当前，生成式 AI 火热出圈，这将对传媒行业在游戏、图片/视频、营销、电商等板块带来巨大变革。其中，生产力工具的变革对行业带来的改变，将会体现在两个方面：收入的直接提升，和企业生产过程中的降本增效。同时，技术的变革也将会带来商业模式的创新及产业格局的变化。那么，AI驱动传媒行业深度变革市场现状怎样？当下传媒行业呈现哪些新业态？细分场景会有哪些改变？以及在此基础下，行业商业变现、产业格局、市场机会又有哪些趋势和变化？沿着此逻辑，我们梳理了相关投资主线和重点布局企业，并对行业市场发展进行展望，希望对大家了解新形势下的传媒行业有所启发。一、AI开启传媒变革1、传媒行业：AI应用大时代开启，传媒接棒成为主战场AI技术变革迅速，加速行业落地应用，AI应用大时代重磅开启。2023年3月以来见证了AI技术的高速发展与更新，3月2日，OpenAI允许第三方开发者通过API将ChatGPT集成到应用程序和服务中，并且比使用现有的语言模型便宜得多。3月15日，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4在创造力、视觉输入方面有极大的提升，可以生成更长的上下文，具有超越ChatGPT的高级推理能力。3月16日，百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品文心一言正式上线；Midjourney V5正式发布，在生成质量和自由度上全面提升。3月21日，Adobe的firefly模型上线，专注于图像生成和文本效果，旨在帮助创意专业人士和艺术家生成图像和艺术文字；谷歌正式开放BardAI聊天机器人供用户测试。3月22日，育碧开发AI工具Ghostwriter；Epic发布了虚幻引擎5新应用Meta Human Animator；微软上线Bing Image Creator。3月24日，OpenAI宣布支持ChatGPT的新第三方插件，包括图文素材创意、酒店航班预订、外卖服务、在线购物等功能，成为ChatGPT商业化成长曲线陡然加速的重要里程碑，AI应用大时代重磅开启。传媒作为AI应用主战场，板块红利与性价比凸显。传媒板块在2022年10月底的估值与基金持仓触达双底部，2023年行业迎来景气复苏，并成为AI革命主阵地。2023年2-3月见证了全球AI大模型的密集上线，Q2将看到应用层面的更多催化和落地，传媒行业作为极具红利的主应用阵地将显著受益。同时，当前传媒板块估值与基金持仓仍处于2016年以来的中枢以下，当前在成长赛道中仍具显著投资性价比。作为兼具红利与性价比的AI应用主战场，今年传媒板块有望迎来广阔的上涨空间。2、以ChatGPT为代表的生成式AI应用快速破圈，带动传媒行业发展总结生成式AI主要的应用方向体现在2B及2C两个方向，2B：嵌入企业工作流程辅助生产，实现降本增效；营销环节，辅助营销创意生成或实现智能客服；2C：作为生产力工具，应用在文本生成、语言学习等领域；教育、娱乐、陪伴、医疗等板块。具体而言：游戏：短中期生成式AI主要通过提升文本、图像、音频、视频、3D模型、代码等游戏内容的生产效率，提升人效天花板，打破创意落地的产能限制，缩短游戏制作周期，降低游戏制作成本。长期看好生成式AI的高自由度或将创新玩法。影视：影视行业综合文/音/影，是生成式AI的优质落地场景。生成式AI基于大量数据及语料，将提升剧本、音乐等内容的生产效率，提供更多创意。广告：高效生成广告素材，全面赋能行业参与者。平台端：广告主投放预算基于用户流量及投放效率，结合AI的平台或将受益。服务商端：现有服务商基于长期积累的客户合作关系以及内容素材数据，在大模型基础上开发营销行业小模型，是更加有效的行业解决方案。教育：教育是OpenAI官方推荐的应用场景，在辅助学习方面具有应用前景。在产业影响上，K12领域硬件层面已先行落地，学习垂类数据/AI技术上有较深积淀的公司有望受益；同时，AI产业发展带动岗位需求增加，中公教育等相关培训公司也有望受益。虚拟人：AI数字员工有望成为AI时代重要“劳动力”，为企业降本增效。AI驱动的虚拟人交互将更加仿真、智能，虚拟偶像、虚拟KOL、虚拟宠物有望拓展直播电商、影视综艺、聊天陪伴等更多应用场景。电商：电商行业多年发展积累了大量数据和算法，AI在电商中的应用，可以：提升消费者体验，用户更精准地找到所需产品；提升广告主ROI，广告主可利用AI生成营销文案，将商品更精准推送给消费者；提升平台效率，电商平台利用AI完善算法，优化运营，降本增效。3、生成式AI技术创新或开启新一轮科技革命，预计“传媒+AI”分为三个阶段技术创新方面，生成式AI或开启新一轮的科技革命，预计“传媒+AI”分为三个阶段：第一阶段偏主题，因为生成式AI能够全方面对传媒行业赋能，提高内容生产效率，降低成本，本阶段行业整体估值会得到一定的提升；第二阶段，可利用的AI工具更多、落地更快以及影响更大的子行业有望更迅速地和AI进行结合，改善生产运营环节，甚至诞生新的内容形式和商业模式，本阶段传媒各个子行业之间可能产生一定的分化；第三阶段，AI工具落地后，各公司在拥抱和结合AI工具的程度上可能有一定的差异，最终体现在对基本面层面的带动程度不同，不同公司之间可能产生一定分化。4、AIGC将深度影响传媒行业（1）AIGC推动传媒向智媒转变AIGC有望带来数字营销、内容生产的价值重估，推动传媒向智媒转变。由于内容行业对新、快、差异化等需求较大，急需降低生产门槛，提升生产效率，为AIGC的应用带来较好的内在需求。护航内容持续的、实时的供给，从移动互联网进入元宇宙后其需求更加显著，在元宇宙中需海量内容来填充数字世界，进而推动了数字人、数字藏品、展览施工队等创作技能的发展，通过借力AIGC有望提升原有人力的产出效率以及赋能非专业人士。在供给角度下，内容行业的消费是持续的升级，AIGC加持后，有助于提升数字内容的感官体验，从文字、图片、视频、短视频、沉浸式、互动式等媒介的演变，均说明新技术可带来内容新创新红利。内容生成的关键评价指标看，传统的内容创建方式成本高、生产效率低下，且存在产出不稳定、内容片面、晦涩难懂等问题，生成式AI技术有望大幅提升数字商业内容生成效率、降低生产成本，自动化同时也达到工业化门槛，AI方式比传统方式在效率及成本方面大幅提升，打开增量市场；从创作角度看，伴随内容生成的个性化，也会促使UGC（用户自己生成内容）的发展。作为传媒行业重要组成部分营销、内容与媒介，AIGC有望带来其价值重估（内容的生产与消费、内容辅助生产工具、数字新营销等）。人机协同生产，推动媒体融合，内容构建上，从支持SaaS化平台工具构建向智能化生产探索；提高生产效率，并带来新的视觉化、互动化体验，推动传媒向智媒转变。（2）AIGC将为传媒行业带来产业升级AI技术日趋成熟，文娱行业应用有望落地。GPT、扩散等模型生成文字、图片等能力日趋成熟，已具备辅助内容创作能力，AI技术迈入能听会说、能看会认的感知智能阶段。随着技术进步，文娱行业对于内容丰富度的要求将会更高，特别是在数实融合趋势下，内容将逐步以实时生成、实时体验、实时反馈的方式提供给用户，对于供给效率的要求将远超人力所及，需要更加成熟的AI技术赋能内容生产，实现所想即所得。AIGC有望为文娱行业带来生产效率、内容体验、变现模式三个方面升级。生产效率方面：AI辅助美术和建模，提高生产效率。在人物、美术、建模方面，AI技术引入可以提高产能和效率。例如，Houdini等程序化生成和点云技术驱动下以及AI辅助场景建模的带动下，3D场景可以自动生成。根据2022网易游戏开发者峰会，目前网易AI Lab利用人工智能与原画、模型和动画三个美术资产生产环节结合，应用包括二次元角色线稿自动上色、人脸生成和编辑、人脸模型、AI动画制作等，一定程度上可以取代部分初级执行向美术工作，利用AI的方案效率普遍比传统方案高5-10倍，成本也有降低。内容体验方面：游戏智能提升，丰富游戏体验。游戏AI是对抗类游戏的重要组成，以王者荣耀为例，5v5MOBA对于AI玩家的复杂度很高，但是基于绝悟AI能力的演进，绝悟AI目前已经能够较好的实现玩家托管能力，在能力上限上已经能够达到全英雄池覆盖和职业选手水平。随着游戏AI能力提升，对抗类游戏下的PVE模型也将有更丰富的可玩度。未来AI有望在游戏之中打造出一个混沌系统，在NPC与玩家、NPC与NPC等关系组成的系统中，生成自适应的对话、任务甚至剧情走向，带来游戏业内革命性。变现模式方面：AI拓展可玩游戏内容，提高玩家的用户粘性和付费意愿。涉及关卡、地图的游戏例如沙盒类、Roguelike等品类，或涉及对话、剧情的游戏例如RPG（角色扮演类）、AVG（文字冒险类）等品类均有产品升级潜力。二、市场现状分析新一轮产业革命即将开始，供给端陆续回暖，传媒有望继续领跑，相关公司业绩也有望开启反转。当下AI驱动下的传媒产业发展趋势和2013年的移动互联网浪潮存在相似之处，以下我们具体展开分析。1、复盘2013-2015，应用层引领移动互联网产业链的主升浪回顾十年前移动互联网带动的TMT行情，应用层表现抢眼，传媒行业涨幅领先。2012年起，得益于3G移动网络的部署和智能手机的推广，移动互联网逐步进入高速发展乃至成熟阶段，产业链从上游设备到中游运营再到下游应用均受益。各大厂商纷纷推出手机应用商店和触摸屏手机，智能手机渗透率快速提升、出货量翻倍增长，手机游戏、移动视频和社交软件等下游应用生态繁荣，为期三年的TMT行情开始，其中以传媒、计算机为代表的应用层最早反应、涨幅领先。（1）2013.1-2013.9：多因素叠加驱动第一轮上涨，网游、数字媒体为主要题材智能手机渗透率提升，推动移动App普及，应用层增量市场随着智能手机渗透率的显著提升，移动互联网迎来了前所未有的发展机遇。各类移动App内容与应用层出不穷，涵盖手游、长视频、短视频，以及社交、电商、购物、本地生活等方面，丰富了人们的日常生活，从本质上改变了人们的生活，新的商业模式和应用场景带来了巨大的增量市场。此外，社交应用得到快速普及，电商、购物、本地生活等应用也得到了空前的发展。电商巨头如淘宝、京东在移动互联网的助力下迅速崛起，为用户提供了便捷的线上购物体验。同时，O2O（线上到线下）模式的兴起，让美团、大众点评等本地生活服务平台成为人们日常生活中不可或缺的一部分。移动支付的普及，如支付宝、微信支付等，进一步简化了交易流程，使得移动购物和生活服务更加便捷。主板IPO暂停，创业板及次新股受青睐。2012年11月IPO暂停，12月证监会下发《关于做好首次公开发行股票公司2012年度财务报告专项检查工作的通知》，直至2013年12月得以重启。资本市场供给大幅收缩，市场转向挖掘创业板及次新股投资机会。我们梳理得出传媒子行业如出版、营销、游戏、影视等主要公司均为2010年前后上市，华谊兄弟、华策影视、中青宝、蓝色光标、光线传媒也在两年内登陆创业板。