黃勇

愛分析合夥人&首席分析師

文鴻偉

愛分析高 級分析師  

1. 研究範圍定義

2. 市場洞察

3. 廠商全景地圖

4. 市場分析與廠商評估

5. 入選廠商列表

研究範圍

2021年3月，十四五規劃中首 次提及元宇宙，指出需要加強元宇宙底層核心技術基礎能力的前瞻研發，推進深化感知互動的新型終端研製和系統化的虛擬內容建設，探索行業應用。2022年，北京、上海、浙江、廣東等31個省市頒佈了元宇宙相關的支援性政策，元宇宙熱度持續攀升。

元宇宙是數字化發展到高 級階段後，現實世界與虛擬世界的一種深度融合的產物，是虛擬世界真實化、真實世界虛擬化的交匯載體。數字孿生、數字原生與虛實共生是元宇宙的三個發展階段，目前，我國元宇宙發展正處於數字孿生初期。

隨著傳統網際網路向Web3.0的躍進、數字化水平的提高以及XR、人機互動等硬科技裝置的不斷湧現，元宇宙的構建變得更加趨於可行。未來，元宇宙將不僅僅應用於遊戲領域，還將廣泛應用於金融、教育、工業、娛樂、能源等多個行業當中。

圖 1：   元宇宙市場全景地圖

本次報告愛分析將元宇宙全景地圖分為四部分：

其一，基礎設施層。在元宇宙早期發展階段，建設和發展基礎設施是重點，包括網路、儲存、雲端計算等計算資源、區塊鏈以及隱私計算等去中心化技術。這些底層技術與基礎設施不僅能夠保證使用者的穩定介入以及全域覆蓋，還能夠支援海量使用者並行使用，穩定儲存爆發式增長的資料。

其二，元宇宙引擎層。引擎是搭建元宇宙的核心，開發者透過三維圖形影像引擎、3D建模軟體、數字人開發平臺、AIGC等多種工具調動影像、聲音等資源，構建虛擬世界。

其三，互動入口層。該層是元宇宙的入口，XR技術是連線虛擬世界與現實世界的橋樑，VR眼鏡、手持裝置、感測器等終端裝置是產生使用者互動的關鍵，而XR PaaS平臺則向XR硬體裝置企業提供平臺化軟體與技術服務，降低了裝置企業投入與使用的門檻。

其四，應用層。元宇宙搭建完成後，不僅會吸引C端使用者進行社交、娛樂、遊戲等操作，還會廣泛應用於工業、政務、通訊等行業與智慧園區、數字城市、數字文旅等領域。

愛分析綜合考慮企業關注度、行業落地進展等因素，選取其中2個特定市場進行重點分析，分別是三維圖形影像引擎和AIGC。

本報告主要面向組織的產研部門和業務部門，透過對各特定市場的需求定義和代表廠商能力解讀，為企業搭建與應用元宇宙提供廠商選型參考。

廠商入選標準：

本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：

• 廠商的產品服務滿足各市場定義的廠商能力要求；
• 近一年廠商需要具備一定數量以上的企業付費客戶（參考第4章市場分析部分）；
• 近一年廠商在特定市場的營業收入達到指標要求（參考第4章市場分析部分）。

（注：“近一年”指2022年Q1至2022年Q4）

2. 市場洞察

從內容形態的維度，元宇宙將帶來更高維的資訊密度和資料價值

元宇宙作為下一代網際網路的典型代表，很可能將是人類數字化生存的終極形態。從內容形態的維度看，人類社會的資訊傳遞與互動，經歷了從文字、圖片到影片的發展歷程，主要圍繞二維資訊展開。而元宇宙的誕生和應用，將人類進行資訊傳遞和互動的維度徹底帶入三維空間。這種升維，不僅帶來的是全沉浸式互動體驗的提升，更多的是在單位時間及空間內融合了現實世界和數字原生世界的資訊，因此，極大提升了資訊密度。

