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数字人技术能力不断提升，应用场景不断扩大，趋势成必然，纵览数字时代的变迁，输出端口不断演变：PC 时代，网页处于主要地位；移动互联网时代，APP 广受欢迎；自媒体时代，公众号、短视频兴起。当下，经过大模型强化后的数字人，凭借充足的知识、熟练的语义理解与智能语音交互本领，作为以往所不具备的知识力量和交互能力。并从单一的B端快速向C端扩散，而这样的扩散，必将会重塑人类信息的输出端口。只短短几年时间，数字人技术厂商正在验证比尔盖茨的设想：未来的AI个人助理将颠覆搜索引擎和在线购物网站。数字人的可塑性可以让其迅速适应不同的业务需求。广东康复指导员数字人模特

为了解决这些问题，研究者提出了许多基于深度学习的意图和情感识别方法，例如基于双向长短期记忆网络或门控循环单元的意图识别，基于卷积神经网络或注意力机制的情感分析。这些方法可以实现更细粒度、更动态变化、更多维度的意图和情感识别。多终端部署能力是AI数字人在不同的平台和设备上运行的能力，它需要用云计算、边缘计算、流媒体传输等技术，实现高清晰度和低时延的用户体验。总的来说，数字人是计算机图像技术的重要应用领域之一，它在不同领域中有着普遍的应用前景。黑龙江虚拟演员数字人数字人的形象越来越受年轻一代的喜爱和追捧。

虚拟数字人系统一般情况下由人物形象、语音生成、动画生成、音视频合成显示、交互等5个模块构成。非交互型数字人，系统依据目标文本生成对应的人物语音及动画，并合成音视频呈现给用户。交互型数字人，智能驱动型数字人：通过智能系统自动读取并解析识别外界输入信息，根据解析结果决策数字人后续的输出文本，驱动人物模型生成相应的语音与动作来使数字人跟用户互动。真人驱动型数字人：真人根据视频监控系统传来的用户视频，与用户实时语音，同时通过动作捕捉采集系统将真人的表情、动作呈现在虚拟数字人形象上，从而与用户进行交互。

边缘计算和流媒体传输在多终端部署能力方面有着重要的作用，但也存在一些问题，例如资源限制、负载均衡、同步保证等。为了解决这些问题，研究者提出了许多基于深度学习的边缘计算和流媒体传输优化方法，例如基于卷积神经网络或循环神经网络的任务迁移，基于注意力机制或变换器的负载调度，基于BERT或GPT等预训练模型的同步控制。这些方法可以实现更高效、更均衡、更协调的边缘计算和流媒体传输服务，以及跨场景和跨媒体的边缘计算和流媒体传输服务。通过增强现实技术，用户可以与数字人进行互动。

AI数字人其实很早就出现了，只是当时的技术还没有现在这么完善，更多的是动漫化，和真人有太多差别，你可能看到的就是这样↓而现在的AI技术已经飞速发展，AI数字人已经投入了市场，经常刷抖音的人，一定刷到过这样的账号↓这些人物其实都是AI数字人，不用自己出镜，不用自己写脚本，不用自己拍摄，真正的无脑赚钱。我们公司现在就是做的这种视频账号进行带货变现，让这些数字人替我打工，赚钱不要太轻松！对于正在通过短视频获客，需要企业IP分身的用户。数字人的便捷性，满足了各类行业和人群的数字形象需求，让日常的出境拍摄从此变得简单。在互联网更新迭代如此迅捷的背景下，机遇与挑战并存。每次时机的选择都变得尤为重要，也许数字人就是当下企业短视频竞争下的利器。数字人可以模拟人类情感，使互动体验更加自然。北京游戏角色数字人短视频合成

不同领域的专业人士正在共同研究数字人的道德边界与规范。广东康复指导员数字人模特

立足现在，展望未来，2025年，北京市数字人基地预计引进符合要求的项目累计达35家，园区形成集成互联网3.0数字人产业集聚，企业共创与应用场景成果明显，生态建设成效凸显。那时，数字人基地还将浇灌出更加艳丽的科技之花，结出更丰硕的产业之果。作为互联网3.0的头一个爆发性应用，作为互联网3.0面向全世界敞开的窗口，作为充满不确定性的互联网3.0宇宙中一个确定性的入口，数字人产业的发展程度较大程度上决定了数字经济未来发展的前景。广东康复指导员数字人模特