㈠
AIGC下，数据内容版权保护行业有哪些机会，公司有哪些机会?——阜博集团厉总

AI以天为单位进化，对整个数字内容行业进行了一个变革。
具体看有3个方面:

1. 创作内容方式发生了很大变化:现在是图文为主，很快会过度到以视频为核心，未来视频生产效率

会大幅提升

2. 释放了生产力，降低了生产门槛，会说话，就能创作，创作更加存粹的聚焦于创意

3. AIGC在未来在内容数量、应用场景、3D互联网等方面赋能

内容版权行业的挑战和机遇

挑战

1)AI+人共同创作的内容是否具有版权?是否也会参考百分比?

 A:目前美国版权局颁布的是是AI创作的内容没有版权;但相关专家认为只有100%AI生产的才没有， 但百分比的认证目前比较困难，也就是说执行会比较难，仍然需要探索。个人相信未来人与机器共同 创作的内容必定有新的版权认定。

2)大模型收集了很多有版权的内容，是否侵权? 

A:目前是裸奔训练，未来肯定要规范.欧洲已经明确提出，未来大模型的训练要公布采购的版权内 容，国内也要求要以尊重知识版权为前提 3)AI大模型开发者和使用者获得的收益，是否应该向素材提供者付费?

A:未来应该要

4)如何便捷区分人与AI生产的内容?

5)AI内容现有法律如何约束?

机遇

新的版权保护需求:促使内容生态新的繁荣

AIGC将推动版权保护的新模式落地 大模型公司不太可能直接参与版权购买，更多是加入一个版权中间商，这也是我们的机会。

㈡
游戏到底和AI如何结合?——东西游戏

游戏现阶段的挑战:

1. 创新力缺乏，赛道和行业格局固化

2. 市场进入存量时代，立项、买量、运营、出海等组多方面面临新难题

3. AI是一个变量:所有问题，最终从“”降本增效“到”深度创新“

4. AI在游戏行业由来已久，目前应用正在深入

现阶段AI对游戏的影响:

1. 研发:大股东降本增效比较明显，小公司借助AI达到以前达不到的品质;目前值得关注的亮点:核心工具游戏引擎

2. 发行和运营:Steam的AI+发行，精准推荐，让推荐更有效;Discord的AI+游戏社区，从游戏语音等工具起家，随后转向直播平台，进而开设游戏商店的社区平台，是游戏玩家在游戏中沟通协作的 首选工具。

3. 用户体验:体验流程从被动到主动

政策和监管，未来规范化重点:

1. 伦理和安全

2. 技术和数据透明度

3. 公平性

4. 版权问题

关注两个维度的机会和趋势

1. AI+工具:游戏生产从PGC走向UGC成为可能

2. AI+UGC平台产品机会

展望:
短期不会出现颠覆式改变，但未来有无限可能

1. 全球法律法规还不成熟

2. 现有技术对某些关键环节还不能支持

3. 成本仍不稳定:现阶段应用还比较宽，成本还不稳定

4. 商业模式匹配问题，如何实现新的付费?

5. 初期规划到产品落地还需要时间周期,大厂已经在探索了，但到实际落地产品还需要时间周期

未来:
从AI化到AI原生，从降本增效到创意原生，拓宽大家对游戏设计的思维

㈢
行业垂直模型训练的重要点?——亚太人工智能学会秘书长

Llama2分析

1. 可商业开源TOP1的价值

2. 强大的开源社区生态

3. 未来的元宇宙

4. 增加40%的训练数据库，100万人类标注数据

5. 数据成本约2500万美元，相当于给国内自己训练大模型省了2500万美元

整体提升了40%，3个版本:70亿、130亿、700亿参数，除了少数指标，基本接近GPT3.5. 中文训练数据问题

1. 互联网上公开的网络数据

2. 中文的Wikipedia的数据

3. 中文悟道开源的200G数据

4. Clue开放的中文预训练中文数据

从全球数据来看，可供训练的高质量中文数据还是比较困乏的 最终看，对市场数据护城河公司的机会

1. 训练数据问题

2. 向量数据库的集合

3. Embedding

 4. Github Huggingface

5. 与Gen2MJStability的结合 模型的算力需求:训练垂直大模型需要更多是计算资源和存储空间，

模型的数据预处理:

1. 为了提高训练效率和预测准确度，需要对数据进行合理的预处理和优化，如特征提取，数据标准化

和降维等预处理方式

2. 根据Embedding数据多样性、品质、数量级选择维度，如1024

模型设计与调整

垂直大模型的设计需要根据预测任务的不同进行详细评估，包括选择合适的网络结构、权重参数以及激活函数等。此外，在训练过程中需要进行模型调整，如学习率、步长、迭代次数等超参数的优化

训练策略与技巧

为使模型能够更好地拟合数据，除了控制Embedding 维度，增加训练数据量减少模型的复杂度，使用 正则化技术，使用交叉验证技术，数据增强技术训练策略和技巧也是决策模型性能的关键因素之一。 应该使用现代训练技巧像 Batch Norralization、Dropout 或 Early Stopping来提高模型的稳定性和 准确性。

算法调优

除精心设计模型外，算法也需要不断调整和优化，提升模型的性能，如超参数调优: 通过调整模型 的超参数可以帮助 LLaMA2 模型提高性能。模型融合: 通过将多个LLaMA2 模型进行融合，可以 提高模型的准确性。例如可以将三个 LLaMA2 模型进行融合，为了提练速度和减少计算成本，可 以选择类似于梯度下降的优化算法。

国内垂直行业大模型机会主要集中在哪些地方?

