“AI+”赋能多行业，细分板块有望受益。
1.AI+影视:AIGC有望在影视生产全环节得到广泛应用。前期策划阶段，AIGC可根据电影主题、风格、人物等要素自动生成剧本草稿。此外，AI还可以辅助分镜制作，提供视觉参考，从而加快电影前期准备工作。电影制作阶段，多模态AI可以低成本地生产图片、音频、视频等素材，从而提供更多元的内容供给。AI技术还可用以辅助场景生成，特效制作等环节，从而为影片带来更逼真的视觉效果和更丰富的细节。AI工具还为视频处理提供了有力的工具，大幅降低了视频去除噪点、模糊、抖动提升画质，提取关键镜头的剪辑难度。宣发阶段，AI模型可根据用户画像定制优化预告片、海报及展示的评论等。同时结合虚拟数字人技术,发行商有望以极低的成本实现映前观众与电影人物的“面对面”交流，从而持续地在维持电影话题热度。
当前，国内各大平台与影视公司也在积极拥抱AIGC技术，并初步应用于短剧内容快速生成、IP创作与衍生品开发等场景中,影视行业已开始新一轮的技术变革和竞争力洗牌:昆仑万维发布的SkyReels AI短剧创作平台，可以实现短剧内容的快速生成与优化;快手发布的可灵 AI这一创意生产力平台可以为创作者提供高质量视频与图像生成能力。上海电影依托自身旗下《大闹天宫》《哪吒闹海》《葫芦兄弟》《黑猫警长》《中国奇谭》等动画IP、《巴山夜雨》《日出》《阿O正传》等影视IP，目前正在积极开发IP+AI玩具，有望通过AI玩具形态释放IP潜在价值。
我们认为，人工智能技术将在多方面赋能影视及相关产业链:一方面，未来通过借助三维工业化流程和AIGC的辅助，如文生图、图生图、文生视频的能力，行业难题有望被突破，二维动画的效率和产能将有进一步的提升。另一方面，在当前Z世代“悦已经济”的观念下，IP及相关衍生品等新消费产品开始出现蓬勃发展的态势,以2025年的“哪吒”IP为例,目前系列衍生品销售额已达数百亿元，并有望突破1000亿元。在后期IP营销运营阶段，AIGC技术可以实现“风格迁移”将电影的角色形象等快速迁移到周边商品(玩偶、服饰、潮玩)、漫画、游戏、动画短片等衍生形态中，极大缩短IP衍生品开发周期，释放IP的跨媒介价值:此外，AI可以赋能玩偶、机器人等使其具备语音交互、情感反馈等能力，发展智能交互式IP衍生品。
2.AI+游戏:游戏作为集合了文字、图像、声音、视频等内容形式的商业化应用，有望更好地在研发端利用多模态大模型的能力,AI对游戏行业的长期催化作用值得看好:经过技术探索和商业化落地,AIGC技术已被广泛应用在游戏资产生成，仿真场景渲染等多个环节。遵循供给端降本增效，需求端革新交互体验,挖掘用户付费意愿的逻辑,我们认为，AI技术将通过AIGC工具(绘画工具、文本创作、语音合成等)和AI工具来对游戏行业全产业链条进行重塑。
1)创作端:传统的游戏创作端存在着资源生成效率低、成本高昂的痛点。特别是在美术资源的制作上，高质量的 3D模型和纹理的创作往往需要大量的手工艺术家工作时间，这不仅使得游戏开发周期延长，而且大幅度增加了开发成本。在AI技术的加持下，游戏创作将在自动化内容生成(如AIGC绘画工具和3D模型生成)方面发生根本性的变革。具体而言，AIGC可以通过生成算法自动生成地图、关卡设计、任务等游戏内容，分析玩家数据并进行游戏平衡性调整等，提高开发效率和游戏多样性，以腾讯为例，《火影忍者手游》中目前已经使用了大规模强化学习训练的“格斗游戏AI模型通用体”，可以根据玩家的不同水平调整不同难度的PVE活动。
2)运营端:在游戏运营方面，AI技术可以通过智能NPC、智能BOT和掉线托管等应用，解决现有运营工作杂、营销转化弱的难题。例如，AI可以帮助处理违规审判，通过学习判断何为游戏内的违规行为，自动化处理大量的审判工作，减轻运营团队的负担;AI也能实现平衡匹配，通过分析玩家的技能水平和游戏习惯来优化匹配算法，从而提供更公平、更有趣的游戏体验;同时，对局陪伴系统能够为玩家提供虚拟的游戏伙伴，增强游戏的社交和互动性。在游戏营销方面，AIGC可以通过用户行为分析、客户服务与反馈、营销预测和广告优化等方式，提高营销效果和ROL。网易2025年2月上线的手游《逆水寒》中出现了智能NPC“沈秋索”，她由逊A驮飓I驱动，可与玩家进行一对一的个性化聊天，提升玩家的互动体验。