内容监管政策放松，供给端爆款频现，业绩稳步兑现。2011年年底十七届七中全会发布《关于文化体制的若干意见》，延续此前文化体制改革对文化领域的支持力度，2012年年底《泰囧》等有代表性的影视作品上映，2013年畅销手游《我叫MT Online》等流水破千万，文化市场高度繁荣。受益于产品供给修复，传媒板块公司快速实现业绩兑现，多家企业净利润同比增速超过50%，股价涨幅因此受提振。（2）2014-2015：并购重组监管放宽，资产证券化推动传媒板块股价上涨2014年3月，《国务院关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》发布，进一步提出要减少企业兼并重组相关行政审批，营造良好的市场环境，发挥资本市场作用。当年10月24日，证监会发布修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》和《关于修改的决定》，办法规定，将对不构成借壳上市的上市公司重大购买、出售、置换资产行为取消审批，取消要约收购事前审批及两项要约收购豁免情形的审批等。并购重组的政策变化直接加速上市企业的并购重组、借壳上市，其中传媒板块并购重组最为活跃。据理财周报重大项目实验室统计，2013年7月1日至2014年9月10日，归属于传媒行业的并购共有87项，涉及的行业涵盖电影、广告、软件、智能电视、互联网彩票、游戏等多个热门领域；此外分众传媒、视觉中国、长城影视、慈文传媒、恺英网络等陆续借壳上市。大量并购重组推动了公司业绩高增，进一步拉动股价。梳理传媒板块公司2014年净利润增速情况，Wind统计数据显示同比高增超50%的企业占比为29%。2、AI驱动传媒板块估值修复，长期逻辑仍是去伪存真强预期、弱现实背景下，AI有望成为全年投资主线。GPT4及搭载GPT4的新版Office（Copilot）上线，正式开启了AI技术对生活的变革，公众能感受到更直观的冲击，但这只是开始。考虑到GPT4早在2022年8月便已训练完成，而GPT4相比GPT3.5并未有实质性的改变（对比GPT3.5之于GPT3），微软新产品对公众的震撼只是前期技术突破后的余波，从投资角度而言，是应用、变现的加速带动了本轮行情。当下和2013-2015的移动互联网浪潮存在相似之处：产业周期上看，AI模型有望成为操作系统，C端用户创作方式已经被部分改变：2022年3月，OpenAI开始逐步开放内部插件，并允许第三方在GPT模型内创建插件。这实际上是划时代的举措：一旦形成第三方插件生态，GPT模型将成为AI时代的操作系统本身，可类比移动互联网时代诞生的操作系统IOS及安卓。不同之处在于，GPT模型并不是依靠硬件终端变化来实现代际变革，而是依靠人工智能技术为用户提供的实际便利场景去完成用户习惯的迁移。如果说ChatGPT模型的伟大之处是开创性地发现了RLHF+transformer+精细标注数据这一菜谱，通过工程化落地让人们广泛地接触到AI（类比智能手机出现），那么推出内生插件则是更有野心，也更能看到划时代和商业意义的一步：一个基于AI的全新系统生态近在眼前。参考2023年4月10日人民日报发表《把握新一轮科技革命的机遇》，AI带来的想象空间甚至大于移动互联网时期。业绩上看，逐步宽松的内容审核政策，使游戏、影视等板块业绩转暖具有确定性。游戏：以2022年11月人民日报重评游戏行业为拐点，官方确认未成年防沉迷领域的整改已经基本完成，监管不确定性相对削弱。随着官方推动版号审批权下放至属地，积极信号不断释放，2023年以来每月版号发放节奏常态化、审批流程缩短，日韩、二次元IP陆续解禁，行业供给显著回暖。影视：疫后修复逻辑明确，票房环比修复趋势确定。电影板块前期受疫情冲击最为强烈，2023年起内容监管转向包容，进口片、耽美影视等供给回暖，业绩趋势修复明确。梳理本轮AI行情下传媒率先反弹的原因，其主要原因有两点：应用场景最为契合，游戏、影视、营销等赛道能够直接受益于AI文本及图像生成带来的降本增效，而传媒行业的业绩本身对供给数量和节奏敏感；受商誉暴雷、前期监管政策收紧影响，板块长期低估，2023年起内容监管逐步缓和，行业本身来到了业绩修复的转折点，且机构长期低配，主力公司筹码压力小，上涨弹性更大、速度更快。3、新技术带来新的商业模式，内容产业直接受益AI生成能够全方位渗透至游戏、影视（长短视频）、图文等多种形态内容产品的各环节，成本节约、时间节约、产量增进效果可观。以游戏为例，研发环节中文本（NPC对话、剧情、文案）、美术（人设、道具、皮肤、怪物反馈）、音效（人物音、环境音）、场景（地图）均已能够采用AI方式生成，发行环节中本地化翻译、买量素材制作能够直接受益于现有的AI对话大模型及图像模型技术，可以预判国内厂商在现有技术（外接商业大模型）下研发环节已经能实现10%人力成本优化，未来可能随技术成熟实现超50%的研发、宣传成本优化，产品制作周期缩短70%，对于有能力自研大模型的厂商而言，由于自建数据集更有针对性，成本优化比例可能更高。影视制作同样能够直接受益于AI技术。现阶段剧本创作、配音等涉及文本及音频的环节已经受益于AI技术，随着AI生成视频技术成熟，未来分镜、剪辑、特效、过场动画等多个环节均能结合商业模型API进行降本、增产，以此为基础人力成本优化比例在40%-60%，目前动画电影及短视频最直接受益。但AI技术带来的降本增效具有同质化特点。除具备自制大模型能力的厂商（腾讯、网易）外，内容生产方均可直接通过已有商业化模型（ChatGPT、扩散模型）实现文本和图像生成，年内动画、游戏厂商或将可实现成本效益优化，但就降本增效的技术实现难度和效果而言，各家厂商之间可能不会存在明显差异。三、传媒行业新业态1、NFT内容自动生成利用人工智能技术来自动生成NFT，以便创建独一无二的数字艺术作品和独特的令牌化资产。这种技术已被广泛应用于艺术领域，有助于创造出更加高质量、低成本的数字表现形式，目前已经出现了可以获奖的AI生成艺术，证明AI的艺术创作能力潜力巨大。通过使用像OpenSea这样的市场新创建或者使用了人工智能技术的平台来进行，可以将原始图片、声音文件或视频等资源编辑成NFT，相应的就可以针对这些可以交易的NFTs进行购买和出售。从收藏投资的角度而言，利用人工智能技术来自动生成NFT，可以使NFT交易更加流畅和安全，这可以帮助投资者拓展其在NFT市场的投资组合，并带来更多的投资机会。2、辅助智能采编智能新闻写作：提升新闻资讯时效性。基于算法自动生产新闻，将部分工作自动化，帮助媒体生产内容更快速准确且智能。2014年3月，美国洛杉矶时报网站的机器人记者Quakebot，在当地地震发生后仅三分钟就写出相关消息并发布；中国地震台网的写稿机器人，也曾在九寨沟地震发生后7秒内就完成了相关消息的编发。微软CEO纳德拉在达沃斯举行的世界经济论坛上表示，微软正在迅速推进OpenAI的工具商业化，计划将包括ChatGPT、DALL-E等人工智能工具整合进微软旗下的所有产品中，并将其作为平台供其他企业使用。这些产品包括且不限于Bing搜索引擎、包含Word、PPT、Excel的Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等等。智能视频剪辑：提升视频工作效率。通过现在常见自助式字幕生成、视频锦集、视频拆条与超分等剪辑工具，可以有效的节省人力与时间成本，最大化保证版权内容。2020年“两会”期间，人民日报社利用“智能云剪辑师”快速生成视频，并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪、画面防抖动、横屏转竖屏等技术操作，以适应多平台分发要求。2022年冬奥会期间，央视通过“AI智能内容生产剪辑系统”，高效生产与发布冬奥项目的视频集锦，为深度开发体育媒体版权内容价值创造了更多的可能性。3、游戏角色美工及虚拟人制作AI具备开发游戏的潜力，如自然语言处理技术和计算机视觉技术来绘制游戏界面、角色动画和背景贴图。同时AI可以利用深度学习和机器学习的技术，让虚拟人尽可能真实地呈现出人类行为。AI还可以帮助虚拟人与其他虚拟人进行交流并学习人类社会行为。对于虚拟人制作来说，AI可以用来增强虚拟人的动作、表情和反应，因此虚拟人能够更加真实地表现出人类的情绪、动作、表达和思考。此外，AI还可以用来创建具有个性的虚拟人，这样虚拟人表现出的行为就更加丰富和生动。在形象上，虚拟人逐步从2D走向3D；在驱动范围上，开始从只有口型变化发展到面部表情、肢体与手指动作、背景内容等一应俱全；在内容构建上，从支持SaaS化平台工具构建向智能化生产延伸。例如腾讯3D手语虚拟人“聆语”，可生成唇动等细微内容，并配套可视化动作编辑平台，支持对手语动作进行微调。四、细分应用场景AIGC在传媒行业应用场景广泛，有望进一步打开相关市场空间。具体来看，主要有以下细分场景，以下我们展开分析。1、AIGC+文本从现有的落地场景来看，AIGC生成文本可以划分为应用型文本和创作型文本，应用型文本的进展更优。应用型文本大多为结构化写作，以客服类的聊天问答、新闻撰写等为核心场景。创作型文本主要适用于剧情续写、营销文本等细分场景等，具有更高的文本开放度和自由度，需要一定的创意和个性化，对生成能力的技术要求更高。无论是哪种文本，AIGC具有更高的内容生成效率，能够在更短的时间内生成大量内容，满足大众对内容的需求。此外，AIGC具有更好的内容一致性和可控性，能够生成与业务相关、符合某种标准的内容，在传播信息、影响力等方面具有更好的效果。在结构化文本领域，AIGC已经比较成熟。蓝色光标旗下的妙笔中文内容引擎，可基于一篇核心稿件，1秒内改编出数千篇中心内容相同而风格各异的新闻稿，以适配不同媒体平台的风格需求，解决传播生产过程繁复而耗时的问题，为内容多样性和个性化传播的快速实现提供可能。在营销传播领域，AIGC生成结构化文本，有望实现传播内容的高效传播和全方位覆盖。在创作型文本领域，AIGC辅助文字创作工具已经开始落地。中文在线推出AI文字辅助创作工具，且已向公司旗下17K文学平台全部作者开放。作者在使用AIGC功能时，通过针对不同的描写场景填写关键词和辅助短语，即可生成对应的文字内容描写，提高写作效率。目前可针对人物、物品等进行AI辅助创作，并针对不同的作品类别如古风、都市等进行语言调整，带来最佳的内容产出体验，大幅提升创作效率和内容的可读性。此外，根据掌阅科技公众号，掌阅科技目前已经实现了智能审核、个性化推荐和TTS等人工智能相关的产品和服务，且于2月15日宣布将接入百度文心一言，进一步探索AI与阅读行业相结合的产品形态和商业模式。AIGC辅助创作或进一步提高内容生产效率，提升内容供给，打开商业化空间。