以元宇宙營銷場景為例，元宇宙不僅可以捕捉到使用者的停留時長等傳統基本資訊，還能對使用者關注的資訊提供更細顆粒度更精準的刻畫。以汽車行業為例，在元宇宙場景下，企業能夠採集到客戶試看汽車時的三維動線，以及停留時長最多的座艙大屏、座椅皮質、空調出風口位置設定，甚至觀察的先後順序等這些傳統線下門店、傳統網際網路很難捕捉到的資料，進而反向支撐產品最佳化與研發、營銷轉化。

圖 2：元宇宙對甲方企業（to C為例）的價值示意

元宇宙將保持穩步發展，產業奇點尚未到來

元宇宙，本質上是數字化發展到高 級階段後，現實世界與虛擬世界的一種深度融合的產物，技術支撐體系非常龐雜，需要5G/6G、人工智慧、雲端計算、區塊鏈、物聯網、三維建模與渲染等技術的深度融合，甚至還需要全息顯示、腦機介面等技術做支撐。

從木桶效應角度來看，由於各條技術線發展的成熟度存在差異，因此，從供給側來看，元宇宙作為技術“集大成”的應用形態，其發展勢必需要一個相對長期的過程。同時，從需求側來看，任何一個技術的爆發，離不開需求側的應用價值切實落地並以此驅動供給側，形成良性迴圈已推動產業健康可持續發展。目前來看，元宇宙主要集中在遊戲、工業園宇宙、虛擬化活動、數字文旅等有限場景，需求端推動力仍相對較弱。

與此同時，上海、北京、重慶、杭州、無錫市等地政府已紛紛出 臺元宇宙專項政策，大力支援元宇宙的發展落地。

值得一提的是，目前由ChatGPT引爆的AIGC，雖然從資本、社會關注度角度給元宇宙帶來了一定的短期衝擊，但AIGC作為元宇宙引擎層的一項重要工具，可極大促進元宇宙高質量內容的生成，長期來看，反而將持續甚至加速推動元宇宙的發展程式。元宇宙產業的整體應用價值還需要透過供給側的“技術-產品-場景”大迴圈首先進行突破，然後帶動需求，進而量變引起質變，實現元宇宙應用價值的加深拓寬。

數字人作為元宇宙的入口級應用，需要進一步突破場景

數字人既可以連線C端，又可以賦能B端，是元宇宙中的入口級應用。但目前國內數字人行業發展尚處於早期，尤其是高價值、可規模化的應用場景稀缺，是企業使用者和數字人廠商都面臨的問題。

根據愛分析調研，目前，數字人的應用場景主要集中在直播播報、遊戲主播、品牌宣傳、政務服務、客戶服務等場景，整體場景還相對較窄，智慧互動體驗還有待進一步提升，還沒有完全脫離“數字”工具屬性，走向助手、夥伴等“人”的屬性，使用者粘性還不充足，制約了場景的廣泛、深度應用和價值釋放。

另一方面，在特定應用場景下，數字人從前端的IP打造、角色創作、智慧互動到後端的運營等，目前的成本還非常高昂，還未達到讓大多數人、機構規模化應用的水平，需要在數字人的生產側、運營側尋求成本的實質性突破，才有望讓數字人“飛入尋常百姓家”。

輕量元宇宙可能成為突破口

一方面，結合當前的發展情況以及應用難度來看，我們認為國內元宇宙的發展路徑，將整體呈現出由泛娛樂（C：遊戲社交娛樂等）向產業應用（B：金融、工業、醫療、教育、文旅、營銷等）加速滲透的網際網路經典發展路徑。

另一方面，由於元宇宙技術體系龐大，落地應用複雜，整體開發和部署屬於“重度”級別，但過程相對緩慢。因此，藉助手機等現有終端進行隨時隨地接入的輕量元宇宙，將有望能夠透過撬動需求端，聚集充分的流量，基本解決使用者來源問題，反向拉動生產端，進而促進整體生態的逐步正向迴圈。  

