从发展背景方面来看，AIGC的兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容供给需求，一方面，技术进步驱动AIGC可用性不断增强，在人工智能发展初期，虽然对AIGC进行了一些初步尝试，但受限各种因素，相关算法多基于预先定义的规则或者模板，还远远算不上是智能创作内容的程度，近年来，基于深度学习算法的AIGC技术快速迭代，彻底打破了原先模板化，公式化，小范围的局限，可以快速，灵活地生成不同模态的数据内容。
另一方面，海量需求牵引AIGC应用落地，随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及Meta，微软，字节跳动等平台型巨头的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高，数字内容的生产取决于想象能力，制造能力和知识水平，传统内容生产手段受限于人力有限的制造能力，逐渐无法满足消费者对于数字内容的消费需求，供给侧产能瓶颈日益凸显，基于以上原因，AIGC在各行业中得到越来越广泛的应用，市场潜力逐渐显现。
从技术能力方面来看，AIGC根据面向对象，实现功能的不同可分为三个层次，一是智能数字内容孪生，其主要目标是建立现实世界到数字世界的映射，将现实世界中的物理属性（如物体的大小，纹理，颜色等）和社会属性（如主体行为，主体关系等）高效，可感知地进行数字化，二是智能数字内容编辑，其主要目的是建立数字世界与现实世界的双向交互，在数字内容孪生的基础上，从现实世界实现对虚拟数字世界中内容的控制和修改，同时利用数字世界高效率仿真和低成本试错的优势，为现实世界的应用提供快速迭代能力。
在文，图，视频后，数字技术演进的重要方向是从“在线”走向“在场”，AIGC将成为打造3D互联网的基石，人们将在在虚拟空间构建仿真世界，在现实世界“叠加“虚拟增强，实现真正的临场感，随着XR，游戏引擎，云游戏等等各种交互，仿真，传输技术的突破，信息传输越来越接近无损，数字仿真能力真假难辨，人类的交互和体验将到达新阶段。
目前AIGC在3D模型领域还处于探索阶段，一条路径是以扩散模型为基础分两步走：先由文字生成图片，再生成包含深度的三维数据，谷歌和英伟达在这一领域较为领先，先后发布了自己的文字生成3D的AI模型，但从生成效果看，距离现在人工制作的3D内容的平均质量还有距离，生成速度也未能尽如人意。
津公网安备12011002023007号