2、AIGC+图片Midjourney V5图片生成效果接近真人，AIGC或大幅提高图片生产效率。Midjourney为2022年3月推出的一款AI绘画工具，只要输入文字，就能通过AI产出相对应的图片，耗时只有大约一分钟。2023年3月16日Midjourney V5发布，V5模型采用了先进的工具和新的神经架构来生成美学和设计，显著改善了生成图像中手和手指的表现，还提供图像到文本功能。使用Midjourney V5生成的人物图像效果十分逼真，与真人相比难以分辨。AIGC生成图片技术发展相对较快，类Midjourney V5的工具大规模使用或大幅提高图片生成效率，带来相关内容生产行业的变革。国内多家公司已经在AIGC领域有所布局。视觉中国拥有超4亿张图片、3000万条视频和35万首音乐等可销售的各类素材。海量的图片、视频及音乐素材为AIGC深度学习算法和模型提供大量的训练和优化，铸就在模型训练中的独特优势，强化其在AIGC业务领域的核心竞争力。目前视觉中国已在AIGC领域持续大力投入布局，使用AIGC方式创作图片内容，并已发售数轮AIGC数字藏品。蓝色光标发布的创意画廊为一键生成抽象画平台，也称“康定斯基模型”。用户使用“康定斯基模型”输入文本即可在6分钟内生成一幅抽象画作。该模型支持用户生成抽象画作并用于虚拟人创作、AI营销、DTC电商等领域。3、AIGC+电商全球领先的电商SaaS服务商Shopify率先集成了ChatGPT，扩大竞争优势。Shopify在应用程序Shop中创建了一个“智能购物客服”（聊天机器人）。当买家搜索产品时，AI就会根据他们的要求进行个性化的推荐，通过扫描数百万种产品来简化买家的购物流程，帮助用户快速找到自己想要的东西。除此之外，“智能购物客服”还可以提供平台商品评论、数据分析、标题及关键词优化、营销文案撰写、网站智能化开发编程等多项功能，有效改善卖家运营效率及消费者体验。Shopify整合ChatGPT的快速创新有望改善用户体验，进一步扩大自身竞争优势。AIGC在国内电商领域的应用，或带来运营效率和用户体验的改善，进一步打开商业化空间。根据互动易，目前值得买MGC（机器贡献内容）内容占比约20%，AIGC技术运用能够帮助商家进行生产内容，降低内容生产成本；UGC内容也能通过AIGC给内容创作者提供信息，提高内容创作效率；AIGC有助于智能辅助用户进行消费决策，智能推送回答用户购物的需求，提高品牌营销转化效果与电商导购佣金收入。此外，电商代运营公司壹网壹创目前已经部署AI内容分析，在过去协同品牌服务消费者的过程中积累了大量的数据，通过数据采集、数据分析，能够在与品牌合作过程中，反向为客户提供品牌内容传递的重点信息建议。AIGC在电商平台和电商代运营领域的应用，有望带来效率与用户体验提升，提高商品转化率，进一步打开商业化空间。4、AIGC+游戏AIGC与游戏具有天然适配性，或有望打破游戏行业“质量、效率、成本”的不可能三角。对话系统是游戏中最常见的交互形式，而AIGC可以被用于创建更加智能的对话系统，从而提高游戏的沉浸感。同时AIGC也可以用于生成游戏的剧情，这样可以降低游戏开发的时间和成本，生成更加富有想象力的剧情。此外，AIGC可以被用于生成游戏中的地图，包括地形、建筑、道路等。这样可以使游戏中的世界更加广阔、更加多样化，且可以提高游戏的可玩性。AIGC与游戏的结合有望大幅降低游戏制作成本，同时还有可能解锁更多的玩法和全新的游戏体验，带来交互质量的跃进式提升，最终打破游戏行业“质量、效率、成本”的不可能三角。AIGC与游戏开启深度融合，或推动游戏开发运营模式变革。根据微软科技公众号，微软于3月22日GDC 2023大会通过33个议程带领游戏开发者探索创新的开发工具、商业策略与生态项目，以加速游戏的开发、获客与成长，并于3月31日举办GDC 2023中国行，针对国内游戏开发现状对发布内容进行拆解与分析，并分享关于Azure Open AI服务在游戏开发中的应用场景，这将大大推进AIGC在游戏开发运营中的应用落地，推动游戏长期开发运营模式变革，大幅度降本增效及带来变现能力的提升，对板块估值形成重要催化。5、AIGC+视频首个多模态视频工作流GEN-2支持多种方式生成视频。3月20日，Runway发布了首个视频工作流GEN-2，GEN-2有三种视频生成模式：文字生成视频、提示词+图片生成视频、图片生成视频，这大大简化了视频的制作过程，并降低了视频制作门槛。尽管GEN-2目前只支持生成几秒钟的视频，但随着GPT4、文心一言等大模型陆续推出，AI技术或进入快速发展期，相关的应用场景也有望加速落地。AIGC与动画融合已开始商业化落地，或进一步拓展到视频领域，带来降本增效。目前AIGC生产视频技术还不如生产文字和图片技术成熟，但在动画领域已有一定进展，2023年1月31日，Netflix正式公开了其与小冰公司日本分部、WITSTUDIO共同创作的首支AIGC动画短片《犬与少年》，这意味着AI技术在动画制作领域开始了商业化落地。随着AIGC与动画、影视等行业的不断深入融合，或大幅提升视频内容的生产效率，降低生产成本。由于AIGC模型需要大量数据进行训练，拥有大量影视版权的相关公司或成为重要数据提供方，从而拓展出新的商业模式。五、商业变现分析1、AIGC浪潮下， 供给端将重塑价值AIGC推动产业链景气度上行。技术的发展总是曲折向前，AIGC将掀起产业浪潮，推动整个产业链景气度上行，而且其影响量级可能会更甚于前一轮，原因在于：以ChatGPT为代表的产品使AI由G/B端解决方案走向C端应用，极大拓展了应用场景。上一轮计算机视觉突破后，AI主要应用于智能安防、智慧金融等To G/B端的应用场景，而以ChatGPT、AI绘画为代表的产品出现，将AI赋能场景由To B或者To G方向的场景拓展到To C方向，以ChatGPT的应用为例，根据其创造者OpenAI的官网介绍，它在问答之外的诸多环节均能够发挥作用，比如代码生成、纠正语法、制作清单、提炼信息、生成文本等方面。此外，AI绘画、AI生成视频等都属于AIGC的范畴，如在广告设计、内容营销等方面都有突出表现，目前许多艺术创作者、文字创作者都借助ChatGPT、AI绘画进行工作辅助。这类产品也在以订阅制方式等进行商业化变现，是典型的To C产品的变现方式。AIGC作为新的内容供给范式，其重塑的场景将直接囊括现实物理世界，价值或比过去那轮PC和移动互联网都要大。AIGC技术升级带来内容生产能力的降本提效，低成本高效率的AIGC将成为Web 3.0/元宇宙时代重要的内容供给方式之一。在Web 3.0/元宇宙时代，虚拟世界与现实物理世界的边界将变得模糊，交互的主体关系变得更加复杂，除人与人的交互外，还将包括人与虚拟人、数字人与虚拟人等的交互关系，背后所涵盖的内容信息量也将有极大的增加。此外，Web 3.0/元宇宙时代，供给决定需求将更加显著，所有供给端都具备重塑价值。当前社会中许多的消费形态都具有供给决定需求的属性，传媒行业中电影市场是最典型的代表，影视制作成本高且具有较强的艺术性，加之国家电影局的审批机制决定了电影市场是由优质的供给所决定的。除了传媒这类偏娱乐消费属性行业之外，已经有更多的行业早就是供给决定需求的行业属性了，以2019年开始的淘宝直播带货为代表，头部主播通过精选SKU为用户提供商品，受到其带货影响力的影响，通常他们卖什么产品，用户就买什么，因此可以推断消费市场中已经有相当比例变成类似于传媒这种供给决定需求的行业属性。目前AIGC仍处于助手阶段，如通过AI绘画方式帮助创作者生成创意等，随着技术能力的提升，预计AIGC将作为内容供给方自主生成创意内容，在大幅提高生产效率的同时，也将会产生不一样的内容供给，打开创意内容的边界。2、以AIGC为内容供给范式，商业化变现的平台或将涌现以小冰岛为代表，平台以AIGC为供给范式。小冰是微软全球首个以中国为总部的人工智能产品线，2020年从微软体内独立出来成立为小冰公司，于2021年9月发布了全球首个人与AI融合社交平台APP“小冰岛”，在该平台中，人类用户可以创造各种人工智能个体（AI being），并形成一个共同生活的社交网络。通过小冰框架技术，每个人工智能个体相互独立且相互协同，向人类用户提供完整的社交与内容体验，小冰岛也会随交互进行不断迭代。小冰岛作为社交网络的产品，产品内部的内容、场景搭建以及交互均为AI生成，AI呈现为内容生产者的角色。小冰岛看似是一个产品，实际是一个变现平台。小冰岛为用户打造了专属独立空间，个人空间内的虚拟人和数字人都是围绕用户所诞生的，这本质上形成了对用户的围剿，进而可变现的方式无处不在：满足用户对个人私密空间的需求，从情感需求上看，每个人都需要一块独立的空间，而在小冰岛每个人都是自己世界的上帝角色，用户在其中沉浸感和情感的需求感将得到满足，由此会产生很高的用户黏性；变现的形式很多，文字、图片、音频甚至包括视频等，任何变现方式都适配在这里面，比如可以向岛上的虚拟人进行提问交互，进行娱乐内容推荐或者旅游路线规划等，在沉浸且交互式的场景中有很多变现的机会与方式。综上，小冰岛所具备的高黏性与沉浸交互形式使其具有很强的变现能力。由于其锁定特定用户进行变现，其变现效率将更高。变现的本质是抢夺用户时长与收入，类似于小冰岛这样的产品变现种类极其繁多，以后APP大概率都可以往这个方向去走，因为当产品本身设计是锁定某个用户或者特定用户，变现形态又非常丰富，变现效果会很好。对比抖音、快手来看，在其向用户推送多条文章、视频等内容后，当用户点击其中一条时才真正完成了与用户的交互，千人千面的逻辑是通过AI提高点击的命中率，相较于小冰岛这样的定制化属性的产品而言效率还是有待提升。由于这类产品的变现效率较高，因此即使相对低的用户规模都可能产生出较好的变现能力，预判未来有望出现许多类似细分场景的产品。六、产业格局与市场机会1、产业格局前瞻AI技术在传媒领域的应用，或将使得行业朝着“头部平台+精品工作室”双极格局发展。对于头部平台，AI在提升效率的同时带来生产的工业化和成本的集约化，平台越大，工业化程度越高，集约化空间越大，头部平台将迎来更大的改善空间。对于小型工作室，AI对效率的提升将会极大地释放个人生产力，因而“天才型”的精品工作室会变得异常活跃。对于中间型平台，则会面临相对效率降低、人才流失的双重挑战，需要专注细分领域，逐步构建差异化竞争优势。从演化过程看，短暂红利期后，AIGC带来的相对优势逐步减弱，行业最终朝着双极格局演变。低渗透率红利期，优先应用AIGC技术的公司实现成本优化和产品质量提升，企业相对竞争优势凸显，进而带来收入利润的高增长，优先布局和应用AI技术的公司将享有发展红利。中渗透率竞争期，随着渗透率不断提升，新技术带来的优势弱化，同时用户对于产品的要求更加苛刻，倒逼前期受益企业将节省的成本重新投入研发、宣发和运营，用以构建新的竞争壁垒，行业整体生产成本和研发投入在短暂降低后逐步回归高位。