从现有的落地场景来看，我们将其划分为 应用型文本 和 创作型文本生成 ，前者的进展明显优于后者。此外，从应用推广的角度来说，辅助文本创作是目前落地最为广泛的场景。

????应用型文本生成

应用型文本大多为 结构化写作，以客服类的聊天问答、新闻撰写等 为核心场景。2015年发展至今，商业化应用已较为广泛，最为典型的是基于结构化数据或规范格式，在特定情景类型下的文本生成，如体育新闻、金融新闻、公司财报、重大灾害等简讯写作。据分析师评价，由AI完成的新闻初稿已经接近人类记者在30分钟内完成的报道水准。Narrative Science 创始人甚至曾预测，到 2030 年，90%以上的新闻将由机器人完成。

在结构化写作场景下，代表性垂直公司包括Automated Insights(美联社Wordsmith)、NarrativeScience、textenaine.io、AX Semantics、Yseop、Arria、Retresco、Viable、澜舟科技等。同时也是小冰公司、腾讯、百度等综合性覆盖AIGC领域公司的重点布局领域。

????创作型文本生成

创作型文本主要适用于剧情续写、营销文本等细分场景等，具有更高的文本开放度和*度，需要一定的创意和个性化，对生成能力的技术要求更高。

我们使用了市面上的小说续写、文章生成等AIGC工具。发现长篇幅文字的内部逻辑仍然存在较明显的问题、且生成稳定性不足，尚不适合直接进行实际使用。据聆心智能创始人黄民烈教授介绍，目前文字生成主要捕捉的是浅层次，词汇上统计贡献的问题。但长文本生成还需要满足语义层次准确，在篇章上连贯通顺的要求，长文本写作对干议论文写作、公文写作等等具有重要意义。未来四到五年，可能会出现比较好的千字内容。

除去本身的技术能力之外，由于人类对文字内容的消费并不是单纯理性和基干事实的，创作型文本还需要特别关注情感和语言表达艺术。我们认为，短期内创作型文本更适合在特定的赛道下，基于集中的训练数据及具体的专家规则进行场景落地。

在创作型文本领域，代表性的国内外公司包括Anyword、Phrasee、Persado、Pencil、Copy.ai、Friday.ai、Retresco、Writesonic、Conversion.ai、Snazzy Al、Rasa.io、LongShot.Al、彩云小梦等。

????文本辅助生成

除去端到端进行文本创作外，辅助文本写作其实是目前国内供给及落地最为广泛的场景。主要为基于素材爬取的协助作用，例如定向采集信息素材、文本素材预处理、自动聚类去重，并根据创作者的需求提供相关素材。尽管目前能够提升生产力，但我们认为相对于实现技术意义上的AI生成，能否结合知识图谱等提供素材联想和语句参考等更具有实用意义。

这部分的国内代表产品包括写作猫、Gilso写作机器人、Get写作、写作狐、沃沃AI人工智能写作。

????重点关注场景

长期来看，我们认为闲聊型文本交互将会成为重要潜在场景，例如虚拟伴侣、游戏中的NPC个性化交互等。2022年夏季上线的社交AIGC叙事平台Hidden Door以及基干GPT 3开发的文本探索类游戏Aldungeon均已获得了不错的消费者反馈。

随着线上社交逐渐成为了一种常态，社交重点向转移AI具有其合理性，预估未来1-2年内就会出现明显增长。目前较为典型的包括 小冰公司推出的小冰岛，集中在精神心理领域的聆心智能、开发了AIdungeon的Latitude.io等。