小冰公司 CEO 李笛认为，整体来看，AI 作画在生成质量上有了大幅提高，但仍然需要解决一些单点的问题，例如模型本身的迭代，一个人类设计师在和雇主的工作过程中，可以根据雇主的喜好，对设计初稿的某一局部做精细调整 。但 AI 无法做到这一点，AI 画作一旦生成，如果想让它修改，往往是用重画的方式来进行 。而现有的技术 — 多模态大模型，注定有这类问题 。它只能在一定程度上，提高作品与需求的相关性，但无法从根本上提高良品率 。
AI 生成视频，是 AI 生成图像的一种延伸 。从技术本质上看，视频可以认为是多张“图片”，即视频帧构成的序列，且序列上各帧之间有画面、逻辑等层面的关联 。因此，从生成质量上来说，AI 生成视频相对更难 。
当前文生图技术可以通过简单的技术组合，例如分步骤扩散生成等方式，将生成图像扩展到生成视频，但效果还不能令人满意 。此外，受限于数据规模和质量，AI 生成视频的生成效果和现在的文本生成图像的效果相比，有较大差距 。
不过，相对图像，视频内容具有其独特属性 。例如，在互联网视频内容消费场景中，经常会以“随便截一张图都是壁纸”作为对视频质量的极高赞誉 。由此可见，相对于图片，视频对单个帧的质量要求相对较低，更强调传递信息等功能 。因此，AI 生成视频可以采用其他技术方案完成，在降低技术难度的同时，更符合特定应用场景的要求，例如基于图文输入生成视频、基于数据生成视频等 。
总结来说，AI 按照生成图像的方式生成视频，仍处于前沿探索阶段 。
商业想象力几何？
赵德丽认为，现阶段，AIGC 的生成效果已经非常惊艳了，它已经达到了广泛应用的基础性能，虽然在使用上还有较大门槛，但通过大模型的开源开放等，有助于将门槛降下来 。
商业模式在探索中
而且可喜的是，现在，AIGC 已经有不少可行的商业模式发生了 。
例如在设计、艺术创作、电商、娱乐、金融等领域 。具体在文本生成上，在一些商业非严肃性文书的辅助编写上已产生了不错的模式；在文生图方向，已经看到，面向设计师，面向教育行业的 AI 辅助画作生成等正在探索商业用途的路上 。
最近几年，“数字人 +AIGC”成为不少企业的探索方向 。小冰从几年前就开始探索 AIGC 。李笛表示，AIGC 对于 AI Being 来说的作用在于，在和人交互的过程中，它不光要能从数字世界中获取知识内容和服务提供给人，它自己也应该相应地随机应变地去创造相应的内容提供给人 。
在互联网应用之外，AIGC 在实体经济领域，也蕴含着不少机会 。
实体经济对内容生产的需求很大 。“我们以前认为实体经济的瓶颈在于生产、产能，其实不是，实体经济的很多瓶颈在于设计，在于内容 。” 李笛说 。以小冰为例，小冰的 AIGC 内容很早就应用在纺织设计领域 。小冰与中国纺织信息中心、国家纺织产品开发中心推出的 AI 图案设计平台，可按需定制 100% 原创的图案纹样，目前已有超过 400 家企业注册，并在生产中使用 。
北京智源人工智能研究院总工程师林咏华向 InfoQ 谈到，工业生产、制造、仓储、物流等实体行业，近几年一直在探索如何用计算机视觉来进行智能化升级，但实际落地并不容易 。原因在于，现有的模型质量还未能满足产业落地的质量要求 。其中一个重要原因是，训练模型时所用的训练数据十分局限 。因此，可以考虑通过 AIGC 的方式来产生这些场景里的训练数据 。例如在仓储、物流或更多的工业场景，用 AI 来辅助产生一些少见的场景数据，作为训练数据的补充，提升整个模型的质量 。但这需要更精准的图片生成的控制能力，比较起现有的 AIGC 模型能力，其可控性需要大大提升 。
AIGC 在自动驾驶场景下也有着不错的应用潜力 。现在自动驾驶场景存在训练数据不足的问题，例如针对恶劣天气、事故等突发状况，视觉模型在真实场景中很难捕捉，也难以进行模拟，因此，目前业内在尝试用数字孪生和仿真的方式来模拟 。也可以尝试用大模型的方式，通过给出描述，生成相应的精确场景，缓解某些场景下自动驾驶数据难获得的问题 。
“整体来看，AIGC 现在已经开始在探索向实体经济的应用发展，但目前还在一个比较早期的阶段” 林咏华判断 。
向 B 端收费还是 C 端？
然而，AIGC 的商业化落地，不得不面临的一个尴尬的问题是 —— 如何避免走向 “廉价” 。
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