能够完成通用任务并自我成长），并与用户增加对话轮次、建立情感链接。
5、AIGC技术处于什么发展阶段？
2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generated content）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。
2022年：AIGC高速发展，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”。
6、AIGC的发展面临什么挑战？
AIGC在引发全球关注的同时，知识产权、技术伦理将面临诸多挑战和风险。同时AIGC距离通用人工智能还有较大的差距。
1）知识产权争议。AIGC的飞速发展和商业化应用，除了对创作者造成冲击外，也对大量依靠版权为主要营收的企业带来冲击。
2）关键技术难点。AIGC距离通用人工智能还有较大差距，当前热门的AIGC系统虽然能够快速生成图像，但是这些系统未必能够真正理解绘画的含义，从而能够根据这些含义进行推理并决策。
3）创作伦理问题。部分开源的AIGC项目对生成的图像监管程度较低，数据集系统利用私人用户照片进行AI训练，侵权人像图片进行训练的现象屡禁不止。一些用户利用AIGC生成虚假名人照片等违禁图片，甚至会制作出暴力和性有关的画作。由于AI本身尚不具备价值判断能力，一些平台已经开始进行伦理方面的限制和干预，但相关法律法规仍处于真空阶段。
7、如何看待AIGC的未来趋势？
据李彦宏判断，未来AIGC将走过三个发展阶段：助手阶段、协作阶段、原创阶段。
在第一阶段，AIGC将辅助人类进行内容生产；
第二阶段，AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面；
第三阶段则是原创阶段，AIGC将独立完成内容创作。Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。
推动这一变化发生的驱动力在于：
1）核心技术升级不断发展。AIGC的三大基础能力包括内容孪生、内容编辑、内容创作，将随着产业发展而逐渐升级。
2）产品类型逐渐丰富。人工智能的不断发展及推进，也将使AIGC模态不再仅仅局限于文本、音频、视觉三种基本形态。嗅觉、触觉、味觉、情感等多重信息感知和认知能力将以数字化的形式传输并指导人工智能进行内容创作，甚至创造出酸甜苦辣外的另一种味道。
3）场景应用趋于多元。目前，AIGC已经在多个领域得到广泛应用，如金融、传媒、文娱、电商等，未来应用场景会进一步多元化。除应用场景的横向扩展外，场景与场景的融合交互也是未来的发展趋势之一。
4）生态建设日益完善。技术研发的不断创新将强有力地推动内容创作，提高生成内容质量，使内容更接近人类智力水平和审美标准，同时应用于各类行业各种场景。AIGC的繁荣发展将促进资产服务快速跟进，通过对生成内容的合规评估、资产管理、产权保护、交易服务等构成AIGC的完整生态链，并进行价值重塑，充分释放其商业潜力。
8、AIGC未来市场空间有多大？
随着标注数据累积、技术架构完善、内容行业对丰富度/事实性/个性化的要求越来越高，AIGC行业即将被推向前台。
在未来2-3年间，AIGC的初创公司和商业落地案例将持续增加。目前由人工智能生成的数据占所有数据的1%不到，根据Gartner预测，到2025年，人工智能生成数据占比将达到10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
9、AIGC的产业链分布如何？
我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。
国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务、乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。
AIGC应用场景深度不足：国内布局最多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域。而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成、合成数据等赛道均是重点布局领域。此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。
10、AIGC相关公司有哪些？
上市公司
300418 昆仑万维
业务布局：公司在AIGC领域已经投入了近两年的时间，国内最早布局AIGC领域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力于打造领先的人工智能音乐生成技术，目前已正式销售AI作曲，具备成熟专业的全链路音乐制作和全球音乐发行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不断优化提升。目前新歌已在国内外各大平台上线。