3. 廠商全景地圖

愛分析基於對甲方企業和典型廠商的調研以及桌面研究，遴選出元宇宙市場中在三維圖形影像引擎、AIGC、3D建模軟體、虛擬化活動、工業元宇宙方面具備成熟解決方案和落地能力的入選廠商。其他市場，愛分析將在後續的元宇宙系列報告中視情況予以覆蓋。

4. 市場分析與廠商評估

愛分析對本次元宇宙專案重點研究的特定市場分析如下。

三維圖形影像引擎

市場定義：

三維圖形影像引擎，指面向組織快速進行3D數字內容生成與渲染的需求，將圖形、影像、互動等領域的複雜知識演算法化後進行封裝，向組織產研部門、業務部門提供建模、互動、視覺化等關鍵能力的平臺化軟體，便於組織提升數字內容生產效率，降低3D數字內容創作的技術門檻、製作週期和製作成本。

甲方 終 端用 戶 ：

傳媒、教育、醫療、網際網路、遊戲、汽車製造、建築工程等行業組織的產研、業務部門

甲方核心需求：

隨著XR、元宇宙、數字孿生、虛擬模擬、NFT等市場的不斷普及，未來社會對3D數字內容在質量和數量層面的需求，都越來越高。三維圖形影像引擎是是實現元宇宙場景應用的最 底層根技術，被稱為“軟晶片”，從虛擬/擴增實境、數字孿生、工業軟體等熱門技術及應用來看，均一致指向實時三維圖形影像技術，凸顯出三維圖形影像引擎的重要性。作為專業軟體，產品的效能、易用性、相容性都十分關鍵。在當前的國際競爭大背景之下，技術的自主可控也異常重要。具體如下：

• 在產品效能方面，企業需要引擎具有高成熟度、出色的應用能力，能夠滿足物理世界和數字世界深度融合的需求，賦能元宇宙等更多開放場域的內容生產，實現所見即所得的實時廣播級渲染與視覺化互動。一方面，三維圖形影像引擎是進行數字內容創作的核心工具之一，需要面向各行業，覆蓋3D建模、實時渲染、互動設計、視覺化等全流程，因此必須經過長時間、大範圍的驗證和演算法最佳化，形成成熟產品，有效支撐泛行業3D數字內容創作和產業數字化；另一方面，虛實融合是大勢所趨，傳統單一的圖形引擎很難支撐，面向未來的下一代三維圖形影像引擎必須具備圖形技術+影像技術的綜合能力、具備超大規模實時渲染能力，確保所見及所得，並支援視覺化互動，提升數字內容製作效率。
• 在易用性方面，企業需要相對低門檻的引擎，讓專業和非專業團隊均能方便、隨需、快速建模和修改，提升整體創作效率。隨著數字孿生、元宇宙等巨量、無限場景的持續、快速到來，三維圖形影像的生成將有更多的應用場景，內容及創意也需要隨時持續快速調整，傳統透過程式碼編寫構建數字內容的方式，由於專業門檻高，僅適合極少數專業開發者，但整體團隊規模反而更加龐大，開發-測試-調優週期長，二次修改難，且主要集中在遊戲、影視、廣告特 效、汽車製造、建築工程等有邊界、交付型的專案。數字媒體、數字孿生、元宇宙等開放場域的內容的創作主體不再侷限於專業開發者，同時，創意還將不斷調整、內容需持續更新，因此企業需要更加靈活、易用、維護成本更低的3D引擎，賦能非專業開發者，使得數字內容大規模、快速生產、快速分享成為可能。
• 在相容性方面，企業需要三維圖形影像引擎能夠與各類2D、3D專業設計工具高效協同，在確保效果的前提下，追求數字內容創作的最高效率。數字內容大多數情況下是多模態的，可能包括圖片、音訊、影片等多種內容格式；很多內容創作者保持著使用3ds MAX 、CAD等傳統經典設計工具的工作習慣且一時難以改變，因此，為確保協同創作效率，企業需要三維圖形影像引擎能夠與國內外主流設計軟體流暢對接。
• 在技術的自主可控方面，企業需要三維圖形影像引擎服務商具備完全自主可控的技術能力，確保不會因為國際形勢突變而面臨的封停、斷供風險。三維圖形影像引擎是包括元宇宙在內的下一代網際網路的核心技術設施之一，由於其至關重要，加之進入壁壘、開發週期、資金要求都很高，且底層演算法引擎技術需長時間積累和驗證，長期以來一直被國外企業所壟斷，很多國內廠商也是基於國外的引擎底層技術開發自身的上層引擎，隨著國際形勢的日趨複雜，技術斷供風險加劇，若作為技術底座的引擎被制裁、封停、斷供，處於上層的商業工具將無法使用或升級，如果不能實現國產化，將對我國數字內容產業的發展和安全形成嚴重製約，隨時面臨“卡脖子”風險。