高渗透率稳定期，AIGC技术成为行业通用工具，行业竞争要素回归至工业集约化能力和差异化创作能力。头部企业依托强大资金优势、中台管理架构、丰富数据资源进一步巩固优势。精品工作室依托创意能力和创作门槛降低的机遇，得以充分发挥潜能，更容易在垂直领域实现突破。中型平台面临成本优势弱化和人才流失的双重挑战，市场份额或将被进一步压缩。从时间节点看，GPT等AI技术在商业场景落地后2个季度左右，或将会是重要的分水岭。AI是划时代的技术革命，具备自我学习和快速迭代能力，并且应用潜力已经得到验证，因此将会以更快的速度渗透。根据36氪报道，达到1亿月活跃用户，Instagram用了2年半，TikTok用了9个月，而ChatGPT只用了2个月，进一步印证的AI技术的快速传播能力。考虑到各大企业决策和研发的周期，以及ChatGPT与短视频的相对渗透速度，预估GPT等AI技术在商业场景应用后2个季度左右，AI红利会逐步消失，对于AI技术应用企业将会是重要分水岭。2、市场机会梳理如果把当前的科技革命类比于蒸汽机对马车的替代，我们或投资蒸汽机公司（AI大模型）、或投资煤矿公司（数据资产）、或投资用汽车替换马车的运输公司（内容创作方）、或投资货主（IP方），但不会把马车装上蒸汽机而跑的更快当作这个时代的终局。抓住核心要素，多维度分析精选。AI对传媒产业带来革命性创新，传统商业模式或将重塑，行业迎来洗牌，逐步形成“头部平台+精品工作室”的双极格局。在当下的历史性变革中，可以重点关注两类公司的机会：拥有集约化或差异化能力，有望在未来双极格局中保持优势的公司；具备独特资源优势，能够做AI掘金时代“卖矿人”的公司。根据这些标准，平台优势型（集约化）、特色体验型（差异化）、数据资产型（独特资源）公司，或将得到很好的发展时机。平台优势型：具备强大研发能力和数据资源优势的头部文娱平台更有优势。头部平台本身具备强大研发能力和深厚数据积累，能够率先将AI技术落地应用，并受益于整体规模和中台管理能力，在新一轮研发、运营投入竞赛中获得更大程度的提升和更多经验沉淀，最终实现强者恒强。例如，腾讯2022年4月首次宣布混元大模型的进展，并陆续在绘画、视频创作、人机对话、游戏制作领域发布相关产品；网易伏羲游戏AI已经应用于AI机器人开发以及游戏中的剧情动画制作等。特色体验型：兼具科技能力和运营能力的文旅服务商将有更大空间。AI内容具有一定同质化，因此独特的线下体验能够受到用户青睐。文旅科技公司的商业模式和线下场景难以被AI替代，并且能够利用AI+沉浸式内容、AI+场馆运营、AI+景区虚拟人等创新，实现服务品质升级和互动能力提升。数据资产型：推荐具备优质内容资产储备、积极推行创新业务的地方国有出版龙头。GPT为代表的人工智能技术取得突破，GPT中文大模型训练需要大量的优质语料数据，现有互联网资源参差不齐，而出版企业所拥有的内容资产具有专业性和文化底蕴，包括专业科技学术资料、优质文化内容、教育出版资源等，可以为模型提供丰富的优质语言素材，提高模型的训练质量和效果。出版公司积累了优质数据内容资源，将依托数据资产的稀缺性、价值倍增效应、交易流通体系，逐步实现价值重估，成为AI掘金时代的“卖矿人”。差异化内容生产者：具有差异化能力的内容生产者，有望利用AI技术加大垂类内容的深耕，形成独特的竞争优势。七、投资主线及重点公司基于现在AI+深度赋能传媒产业的趋势及产业变化，我们整理了三条投资主线：大模型厂商，垂类企业降本增效与内容资产的价值重估。大模型厂商AI大模型：下一个“移动互联网”级别的增长机会。AI大模型是此轮产业变革的核心。作为新的生产力工具：大模型厂商通过模型自用，大幅提升自有业务的经营效率；通过出售模型能力，即提供大模型接口的调用权限、基于大模型的企业服务等，满足广大垂类厂商的降本增效、业务升级需求。作为新的流量入口：通过AI大模型的快速落地和生态扩张，大模型厂商有望承接交互方式变革带来的“新增量”，参与互联网流量的“再分配”，把握下一个“移动互联网”级别的增长机会。国内大模型厂商将共同受益于行业的高速增长。国内厂商类ChatGPT大模型的推出周期自2023年3月开始，截至4月19日，百度“文心一言”、华为“盘古”、阿里“通义千问”、商汤“日日新”、三六零“智脑”、知乎“知海图”、昆仑万维“天工3.5”均已发布或开启内测。供给侧来看，目前国内有能力研发并落地大模型的厂商仍是少数。国内横向对比，从资金储备、下游生态来看，头部大厂具有先天优势；但从类ChatGPT对话机器人的演示效果来看，各家之间差距并不显著。国内外纵向对比，目前国内AI大模型和OpenAI的ChatGPT整体上存在2年左右差距。需求侧来看，目前，下游垂类企业对大模型的应用需求远大于实际的供给。随着4月13日微软开源Deep Speed-Chat模型训练工具，垂类企业应用大模型的门槛有望进一步降低，推动大模型下游的应用需求加速增长。因此，在国内各家大模型性能未出现明显差距，且下游应用需求远未被满足的情况下，国内AI大模型厂商将有可能共同受益于行业早期的高速增长。在行业发展早期的高速增长阶段，有能力率先落地大模型的厂商，或将在市场占据先发优势。一方面，AI大模型的研发壁垒高，能率先落地大模型首先验证了企业技术、工程、资金层面的硬实力。另一方面，大模型率先落地有助于企业抢占生态位，通过承接下游垂直场景中的客户需求，基于新的行业数据对大模型进行持续迭代，为长期的竞争优势奠定基础。其中，相较于头部互联网大厂，布局大模型对于中小企业而言弹性更大，已发布合作自研大模型“天工3.5”的昆仑万维或将更有优势。昆仑万维：A股生成式AI模型全覆盖稀缺公司全球化互联网平台企业，海外占比持续提升。公司通过内部孵化、外部投资布局五大业务板块。海外浏览器Opera：截至22Q4平均MAU达3.24亿，2022年营收3.3亿美元，向北美、欧洲等高价值市场持续扩张。海外音乐类社交平台StarX：核心产品Star Maker是海外K歌类应用龙头，累计注册用户3.1亿。全球移动游戏平台Ark Games：深耕游戏出海市场数十年，自研自发的二次元MMO手游《圣境之塔》将于年内上线国内。国内休闲娱乐平台闲徕互娱：国内头部棋牌类游戏平台，科技股权投资平台。2022年公司实现营收47.4亿元，同比下降2.35%，其中海外收入占比提升至78%；归母经营性净利润6.4亿元，同比增长112%。未来十年的新战略：AllinAGI（通用人工智能）与AIGC。生成式垂类模型全覆盖：公司从2020年开始布局AIGC，2022年12月发布“昆仑天工”系列模型，含天工巧绘、天工乐府、天工妙笔、天工智码，覆盖图像、音乐、文本、编程等模态，是A股唯一对生成式AI模型进行全覆盖的公司。海外Opera浏览器接入ChatGPT：23年3月22日，Opera浏览器将ChatGPT集成到桌面版应用中，能够为用户撰写摘要、生成图像等，有望受益于GPT赋能下海外浏览器市场的竞争格局改善。合作研发类ChatGPT大模型：公司与奇点智源合作，研发中国版类ChatGPT的开源大模型“天工3.5”，其中模型的知识产权归属于奇点智源，公司将享有模型商业化后净利润的50%。截至3月10日，公司已合计采购约4400万美金的硬件设备。4月17日“天工3.5”启动邀请测试，有望抢占大模型生态位，受益于下游需求的高速增长。2、垂类企业降本增效根据对AI+细分应用场景的梳理，传媒互联网行业将整体受益于AI大模型发展。但从细分领域来看，其受益的速度和弹性各不相同。其中的核心因素在于三点：业务数字化程度，自有数据资源，实际应用的落地速度。重点关注游戏行业：降本增效落地最快，长期增量空间大。从上述三个评价标准来看，游戏行业数字化程度高：在所有内容领域中，游戏研发、发行的数字化、工业化程度最高，因此其全业务流程更容易和AI工具相结合。自有数据资源丰富：垂类公司需要在自有数据的基础上，对外部的大模型进行精调，才能生成更适用于自身业务场景的垂类模型。而游戏公司基于C端的游戏产品矩阵，储备有大量的图文、3D模型等研发素材，以及高频的用户留存、活跃度、付费等用户行为数据，应用于大模型精调之后，有望大幅提升游戏公司的经营效率。实际应用的落地速度：游戏公司对新工具、新技术的接受意愿普遍较高。2023年3月举行的GDC（游戏开发者大会）开设了多个AI专场，无论是腾讯、网易等头部游戏公司，还是数十人的创业团队，均已在研发流程中积极尝试“AI原生”的玩法创新，有望推动新一轮品类创新周期。游戏行业景气度持续向上，有望迎来戴维斯双击。从行业基本面来看，据《2022年中国游戏产业报告》，2022年国内手游市场销售收入1931亿元，同比下降14.4%，主要系版号停发导致的供给侧受限，以及经济下行导致的用户消费力减弱。而自2023年起，游戏行业监管显著回暖，连续4个月国产游戏版号发放超过80款。版号发放常态化对行业供给侧的提振有望从23Q2开始逐步显现。从游戏储备情况来看，目前腾讯、网易、米哈游、哔哩哔哩等头部公司均储备有研发进度基本完成、高商业化潜力、且已拿到版号的大体量新游，其中多款已定档Q2-Q3上线。随着新游供给的集中释放，游戏行业景气度有望重回上行通道，对公司业绩的提振有望自23Q3开始逐步显现。结合AI、虚拟现实等新技术催化，游戏行业整体有望迎来戴维斯双击。整体来看，围绕垂类企业的降本增效逻辑，我们从各应用领域中甄选了相关企业。（1）恺英网络：产品储备丰富，有望受益于AI+XR加速落地传奇/奇迹类游戏头部厂商，公司治理重回正轨。公司在传奇、奇迹类游戏领域的竞争优势稳固，23年进入产品大年，计划上线10+款游戏：其中传奇类3款、奇迹类1款；另外6+款创新品类包括斗罗、盗墓IP，有望成为重要增量。其中《龙神八部之西行纪》《仙剑奇侠传：新的开始》《归隐山居图》《山海浮梦录》《龙腾传奇》5款已取得版号。公司治理层面，22年10月前实控人股权过户完成，公司董事长成为第一大股东，叠加近几年新核心管理层构建完成，未来战略将得到更为长期和有力地执行。稀缺性布局VR游戏，有望受益于AI+XR加速落地。产业层面，Meta于4月6日推出开源CV模型SAM，可用于查找和分割图像中的任何对象。结合ChatGPT的语言交互功能，VR游戏研发商有望借助AI模型降本增效，提升用户的交互体验。从公司布局来看，公司全产业链布局VR生态，且卡位精准。硬件层面，公司是国内头部VR硬件厂商乐相科技第一大机构股东，后者产品大朋VR2021年出货量全球第二；内容层面，公司旗下子公司臣旎网络具备业内公认的优异VR游戏研发能力，一款自研动作类VR游戏有望年内落地。公司未来有望受益于国内VR硬件渗透率提升带来的成长红利，以及AI+XR的加速落地。（2）巨人网络：新游周期起航，AI+游戏有望加速落地存量产品线稳固，23年迎接产品大年。