趣丸科技贾朔：AI音乐迎来应用元年，五年内将重构产业格局

• 编辑部 整理自 AIGC峰会
• 量子位 | 公众号 QbitAI

AI音乐创作正掀起普惠浪潮。人人都能玩一点音乐的时代正在到来。

趣丸作为AI音乐大模型赛道的独角兽，凭借其自研「天谱乐」，正在让艺术创作的门槛变得触手可及。

在本次第三届AIGC产业峰会上，趣丸科技副总裁贾朔分享了这样的观点：

• AI对于音乐是硬币的两面，AI取代了重复性的音乐工作流，也让真正的音乐创作者化繁为简，拥抱技术红利。同时，国产AI音乐的歌声自然度已经突破音乐“图灵测试”，效果超越美国头部模型。

为了完整体现贾朔的思考，在不改变原意的基础上，量子位对演讲内容进行了编辑整理，希望能给你带来更多启发。

中国AIGC产业峰会是由量子位主办的AI领域前沿峰会，20余位产业代表与会讨论。线下参会观众超千人，线上直播观众320万+，累计曝光2000万+。

话题要点

• 技术突破推动音乐产业从专业创作向“人人可创作”范式转移。
• 国产AI音乐的歌声自然度效果已超越美国头部模型。
• AI不会完全替代人类创作者，而是作为辅助工具提升创作效率。
• 营造开放的行业生态，有助于赋能产业上下游方。

以下为贾朔演讲全文：

AI让音乐创作者化繁为简

我从音乐赛道的产业视角出发，跟大家分享一下AI对音乐产业影响的观察，并且分享一下我们自身探索的一些案例。

2024年对于AI音乐模态的发展是比较重要的节点，音乐是在文字、图片、视频后，跨越了GPT之后智能飞跃的节点。之前要创作音乐是门槛很高的事情，但去年随着Suno 3.5出来，技术门槛、创作门槛被极大降低。

这个事实发生之后，从科技普惠的视角来说，这是一件蛮令人兴奋的事情。如果从音乐行业的视角来看，这其中既有兴奋、机遇，同时也包含了危机、挑战。所以我跟很多从业者交流的时候，发现大家不约而同会抛出这么一个问题——

在AI带来的变量下，未来的五年音乐行业可能会如何被AI改变？

因为是否改变已经不是问题了，是一个确定性的结论，只是说会如何改变。我把这个问题问了一下DeepSeek，因为现在遇事不决先问一下DeepSeek怎么看。

这里DeepSeek给的回答很有意思，仅供参考。我觉得也提供了大致的思考框架，首先确实让音乐创作这件事情变得非常普惠，并且让原来一个相对来说复杂、专业的创作流程，随着AI技术发展发生了很大的变化。

在消费体验上，过往更多的普通人跟音乐进行交互，只能通过一些像类似听歌这种体验，而未来将会有更多从创作切入的玩音乐的方式。

这里DeepSeek也说了，挑战和机遇是并存的，那可能的风险是什么？

大家如果关注各种媒体报道的话，也经常听到，动不动就是一个新AI模型发布要让多少人失业了，或者对音乐人的工作和未来发展造成巨大冲击。

我们也收集整理了海外智库关于音乐发展的一些预判，根据他们的观点，音乐行业里面有很多细分的工作，确实在未来五年的时间内，会或多或少地被音乐模型带来不小的冲击跟改变。

从渗透率的角度来说，可能从智库的观点，相当一部分工作都会被AI参与，甚至是替代。并且可能当中的一部分用例也会影响一部分音乐人的收入，包含娱乐音乐、氛围音乐。部分游戏领域BGM创作的群体，有较高概率会被AI影响甚至替代。

一个硬币也有两面，我们会看到，虽然有一部分相对来说可能简单或重复度高的工作有可能会被AI介入，甚至是局部替代。但还有很多工作其实会随着AI的辅助方式的介入，而大大地提效，并且从而提高创作的效率跟质量。

所以在这块也能看到，传统音乐制作里面，无论是创意的获取、还是编曲编排等方面，我们也看到有较高的可能性会以AI辅助的方式来帮助到音乐人。

站在2025年应用元年的时间点，我们也想分享一下，从一个行业从业者的角度，我们看AI有可能以什么样的方式，去对这个产业做出一些正向的影响。

大家在媒体上看到一些比较吸引眼球的，往往是一个完整的AI数字人来唱歌，这种效果固然会引起很多的关注，但事实上我们也相信，其实有很多AI的产业化的应用，有可能是以润物细无声的方式在背后默默进行的。