廠商能力要求

廠商需同時具備以下能力，以幫助甲方便捷、高效、安全地進行數字內容生產：

• 廠商需要有經各行業客戶實踐驗證、具有高成熟度的產品，在渲染、跟蹤等方面，具有國際水平。 一方面，廠商的引擎產品需要經過大量客戶的檢驗，並基於客戶反饋、行業經驗、演算法積累等進行迭代最佳化，確保產品具有高可靠性，覆蓋數字內容生產全流程；另一方面，為適應以元宇宙為代表的現實世界數字化向虛實融合的混合世界擴充升維的大趨勢，廠商的引擎產品需要同時具備圖形、影像綜合能力。
• 在易用性方面，廠商需要將核心能力工具化、元件化，便於業務人員、設計人員直接上手，方便快捷地實現開發與交付。 廠商需要降低自身引擎產品的應用門檻，將底層引擎能力共享給開發者，為客戶提供整合了底層能力的充足、高效的各類元件，甚至提供低程式碼、無程式碼程式設計能力，讓客戶方能夠經過簡單培訓，即可熟練操作，進而為創意的持續調整提供有力保障，降低客戶的數字內容創作全週期成本。
• 在相容性方面，廠商的引擎產品需要相容常見內容格式和主流設計軟體，有效保障客戶的整體創作效率。 數字內容生產是一個相對複雜的過程和作業體系，廠商的引擎產品需要能夠識別和融合、處理文字、音影片等物理世界全要素資料，同時還需要相容主流設計軟體設計模型、BIM模型、工業模型等相關檔案格式，實現無縫對接，提升整體創作效率。
• 在自主可控方面，廠商需要實現從底層技術到影像工具、檔案格式、應用標準的自主可控。 三維圖形影像引擎廠商，需要著眼長遠，堅持建模、渲染、互動、視覺化等核心技術自研，從底層技術、應用工具、檔案格式方面實現全鏈條的自主可控，甚至隨著技術、應用能力的持續快速提升，將來主導應用標準的制定。

入選標準說明：

1. 符合三維圖形影像引擎市場定義的廠商能力要求；

2. 近一年在三維圖形影像引擎平臺市場中付費客戶數10家以上；

3. 近一年該市場相關營業收入規模在500萬元以上。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

艾迪普

廠商介 紹 ：

艾迪普科技股份有限公司（以下簡稱“艾迪普”），主要從事計算機圖形影像實時渲染、跟蹤、識別、處理核心演算法技術的研發，專注為客戶提供廣電級、專業級、消費級的數字媒體、AR/VR、數字孿生等無邊界內容生產平臺與工具。

產 品服 務 介 紹 ：

艾迪普專注實時三維圖形影像引擎技術研發與應用，面向傳媒、教育、醫療、工業等眾多行業，為客戶提供元宇宙、虛擬/擴增實境、虛擬模擬、數字孿生等產業創新應用的數字內容生產及三維資訊視覺化的平臺與工具元件、解決方案。具體來看，艾迪普可為客戶提供實時三維圖形影像引擎、數字內容生產的全鏈路工具集、數字圖形資產雲平臺等“全棧式”服務，以“引擎驅動、工具賦能、資產催化”，服務千行百業數字化轉型與降本增效。

