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西宁AI数字人的定义与概念

AI数字人的定义与概念

AI数字人是一种利用人工智能技术构建和模拟的虚拟人物。它是AI技术发展下的产物，与传统的虚拟数字人有所关联又存在区别。

从外观上看，AI数字人具有高度仿真的人类外表，这一外表的构建涉及到计算机图形学技术。它能够模拟人类的外貌特征，如五官、身材比例等，并且在动作表现上也与人类相仿，像是行走、手势等动作都能较为逼真地呈现。例如在影视制作中，AI数字人可以扮演角色，其动作的流畅性和自然度都能达到较高水平。

从内在能力来讲，AI数字人具备人类化的行为特征和智能认知能力。这意味着它可以像人类一样进行思考、做出决策，并且能够与人类进行交互和对话。它的行为模式不是简单的预设，而是基于一定的智能算法，如深度学习算法。通过大量的数据采集与处理，AI数字人可以不断学习和调整自己的行为。例如在客服场景下的AI数字人，能够根据客户的提问，利用预先学习到的知识和算法进行回答，并根据对话的进展调整回答的策略。

此外，AI数字人还具有多终端部署能力，能够在多种设备上运行，如电脑、手机、智能穿戴设备等，为用户提供便捷的交互体验。

按照不同的分类标准，AI数字人也有多种类型。例如按照功能可以分为娱乐型、服务型等。娱乐型的AI数字人如虚拟偶像，可以唱歌、跳舞、与粉丝互动；服务型的AI数字人如虚拟客服，能解答用户的问题、提供产品信息等。

西宁AI数字人的应用领域

AI数字人的应用领域

一、娱乐产业

虚拟偶像
- 在娱乐行业中，AI数字人以虚拟偶像的形式出现，成为一种全新的娱乐文化现象。这些虚拟偶像拥有独特的人物设定、外貌形象和才艺技能。例如，日本的初音未来就是早期较为知名的虚拟偶像，她通过合成的声音演唱歌曲，举办虚拟演唱会，吸引了全球大量粉丝。她的形象是通过计算机图形学技术精心打造的，从发型、服饰到面部表情都极具特色。
- 与真人偶像相比，虚拟偶像不受生理条件限制，可以随时进行表演，也不存在绯闻等负面新闻风险。她们可以在不同风格的音乐、舞蹈表演中自由切换，满足不同受众的喜好。
影视制作
- 在影视领域，AI数字人可以作为演员参与影视作品的拍摄。一方面，在一些危险场景或者特效场景中，AI数字人可以替代真人演员，避免演员面临危险。例如在一些高难度的动作场景，如从高楼坠落、激烈的战斗场景等，AI数字人可以精准地完成动作表演。
- 另一方面，AI数字人也可以创造出一些非现实的角色形象。比如神话故事中的神兽或者奇幻生物等，通过数字人的技术将其形象栩栩如生地呈现在荧幕上，为影视作品增添更多的奇幻色彩。

西宁AI数字人服务行业

服务行业

虚拟客服
- 在金融、电商、电信等行业，虚拟客服是AI数字人的一个重要应用方向。以电商行业为例，当用户在购物过程中有疑问时，虚拟客服可以随时提供解答。例如，用户询问某商品的尺码、颜色、材质等信息，虚拟客服能够根据预先设置的商品信息知识库快速准确地回答。
- 虚拟客服还可以根据用户的浏览历史和购买行为，提供个性化的推荐服务。在金融行业，虚拟客服可以为客户解答账户管理、理财投资等方面的问题，提高客户服务效率，降低人力成本。
智能助手
- 在智能家居领域，AI数字人可以作为智能助手存在。比如，它可以与家庭中的智能设备相连，当用户说“我想要打开客厅的灯”，智能助手就能识别用户的指令，控制智能灯设备开启。
- 在智能汽车中，AI数字人也可以作为驾驶助手，为驾驶员提供导航、路况信息、车辆状态监测等服务。同时，还可以与驾驶员进行简单的对话互动，提高驾驶过程中的趣味性和安全性。

西宁AI数字人教育领域

教育领域

虚拟教师

在在线教育中，虚拟教师可以为学生提供课程讲解。虚拟教师可以根据课程内容进行生动的演示和讲解，例如在科学课程中，虚拟教师可以模拟实验过程，让学生更直观地理解科学原理。

