2024年12月20日，中央网信办公布了第九批深度合成算法名单，从名单中分析可以得知：
一、属地占比分析：
关键结论：
核心行业：教育、智能对话、医疗健康和图像生成是深度合成技术的主要应用方向。
二、行业占比分析
行业分布如下（部分条目行业未明确，归类为“未指定”或根据应用领域推断）：
教育：18.5%（61条）
智能对话：16.7%（55条）
医疗健康：12.4%（41条）
图像/视频生成：12.1%（40条）
金融：6.7%（22条）
法律：5.8%（19条）
政务/公共服务：5.5%（18条）
电商/营销：4.8%（16条）
农业：3.3%（11条）
其他领域（环保、交通、游戏等）：14.2%（47条）
三、具体应用领域分析
- 文本生成
主要场景：智能客服、法律咨询、医疗诊断、学术写作、代码生成、政务问答。
典型案例：
法律领域（LegalBrain、元宇法律大模型）生成法律文书；
医疗领域（ShukunGPT、医者AI）生成诊断报告；
教育领域（菁优AI、好未来）生成试题解析。
主要场景：广告设计、人脸融合、装修效果图、医疗影像重构、数字人直播。
典型案例：
美图、洞图科技生成艺术海报；
淘宝直播数字人合成电商内容；
未来人居生成建筑设计图。
主要场景：语音助手、有声读物、虚拟主播、多语言翻译。
典型案例：
腾讯通用语音合成实现书籍朗读；
大象声科分离车内混合音频；
符点AI生成个性化音乐。
主要场景：跨媒体内容创作（文生图、图生视频）、智能交互（文本+语音+图像）。
典型案例：
芸彩智读元宇宙生成多模态内容；
中移工业能源大模型融合文本、图像、音频分析。
关键结论：
文本生成占据主导地位（57.56%），覆盖智能客服、法律咨询、教育辅助等场景。
图像/视频生成紧随其后（27.32%），应用于广告设计、影视制作、人脸融合等领域。
数字人、语音生成技术逐步成熟，尤其在直播、虚拟助手场景中增长显著。
医疗健康、教育、金融垂直领域应用逐步深化，体现行业数字化转型需求。
四、趋势总结
技术集中度高：头部地区（北京、广东、浙江）和头部技术（文本生成）占据绝对优势。
垂直行业渗透加速：医疗、教育、金融、法律等领域逐步引入生成式AI为通用底层能力，提升效率与用户体验。
多模态融合：文本、图像、语音的跨模态生成技术（如数字人）占比提升，尤其是在电商、医疗、娱乐场景中突出，成为未来发展重点。
属地集中度高：北京、广东、浙江、上海、江苏是深度合成技术的主要研发和落地区域。
垂直场景深化：行业大模型（如财税、农业、交通）逐步落地，推动细分领域的效率提升。
希望这篇分析文章，可以给创业者带来一些帮助。