廠商 評 估：  

綜合而言，艾迪普在技術自主可控、引擎能力、易用性、相容性等四方面具備顯著優勢，具體如下：

• 在自主可控方面，艾迪普在計算機圖形影像領域有多年技術沉澱與錘鍊，打造了具有完全自主智慧財產權的IDP Engine實時三維圖形影像引擎。

一方面，艾迪普自2003年創立即專注圖形影像領域，於 2008 年組建團隊，專注國產自主“實時三維圖形影像引擎”自研，擁有20年技術積澱，歷經十餘年錘鍊打磨和上億資金研發投入，打造了擁有100 %完全自主智慧財產權的IDP Engine實時三維圖形影像引擎，填補了國內在該技術領域空白，核心技術獲國際專利，避免了國內數字內容生產底層技術的斷供風險。

另一方面，經十多年沉澱及演算法積累，艾迪普已形成專屬自有格式MSD，可有效防止檔案所包含的全鏈路資訊的洩露及安全風險，從源頭保障內容安全。

• 在引擎能力方面，艾迪普三維圖形影像引擎具備圖形+影像引擎雙能力，在圖形影像實時渲染、跟蹤、識別、處理等方面技術指標，已達到國際一 流水平。

首先，艾迪普實時三維圖形影像引擎不僅擁有圖形影像雙能力，有效克服了單一引擎無法實現物理世界同數字世界深度融合的弊端；同時，艾迪普實時三維圖形影像引擎還具備行業稀缺的外部資料實時處理能力，能夠實現物理世界與虛擬世界之間的對映、重構、互動融合，進行分析、模擬、推演，可對物理世界更好的感知、試錯、預測、降低風險、最佳化與反控，實現“數”與“實”深度融合。

其次，艾迪普透過國 家 級+省級專案及超萬家重點客戶採購應用與功能迭代，結合自身多年演算法模組與行業Know-How沉澱和能力打磨，產品成熟度高，形成了實時渲染、跟蹤、識別、處理等四大子引擎，可實現所見即所得的廣播級高品質實時渲染、3D內容的實時視覺化互動，克服了傳統遊戲引擎在遊戲、影視動漫、汽車製造等 “有邊界專案”內容生產中存在的定製化工程量大、架構靈活性不足等導致的行業擴充套件應用 “斷代性”問題，可有力支撐元宇宙為代表的“無邊界”內容創意的持續調整，更適合泛行業3D數字內容創作和產業數字化的快速落地。

最後，艾迪普實時三維圖形影像引擎可將圖片、影片、3D模型等多模態數字內容進行實時聯動與融合處理，是輸出超高解析度各種通用和專用格式的三維圖形影像演算法系統，提供高沉浸感、高擬真度、大規模實時互動的超級數字場景自主可控的底層能力。

• 在易用性方面，艾迪普具有出色的引擎封裝及商用能力，極大降低數字內容創作門檻，有助於大幅提升創作效率。

艾迪普將引擎核心能力進行封裝，提供3D建模、實時渲染、編輯合成、互動設計到視覺化的全鏈路工具集，針對不同行業領域、應用場景，已抽取出2000+演算法模組，客戶可透過SDK或API快速整合和直接呼叫艾迪普引擎層核心技術能力。

同時，透過領先的無程式碼程式設計能力，艾迪普提供節點編輯功能，讓客戶“搭積木”式實現邏輯運算、觸控操作、動畫觸發、與外圍裝置互動等效果，簡潔高效地“拼”出專業級水準的數字內容應用。

此外，艾迪普各工具中均內建CG SaaS一站式數字資產服務平臺，超萬名創客入駐，提供10W+近400類商用版權素材且每日更新，便於客戶隨用隨取，大幅提升創作效率。

圖 3：   艾迪普數字內容生 產線 示意

• 在相容性方面，艾迪普廣泛相容多種模態內容及主流設計軟體源檔檔案，並有出色的自適應能力。

艾迪普實時三維圖形影像引擎支援多種圖片、音訊、影片，相容主流2D、3D設計軟體源檔檔案，可保障客戶平穩進行國產化替代，並透過產品間的無縫協同，實現最優產出效率。目前其工具集已經打通Adobe PS/PR/AE、Autodesk 3ds Max/ Maya、BIM、NVIDIA Omniverse等各類設計軟體平臺。

