手摇轮编码器的工作原理

如今，以ChatGPT为代表的AIGC应用，已经展现出惊人的内容生成能力，人工智能仿佛具备手轮编码器了某种“智慧”，这让人不禁回想到半个多世纪之前，艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”，即判定机器是否具有“智能”，用当今的视角来看，也就是判断机器是否能够模仿人类的思维、生成内容并与人类交互。

图片来源手轮编码器：摄图网

AIGC技术迭代，聚焦多模态大模型

随着数据高速积累、算力性能提升和算法效力增强，人工智能生成内容（AIGC）将推动数实融合趋势下内容创作的范式转变。在AIGC繁盛的内容生态背后，存在着怎样的技术发展和演变路径呢？

早期的AIGC技术主要依据预先定义的统计模型或专家系统，其内容制作和输出也比较简单，可以完成简单线条、文本和旋律的生成。随着深度神经网络提升了人工智能算法的学习能力，AIGC技术快速发展，变分自编码器、生成对抗网络、强化学习、流模型、扩散模型等学习范式，将AIGC技术快速应用到不同场景和任务中，AIGC也逐步与各行各业的特异性场景深度融合。

近年来，深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上取得不断突破，多模态大模型可以处理不同模态、不同来源、不同任务的数据和信息，满足AIGC场景下新的创作需求与应用场景，广泛应用于文本、音频、视频等不同模态数据，生成丰富多彩的内容。

图片来源：摄图网

小i交互数字人，推动现实与虚拟融合

智能数字人是AIGC多模态生成的重要应用与表现，也成为现实世界与虚拟世界的联结点。智能数字人具有可交互的特征，可以自动生成内容，也可以复制多个分身，实现多载体多模态，并且在交互过程中，给人以更加人性化、个性化的优质体验。

对于智能数字人与AIGC，小i机器人具有AI技术优势，提供了一站式智能交互数字人服务，融合自然语言处理、图像处理、语音处理、机器学习等AI技术，打造了小i交互数字人，可实现数字人与用户之间的智能问答，快速渲染和输出各类播报与讲解视频，赋能实时交互场景。

结合沉淀多年的产业赋能经验，小i交互数字人进入金融、政务和零售等应用场景中，可高效完成业务查询和办理服务，还可以在数字人导览交互屏为用户提供线下导览服务，也可成为数字人助理，推动现实世界与虚拟世界发生深度融合。

随着AI技术的快速发展，AIGC与各行业的特异性场景深度融合，在现实世界与虚拟世界的融合过程中，AI将成为内容创作与生成的“新生力量”，也有希望发展出认知与常识，帮助人类创造新的数字世界。