公司旗下游戏生命周期较长，核心聚焦两条产品线：“征途”线：《征途》端游于2006年推出，此后公司深耕细作，继续就不同细分市场、创新玩法和商业模式推出征途系列。新作《原始征途》于23年3月24日上线，首日流水千万，截至4月17日稳定在iOS畅销榜前15名。休闲竞技线：公司于2015年推出《球球大作战》，版本高频更新，营收较为稳健。新作《太空行动》是海外已得到验证的爆款品类中，国内唯一有版号的手游，23年1月国内上线，冷启动后有望于23H2开启商业化。此外，公司自研手游《龙与世界的尽头》布局二次元放置类新赛道，由2019年爆款游戏《不休的乌拉拉》制作人研发，目前已获得版号。积极布局AI+游戏，有望受益于降本增效+玩法创新。产品层面，公司于2月20日确认接入百度文心一言，3月自研手游《太空行动》与百度文心一言联合推出国内首个由AI生成的手游形象“太空鲨”，后续将在用户UGC创作等层面进一步合作。人才层面，公司官网启动对外招聘游戏AI训练师、AIGC算法工程师等高薪岗位，加快推进AI工具在游戏研发中的实际应用。战略层面，据澎湃新闻，4月3日公司创始人的内部讲话，游戏+AI是大势所趋，公司须重点布局。其中在研发环节的美术、程序上助力降本增效，在游戏策划上则可以发挥更重要的作用，如迅速找到最佳数值。（3）盛天网络：音频类生成式AI打开增长空间游戏IP运营稳健，电竞社交平台贡献新增量。公司业务主要包括：游戏发行及运营，占营收比重约50%。子公司天戏互娱与日本光荣等IP方合作深厚，参与《三国志2017》的全球联合运营，并以IP引进、授权、监修等方式参与了《三国志·战略版》《真·三国无双霸》《大航海：海上霸主》等多个爆款游戏。游戏社交服务业务，主要包括云游戏平台、游戏社交平台、线下网吧和电竞酒店。公司2022年预计实现归母净利润2.1-2.4亿元，同比增长68%-92%，主要系以“带带电竞”为主的游戏社交服务业务快速增长，贡献新的利润增量；以及《三国志·战略版》等IP游戏产品表现亮眼，利润持续增长。布局音频类生成式AI，长期打开增长空间。公司借助AIGC技术，推出声音社交+电竞陪玩平台“带带电竞”，下载数量位居华为、VIVO多个应用市场垂直品类排名第一。目前平台已上线“声鉴玩法”，通过声音鉴别算法技术构建用户多维画像，精准推荐内容服务和社交匹配用户。未来有望按照用户或主播的需求生成声音，提高声音类产品的生成效率，为电竞用户提供更具沉浸感、陪伴感的用户体验，进一步提升平台的用户粘性和商业化空间。（4）光线传媒：动画电影龙头，IP价值有望提升全产业链布局的影视龙头，动画电影优势显著。公司横向覆盖电影、电视剧（网剧）、动漫、音乐、文学、艺人经纪、实景娱乐等多个影视内容领域；纵向布局影视全产业链，通过控股猫眼娱乐拓宽宣发优势，成立子公司彩条屋影业储备动漫IP，布局下游衍生品延长动画作品生命周期。目前，公司已出品《哪吒之魔童降世》《姜子牙》《大鱼海棠》等多部现象级国产动画电影，储备有《哪吒2》《姜子牙2》等系列续作，IP影响力在国内影视制作企业中具备稀缺性。积极布局AIGC，IP价值有望提升。与真人影视相比，动画电影的制作流程数字化、工业化程度更高，AI技术对其影响更快且更为显著。公司于23年3月22日发布动画电影《去你的岛》，其宣传海报由Stable Diffusion、Midjourney等AI工具制作完成。此外，公司参与测试百度文心一言，海外动画制作团队已在探索ChatGPT在业务上的应用。未来，随着多模态技术的演进，AI技术在公司业务中的应用，有望从宣发素材的制作，渗透到动画电影的角色、场景生成等制作流程，以及衍生品开发、虚拟人生成等下游IP衍生环节，助力公司降本增效，进一步提升IP价值。3、内容资产的价值重估AI大模型生态下，内容资产价值有望重估。AIGC的核心是内容，按内容维度从低到高，可分为文字、图片、音视频、游戏。作为大模型训练数据集：训练数据集的规模和质量是AI大模型研发的核心壁垒之一。目前大模型的训练数据集以文字形式的语料库为主，23年3月发布的GPT-4开始支持图片形式的输入。未来大模型能力将在“多模态”层面持续演进，因此图片、音视频甚至游戏内容均有望成为大模型“认知”世界的素材。内容质量的增强：通过AI大模型降本增效、打开生产力上限之后，企业得以聚焦内容生产的核心环节——创意设计，因此推升产能上限，提升内容质量。此外，AI推动交互方式的变革，有望开创新的内容品类，通过大幅提升用户体验，孵化爆款C端应用。内容形式的升维：随着AI多模态技术成熟，文字、图片、视频、游戏等内容形式的生成门槛将依次降低。内容形式中横向对比，文字类内容的价值重估落地最快。目前，国内大模型厂商多使用自有数据资源、以及网页爬虫获取训练语料库，但普遍面临两个问题：一是中文语料库的规模和质量有限。据W3Techs数据，截至4月19日，全球网页内容中英文占比高达55.6%，而中文内容占比仅为1.5%。因此国内大模型的训练数据中，大部分仍由英文语料构成，无法很好地满足国内用户以中文为主的使用习惯。二是监管侧对训练数据集的规范化提出了要求。4月11日，网信办发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，要求“预训练、优化训练所用数据，不含有侵犯知识产权的内容”。因此，随着国内大模型训练需求快速增长，文字类版权平台作为优质、合规语料库的稀缺性凸显。此外，文字类内容“升维”潜力最大。按维度、实时性两个指标划分不同的内容形式，推演AI大模型多模态生成能力的演进方向。从最低维的网文到最高维的游戏，内容形式的生成难度越高，其市场规模越大。据《2022中国网络文学发展研究报告》和《2022年中国游戏产业报告》，2022年国内网文市场规模389亿元，游戏市场规模2659亿元。从市场规模看，维度、实时性要求均最低的文字内容最易生成。从目前的技术进展来看，距离AI通过文字描述生成复杂度较高的真人影像、游戏等内容仍有较远的落地距离。正因如此，文字内容的“升维”空间最大，长期的价值重估空间也最大。从产业逻辑看，随着AI多模态技术的演进，文字版权类企业基于自有文字类资产，生成图片/音频/视频/游戏等内容形式的门槛将逐步降低，有望拓展多元变现空间。其中重点关注网文类文字内容：体量大、娱乐性强，中腰部IP打开商业化空间。在文字类版权企业中，网文平台受益于AI大模型的空间更大。相较于图书出版类企业，网文平台的资源储备以中腰部IP为主。从内容升维的角度看，相较于图书出版，网络文学的体量更大、娱乐性更强，且“改编”门槛相较于严肃文学更低，有望批量生成有声书、漫画、动画、游戏等多种内容形式。因此，网文平台上原本变现空间有限的大量中腰部内容，有望通过内容的升维打开广阔的商业化空间。围绕内容资产价值重估逻辑，我们整理了该主线下的重点布局企业。（1）中文在线：网文版权龙头，AI助力多元变现网文版权龙头，出海业务贡献增量。公司是国内最大的正版数字内容提供商之一，目前已积累数字内容资源超510万种，网络原创驻站作者440万名，旗下有17k等网文平台。公司的网文资源主要通过两类渠道进行分销：一是微信读书、QQ阅读等在线阅读平台，二是喜马拉雅等音频平台。海外方面，公司基于自有的丰富内容库聚焦线上阅读用户的新需求。其中核心产品为互动式视觉小说平台Chapters，为海外细分领域龙头，后续推出动画平台Spotlight、浪漫小说平台Kiss、虚拟约会游戏My Escape等系列产品，推动公司2021年海外营收6亿元，占比超过50%。优质语料库具备稀缺性，AI助力网文内容多元变现。海外应用接入GPT：公司海外核心产品Chapters中已上线AI绘画功能提升用户粘性和付费意愿，且已在做接入ChatGPT测试。优质中文语料库稀缺性：监管要求“训练数据不侵犯知识产权”，随着大模型训练需求快速增长，网文平台作为优质、合规语料库的稀缺性凸显。据公司投资者问答，国内多家模型公司就采购公司中文数据正在进行合作磋商。AI助力网文内容多元变现：AI引领技术变革，文字内容转有声书/漫画/动画/游戏等高维内容的门槛大幅降低，打开变现空间。其中相较于图书出版，网文体量大、故事性强，内容升维后商业化弹性更大，公司作为头部网文版权平台有望受益。（2）掌阅科技：字节跳动生态企业，网文价值有望重估在线阅读头部企业，多领域拓展IP变现。公司主营业务为互联网数字阅读平台服务（包括数字阅读付费及商业化增值服务）、版权产品业务。公司采用免费与付费结合的精细化运营模式，依托IP储备与流量基础，在动漫、微短剧等领域拓展布局。旗下主要产品包括掌阅App、掌阅文学、掌阅公版、掌阅有声、iReader电子书阅读器等。截至4月17日，字节跳动持有公司8.55%股份，公司在版权、内容生产、广告商业化等方面与字节跳动开展深度合作。AI助力网文内容多元化变现。此前，公司自有的在线阅读平台上，已上线智能审核、个性化推荐、TTS（语音合成应用）等人工智能相关服务。公司于23年2月宣布接入百度文心一言，3月在投资者互动平台表示，正在接入AI大模型进行内容生成的Prompt Engineering（创作提示）工作。未来，公司有望受益于网文平台作为优质中文语料库的稀缺性，以及AI多模态技术演进后，网文IP低门槛生成漫画、动画、游戏等内容带来的多元化变现。（3）视觉中国：AI提升商业化效率，图片版权价值有望重估公司是国内图片版权龙头。截至22H1，公司拥有4亿张图片、3000万条视频和35万首音乐等可销售的各类素材，其中超过2/3是高水准内容或自有内容，是全球最大的同类数字版权内容平台之一。商业化方面，公司主要为B端客户提供各类应用场景的内容素材，主要客户为政府、营销企业、互联网平台等。近年来，公司积极拓展数字艺术C端市场，已推出数字艺术交易平台“元视觉艺术网”和NFT交易平台“500px”。AI提升平台变现效率，图片版权价值有望重估。公司旗下http://VCG.com网站已推出AI智能搜索功能，用户不仅可以用“关键词”进行检索，也可以使用“自然语言”的方式进行搜索。因此，平台可以更准确地理解用户的搜索需求，找到对应图片，有望提升中小客户、C端用户的找图效率，从而提升平台整体的变现率。此外，公司拥有的高质量图片、视频版权库有望作为优质的模型训练素材。参考海外头部图片版权平台Getty Images与英伟达的合作，公司有望基于外部AI大模型接口和内部高质量版权库，探索国内的“类Midjourney”文生图垂类模型，为下游客户提供定制化程度更高的图片生成服务。八、市场发展前瞻1、AI赋能传媒行业，游戏等多业态有望受益AI赋能传媒行业，游戏产业有望率先受益。