此外，艾迪普實時三維圖形影像引擎還支援DirectX11、DirectX12、OpenGL、Vulkan等多種渲染引擎外掛，並可自動根據作業系統選擇不同引擎達到最大效能。

典型客戶：

中央廣播電視總檯、光明網、中國傳媒大學、用友網路、嘉實基金

AIGC

市場定義：

AIGC，指利用自然語言處理技術（NLP）、深度神經網路技術（DNN）等人工智慧技術，基於與人類互動所確定的主題，由AI演算法模型完全自主、自動生成內容，從而幫助傳媒、電商、影視、娛樂等行業進行文字、影像、音影片、程式碼、策略等多模態內容的單一或跨模態生成，以提升內容生產效率與多樣性。

甲方終端使用者：

金融、傳媒、元宇宙等行業組織的產研與業務部門、政府部門

甲方核心需求：

AIGC最核心的能力，就是內容生成。經過訓練的AI演算法模型，能夠超越人類創意、效率，相對高質量地規模化生成海量數字化內容。一方面，AIGC可降低海量數字內容的生成成本，將人類從簡單且重複、基礎性工作中解放出來，聚焦更具創造性的方面；一方面，在人類進行內容創作的過程中，AIGC能夠快速生成大量相關內容，幫助人類擴充、尋找創作靈感，或者基於所提供的資訊，夯實創作基礎。

比如，在傳媒領域，部分新聞內容的自動抓取與生成、標題或摘要的自動化生成；在營銷領域更具智慧的客服機器人，能夠更溫和、人性化的回答客戶常見問題甚至跳躍性問題及非常規問題；在元宇宙領域，可基於智慧演算法和知識圖譜，讓數字人更加智慧的與人類進行互動。

作為人工智慧應用的重大突破，AIGC正在改變甚至顛覆數字內容的生產與消費方式，在Web 3的大背景下，有望成為繼PGC、UGC之後的主要內容創作來源。但國內的AIGC整體上還處於相對早期的階段，不同細分領域的技術及應用落地進度不盡相同。如何基於預訓練大模型形成面向不同行業的、可落地的產品及解決方案，是當前AIGC領域發展的關鍵。具體如下：

• 在大模型能力方面，企業需要經過調優的垂直化行業大模型，以很好地支撐上層垂直化應用。GPT-3、BERT、Florence、DALL·E 2等通用預訓練大模型雖然擁有巨量引數，並擁有良好的泛化能力，但在面對不同行業、領域的具體應用場景時，由於缺乏具體行業的行業語料集，並且未面向特定行業的應用場景對模型做進一步調優，因此，其模型對特定行業應用場景的效能指標很可能並不理想。因此，經過行業化調優和行業語料訓練的大模型，才能更好的支撐甲方的具體上層應用。
• 在落地應用方面，企業需要端到端的AI落地應用服務，確保大模型能夠在具體業務場景下，可產生符合預期的實際應用價值，提高組織在特定場景中的生產效能。一方面，AI六十餘年的發展歷程已經證明，從模型到高質量的生產與實踐，AI工程化能力非常重要。但大多數企業往往並不具備從需求的原點出發，到模型的設計、資料標註與模型訓練、模型部署及迭代最佳化的AI閉環落地能力，無法確保大模型真正貼合自身應用場景，實現價值落地；另一方面，很多企業同樣也不具備基於大模型進行上層應用開發的能力，預訓練大模型雖已經過設計和訓練，但由於還需要行業化的二次最佳化與訓練，並且需要結合應用場景進行實際業務應用開發，因此仍舊對企業的AI閉環能力提出了一定要求。