客户类型：22Q3在国内外各大平台再推新歌的基础上，也积极拓展了车企、教育、时尚、游戏、娱乐等各个行业的合作生态，达成了歌曲代销、车机音源、公播音乐、AI音乐辅学、品牌联名主题曲、有声书及视频配乐等落地业务。例如，MusicXLab与音乐公司达成歌曲代销合作，与头部车企达成AIGC战略合作，与游戏公司签约BGM长期合作，与教育机构达成AI音乐评价辅学合作等。先进科技的持续赋能和产品矩阵的不断丰富将为StarX发展注入强劲动力。
301270 汉仪股份
公司以技术驱动设计，近年来针对字库产品设计、生产、传输、储存到识别的全业务链条进行持续不断的研发投入，实现了全面的技术储备以保证公司业务持续高效的发展。同时，公司紧随信息技术、人工智能的发展步伐，及时将先进的信息技术应用于字库行业，形成了以大数据、人工智能为基础的技术储备。
300364 中文在线
公司已推出AI绘画功能和AI文字辅助创作功能，其中AI文字辅助创作功能已上线，该功能已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。公司深度结合作者的真实写作场景，作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。
000681 视觉中国
公司在AI方面持续投入，已发售数轮AI数字藏品，并使用AIGC方式创作图片内容，目前平台仍在大力投入AI布局。
300624 万兴科技
公司已布局虚拟数字人、虚拟场景、虚拟直播等创新业务领域；近日在2022全球元宇宙大会论坛上宣布布局AIGC赛道，公司旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”正式开启公测。
300229 拓尔思
公司已落地了一批服务型虚拟人项目，其中与广东省共建“南方乡村振兴新农人AI数智赋能平台”，定位于农产品直播内容智能创作的AIGC在线服务平台，主要面向农产品电商主播提供直播脚本智能创作、带货虚拟人全链租用等知识赋能服务。
2022年世界杯举办期间，公司将利用自研互联网大数据资讯平台，对世界杯相关的热点和话题进行大数据分析和研判，通过AIGC的内容自动创作和虚拟数字人进行联合，开展“大数据看世界杯”的虚拟数字人系列服务。
002657中科金财
今年服贸会期间，公司发布了中科金财“元宇宙技术服务矩阵”，其中，公司基于WEB3.0规则架构，研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具，并通过AIGC的企业级内容互动创作平台，实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合，公司作为邮储银行北京分行在服贸会上的合作伙伴，通过上述技术服务，首次实现了“沉浸式购物+数字人民币”场景落地。
BIDU 百度
在9月23日举办的2022万象·百度移动生态大会上，百度发布了AI助理，覆盖了各种AIGC应用，包括AI自动生成文字、图片以及图片转换成视频。借助AIGC的力量，百度希望为现有的500多万百家号创作者带来一套AI生产内容工具，帮助他们更快更好地产出视频内容，从而增加百度百家号等产品的用户粘性，以反击头部短视频平台。目前百度已经和数十家权威媒体成立“AIGC媒体联盟”。
300130 新国都
公司全资子公司新国都智能基于图像深度学习、计算机视觉等前沿AI技术，积极探索AI人工智能技术在AIGC、智能驾驶等领域的应用。
0700 腾讯
腾讯AI Lab基于自己的多模态学习及生成能力在游戏领域进行了全流程的布局。「绝悟」AI通过强化学习的方法来模仿真实玩家，包括发育、运营、协作等指标类别，以及每分钟手速、技能释放频率、命中率、击杀数等具体参数，让AI更接近正式服玩家真实表现，将测试的总体准确性提升到95%。目前腾讯绝悟在环境观测、图像信息处理、探索效率等方面的创新算法已经突破了可用英雄限制（英雄池数量从40增为100 ），让 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并达到职业电竞水平，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化。目前，腾讯AI Lab还与腾讯 AI Lab 还与王者荣耀联合推出了AI开放研究平台「开悟」，并积极举办相关赛事。
MFST 微软
微软亚洲研究院支持图像变为动态、文本生成视频、文本生成图像、图像补全、图像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能设计实验室研发虚拟模特塔玑及AI视觉物料生成系统阿里鹿班。
NVDA 英伟达
在视觉生成研究领域始终位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司
小冰公司
成立时间及融资轮次：2020年 A轮（估值已达10亿美元独角兽，高瓴领投）
AIGC相关亮点：作为“AI being”派虚拟人。小冰的产品虚拟人、音频生成、视觉创造、文本创造、虚拟社交、Game AI等。
客户范围：客户已覆盖金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域，并提出了以“人力”的逻辑去进行商业报价的虚拟人商业模式。