从游戏资源制作到游戏运营和游戏生态建设，AI能够在游戏的各个环节赋能，助力游戏行业实现收入和利润空间的新提升，具体体现在：成本端，AI作为生产工具，通过辅助游戏资源生成和简化运营工作流程，帮助厂商降低游戏开发成本和运营成本，提高生产效率，即从整体上提高利润率水平；收入端，AI可以通过智能NPC和智能人机等给游戏带来交互性、个性化体验的提升，提高玩家对游戏的黏性和付费意愿，即用户数量、时长、付费率和ARPPU的提升。基本面层面，版号发放数量稳中向好，各家公司游戏储备丰富；暑期迎来产品密集发布期，行业预计2Q开始出现显著改善。短期催化方面，近期大厂会有富含AINPC的项目上线，以及苹果XR设备年内发布，预计会对游戏行业形成有力催化。估值层面，目前阶段游戏公司估值相对其他子行业偏低。除了游戏行业，AI亦可对广告、影视和出版等子行业进行赋能：AI能够帮助广告行业提升文案写作和图片生成效率、优化客服体验等。基本面层面，广告行业短期复苏节奏出现分化，本地生活、旅行类、SME广告主修复进度快于行业平均。上半年效果广告恢复较好，预计下半年品牌广告将接力，迎来修复，全年呈现环比改善的趋势。以ChatGPT为代表的新型AI生产力工具有望成为书籍写作、编辑、校对、翻译以及版权改编的重要辅助，提升行业生产效率，同时内容审核政策趋于缓和，助力行业供给改善，内容生态有望持续丰富。基本面层面，线下渠道迎来强力修复，社科、经管和文学类图书增长较好，短视频渠道继续高速增长。AIGC助力影视内容制作环节降本增效，并为前期剧本创作到后期宣传推广提供创意灵感，提升内容生产效率，有望增厚影视公司盈利能力。疫后线下消费复苏，影院受益。23年国产片和进口片丰富，带动用户观影需求，预计全年票房450亿元-500亿元，头部影院、院线公司运营效率高，市占率不断提高，且未来将继续保持扩张态势。2、研发能力与资源优势加持下，头部平台强者恒强在过去几轮科技热潮中，我们发现往往是头部平台更容易抓住技术的重大突破的契机，持续穿越牛熊，推动股价不断新高。AI技术的发展带动了行业效率的整体提升，但是AI同样带来了算力和能源巨大消耗。同时，用户对于高质量和差异化内容的渴求永无止境，这要求内容服务商必须持续不断的投入，加大技术资本开支。在同等效率节省下，头部厂商的费用节约绝对值更高，意味着：头部平台在同等条件下能有更充裕的资本投入到高额的资本开支；可以并行开发的内容更多；大幅提高高水平创作和技术人才的薪资。因此本轮技术革命中，头部平台很可能将继续依托自身的研发能力和资源优势，保持强劲竞争力。头部平台产能基数大，成本节省绝对值更高。头部平台具备最强大的研发能力和领先的产业布局，有望率先实现应用落地。头部平台整体规模和产能基数更大，同等效率提升幅度下，头部平台成本节省绝对体量更高。因此头部平台有望最早也最充分整体受益。头部平台工业化能力强，效率提升幅度或更高。大型平台采取中台化的组织架构，研发投入的优化可以沉淀为可复用的资源和能力，最终沉淀为更深厚的壁垒。例如，网易互娱和雷火共有数十个中台部门，将研发、运营、渠道、生态、人才五大能力中可以复用的经验在内部沉淀，以巩固网易游戏的核心竞争力。因此，在同等研发再投入金额的迭代过程中，头部平台能够积累的技术能力更多，进而不断巩固自身竞争优势。3、行业基本面复苏将至，AI打开行业新空间传媒行业基本面23年有望复苏。游戏：自2022年10月版号停摆一个月后，连续四月游戏版号放量发放，游戏企业自获得版号到游戏宣发上线有3到6个月测试周期，2023年有望进入业绩兑现期；电影：2022春节档国内电影票房高达67.34亿元、观影人次达到1.29亿，我国消费者对电影热情不减，23年《不止不休》、《忠犬八公》、《宇宙探索编辑部》等多部相对高期待作品即将排片上座，行业有望迎来疫情后复苏；广告营销：随着疫情放开，根据国家统计局数据，1—2月份全国居民消费价格（CPI）同比上涨1.5%，呈现温和上升趋势，未来消费市场复苏广告营销行业需求有望企稳回升。AIGC技术持续发展，传媒相关应用有望持续落地。随着Chatgpt展现出的高智能AI能力的突破性提升，AIGC相关应用有望在传媒行业持续落地。2月23日，网易发布2022年第四季度及全年财报，网易CEO丁磊也透露了国内首个游戏版ChatGPT将会在《逆水寒》手游中落地，预计今年上半年推出。 3月14日，OpenAI发布Chatgpt升级版本Chatgpt4，让GPT-4参加了多项考试，其表现比上一代提高了许多；微软推出了Bing AI聊天机器人在GPT-4平台上运行，以帮助改善用户体验；百度在3月16号文心一言发布会上展示了文心一言的核心功能，作为阶段性成果仍然和GPT4存在一定差距，总体表现可以承接目前部分商业化需求；蓝色光标与Microsoft广告战略合作，并签约成为其中国区官方代理商，微软对公司营销方面的ISV的申请尚在审批阶段。九、参考研报西部证券-传媒行业2023年中期策略报告：AIGC提质增效，传媒行业应用前景广阔国联证券-传媒互联网行业：AI显性化元年，拥抱产业变革的星辰大海兴业证券-GPT传媒行业投资策略：AI应用大时代开启，传媒接棒成为主阵地开源证券-传媒行业深度报告：“AIGC+互联网”系列1，生产力的革命，重构互联网内容华西证券-传媒互联网行业深度研究报告：内容产业专题之二，AIGC应用、商业化及受益标的，新生产工具落地，近期即可展望变现华西证券-传媒行业AGI（通用人工智能）专题之四：AI增收+业绩反转，推荐游戏、版权赛道中信证券-传媒行业前沿科技专题系列报告：AI体系下传媒行业格局展望，BeBigorBeBrilliant长城证券-传媒行业点评：基本面复苏将至，AI打开行业新空间安信证券-传媒行业AI专题报告之五：AIGC与ChatGPT驱动变现环节出“新贵”，从“上网”到“上算”，由“网络世界”至“虚拟现实”}

以我在商业智能BI项目中接触到的行业和企业，从非常传统的信息化基础比较薄弱的企业，到信息化基础比较扎实的例如金融银行等行业企业，目前还没有看到 人工智能AI+商业智能BI 有非常广泛的应用。AI+BI的现状我们首先说一下商业智能BI，即Business Intelligence。这个商业智能BI概念已经有几十年了，我也从业这么长时间，当客户问到商业智能BI的这个智能 Intelligence 到底是如何体现的，能不能找个场景演示一下它的智能性。说实话，我回答不了，因为我也一直没有研究明白。我开玩笑的回答，这个问题就跟买老婆饼一样，买个饼也没有送老婆啊。商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台所以，商业智能BI的这个智能都没有搞明白的事情，现在出现了人工智能AI，即Artificial Intelligence，又是一个智能，AI+BI这两个智能加起来，应该要更加智能，Double 智能，但目前还是没有看到实实在在的、可以绝对经得起挑战、大面积应用的实际业务场景。AI+BI的发展历程前几年微软的商业智能BI产品 Power BI 在Ignite 技术大会上发布的新功能，通过自然语言查询自动化的生成可视化图表，后来更进了一步通过语音转换代替自然语言查询，这个算是商业智能BI+AI的一个初步尝试。数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台还早一些的时候，实际上IBM 的Watson Analytics 就已经实现了自然语言查询生成可视化图表。并且里面有一个我认为比较有价值的场景是对驱动因素的分析，我记得那个案例分析的是各个部门培训花费趋势对比情况，比如销售部门的培训费用、财务部门的培训费用。并且在这个可视化图的旁边给出了一个非常有价值的推荐分析或者叫洞察 Discovery，洞察了什么呢？洞察的是：哪些驱动因素导致了培训费用高，最后给出的结论是，职位 Position 和部门组织 Organization 这两个因素。接下来又展示的是不同的职位和部门组织是如何影响培训费用高的数据分析成果。我觉得这种分析场景算是 AI + BI 一个比较不错的场景，很值得研究。它其实还原的就是，第一，展现成果。第二，揭示这个成果的高低受什么因素影响。第三，为什么影响，展现细节分析成果。数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台在这个过程中，商业智能BI实际上就只能实现到第一步，通过可视化分析定位问题。但这个问题是什么原因导致的，受什么因素驱动的，驱动的细节，这第二步和第三步是需要业务数据分析人员介入商业智能BI的。但由于 IBM Watson Analytics 这个产品背后的算法引擎是云端的，部署在国外，同时也不能支持中文的自然语言处理，所以在国内是无法真正落地使用的。当然，它的分析成果就一定是正确的吗？其实取决于我们提供数据的完整性，数据越明细、数据越全、数据清洗的质量越高，这种分析的准确性才能得到一定的保证。但实际情况是，我们的很多企业在数据源头上就存在数据不完整、数据质量等众多问题，注定这种分析的价值就会很低。去年2020年Gartner 在有关商业智能BI分析的魔力象限的 Leaders 象限出现了一个新的产品 ThoughtSpot，之前都是 Power BI、Tableau、Qlik，这个产品就融入了很多AI的概念，其实就是上面我提到的在 Power BI、IBM Watson Analytics 的这些内容。所以，国内也有一些商业智能BI产品在往这个方向上走，从资本市场的角度，资本市场也比较喜欢做这种比较，就是 Gartner 魔力象限中有的，国内的商业智能BI产品有没有。数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台实际上，我们并不否定AI+BI 技术本身的价值和意义，有这样的一种探索对整个商业智能BI行业的发展不是一件坏事情。只是大家一直在考虑的是如何将这些概念真正的落地，而不是让企业为这些概念去买单，用到最后发现 AI + BI 其实还是干的 商业智能BI 的活，或者说 AI + BI 给企业带来的应用价值还没有远远超过 商业智能BI 带给企业更实在的价值。AI+BI的落地方向我也比较认真的思考过，我认为 AI + BI 的落地，应该有这几种特点和方向：第一，一定产生在 IT 信息化基础比较扎实的行业，同时商业智能BI已经应用到一个比较深层次的行业。按照这个思路，像金融银行类的行业、电商行业是具备这些条件的，这些行业信息化程度最高、数据运用的水平最高，业务场景丰富且稳定，商业智能BI 负责展示，AI 解决的分析的结果出来之后怎么办的问题，由以往的人工决策，到智能决策。比如风控与营销。第二，一定结合是业务深度场景化的细分领域，并且这些细分领域不具备通用性，意思就是每一个细分领域有其独特的AI+BI解决方案。所有该分析的已经分析完了，各种数据也非常的完善了，各种分析模型、业务场景已经经历过千百遍的锤炼了，这个时候需要通过AI自动的完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。比如像零售行业、市场营销层面，我认为还是具备AI实现的一些场景的，只是这些场景能胜任到一个什么样的程度，这是需要去探索和思考的。商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台所以，AI+BI 这种模式是未来 BI 发展的一种方向。商业智能BI 在底层数据架构上解决了与大数据、数据湖、数据中台的对接，这是往下的基础数据架构的延申。商业智能BI 往上的延申就是各种分析应用，再到智能分析应用，再最终回到业务执行的过程，最终形成一个完整的闭环。但目前对大多数传统企业而言，面临的是如何先把商业智能BI给用好的问题。在这个过程中培养数据意识、业务数据思维意识、养数据的意识、数据分析的意识，如果这些基础的建设过程都没有、都是缺失的话，是没有能力驾驭好一个更高层次的技术应用的。关于派可数据 商业智能BI可视化分析平台：派可数据___商业智能BI的未来，如何看待AI+BI这种模式？}