除此之外，甲方還有以下期望需求：

• 在底層能力方面，企業需要生成演算法、預訓練大模型的迭代更新，以提供更優的底層演算法支撐。預訓練模型是人工智慧科技巨頭在GAN、Transformer、Diffusion、CLIP等基礎生成演算法的基礎上，進行融合、擴充套件、訓練而來的，新一代的基礎生成演算法在模型架構、精準度方面往往表現更優，例如Diffusion替代GAN成為影像生成領域的主流演算法。預訓練模型的迭代與突破，在引數量、算力要求、模型效果方面可能會取得更優的綜合效能，例如Open AI GPT模型1.0-3.5的持續迭代，抑或是LLaMA以更小體量取得了可能比GPT3更好的模型表現。基礎生成演算法、預訓練大模型的迭代，雖然可能會引發演算法效果的質變，但因為需要龐大的人才隊伍、巨量資金支援以及長時間積累，往往是隻有國內外科技巨頭能夠覆蓋。

廠商能力要求

廠商需同時具備以下能力，以幫助各行業組織實現具體場景的應用落地：

• 廠商具備基於開源預訓練模型，結合行業語料及NLP等技術針對性最佳化出具有優秀可控性的特定領域大模型的能力。一方面，廠商需要能利用行業know how，結合自身在AI領域的技術積累，微調通用預訓練大模型。另一方面，能夠充分利用自身在特定行業的資料和語料積累，在微調後的大模型基礎上，結合行業化、場景化資料進行進一步訓練，以提升大模型針對特定行業及應用場景的模型表現，生成符合一定要求和標準的內容，訓練出真正適合特定行業及應用場景的專業大模型。
• 廠商需要具備出色的AI工程化能力及行業服務經驗，能夠AI落地全鏈路服務，靈活適配使用者需求。廠商需要豐富的行業經驗，能夠進行場景抽象和資料準備，在此基礎上進行演算法設計、模型訓練、模型評估與調優、模型部署的全鏈路能力，並且需要在模型部署上線後，根據行業應用場景的實踐，不斷進行模型最佳化，確保模型結果可控，從而讓AI大模型的“生成能力”不斷接近應用要求，產生真正的業務價值。

針對甲方的期望需求，廠商還應具備以下可選能力：

• 廠商需要有基礎生成演算法、預訓練大模型的迭代和突破能力，能夠為中層的大模型行業化、上層的行業應用提供支撐。廠商需要在自身的技術積累的基礎上，對現有Transformer、CLIP等基礎生成演算法、GPT、BERT、Florence、DALL·E 2等各模態預訓練大模型進行深入拆解與思考，提出新的改進思路和方向並進行驗證、訓練，或者更適合某種語言型別的大模型，以便在模型效果上進行持續突破，進而給行業模型、上層應用提供更多更好的選擇，幫助改進模型的應用價值與效果。

入選標準說明：

1. 符合AIGC市場定義的廠商能力要求；

2. 近一年在AIGC市場中付費客戶數5家以上；

3. 近一年該市場相關營業收入規模在100萬元以上。

代表廠商評估：

（注：以下代表廠商評估均按廠商簡稱首字音序排序）

拓爾思

廠商介紹：

拓爾思資訊科技股份有限公司（以下簡稱“拓爾思”），以人工智慧和大資料技術助力政府和企業的數字化轉型為願景，致力於成為語義智慧技術領 導 者，自主研發相關人工智慧和大資料技術，核心業務涵蓋大資料、人工智慧、內容管理、網路安全和數字營銷等領域。

產品服務介紹：

拓爾思目前以語義智慧為發展主線，以平臺和行業應用產品、雲和資料服務相結合的產品+服務戰略，實現公司核心技術在眾多垂直行業的應用落地，賦能中高階企業級客戶的數字化和智慧化轉型。在元宇宙領域，拓爾思以服務型數字人為突破口，透過NLP等技術，形成各行業場景的專業知識圖譜，助力服務型數字人結合知識圖譜與大資料進行內容的自動分析、智慧創作、虛擬播報，賦能客戶數字人的智慧問答、內容播報兩大關鍵場景，為金融、傳媒、政府、營銷等行業客戶的數字人提供“智慧大腦”。

