式增长。大数据的出现为人工智能提供了丰富的训练数 据，云计算技术则为人工智能提供了强大的计算能力， 使得深度学习等复杂算法能够得到有效应用。此后，人 工智能在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域 取得了显著的进展，应用范围也越来越广泛。 大模型作为人工智能领域的关键技术，在人工智能 传播中发挥着举足轻重的作用，其特点和优势使其成为 推动传播领域变革的重要力量。 大模型具有强大的参数规模和深层网络结构，这是

02第一章 启幕时代 03 03 01 AIGC 兴起的时代背景 AIGC 的快速发展，是 AI 基础技术、算力能力和大数据环境协同演进的综合产物，其核 心驱动力来自 AI 大模型的突破性进展。回顾技术演进路径，人工智能从最初的规则驱动，逐 步发展为以数据驱动的机器学习，再到以神经网络为基础的深度学习阶段，实现了特征学习的 自动化与性能的大幅提升。近年来，随着大语言模型的兴起，AI 在理解与生成方面实现了质 力的进一步需求，形成了“应用驱动创新、创新赋能应用”的良性循环，持续推动 AIGC 产业 的技术升级与生态繁荣。 就国内产业格局而言，在上述人工智能技术栈的四个层级架构中，中国企业均取得了显著 进展并深度布局。国内当前的产业结构已覆盖了从底层硬件到上层应用，不仅在各个层级上培 育出了优秀的企业，更在层级间的协同与生态构建上展现出强劲的发展势头。 而立足全球市场，AIGC 的全球产业链可划分 10 动 B 端”联动发展的生态路径，推动 AIGC 从消费级应用向专业化生产基础设施升级，为产业 发展提供了新的商业化范式。 总体而言，中国 AIGC 产业已在技术和应用生态方面取得了积极进展。一方面，企业协同 生态分层突进：头部科技企业（阿里、腾讯、华为）搭建开放平台降低开发门槛；赛道头部平台（如 快手、京东）充分将大模型技术与产品创新，应用于平台生态，并不断扩展各行业应用场景；