为了弄清AI+内容生产进行到何种程度，对内容生产可能产生何种影响，亿欧智库撰写了这份《2017 人工智能+内容生产研究报告》，对目前AI在内容生产领域的应用进行了研究，分析了AI在文本、音频、图像、视频、互动内容五大领域的具体应用情况，展望了AI在内容生产中应用的发展趋势，供相关人士参考。

Chapter1：AI+内容生产概念界定

技术进步和产业内生需求，是推动AI开始在内容生产领域应用的两个主要动力。机器生成内容的研究很早就在持续进行，随着人工智能技术的应用，开始取得突破性进展。近两年，无监督学习、深度强化学习、迁移学习、生成对抗网络等算法的研究深入，使得AI在本文处理、音频处理和图像处理方面持续取得突破。

内容产业庞大而复杂，其中一部分内容已经高度模板化和套路化，从业者大量时间花在了重复劳动上，机器的引入可以减轻这部分人力劳动。一些过去很复杂的内容处理，有了AI变得简单很多，大幅降低使用者门槛。一些需要天马星空想象力的内容创作，机器反而能生成一些人想不到的奇特内容。这些原因也使得AI在内容生产领域应用有必要性。

具体到内容，报告主要研究的是常见的文本类、音频类、图像类、视频类和交互内容类5个大类的内容，主要研究AI在内容生产的三个环节：前期准备阶段、中期生产阶段和后期结果检查阶段中的应用，在这些环节，AI要么替代人，要么与人协作，进行内容的生产。报告不涉及内容的分发和运营环节。

Chapter2：AI+各类型内容生产

文本内容：

AI写新闻稿已经在头部媒体投入实际应用，由媒体自研或与技术供应商合作，用在个别领域的新闻生产。AI生产的内容在全部媒体内容中的占比还很小。大量专业内容AI还难以替代人。

AI在剧本结果预测、前期素材搜集、文本纠错等方面已经得到应用，未来应用范围或许将会逐步扩展，甚至整合到各种文本编辑器和工具中。

AI在作诗、编程、编剧等方面都取得了一些进展，但都属于尝试性研究，暂无太多实际商业价值。

音频内容：

AI已经能够自动作出一些乐曲，可用于其它内容的背景音乐或节奏，已经有多家公司凭借AI，切入了乐曲作曲领域，推出了相关产品和服务。

在专业歌曲制作领域，AI还只是参与到整个作曲过程中的一环，协助人完成一些专业歌曲的创作。AI合成声音效率比起之前已经有了很大的提升，效果离人还有距离，但在虚拟歌姬界引起了波澜。

图像内容：

AI已经能自动生成海报、logo等。要求不高的图像内容可以直接使用AI生产的结果。更专业的内容可以在AI生成的内容上由人二次修改。鲁班制作双11海报是AI最成功的应用之一。AI的高效也使得网络海报的大规模个性化定制，千人千面成为可能。

AI在图像处理方面很多研究成果惊人，但并不指向特定的商业应用。如果成功商用，将降低部分图像处理的门槛。部分研究以滤镜APP的方式商业化，偏向大众娱乐产品，不构成内容生产环节的生产力提升。

视频内容：

AI预测影视作品效果指导创作已经有了成功案例，作为人决策的一个补充。

AI代替人拍摄录像还难以到达专业摄像水平，只能用于偏娱乐的领域。

AI剪辑视频多处于研究，目前只能生成资讯类的视频框架，由人再编辑。专业视频编辑领域还没有实际应用。

互动内容：

AI用于游戏素材制作的方向很多，基本都还在研究开发阶段，还没实际成果产出。潜在的想象空间很大。

完全由AI制作游戏短期看还不现实，已经有公司从自动生成素材的工具开始入手。

Chapter3：AI+内容生产趋势

AI+内容生产整体还处于非常早期的阶段，体现在数量少、阶段早、领域窄、效果差。

数量少：相关公司和实际商业应用数量少，还未到商业阶段的研究项目占到了2/3以上。

阶段早：大部分都还是研究项目，商业项目也刚刚开始应用，相关公司都还在天使轮和Pre-A轮阶段。

领域窄：内容生产涉及众多领域，产业上下游多个环节，目前的案例和项目多集中在一些常见内容领域。

效果差：很多AI生成的内容仅业余娱乐可用，达不到专业要求。 AI当前能最高水平为人类的初级工种水平。

相当长一段时期内，AI在小部分领域能够实现自动生产内容，在大部分领域，AI更适合于与人协作。在于人协作的过程中，机器可能会完成大部分机械重复工作，人完成小部分创造性工作。AI能否应用，是机器换人还是人机协作，与内容适用度和技术成熟度两个关键因素相关，技术成熟度高、内容适用度高的领域，AI将先得到应用，且自动化程度高。技术成熟度低、内容适用度低的领域，AI较晚应用，自动化程度低，人的参与程度高。

总体来看，未来随着AI各方面要素的持续进步，AI+内容生产还将持续取得应用，应用范围也有望逐步扩大，尤其是在黑色产业方面有着很好的应用前景。但整体毕竟还很早期，重点需要关注的还是AI生产内容能够达到何种效果。谈论后续AI以何种产品形态商业化、如何商业落地、应用后如何影响内容产业，还为时过早。

总的来说，就像是机器能画出龙的身躯，但要让龙栩栩如生，还是需要人来点睛，机器能够替代人完成内容创作的大量工作，但内容创作的核心理念、思路、精髓，仍需要人来把控。毕竟，内容以人为本，最终是给人看的。