对于不同学习进度和能力的学生，虚拟教师可以调整教学策略和内容。比如对于学习较慢的学生，可以提供更多的基础知识讲解和练习；对于学习较快的学生，可以提供拓展性的学习内容。

教育辅导

AI数字人还可以作为课外辅导角色。当学生在课后遇到学习问题时，它可以解答问题，提供学习建议。例如在语言学习中，虚拟辅导可以纠正学生的发音，提供语法练习等服务。

西宁AI数字人的技术原理

AI数字人的技术原理

一、基础技术架构

人物生成
- 在人物生成方面，2D数字人的生成相对较为简单，而3D数字人则需要额外的三维建模技术。三维建模技术包括静态扫描建模和动态光场重建。目前主流的静态扫描建模技术又可分为结构光扫描重建和相机阵列扫描重建。结构光扫描重建是通过投射特定的光结构到物体表面，然后根据反射光的变化来重建物体的三维形状，但这种方法扫描时间长，对于运动目标的适应性较差，更多应用于工业生产和检测领域。相机阵列扫描重建则是利用多个相机从不同角度对物体进行拍摄，然后通过算法将这些图像合成一个三维模型，这种方法克服了结构光扫描重建的一些问题，成为人物建模的主流方式，如现在一些游戏、电影制作中就广泛采用这种方式。动态光场重建是一种较新的技术，它可以忽略材质，直接采集三维世界的光线，然后实时渲染出真实的动态表演者模型，能够为3D建模提供更丰富的图像信息。
人物表达
- 人物表达包括语音生成和动画生成。语音生成是通过语音合成技术（TTS）将文字转化为语音，AI数字人的语音可以根据不同的角色设定进行调整，例如模拟男性、女性、儿童等不同的声音特征。动画生成包含驱动和渲染两大部分。在驱动方面，2D、3D数字人嘴型动作的智能合成底层逻辑类似，都是建立在输入文本到输出音频与输出视觉信息的关联映射上。对于3D数字人，视频驱动方式通常包括视频算法训练和语音自动识别等步骤。通过对已采集到的文本到语音和嘴型视频的数据进行模型训练，可以得到一个输入任意文本均可驱动嘴型的模型，然后通过语音自动识别，将语音标注并绑定数据与动作，使得数字人能够对特定词语或语境做出相应动作。在渲染方面，渲染引擎能够对灯光、毛发、衣物等进行渲染，主流的渲染引擎有Unity Technologies公司的Unity 3D、Epic Games公司的Unreal Engine等，这些引擎可以使数字人的外观更加逼真，如让皮肤看起来更有质感，毛发更加自然等。
合成显示、识别感知与分析决策
- 合成显示模块将语音和动画合成视频，以便数字人能够以视频的形式呈现给用户。识别感知模块可以根据语音语义识别用户的意图，例如通过自然语言处理（NLP）技术对用户输入的文本或语音进行分析，理解用户的需求。分析决策模块则根据识别感知的结果决定数字人后续的语音和动作。例如，如果用户询问某个产品的价格，分析决策模块会调用相关的产品价格信息知识库，然后指示数字人以合适的语音和动作回答用户的问题。

智能驱动技术

AI能力平台
- AI能力平台为AI数字人提供了计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术能力。计算机视觉技术使得数字人能够识别周围的环境和用户的动作、表情等。例如，数字人可以通过摄像头捕捉用户的面部表情，从而调整自己的交互策略，如果用户露出疑惑的表情，数字人可以进一步详细解释之前的回答。智能语音技术让数字人能够准确地识别用户的语音指令，并将其转化为文字进行处理。自然语言处理技术则用于理解用户输入的文本内容，包括语法分析、语义理解等，以便数字人能够给出合适的回应。
深度学习与大数据
- AI数字人的智能行为离不开深度学习算法和大数据的支持。通过大量的数据采集，如文本数据、语音数据、图像数据等，数字人可以学习到人类的语言模式、行为模式等。深度学习算法利用这些数据进行模型训练，例如神经网络模型可以通过不断调整权重来优化对各种任务的处理能力。以智能客服数字人为例，它可以通过学习大量的客服问答数据，提高自己回答问题的准确性和效率。