A:游戏、汽车、电商，这些我们本来就有优势的行业;还有就是一些国有企业拥有的数据，这些不太 可能公开，也需要训练本地垂直大模型。

AI+IP未来的机会:再造伊甸园还是潘多拉魔盒

IP的本质是什么?

A:透过现象看本质: 有开发潜力的有版权的优质内容;
IP要基于文化而产生。

IP构成的三要素

1. 引人入胜的故事/场景

2. 人性化的角色

3. 符合角色价值观的世界

IP产业:关于魅力生产 的产业，需要包含文化主体(内容、故事)+媒体+衍生品

IP+AI受益行业:影视文娱行业、游戏行业;游戏改变世界

㈣
虚拟人产业如何和AI发展——天娱数科战投负责人

 今年对公司是很大的挑战，自己2016年开始做虚拟人，算是行业的见证者。 虚拟人以后就是生产力。希望以后打造:有记忆、有灵魂、多情感、所感知、超写实拟真人类个体颠覆性的商业形态一定算是从降低使用门槛开始的，我们在在做的事情就降门槛，为成千上万的企业 提高低成本虚拟人劳动力。目前看，我们内部分为3D虚拟人，和2D数字人，2D数字人在抖音上比较 多，看起来厉害，是比较唬人的，没那么牛。2D数字人和真人区分不出来，但技术其实并不难，需要 真人的视频数据，深度学习就可以完成，主要是提前的视频和声音去学习。

天娱的虚拟人做的还是可以的，目前结合了较多技术和算法，从几个维度去考虑 1. 数据:高精度、高速度数据采集，是AIGC内容创作的重要基石

2. 算法:公司有3D方案模块

目前看，数字分身用于短视频、直播都很成熟了。

  应用场景:直播电商、旅游文域、教育培训、金融机构、政务医疗、智能陪伴、新闻资讯等;现在教育培训、金融机构等，公司展示了公司给各种类型的公司打造的虚拟人，目前看已经有一定新颖感了。 公司定位:以元享为基础，以AI为内核，为垂直行业提供标准化、智能化解决方案:低成本、短周 期、批量化。

㈤
易点天下-AIGC下出海营销-AI产品经理

公司简介:企业国际化智能营销服务商，以及优质的广告主客户资源，虚拟人的应用可以明显降低营销成本出海数字营销大盘持续增长

1. 海外短视频渗透率显著提升，市场空间大，内容制作成本投入也攀升，营销短视频需求井喷，传统生产瓶颈明显，AI 应用空间大

2. 数字营销是AIGC落地的绝佳场景 广告主未来对AI营销最为期待

预计到2025年，全球电商交易规模达到8.3万亿美金，其中创意素材成本占比超过1%，有830亿美 金。

多方合作共建AIGC服务技术能力 我们会广泛接各种大模型，用于聚焦我们在营销领域的产品。我们KreadoAI服务模式:数据驱动+AI 创意内容制作的数字营销Saas.具体步骤来看: 行业洞察、营销策略、本地化内容分析、创意内容制作、拍摄、剪辑、受众分析、跨媒体投放、实体 数据效果、创意归因。

现在的服务:AI 数字人解决方案取代传统短视频营销方案。 传统的数字营销在人力成本和时间上都比较重，新的AI数字人营销方案只要1个运营就行，时间成本也 很低，采用会员订阅制，费用也可控。目前我们已经面向全球客户提供产品。衍生业务:形象克隆， 只需要客户提供5分钟的路制画面，1:1还原真人神态，然后就可以用数字人替代你出境各种线上场 景;目前我们还在研究推出语音克隆，会在下半年推出。还有AI模特相关业务也会尽快推出来。

总结来说，公司提供的服务:商品素材+脚本+数字人→批量化输出AI视频

㈥
休闲游戏如何更好的和AI结合-盒马游戏CMO

AI技术的改变和游戏行业的需求刚好契合，而其中，我们认为休闲游戏预计将率先被改革，主要原
因有3:

1. 研发要求较低，研发周期较短;

2. 游戏基础技术由于涉及到剧本、美术、交互等更容易被 AI 颠覆，而重度游戏技术涉及到渲染、数值、平衡、氯金点设置等的历史优势，仍较难被 Al 替代;

3. 休闲游戏更多采用IAA 模式，国内无版号限制

AI:降本只是效率，体验才是目标。降本只是为了更专注的创新。 AI休闲游戏的第一阶段-快速落地。游戏与技术的迭代”小步快跑“，玩家的体验和反馈永远是第一。公司已经上线了两款休闲游戏;近期还会快速上线一款AI互动的游戏，从上线的前两款休闲游 戏来看，社交讨论非常活跃。 AI休闲游戏的第二阶段-体验升级+情感陪伴。做的很多升级都是前两款休闲游戏反馈带来的

Q:AI休闲游戏的流水表现如何?

 A:制作成本:原画和代码上都有明显的节约。留存数据:整体用户在AI侦探上玩的时长和次数上有 20%~30%的提升，用户的质量也更高，但是留存可能差不多。

 Q:我们同行在AI层面进展如何?大 家如何看未来AI和休闲游戏的结合?

 A:我们了解到确实很多同行都非常关注这个赛道，大厂更谨慎，动作也慢，我们公司是第一时间全力 发展的;我们认为还是要在小步快跑下不断成长。