廠商評估：  

綜合而言，拓爾思在通用大模型調優、行業資料庫積累、應用落地能力等三方面具備較為突出的優勢，具體如下：

• 在通用大模型調優方面，拓爾思具有豐富且領先的深度學習、NLP技術積累，具有出色的大模型“垂直化”調優能力，可賦能數字人智慧問答與虛擬播報等典型元宇宙應用場景。

拓爾思長期聚焦知識圖譜、自然語言處理（NLP）等語義智慧核心技術，將通用預訓練大模型與傳統NLP技術相結合，利用行業Know-How，根據不同場景，透過對通用大模型進行調整和最佳化（Fine-tuning）來適配不同指標，獲得不同行業客戶側重的準確率、召回率、綜合F1值等指標，形成行業化的“專業大模型”，進一步最佳化結果可控性，更好地服務於使用者的具體場景和需求。

例如，在元宇宙領域，拓爾思堅持為互動入口層的數字人提供“智慧大腦”的基本定位，基於語音語義識別、自圖譜構建到運營的全鏈路知識圖譜能力及豐富行業經驗，讓數字人具備知識儲備、語義理解、推理分析、自主決策和互動表達的智慧驅動能力，賦能智慧問答、內容播報兩大方向，在各具體領域扮演具有專業知識的多種角色，服務各行各業——在金融領域可擔任智慧客服，也可完成合同智慧審批等任務；在政務領域，可進行智慧政務問答、智慧財產權智慧稽核等；在傳媒領域，可進行自動寫作或智慧寫稿並進行內容播報等；在營銷領域，可進行直播帶貨等。

• 在行業資料庫方面，拓爾思具有媒體、金融、政務等多行業服務經驗及豐富行業語料，可針對各行業訓練出具有行業知識壁壘的高質量大模型。

一方面，拓爾思專注於優勢行業專業大模型的研發，在調優後的專業大模型基礎上，依託近30年服務媒體、金融、政府等行業一萬餘家使用者所形成的豐富領域知識資料，進一步訓練出具有行業知識壁壘的行業大模型，大幅提升通用預訓練大模型對行業應用的適配性。

另一方面，拓爾思積累了豐富的各場景行業術語及2000餘臺伺服器資料形成的各行業知識圖譜，形成了明顯的訓練語料等資料優勢，在應用場景下可優先起跑，透過反饋+強化學習，加速飛輪效應，持續提升專業大模型的“可控性”與“安全性”。

• 在應用落地方面，拓爾思具備自模型設計、訓練、最佳化、部署等在內的一站式AI工程化能力，提供端到端的AI應用落地服務。

一方面，拓爾思具備智慧資料標註、模型設計、訓練、最佳化、評估、部署等一站式AI工程化落地服務能力，有助於專業大模型貼合使用者場景進行快速落地，產生業務價值。

另一方面，拓爾思秉承“開源+自研模型”的基本思路打造“智創”AIGC平臺，透過API介面或解決方案模式，更好支撐上層應用，將優先關注元宇宙、傳媒、金融領域、政務服務、通用行業和雲服務等細分市場。其中，在AIGC “文字生成”領域，拓爾思實現自大模型到上層應用的一體化打通；在視覺、多模態領域，拓爾思將依託開源平臺進行研發，偏重前端應用。拓爾思在AIGC領域已相繼打造出一批實踐案例。

例如，在文字生成領域，為經濟日報、浙江日報、重慶日報等近20家新聞媒體單位提供機器寫稿服務，為冶金工業資訊標準研究院、南方電網、新華網、教育出版社等提供研報自動生成服務；此外，拓爾思還將與某權威新聞機構合作，將該機構的新聞資料庫和歷史資料錄入大模型做預訓練，基於高針對性 互動，形成權威且高效的內容輸出，形成供該機構內部使用的知識型搜尋引擎，供該單位的內容創作者進行再創作時做參考，完成輔助創作。

圖 4：   拓爾思智創AIGC平臺架構示意

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