1000题算所有习题册里最难的了，其中强化训练也就是第一部分的题目大部分难度要高于真题。更不用说第二部分也就是巩固提高里面的题目了，可以这样说，巩固提高篇中的题目完全就是为你冲刺150准备的。1000题的难度摆在这，我认为你强化听完课之后来一刷综合能有个一半以上的正确率就很可以了（包括强化训练和巩固提高）。张宇自己在1000题前言里是这么说的：我之前刷过1000题，真实难度要略高于张宇说的。1000题中第一部分的题目的难度大概是100分-130分选手写起来比较顺手的题目，也就是说如果张宇1000题第一部分你刷起来正确率有80%-90%以上，你的成绩大概率不会低于100分。至于第二部分巩固提高，这个就仁者见仁智者见智，如果你不追求一百四五的高分，那你完全可以不刷这部分习题。如果你是150分苗子，那建议还是好好刷一刷。张宇在前言里是这样说1000题第二部分题目的：由于今年考研数学难度不断增加，宇哥也是为我们操碎了心，强调了复杂计算和冷门考点。这两点恰恰就是你考不考得到一百四五的关键，所以还是那句话，如果不追去150，这部分可以不刷。有的同学会问了，除了1000题还有别的习题册推荐嘛？当然有，这里我推荐一个刷题平台——知能行考研数学。如果你是强化阶段还没开始，打算开强化。或者是强化进行了一段时间发现效果不理想，那建议你继续往下看。其实我第一年复习听强化课有一个感觉是听课太费时间，而且你只有在听完课之后大量的去刷题巩固你学到的解题方法才有提高。若是此时你基础也不是很扎实，那么进入强化之后进度会很慢而且还需要花时间回头补基础，费时又费力。所以建议大家在结束了基础之后完全可以通过在知能行上刷题的方式度过强化阶段，通过省略掉冗长的听课而使用“干中学‘的策略，也就是通过刷题贯穿强化，在刷题中掌握强化阶段题目的解题方法。需要注意的一点是基础阶段大家是要听课的，因为你是在复习基础知识点，如果基础知识点不掌握直接用知能行刷题也能刷，但是效率会很低。反之，你在有一定基础的情况下在知能行上刷题进步会很快，基本上一个章节3-5天就能见到下图这个界面。到了这个环节就证明你已经见过了这一章95%的考研数学题型（可以理解成刷到这相当于你这一章强化课听完了，并且还亲手写了很多题目），随后你去刷下一章就可以了。这里提一句，如果你是按照基础学完高数再学线代，学线代的时候复习高数基础的过程来，那么你在结束基础之后使用知能行的效率会非常高。知能行上的题目是由易到难的，你一开始刷题相当于用白板装（基础阶段获得的）打小怪，等到你能力上去了，系统就会给你推送复杂题目（如下图，刷到了等级三之后你去刷880、660正确率都会在80%-90%往上）。如果给你出的复杂题目你不会，AI还会把题目分解成几个知识点对你单独训练。我在上面写了大约2800道题目。效果很好，我认为其对我解题能力的训练是要强过视频课加上习题册的。总之，大家可以根据自己的需求，视频课加上刷习题册这种传统的备考方法也好，在知能行上刷题也好，总之要踏踏实实，一步一个脚印来。在这个基础上，辅之以科学的复习方法，结果一定不会差。学长我作为一个二战考研人，这一路上经历了很多，也思考了很多。这2年的考研复习中，经历过一战失败的迷茫，痛定思痛的反思，也有找到正确方法时的快乐，和感受到自己攻克难关时的满足感。下面我再更详细的描述一下我在一战二战中的经历和一些经验，特别是一些我遇到的问题和踩过的坑，希望以下内容能帮助大家解决大部分疑惑。如果看完回答，你还有疑惑，可以私信我交流，老学长在线等你。考研考数学专业里，得数学则上岸！！！学长考的是经济学学硕，需要考数学三， 由于一战是不重视数学的复习，导致了第一年也就是22考研时我败在了数学上。现在回想起来，我的一战复习是不系统的、杂乱无章的，后来成绩出来后结果当然是惨淡的，数学只有80分。一战的失败虽然对于我来说是一个很痛苦的回忆，但是事后分析还是能够知道自己哪里出了问题，所以在二战备考时自然就避免了之前踩过的坑，准备的更完善，我上考场前对于考研数学考试的信心是非常充足的。最后我的二战数学成绩也是蛮理想的，数三125我自己在一战复习的过程几乎就是把所有的复习误区全踩了一遍，能够清晰的认识到自己被自己坑了。我相信大多数人和我一样也走过这些坑，只是有的人意识的早，改正了；有些人意识的晚。下面就重点谈谈大家数学强化阶段一定要避开的 3个大坑，以及如何高效的进行数学强化，从而打造完善的知识体系，让自己的数学能力有质的提高。一.强化备考三大坑！基础阶段结束后，就到了考研数学中最折磨人的强化阶段了，大家的平均进度是大约是在暑假前后进入这一阶段。到了强化阶段，大家会发现的是自己面临的题目难度陡然升高，无论是讲义例题还是课后习题，抑或是习题册上的题目，难度都是较大的。所以强化开始阶段不宜刷太多的题目，下面我要讲的第一点就是不要盲目刷题。此外还有忽视计算能力的训练以及不会反思总结这两个大坑。1. 盲目刷题，本末倒置这个错误是我在强化早期犯的错误，很多人都会认为强化就是要做难题，并且认为做难题提高的快，其实你的能力并没有你认为的那么好，基础知识点你都理解了吗？做一些题目的常规思路和常规方法你掌握了吗？公式记熟了吗？面对一道比较难的题目，你知道从哪里切入思考点吗？进入强化，做题更要务实，要不然就是在浪费时间，浪费好题。简单粗暴的题海战术并不是最有效的提高数学成绩的方法，而应该是对自己有针对性地题海战术才能提高知识的掌握能力。正是因为这点，所以我在给所有同学的建议是强化一定要做好 “做题+查缺补漏“ ！对于我的二战来说，我是直接从题目入手来学习和吸收知识点。当时用了一个考研数学的刷题平台，叫做知能行考研数学我二战几乎全程使用了这个平台，因为知能行有效的做到了能有针对性的做题，简单的说就是能把知识点拆分之后分块消化我在刚开始使用的时候，做他给我推荐的题目，总是错，第一道错了之后我发现他给我推送的第二道题目和第一道相关，但是简单一点。第三道第四道也都相关，只不过需要用到的知识点越来越少，直到他定位到我掌握的不好的知识点。发现我的薄弱点之后，他就开始帮我循序渐进的掌握这个知识点，然后慢慢的增加难度，慢慢的，关于这一类型题题目的出题角度我都了解了，我的薄弱点也就补上了。举个例子吧。下面贴点题：稍微综合了和差化积公式，常用积分公式的题目上面这道算是杂揉了两三个知识点，譬如先化简式子，对1展开合并。算到1/（cosx-sinx)后就需要用到公式了，如果你因为基础不牢不熟悉公式，导致你化简不掉下面的（cosx-sinx），那么这道题你是做不出来的，因为形如1/正弦余弦相加减的积分是比较麻烦的。那么如果因为不熟悉和差化积公式算不出来这道题的话，你就可以点击“我没有思路了”。因为这个时候你是真的不会。当你点了“我没有思路”后，奇怪的事情发生了，ZNX会让你别着急看答案这时ZNX会推送一道应用和差化积公式的直白题目：那么这个时候，你就知道了你需要掌握了和差化积公式才能继续去打怪升级了。如此和差化积的四个基本公式就被你收入囊中，熟练一下可以应用了。当然第一道题目最后还有一个知识点，就是基本积分公式，如果你不熟练的话，ZNX也会有相应的训练的。知能行在给你推题的时候，后面都在全方位不留死角的扫描你的知识漏洞，如下图：我二战开始用的时候，其实是有之前复习基础的。本来以为都会了，结果给我找出来一堆突破口，整的有点自我怀疑了。不过早发现，早控制，早治疗，就不会拖到考场上。2. 不注重计算能力计算一错，满盘皆输这句话我觉得非常适合送给各位考研复习备考数学的同学。计算很考验个人细心和基础功底，所以前期我们复习还是得踏踏实实练习计算和常规解题手法，刷不动题一般都是计算手法不熟练和畏难情绪导致的。计算不行解决计算，情绪不行解决情绪，没有太多的捷径可走！！！算一半放弃，一看到难题不想算，简单题又算不对答案，这就是所谓的眼高手低，这个坏毛病让我一战吃了大亏 。一战的时候直到后期，自己才意识到了做题不熟练，计算不稳定的问题，可惜太晚了，就犯了一看这类题知道做法，答案做不对，眼高手低的毛病，忽视了计算训练的问题。如果说基础阶段需要看视频来回顾知识点加上训练一下计算能力，那么进入强化一定要尽快动手做题，2分看8分练，千万别眼高手低！考研题计算量可以很大，可以涉及分类讨论，可以综合多个知识点，也能涉及高级模型背景，计算是个最基本的要求，算都算不对，证明题你也别指望好到哪去，有些时候运算技巧的使用也是非常有意义的.作为深刻体会到计算重要性的我来说，二战伊始，我最大的考虑就是练计算，保证正确率。万幸，我使用了知能行，在推进了一段时间章节进度后，正确率大幅提高，我当时整个人都是自信的。如果你用知能行做完一个专题的训练，还可以选择一本主流的习题集来检验复习的成果。知能行有一个“AI猜你会哪些“，他会根据我在系统内的训练历史，预测我会做的题目和不会做的题目有哪些。在这个阶段我主要刷了660来检验自己的能力（之前看了考研博主说1800提高篇做的意义不是很大，我也就没做了），当然正确率也是在线的，各章节正确率普遍会在90%上下浮动。话说回来，知能行的计算训练有时是蛮恐怖的～，有的章节例如二重积分真的会算的算的头皮发麻，不过幸运的是23年数三那道二重积分考的就是计算！！！在知能行上刷过同类型题目的我当时看到题目时挺惊讶。3. 背套路，缺乏举一反三的能力考研数学这种应试型考试重要的是解题思维的训练，第一年备考中我正是因为这种思维的缺失，才一定程度上导致了失利。有一句话这么说，你看到的不一定是你看到的。对于习题就是这样，一道习题你不会，这个时候去翻答案，看到答案之后你以为你会了，事实上是你并没有真正掌握，你只是记住了答案而已。同样类型的题，换个数据，题干叙述变了一点点，换了个马甲，就不能马上联想到这题的考点和具体解法。