DeepMusic（灵动音科技）
成立时间及融资轮次：2018年 A轮（TME领投，单轮融资数千万人民币）
AIGC相关亮点：产品包括针对视频生成配乐的配乐猫、支持非音乐专业人员创作的口袋音乐、可AI生成歌词的 LYRICA、AI作曲软件LAZYCOMPOSER。目前已与国内多家音乐平台厂商达成合作。其音乐标注团队已形成了全球最精确的话语歌曲音乐信息库。
倒映有声
成立时间及融资轮次：2019年 Pre-A轮（中文在线投资，单轮融资千万人民币级）
AIGC相关亮点：倒映有声通过神经渲染技术快速构建AI数字分身，通过语音+图像生成技术，生成和驱动数字分身的唇形、表情、动作、肢体姿态，创造表情自然、动作流畅、语音充满情感的高拟真度数字分身IP。2021年3月倒映有声和中央广播电视总台音频客户端「云听」签署战略合作协议。
rct AI
成立时间及融资轮次：2018年 A3轮（元宇宙资本和Springwind Ventures领投，单轮融资额超千万美元）
AIGC相关亮点：通过简单设计并调整不同的参数，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戏中大规模地轻松生成具有智能意识的虚拟角色。他们的行为和对话不会重复，皆为动态生成。目前，rct AI已凭借核心技术Chaos Box帮助了10余家企业，完成包括对战游戏、虚拟人铸造等多种类型的项目，与世界范围内 20+ 游戏厂商建立了深入合作，触达超过 2 亿用户。
超参数
成立时间及融资轮次：2019年 B轮（红杉中国领投，估值已达10亿独角兽，单轮融资1亿美元）
AIGC相关亮点：超参数科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人团队竞技（球球大作战）、非完美信息博弈AI（斗地主、德扑、麻将等）等。目前，超参数AI Bot已在多款千万日活的产品中上线，每日在线数峰值将近百万，业内率先实现在3D FPS领域的大规模商业化落地。
影谱科技
成立时间及融资轮次：2018年 D轮（单轮融资13.6亿元，商汤科技领投）
AIGC相关亮点：在视频生成相关领域支持结构化视觉分析、影像自动合成技术、智能视频编辑、视频内容生产等。
Zyro
围绕垂直业务场景，结合业务knowhow 组织相关AIGC能力
围绕电商场景，通过AIGC生成网站搭建过程中所需的各类素材，具体业务包括针对性生成公司介绍、企业价值、Slogan、自动提升图片清晰度、自动生成logo等。
聆心智能
基于多模态对话生成系统，该公司专注于针对精神心理的AI驱动的高质量数字疗法，让AI围绕认知、情绪和行为三个维度对用户进行评估和干预，生成千人千面的情绪治疗方案，目前已与北医六院、湘雅二院、中日友好医院、清华大学玉泉医院等达成合作。
OpenAI
将其底层模型对外开放商用，开创基础设施型的商业模式。GPT-3目前已经开始对外提供API，并分为四种模型按照用量对外收费。
Gliacloud
输入文本链接，软件能够自动对其中的标题和文字进行区分表示，并根据不同层级自动匹配素材和文字的转场、格式等，进而形成说明式的视频。该方式能够增加10倍的视频产量。类似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai
Rosebud.ai能够生成非真实的人脸图像，并在该图像中匹配相关衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根据对应受众的相关数据进行调整。该公司声称，其生成模型能够使活动点击率提升22%。
商汤科技(SenseTime) 这家公司怎样?
这家公司是一家开放创新型公司，它专注于计算机视觉和深度学习原创技术研发。是一家迅速发展的公司。
2018年9月20日，科技部部长王志刚向商汤科技授予“智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台”称号并授牌。
起源于香港中文大学，由香港中文大学教授汤晓鸥创立，自主研发原创深度学习平台Parrots。 以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。
商汤科技成立于2014年，是计算机视觉和深度学习领域的算法提供商。
2014年，商汤团队发表DeepID系列人脸识别算法击败Facebook，在全球首次超过人眼识别率。
商汤科技的核心团队由两大部分组成：一部分是来自麻省理工学院、香港中文大学、清华大学、北京大学的博士、硕士等；另一部分则是来自微软、谷歌、联想、百度等相关领域的从业者。
商汤科技已与香港中文大学、浙江大学、上海交通大学、北京大学建立了深度合作，共建联合实验室和研发中心，与清华大学、北京大学等多所高校成立研究团队。
商汤科技主研发的原创深度学习平台SenseParrots，对超深的网络规模、超大的数据学习以及复杂关联应用等支持更具优势。商汤科技还自主搭建了深度学习超算中心，大幅降低了各类人工智能技术的研发成本，并且缩短了开发深度学习算法模型的时间。
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