本文是一篇企业管理论文，本文基于战略管理相关理论，以DW企业为研究对象，深入探讨了其战略发展路径。在研究的初始阶段，系统梳理了企业战略管理理论，并选用了适用性较高的分析工具，以确保研究的准确性和有效性。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
2022年被称为生成式人工智能（AI Generated Content，AIGC）元年，年末以ChatGPT为首的生成式人工智能爆发性涌现，其强大的自然语言理解能力极大地提升了人机交互的体验，引发了全球范围内的广泛关注与讨论。AIGC已经广泛渗透到计算机图形处理、数字虚拟拍摄以及CG特效制作等多个影视生产领域，为影视产业的发展注入了新的活力，进一步拓展了其创新的可能性。
1.1.1研究背景
随着人工智能（AI）、计算机图形学（CG）以及虚拟现实（VR）等技术的迅速发展，生成式人工智能（AIGC）已经在全球范围内引发了广泛关注，各种行业都试图将生成式人工智能技术引入自身领域，以实现生产过程的自动化和优化。作为数字媒体和影视产业的重要组成部分，视效（VFX）企业也在积极探索生成式人工智能在视觉效果制作方面的应用，在此背景下也正面临着巨大的机遇与挑战。DW企业作为一家以数字视觉效果制作为主营业务的公司，如何在生成式人工智能技术的浪潮中，制定并实现科学合理的发展战略，成为了研究的重要课题。
视效一般是指视觉特效（VFX）或影视特效，通常应用于影视及动漫娱乐产业。影视特效行业是一种通过数字技术、合成技术和三维动画技术等手段制作出的视觉效果的行业。这个行业涵盖了从模型制作、动画制作、三维特效、光线追踪到数字化合成等各种技术和技巧，能够创造出超现实的场景，如科幻电影中的外星世界和异形生物，或在历史电影中重建历史事件和场景等。DW企业是一家在数字视觉效果制作领域具有较高知名度和影响力的企业，其业务范围涵盖影视制作、动漫制作、游戏制作、教育培训等多个领域。然而，随着市场竞争的加剧和技术更新迭代的加速，DW企业也面临着来自各方面的挑战。如何利用生成式人工智能技术提高视觉效果制作的质量和效率，如何培养和引进优秀的人才，如何在激烈的市场竞争中保持领先地位，这些都是DW企业需要解决的问题。
1.2研究内容与方法
1.2.1研究内容
本文以DW企业为例，主要研究影视特效企业在生成式人工智能背景下的企业发展战略。重点研究DW企业在生成式人工智能技术背景下，开展企业商业模式的创新，选择新的企业发展方向，有效完成影视特效企业的数智化转型。
第1章绪论。主要阐述本论文的研究背景和意义、研究内容和方法，研究创新点。
第2章主要阐述相关理论及文献综述。介绍了影视特效行业相关概念及特点，企业战略管理相关理论与方法。
第3章主要阐述AIGC对影视企业带来的影响。影视企业需要积极拥抱新技术，充分发挥其优势，同时也要注意应对潜在的风险和问题，以实现可持续发展。
第4章通过对DW企业内外部环境的综合分析，揭示了企业在政策法律、经济社会、行业环境及内部发展等方面面临的挑战和问题，为企业和行业提供了改进和发展的方向。
第5章为可行性研究和模式构建。运用企业战略管理知识，提出理论依据和操作方法，为企业规划合理的数智化发展战略，并制定DW企业数智化发展战略的实施途径。
第6章为结论与展望。总结本研究的成果，分析研究中的不足之处，展望影视特效企业未来发展前景。
第二章相关理论及文献综述
2.1影视行业概念
2.1.1影视特效概述
影视特效（VFX）通过运用各种工具和技术在影视制作中创造出虚拟图像，既能够制造出各种假象和幻觉，也大幅提升了作品的视觉吸引力。这种技术不仅有助于保护演员避免处于危险情境，减少了实际拍摄中的风险，而且还能有效降低制作成本。通过VFX，制作团队能够实现更加震撼和引人入胜的视觉效果，让观众沉浸在超越现实的虚构世界中，极大地丰富了影视作品的艺术表现力和商业价值[1]。
现代电影产业的蓬勃发展越来越依赖于数字化和智能化技术的进步，其中，特效产业已经成为电影工业不可或缺的关键环节。特效产业的发展水平不仅是衡量一个国家电影工业先进程度的重要指标，也直接反映了该国电影产业整体的发展水平。随着电影制作焦点由传统拍摄方法转变至依赖数字视效技术的虚拟制作，电影产业已经标志性地进入了一个以“制作”为中心的新时代，这进一步凸显了特效技术在当前和未来电影产业发展中的核心地位[2]。
近年来，随着计算机技术的不断发展，影视特效行业在全球范围内取得了显著进展。国内外的影视特效制作人员都在不断地探索新的技术与方法，以实现更加高效、精确和逼真的特效效果。在国外，美国的影视特效制作一直处于领先地位，众多知名的特效制作公司如工业光魔、皮克斯等都在美国[3]。这些公司不仅拥有先进的制作技术，还有强大的创意和设计能力。在影视特效的应用方面，美国电影对于中国市场的冲击影响较大，这也促进了我国影视制作上对于特效制作的开放学习和进步。尽管国内影视特效制作行业正在逐步发展，但在专业化、精细化以及工业化水平上仍与国际行业标准存在明显差距。这种差异不仅是国内外环境因素共同作用的结果，也反映了行业发展中存在的各种矛盾和问题。为了缩小与国际特效制作的差距，并提升国内行业的整体水平，必须对影响发展的内外因素进行深入分析，全面了解行业面临的挑战与困境。基于此项分析，方能制定出针对性强、有效性高的解决战略[4]。