这里也给大家分享一个案例，这个案例发生在今年年初的小年夜，在国家级舞台中国网络视听盛典上其中的一个节目，就是以我们的AI音乐模型天谱乐作为词曲创作，并且与人类艺术家共同演唱的作品。

在这里我们也可以看到AI完全取代人类唱作的另外一种可能，我们认为AI更有可能作为辅助的方式帮助现有的从业者、创作家，以更低的成本、更快的速度去完成更高质量的艺术创作。

以这次舞台表演为例，以AI的方式创作的提效提速的比例，我们初步估算至少是在10倍以上，我们也看到这样一种新的可能性。AI的应用与传统的产业不是一个替代跟竞争的关系，更有可能是协助产业升级的方式。

音乐最打动人的部分往往是人声部分，这也是大家去认识和评价一首歌非常重要的一部分。但音乐带有一定的主观性，很难像其他大模型领域，靠题库打榜的方式证明自己SOTA的技术效果。

但我们也找到一种方式，我们邀请了音乐专业的一些学生用盲测的方式。所谓盲测，就是事先不知道这个作品来自哪个模型，以同样的方式、同样的prompt生成，让专业的从业者去做打分对比。

在相应的打分结果出来后，会发现天谱乐大模型，尤其在中文人声唱词层面的效果，如果跟美国领先的SUNO模型相比有一定的优势，并且大多数评测者其实已经较难区分人声是机器还是真人。

以上是我们模型能力的效果。当然虽然有自研的模型能力，但我们更多认为趣丸科技是一个有模型能力的应用厂商，应用层也是2025年趣丸探索的重要方向。

从产业视角看，虽然AI音乐生成效果已经非常领先和优秀，但还有一些问题得不到从业者的认可。

我跟很多音乐人交流的时候，发现大家都有一个共同的问题，或者比较排斥AI的地方，即AI更多是类似盲盒式的创作方式，就是所谓的摇歌——更多的是靠多试、多筛去找出符合自己想要效果的音乐。

这种方式可能对于音乐这种特殊的媒介来说，并不符合行业的创作习惯，以及音乐人的创作直觉。经过跟大量音乐人的交流，我们拿出了我们的解决方案，我们以尊重传统音乐人对于MIDI电子编曲的音乐方式作为切入点，同时让音乐人的核心旋律、创意作为音乐的骨干，由AI辅助帮助音乐人去快速地生成完整的作品。

我们既保留了AI创作的提效部分，同时我们让整个音乐最核心的创意部分，也就是曲的创作部分，还是交由艺术家来做最核心的创作，这就是我们提到的价值主张。

我们还是希望在艺术创作这件事情上，应该由人类把握最终的方向盘，而不是由AI托着人类去跑，这个是我们想要对这个产业做出的一点贡献跟改变。

刚才提到了天谱乐具备的音乐能力，我们在过去几个月模型发布后，也接收到很多从业者朋友们来咨询我们，他们问我们有没有考虑把能力开放出来？当时我想好像确实也没有什么理由不开放出来。

所以我们在今年早些时候已经上线了API开放平台，来公开AI音乐的生成能力。

近期我们会把更多的能力做上线和赋能，包括前面演示的完整的歌曲生成能力，能够达到唱片级的完整效果，同时还有深受影视行业欢迎的纯音乐能力的创作。我们现在使用这个能力的合作方，也包括在好莱坞的一些影视制作公司。

另外像二次编辑、音色控制、音色克隆的能力，我们也会逐步开放跟提供。我们希望通过这些能力的开放，能够帮助到更多对音乐有需求的产业上下游方，能够更加普惠地享受到技术升级带来的能力变化。

关于趣丸科技

趣丸科技于2014年12月正式成立，从移动互联网时代到AI时代，趣丸科技已在深耕多年的AI语音、AI音乐等领域均有落地应用。

在AI音乐领域，去年7月他们发布了全球首个多模态配乐大模型——天谱乐AI。天谱乐从一上线就全面接入了其旗下应用唱鸭APP，并向所有用户开放。

作为自研的音乐大模型，天谱乐在多模态的音乐生成、中文人声的歌曲生成、录音棚级的精确编曲等方面能力表现突出。