一、AI算法对短视频行业产生了哪些影响?

近年来，随着短视频平台的迅猛发展，越来越多的人开始尝试成为短视频UP主，通过自己的创作吸引粉丝和流量。然而，近期出现了一个现象，就是越来越多的短视频UP主加入了“断更潮”，即长时间不更新短视频内容，甚至放弃创作。这种现象引起了人们的关注，也引发了一些讨论，其中有一种看法是这种现象跟AI有关。本文将从这一角度出发，探讨为什么越来越多的短视频UP主加入了断更潮，跟AI有关的原因。

首先，AI算法的发展带来了竞争压力。

随着短视频平台的发展，越来越多的UP主涌现出来，竞争压力愈来愈大。而AI算法则成为了平台筛选和推荐内容的重要工具，这意味着AI算法可以根据用户的历史观看记录和兴趣偏好，为用户推荐最符合其需求的视频。这种情况下，UP主的创作质量和频率就成为了获得流量和粉丝的关键因素，因为只有频繁更新高质量的视频，才有可能获得更多的推荐和曝光。这种竞争压力可能会让一些UP主感到力不从心，从而选择放弃创作。

其次，AI算法的优化带来了内容生产成本的提高。

过去，短视频UP主可以通过自己的创意和努力制作出高质量的视频，而现在，随着AI技术的发展，平台可以自动化地完成一些视频处理和制作过程，极大地降低了内容生产的门槛和成本。然而，这也意味着，如果UP主没有掌握高级的制作技术和创意，就难以制作出真正有竞争力的视频，从而面临被淘汰的风险。这种情况下，一些UP主可能会感到无力，选择放弃创作。

最后，AI算法的推荐机制可能会抑制UP主的创作热忱。

一些UP主可能会发现，随着自己频繁更新视频，自己的视频被推荐给了更多的用户，但是这些用户的观看时长却很短，甚至没有看完。这是因为AI算法可能会根据用户的历史观看记录和兴趣偏好，为用户推荐最符合其需求的视频，而这些用户并不一定对UP主的视频感兴趣。这种情况下，UP主可能会感到自己的创作热忱受到了抑制，从而选择放弃创作。综上所述，越来越多的短视频UP主加入了断更潮，跟AI有关的原因是多方面的。随着AI技术的发展，短视频平台的竞争压力和创作门槛都在不断提高，这可能会让一些UP主感到力不从心，从而选择放弃创作。同时，AI算法的推荐机制也可能会抑制UP主的创作热忱，让他们感到自己的创作没有得到足够的认可。因此，短视频平台

二、人工智能技术的发展趋势如何?

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测行业概况

1、人工智能定义人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。1959年Arthur Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry Kasparov，是一个里程碑意义的事件。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把习惯工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分