西宁AI数字人的发展现状

AI数字人的发展现状

一、市场规模增长迅速

根据艾媒咨询的数据显示，2022年中国虚拟人核心市场规模为120.8亿元，同比增长94.2%，预计2025年将达480.6亿元。这一数据表明了AI数字人相关产业在市场中的快速增长态势。随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，各行业对AI数字人的需求逐渐增加，推动了市场规模的扩大。在传统行业数字化转型及降本增效的需求推动下，中国AI数字人业务需求进一步释放。例如在电子商务行业，越来越多的企业开始使用AI数字人进行商品推广和客户服务，以提高运营效率和用户体验。

二、应用行业广泛

企业需求多样化
- 从企业的角度来看，AI数字人的应用行业非常广泛。在互联网行业，AI数字人可以用于内容创作、直播等。例如一些互联网平台利用AI数字人制作短视频，提高内容产出的效率。在金融行业，除了虚拟客服之外，还可以利用AI数字人进行风险评估、投资分析等工作。在政府部门，AI数字人可以用于政务服务大厅，为民众解答政策相关的问题。
不同规模企业参与
- 艾媒咨询调研数据显示，95.6%的中国AI数字人行业客户企业为中型及小微型企业。这表明不仅大型企业在积极探索AI数字人技术的应用，中型和小微型企业也看到了AI数字人的潜力，并且积极参与到相关的应用中来。不同规模的企业根据自身的需求和资源情况，在不同的应用场景下使用AI数字人。例如小微型企业可能更多地将AI数字人用于客服和简单的营销推广，而中型企业可能会在更复杂的业务流程中引入AI数字人，如内部管理、数据分析等。

三、技术创新不断推进

相关专利增长
- 在技术创新方面，AI数字人相关企业持续进行技术研发。iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2022年中国AI数字人相关专利申请数量为6377项，同比增长4.7%，主要应用领域集中在特殊数据处理应用、数字数据信息检索、计算机辅助设计和生物学模型等。这些专利的增长反映了企业在AI数字人技术研发方面的投入和创新能力，也为AI数字人技术的进一步发展提供了技术储备。
技术融合发展
- AI数字人技术与其他技术不断融合发展。例如与计算机视觉技术的融合，使得数字人的视觉感知能力不断提升；与自然语言处理技术的融合，让数字人的交互能力更加智能。同时，AI数字人技术也在与新兴技术如5G、云计算等融合，5G的高速低延迟特性可以让数字人的交互更加流畅，云计算则为数字人的运算和存储提供了强大的支持。

AI数字人的未来趋势

一、更加人性化与情感化

情感感知与表达
- 未来的AI数字人将朝着更加人性化和情感化的方向发展。在情感感知方面，数字人将能够更好地识别用户的情绪状态，不仅仅是通过语音的语调、文字内容，还能通过面部表情等多模态信息进行综合判断。例如，当用户带着焦虑的表情询问问题时，数字人能够感知到这种情绪，并调整自己的回答方式，以更加温和、耐心的态度进行解答。
- 在情感表达方面，数字人将能够更加自然地表达情感。通过改进动画生成技术和语音合成技术，数字人的表情、声音能够更加生动地传达情感。比如在讲述一个感人的故事时，数字人的声音可以带有哽咽的感觉，面部表情也能表现出悲伤的情绪。
个性化服务
- AI数字人将为用户提供更加个性化的服务。根据用户的历史交互记录、兴趣爱好等信息，数字人可以定制自己的交互内容和服务方式。例如，对于一个喜欢旅游的用户，数字人可以在推荐信息中更多地提供旅游相关的内容，如旅游目的地推荐、旅游攻略等。这种个性化服务将提高用户对数字人的满意度和依赖度。

二、多模态交互能力提升

多模态输入
- 在输入端，AI数字人将实现多模态感知输入。除了目前常见的文本和语音输入外，还将能够接受手势、表情等视觉信息的输入。例如，用户可以通过简单的手势指令让数字人执行相应的操作，或者数字人可以根据用户的表情判断用户对回答的满意度，从而决定是否需要进一步解释。
- 在多模态输入的基础上，数字人将能够对这些不同模态的信息进行综合理解。例如，当用户同时用语音和手势表达一个复杂的需求时，数字人能够准确理解用户的意图，而不是分别处理语音和手势信息。
多模态输出
- 在输出端，数字人将提升多模态交互能力。除了语音回答和简单的动画展示外，数字人将能够提供更加丰富的输出形式。例如，在进行产品介绍时，数字人可以同时展示3D模型、相关视频等内容，以更加直观地向用户传达信息。同时，数字人的动作和表情也将与语音内容更加协调，实现更加自然的交互效果。

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