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近日，全球權威的技術研究和分析公司Gartner發布了2020人工智能技術成熟度曲線報告（Hype Cycle for Artificial Intelligence，2020），生成性AI（Generative AI）為新增技術熱點首次被提出，并適時呈現爆發的商業化前景。
生成性AI是今年首次加入的第二大新技術類別。Gartner定義為通過各種機器學習（ML）方法從數據中學習工件的組件（要素），進而生成全新的、完全原創的、真實的工件（一個產品或物品或任務），這些工件與訓練數據保持相似，而不是復制。
Gartner報告顯示，形成性AI技術作為新興的AI類別和相關技術組合，可以根據情況的實時差異來動態更改、響應，開發人員和UX設計人員使用其中的某些技術，通過使用支持AI的工具來創建新的解決方案。應用生成性AI而開發的模型，可以隨著時間的推移而動態變化，這可以生成旨在解決特定問題的、自我進化的全新模型。
事實上，生成性AI技術已經在全球范圍流行起來，Untiy和影譜科技是其中最為璀璨的明星。今年9月上市的Unity是3D生成型AI技術的推動者，全球有超過一半的移動、PC 和主機游戲采用了其生成引擎來制作，其3D-AI技術也廣泛應用于工業設計的3D模型搭建，VR/AR設備內容創作以及影視特效制作。影譜科技是智能影像生成型AI技術的推動者，旗下智能影像生成引擎MAGC率先應用在傳媒娛樂領域，被知名電視臺、電信運營商、短視頻平臺廣泛采納，具備較高市場占率。除此之外，MAGC還廣泛應用于數字人的3D成像，影視特效制作及數字孿生、虛擬主播、虛擬課堂等數字產權場景。
在具體業務應用領域，包括游戲、工業設計、文化娛樂、5G視頻正成為生成性AI的最佳實踐場景。Gartner指出，生成性AI目前已應用于各數字化工作場所，例如，從新內容到數據抽取，實現元數據管理；支持機器學習、增強人機互動水平等。
影譜科技強調技術與業務的融合，旗下生成性AI引擎MAGC在輔助產業數字化效率上走在前列。特別是AI視頻生成的實踐數據顯示，影譜科技MAGC生成 “ 一段60s視頻”的AI視頻生成總成本（TCO）與傳統方式相比降低79.8%以上，而生產率最高可以提高百倍以上。檢索 “ 一段60s視頻”內相似幀圖像或特定圖像，MAGC2.0所需總成本與人工相比降低99.73%，而錯誤率降低10倍以上。
背后的關鍵原因是，影譜科技MAGC的應用導向型技術堆棧（DOTS），它可以使應用者充分利用機器學習、聯合學習、打通知識圖譜共性，讓AI視頻以更高的性能和更快的速度運行，同時也避免帶來繁重的操作負擔。
不容置疑的是，全面視覺化是不可逆轉的趨勢，由此，AI視覺也是生成性AI最為關鍵的應用方向。另一面，人們與數字世界的交互方式也已經超越了屏幕和鍵盤，以使用多種交互方式（例如語音，視覺，手勢），甚至直接改變了我們的大腦。對此，影譜科技智能影像生成引擎MAGC作為數字時代下的關鍵技術，發揮促進產業數字化、視頻化的作用。