2.2生成式人工智能研究现状
2.2.1生成式人工智能概述
生成式人工智能（Generative AI）是一种基于深度学习算法，通过训练文本、图片、视频等多种数据而得到的模型，它能够生成全新的内容。为了与专业生产内容（PGC）和用户生产内容（UGC）进行区分，我们将这种由生成式人工智能的新型网络信息内容命名为人工智能生成内容（AIGC）。AIGC代表了人工智能技术在内容创作领域的一大突破，展现了无限的创新潜力[11]。
人工智能生成内容（AIGC）正以其低成本、高效率的特质，逐渐受到各行各业的瞩目。2019年，Stable Diffusion以其出色的图像绘制能力，将AIGC正式引入工业界的视野，为人工智能的应用开启了新的篇章。而到了2022年，ChatGPT的提出更是让人们惊叹于人工智能技术的飞速发展，同时也引发了人们对AIGC将为各产业带来何种变革的无限遐想[12]。
卡内基梅隆大学和里海大学的研究者将AIGC定义为“使用高级生成式人工智能(GAI)技术生成的内容，而非人类作者创造的内容，（前者）可以在短时间内自动创建大量内容”[13]。
2022年9月，中国信通院和京东探索研究院共同发布了《人工智能生成内容(AIGC)白皮书》，将AIGC定义为“既是从内容生产者视角进行分类的一类内容，又是一种内容生产方式，还是用于内容自动化生成的一类技术集合”[14]。
第三章 AIGC给影视企业带来的影响............................ 12
3.1 AIGC给影视企业带来的机遇 ........................... 12
3.1.1 AIGC优化影视生产流程 ......................... 12
3.1.2 AIGC优化影视人才结构 ............................. 13
第四章 DW企业发展现状分析 ............................ 18
4.1 DW企业概述 .......................... 18
4.1.1 企业介绍 ................................ 18
4.1.2 企业运营管理流程 ....................... 19
第五章 AIGC 背景下 DW 企业战略方案设计 ........................ 36
5.1 DW企业发展战略选择 .......................... 36
5.1.1 SWOT组合分析 ......................... 36
5.1.2 战略类型选择分析 .......................... 38
第五章AIGC背景下DW企业战略方案设计
5.1 DW企业发展战略选择
通过前期分析，将对DW企业采用SWOT分析，全面审视优势、劣势、机会和威胁，为战略定位和战略方向的制定提供了全方位的视角。这项分析确保了公司能有效利用内部资源并应对外部挑战。综合这些分析结果，制定企业战略定位和实施路径，为公司持续稳定地发展提供了分析基础。
5.1.1 SWOT组合分析
通过精心筛选DW企业外部的机会与威胁的关键要素，并将其与公司内部的优势与劣势相匹配，将其共同整合至SWOT矩阵中，以进行详尽的战略定位分析。这一过程涵盖了横向与纵向的四大战略维度，旨在为公司发展战略的初步构建提供数据基础。
经过深入的分析，发现DW企业的内部条件在优势方面明显超过劣势。然而，在外部环境层面，机会与威胁犹如双刃剑，相互交织且同等重要。鉴于此，公司应更加聚焦于自身的核心竞争力，致力于寻求内部优势与外部机遇的深度融合与有机结合，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。
第六章结论与展望
6.1研究结论
本文基于战略管理相关理论，以DW企业为研究对象，深入探讨了其战略发展路径。在研究的初始阶段，系统梳理了企业战略管理理论，并选用了适用性较高的分析工具，以确保研究的准确性和有效性。首先，运用PEST外部环境分析法、波特五力模型以及EFE外部因素评价矩阵，对DW企业所处的外部环境进行了细致分析。这些分析方法帮助我们识别出了公司面临的发展机遇与潜在威胁，为后续的战略制定提供了重要依据。随后，运用IFE内部因素评价矩阵，深入挖掘了DW企业在设备、人力、市场等方