3)生态端:在游戏生态构建上，AI技术的应用将有助于优化用户体验和增强运营工作的自动化，解决游戏体验同质化的痛点。AI已在游戏研发、运营及客户服务等环节深度应用，通过精准的数据分析来提升营销转化率，为运营团队提供决策支持，并帮助他们识别和培养潜在的用户群体，显著提升了内容创新效率和用户转化率。此外，AI在内容审核和社区管理方面的应用，如指导新玩家、陪伴现有玩家、防止作弊和黑客行为等，也将成为游戏生态健康发展的重要支撑。最终，这些进步轂睞气筀觋澎将推诎入塋癭亡动游戏行业朝着更加智能化和个性化的方向发展。
3.AI+电商:AI分析用户的购物历史、浏览记录和偏好，向用户推荐可能感兴趣的商品，提升转化率和购买欲望。平台如 Amazon、淘宝等都在使用此技术,可以提高销售额和客户满意度，同时减少用户的决策疲劳，提升购物体验。此外,AI驱动的聊天机器人和语音识别技术被广泛应用于电商平台，能够实时响应客户咨询、处理订单问题、解决售后问题,有效提高客户服务效率，降低人力成本，同时提升客户体验。
人工智能(AI)技术的应用领域不断拓展，电商行业也在积极探索新的AI应用，以保持竞争力并满足消费者日益增长的期望。最初，电商平台采用聊天机器人提供24/7客户服务，解答用户问题并处理订单查询。通过自然语言处理技术，系统能够理解用户意图，提供更准确的服务。此外，预测分析工具被用于预测产品需求，优化库存水平，减少积压和缺货现象。AI还被应用于供应链管理，提高物流效率等B端场景。在C端方面，Google、OpenAI等公司正积极布局AI与搜索在电商中的应用。通过对大量数据的深度学习，分析客户的潜在消费需求，实现精准推荐。
我们认为，生成式AI(AIGC)正在重塑电商格局。在生产端，AIGC辅助商家拓展业务，降低销售和运营成本。在消费端,购物模式将从“人找货”过渡到“货匹配人”,最终实现“货找人”这将带来巨大的消费增最。
4.AI+广告:AI技术被用于分析消费者的行为数据,生成用户画像,并根据这些数据进行精准广告定向投放(如 Facebook、Google 广告)，更有效地提高广告的点击率和转化率，减少广告浪费，提升广告主的投资回报率(ROI)。在精准投放下，用户对广告的将具有更高的容忍度，因此也将提升原有的广告加载率上限。此外,AI可以自动生成与用户相关的个性化内容，如广告文案、电子邮件和社交媒体帖子。基于用户的兴趣、行为模式生成个性化营销信息，增强与消费者的互动，提高品牌忠诚度和参与度。
人工智能(AI)的应用正深刻变革营销服务商的商业模式，推动行业降本增效。通过结合底层大型语言模型(LLM)，并利用长期积累的广告投放案例、用户数据和行业数据，企业能够为不同行业定制专业化的广告投放模型。这使广告主将更多预算转向融合A技术的增值服务，从而提升综合毛利率。例如，AppLovin开发了A广告引擎Axon2.0，显著提高了广告投放的精准度推动公司业绩增长。通过深度学习和机器学习算法，分析用户行为数据，精准识别目标受众，并在适当时机投放最具吸引力的广告。此外，利用大数据分析，预测用户行为，更有效地进行个性化推荐，使广告商能够与更可能下载其应用的用户匹配，以获得更高的留存率。
我们认为，AI已经重塑了营销行业的生态，也有望打破传统营销的上限，人工智能加持下的广告在加载率、点击率、转化率上都将有更高的上限。它不仅为营销人员提供精准的数据支持，助力营销策略的制定和优化，还推动了“一人多面”的个性化营销，使针对每个用户生成定制化的内容和服务成为可能。同时,AI保持了大规模营销活动的高效执行,实现了个性化与规模化生产的平衡。