而且也不能够因题的条件，选择最合适的方法。说明一点，平时做题从来没有按题型总结常规解法，培养灵活变通的能力，正如汤家凤老师的表情包"我有千万种解题思路，而你却无可奈何"知能行有个很有效的训练方法，就是当你在一道应该能做出来的题目卡住的时候，给一道你之前做出来的相似题目进行提示，达到「举一反三」的刷题效果。这样的训练方式很nice的解决了我之前一看题面没思路就放弃的坏习惯，开始会主动的把之前掌握的知识点和解题思路联系起来。虽然ZNX给我推的每一道题，做起来并不轻松，有难度，但是静下心来认真做，是可以自己做出来的，并且是能够明显感受到是对于没掌握好的部分进行的针对训练。不像是660题或者880题，难度是乱序的，每做一道题都像是在开盲盒。说完几个我认为比较重要的坑，下面我再讲一下考研备考的一些规划和建议，希望大家耐心看完。二.高效强化的规划和建议建议 1 ：搭建知识框架因为反思到第一年没刷题的原因，考虑到知能行的AI刷题的功能，我直接就开做了。搭建知识框架需要的“计算量训练“和“有针对性地刷题”，这两点知能行都做的很不错。从知能行极限章节开始，一连三章，唰唰唰就刷到不能刷了，很快我发现 ZNX 的各个专题的核心知识框架把知识点梳理非常干净，之前模凌两可的地方都被重点训练了，看到新题开始不慌了，能自己找到思路。这个时候，我就知道，这个刷题平台我要一直用下去了。建议 2 ：客观评测记住一个复习的误区：千万不要遇到不会的题就看参考答案，这个非常容易自己骗自己（你以为你自己会了，其实没会）。知能行的例行综测就是专门治自己骗自己，想想当时每天的例行综测推送绝对是让我爱的死去活来的功能。说起来知能行的综测推送的题可不是按章节划分的了。系统会根据你学习过的章节内容来测算你的能力，进而给你推送相关知识点的综合题，很多会给你一种真题的感觉。而且一个类型的题目譬如说考你计算能力的题目你答错了，那么不好意思，你今天的工作量要增加了，同种类型的题再给你来上几道，这酸爽，真是痛并快乐着。挺过了这一阶段之后，你会发现自己的解题能力上升到了很高的程度，错题册的积累也是这一阶段的一个支线任务。到了强化，阶段大部分人是要写点难度比较高的习题册，譬如880，1000题，660。这个阶段最主要的是化简为繁，不断训练提高解决不同题型问题的能力。比如说武忠祥的严选题很简单。但是这些题是配套他的高数辅导讲义的训练题，如果在花费大量的时间看视频，学习武老师的辅导讲义的课之后还是写不出来几道题。那么就确实是自己学习方法与学习习惯的问题。这个时候务必要客观的反思一下自己的学习效果，然后改进方法之后继续努力，这样数学能力才会有提高。我二战备考的时候高数部分就多元微分听了一点课，线代忘完了回去听了李永乐的强化班，概率论直接上手在知能行刷题了。据说知能行是概率起家的，这块做的确实不错。回过头来看看，我当时刷真题没有低过130分，知能行上有历年真题，包括他自己的题库也跟真题风格很相似。建议 3 ：滚动复习我认为在使用知能行时，对我帮助最大的一点是他强大的「综合测试」功能。且不说通过拆分知识点来刷题的妙处吧，知能行的综测就已经绝杀市面上的习题册了。所谓综测就是AI会系统评估你在知能行上刷过的所有题目，然后给出一个复习习题的建议，并把你以前刷过的错误的掌握不好的题拿出来每天滚动复习，怎么说？有点艾宾浩斯的感觉了，不过是数学版。这功能对我来说简直是福音，因为我需要的不是150分，我只需要把基础知识掌握牢固并且冲一下有区分度的题就足矣了。基础和强化阶段的划分主要依据是你所有章节是否都推进到等级二，也即是即刷到不能刷的时候。见下图：在这个时候，意味着你可以继续推进下一章节了。在坚持每日综测的前提下，当所有的章节你都攻克完了，就意味着你度过了基础阶段。当时我强化阶段的主要任务就是每日进行综测和刷掉小黄点。在此之外，你还可以选择一些习题进行训练，以检验知能行对你的提升。【注意】随着你每一章节等级的提高，知能行给你的题难度会逐渐加深，刷到后面会频繁达到真题难度以及难于真题难度的习题。在每日高强度综测下，基础阶段所掌握的知识点不断被滚动复习，你的基础会极为牢固。根本不会出现传统复习方法中的强化完了后，做题方法掌握了一堆，却还要面临回去补基础的窘境。三.需要注意的几个点1.成也计算，败也计算考研数学对于计算的要求非常高，计算就是分水岭，选择填空算错基本直接没了，错一个就丢5分，特别是填空题，结果错毫不手软直接痛失5分。我也是经历了一战上了考研考场，才发现自己计算没有想象的那么熟练，考场氛围比平时做题更加的压抑，平时一定得练到熟透，否则你们会发挥的非常不好。不要强行杠超常发挥，事实证明，熟才能生巧，都不熟练，还想超常发挥，你又不是天才，考试180分钟，没有那么多时间给大家想。做题一卡基本可以宣告你这题做对的几率很低，因为你不熟 。。。话说回来因为本来我就写了22的卷子嘛，那个计算量是蛮大的。因此在刷的过程中感受到了知能行对计算量的锻炼之后，我对23考试也多了一份信心。果不其然嘛，23考研计算量还是在线的，数三的话知能行里有两道大题有类似的题，分别是那道泰勒证明和绝对值的分块二重积分。这俩题知能行里我不知道刷多少遍了，考场上纯纯薄纱。别的话23数三就选填部分题有点麻烦，其他题不足为虑。本人算是刷知能行里面比较菜的了，很多等级到了3但是不稳固，三角战士在我这成了两角战士了。2.应该跟哪个老师？选择哪个老师的重点在于这个老师是否适合你。毛主席在实践论中说过，如果要直接地认识某种或某些事物，便只有亲身参加于变革显示，变革某种或某些事物的时间的斗争中。当然这里不要求大家在考研备考中去参加什么变革实践，只是想强调的一点是大家既需要有凭亲自在实践中获得的直接经验，也需要有从别人那里获得的间接经验，以此来判断跟着哪个老师更适合自己。举个例子，之前我一战备考时刷知乎的时候，李正元全书在一些回答里几乎被奉为圭臬，有人说吃透了一百三四轻轻松松。当时给我兴奋的，随机就下单了。后续结果是全书落灰，因为我根本推不动，首先，这本书没有一个正式的老师教学，能找到的版本似乎是很早年的。其次是，因为这本书包含内容很广，习题也很综合，在我复习时直接给我的心态干碎了。那么在受挫后，我果断调整策略，评估了一下能力范围，选了张宇开始强化课，后来听张宇的课也没别的，纯粹是因为基础听的他的课，更好衔接罢了事实上老师的课程跟他的习题册并不是必须捆绑的，譬如说880、660、李六和李四，这些都是精品题库，你就算不听李林，李永乐的课，这些习题册和押题卷的名头大概率你也是如雷贯耳了。对于我们应付考研数学考试来说，看视频最主要的目的是快速回顾大量基础知识以及掌握进阶的解题技巧和方法。更重要的是，听了课算不对题就是白听，复习效果=0！！！看视频应该重理解和消化。一味依靠老师视频，从不去自己整理自己的理解，所谓的记笔记就是练字，抄老师上课的板书，老师写啥，自己就记啥 ... 记了之后，你看了吗? 做题应用时，自己有更深的理解，你写了，总结了吗？如果做不到这样，就是典型自己以为自己很努力，实则是无用。所以，选什么老师以及什么教材并不是一次就能选到自己完全满意的。还是刚才强调的一点，大家务必要有凭亲自在实践中获得的直接经验，也需要有从别人那里获得的间接经验，以此来判断跟着哪个老师更适合自己。3.需要跨过去的坎在所有我刷过的知能行章节里面，我认为最难的算是证明题涉及的章节了，其中以中值定理最为麻烦。这块的话我当时刷知能行也是刷的很痛苦，尤其是里面有几道稍微麻烦的，涉及到了泰勒展开的中值定理证明题。但是秉着不落一题的原则，几乎所有的题我都有努力在弄懂。当然最后结果也是幸运的，今年数三的那道证明大题刚好我在知能行写到过。当然除了证明板块外，考研数学中大家还有一个老大难问题就是计算。计算能力的强弱直接决定了一套卷子写到后面留给没思路难题的时间。试问如果在写前面中等难度的题时，你反反复复的要去确认结果，到了后面就没时间回顾没思路的难题对于计算量的训练，潜意识里我们会讨厌涉及到复杂计算的问题。在写传统习题册时，碰到这类习题时，如果我们算错了结果，充其量就是看一下答案和计算过程然后就过去了。数学备考没有捷径可走。计算越恶心的题，越要动手练，因为考研题对计算要求也是这样，计算不过关，考研数学高分几率几乎为 0。其实做题遇到难点是很正常的事，计算量大，只要是合理的难度（综合几个基本初等函数的复合函数（反对幂指三），带点平方，开方，高阶导，有些时候涉及阶乘和无穷项），都是合理的难（方法常规套路常规）总之区分度就体现在难题也就是计算量大思路难的题目上。四.冲刺阶段的真题和模拟卷那么在强化收尾后，习题册也刷的差不多了。该掌握的解题方法也掌握的差不多了。这个时候大家就需要来刷历年真题了，通过反复的刷历年真题，来达到一个能上考场的程度。相应的到了冲刺阶段，你的主要目标就在维持做题手感了。这个阶段只需要每日少数时间把综测刷完，在维持住正确率的前提下，适当的写点模拟卷就好。每天你只需要点开知能行的综测功能，一天会有几道导几十道不等的刷过的题目供你刷，不刷完可不能走！这个综测是真的好用。完美弥补了我第一年不好好刷题的缺憾。因为知能行本身题库中包含了大量历年真题，大家可以根据自己的选择是否需要去再刷一刷套卷找找感觉。我是当时刷了10年之后的卷子，找了一下刷真题的感觉。因为很多真题知能行上都刷过了，所以大部分真题卷都在130分上下。二战时到了冲刺阶段，我就是通过不断推进知能行综测然后写一些模拟题。当时写李林的模拟卷均分也在110左右，算是没拉知能行用户的后腿了。李林老师的押题卷也不是非做不可，但他的880跟108我真的强烈建议你写一下总之，通过知能行贯穿全过程的使用，相信你的基础知识掌握度，复杂问题的思路，复杂问题的计算能力都会上升到一个新高度。【注意】在冲刺阶段，大家要重视的是要回归基础知识，回归以前刷错的题目，返璞归真用在这里就蛮合适的。五.最后的结语这2年的考研复习中，经历过一战失败的迷茫，痛定思痛的反思，也有找到正确方法时的快乐，和感受到自己攻克难关时的满足感。下面是我自己在备考中观察到几个点，最后提出来希望大家注意：不要乱解考研群里的数学题，因为真的会有人搞一些解不出来的题目散播焦虑。不要跟别人比进度，最重要的是你学会了多少，学的知识消化了没有以及不同类型题目的掌握度。不论你考数几，一定要重视计算量的训练，这很重要！！！李林老师的押题卷也不是非做不可，但他的880跟108我真的强烈建议你写一下温故而知新，一定要及时巩固学过的知识备考有负面情绪是很正常的，要学会释放而不是积压在心里尽管他山之石，可以攻玉。但是你还是要有意识的判断这些方法与道路适不适合你，要实事求是，一切从实际出发最后的最后，无论结果如何都请你相信。那些你努力游向岸的日子，都有它的意义。因为人生总是奇妙的，一旦你努力去做一件事，那么老天一定会给你一个满意的结果。日拱一卒，功不唐捐，我们继续努力！}