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高
高建清
龙
龙海涛
龙海涛：从AlphaGo的冲击到成立认知计算实验室，再到创业公司起源世界，专注于AI决策、AI生成和AI推理，最终目标是AGI。在游戏领域，起源世界提供虚拟玩家、AI设计师等解决方案，显著提高游戏开发效率。多模态AI是未来发展方向，目前商业化处于早期阶段。
龙海涛：起源世界专注于多模态AI，并将其应用于游戏、数字人等领域，实现实时互动。多模态AI技术复杂，商业化进程较慢，但未来市场空间巨大。
龙海涛：单模态AIGC商业化进程快，因为是对存量市场的升级，而多模态AI则创造新的需求。AI技术发展成熟度影响商业化进程，目前更适合线下生成。
龙海涛：起源世界选择从游戏AIGC入手，是因为游戏是验证AI能力的理想环境，并已在多个游戏中取得成功。AI可以显著提高游戏开发效率，例如缩短数值设计和武将设计时间。
龙海涛：AI算法比行为树算法更优，因为它可以从数据和经验中学习，上限更高。AI在游戏中的应用开发周期因场景而异，数值设计和AI设计师的开发周期较短，而虚拟玩家和虚拟角色的开发周期较长。
龙海涛：AI公司面临技术研发和商业化的双重挑战，起源世界通过技术和商业齐头并进的方式来应对。AI公司需要自给自足，才能长期生存。
龙海涛：元宇宙为通用人工智能提供了很好的载体和母体，而通用人工智能反过来可以为元宇宙创造内容和体验。
龙海涛：起源世界在数字人领域专注于虚拟人的智能化，并已有一些商业应用。AI驱动的对话系统应用于电商直播等实时互动场景。
龙海涛：数字人技术中最难的部分是眼神和微表情的驱动，而口型驱动相对成熟。未来三到五年内，大部分虚拟偶像的中之人都会被AI取代。
龙海涛：AI推理能力的突破需要底层科学技术的突破，时间难以预测。AI发展速度比预期更快。未来AI发展目标是创造高度智能、高度拟人、拥有情感的数字生命体，作为情感陪伴和生活助手。
高建清：科大讯飞在语音合成和语音识别领域取得了显著进展，并开发了相应的商业化产品。AI生成播客的关键技术在于语音合成和对话文本生成，语音合成相对成熟，而对话文本生成难度更大。
高建清：语音合成模型训练成本和时间相对较低，而图片生成模型则需要大量无监督数据和较长的训练时间。AI生成高质量对话文本的难度比语音合成更大，需要考虑观点的逻辑性和连贯性。
高建清：目前先进的语音合成系统已经能够达到很高的质量，与真人语音的差距很小。无文本语言翻译的难度很大，需要大量的平行语料。
高建清：AI语音合成技术在电影领域已有应用，但其商业应用仍处于早期阶段。语音合成技术的最大商业应用领域是语音交互，其次是听书、新闻播报和短视频制作。
高建清：未来语音交互将朝着个性化、情感化方向发展，成为有情感陪伴的系统。在技术领域，语音识别和语音合成是两个重要的方向，需要解决复杂场景下的语音识别问题和提高语音合成的自然度和情感化程度。
高建清：未来语音交互应用场景将更加广泛，例如开放领域的语音交互和海量音频的转写。
Deep Dive
This chapter explores the rise of AIGC (AI-generated content) and its impact on various industries, focusing on its application in gaming. The discussion includes the evolution of AI, from decision-making to content generation, the potential of AIGC to revolutionize game development, and the shift from single-modal to multi-modal AI.
- AIGC is revolutionizing content creation across various industries.
- Multi-modal AI, integrating text, voice, expressions, and actions, is expected to have the greatest market impact.
- AIGC can significantly reduce game development time by automating content creation, potentially shortening development cycles from years to months.
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