
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。