從元宇宙概念的提出到AI數(shù)字人的全方面突破，數(shù)字人技術(shù)已經(jīng)在越來越多的領域得到深度應用，從較初的概念穩(wěn)步進入了落地階段，數(shù)字人成為趨勢是必然。數(shù)字人到底是趨勢還是概念營銷？很多人談到數(shù)字人時，往往會認為數(shù)字人只是人工智能爆發(fā)后，衍生的一個營銷概念，看似潛力巨大，實則可有可無。但實際真是這樣嗎？早期數(shù)字人因受技術(shù)因素以及市場真實需求制約，不僅成本高，且無法實現(xiàn)實時交互，即便有的數(shù)字人，如通過動捕設備真人驅(qū)動的數(shù)字人，可這類數(shù)字人的交互能力，也受限于真人操作者的水平和風格，這使其很難滿足不同用戶，不同行業(yè)和多元化場景需求。在社交媒體上，數(shù)字人可以進行互動，增強品牌與消費者之間的聯(lián)系。江蘇游戲數(shù)字人短視頻合成

交互能力是AI數(shù)字人與用戶進行溝通和對話的能力，它需要用自然語言處理、語音識別、圖像識別、情感分析等技術(shù)，實現(xiàn)多模態(tài)的交互，包括語音、文字、圖像、視頻等。AI數(shù)字人可以通過理解用戶的意圖和情緒，生成合適的回應和反饋，實現(xiàn)擬人化的對話和溝通。自然語言處理是一種利用計算機處理自然語言（如中文、英文等）的技術(shù)，包括分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析、語義分析等子任務。自然語言處理在交互能力方面有著重要的作用，但也存在一些問題，例如語言歧義、缺乏常識知識、難以捕捉語境等。上海身份型數(shù)字人直播系統(tǒng)數(shù)字人的形象設計可以根據(jù)品牌定位進行個性化定制。

數(shù)字人其研究過程包括四個交叉重疊的發(fā)展階段，“可視人”，“物理人”，“生理人”，“智能人”，較終建立多學科和多層次的數(shù)字模型并達到對人體從微觀到宏觀的精確模擬。廣義的數(shù)字人是指數(shù)字技術(shù)在人體解剖、物理、生理及智能各個層次，各個階段的滲透。需要注意的是，數(shù)字人是正在發(fā)展階段的相關(guān)領域的統(tǒng)稱。中國在2001年和2003年兩次香山科學會議后，啟動了數(shù)字人領域的研究工作。中國數(shù)字人知識產(chǎn)權(quán)存證保護平臺2023年6月17日正式上線。

數(shù)字人典型特征：01、數(shù)字人具有高度的人性化表現(xiàn)，能夠準確地模擬人類的語言、動作和情感；02、數(shù)字人擁有強大的自然語言處理能力，可以識別和理解人類的語言，并給出相應的回復和建議；03、數(shù)字人具有高度的可定制能力和可擴展性，可以根據(jù)用戶不同的應用場景進行靈活定制，通過添加不同的程序和算法，提高數(shù)字人的語音、行為和場景適應能力。04、 數(shù)字人具有多樣化的應用場景，可應用于教育、醫(yī)療、娛樂、辦公等領域。相比于傳統(tǒng)的圖像動畫，數(shù)字人技術(shù)可以實現(xiàn)更加復雜的動畫效果，包括言語對話、手勢動作、表情變化、身體語言和自主思考等。有些品牌推出了自己的數(shù)字代言人，以吸引年輕消費者。

AI數(shù)字人可以通過優(yōu)化渲染效果和網(wǎng)絡延遲，提供高清晰度和低時延的用戶體驗。云計算是一種利用網(wǎng)絡提供按需使用的共享計算資源和服務的技術(shù)，可以實現(xiàn)大規(guī)模并行計算和存儲。云計算在多終端部署能力方面有著明顯的優(yōu)勢，但也存在一些問題，例如安全隱患、數(shù)據(jù)隔離、網(wǎng)絡依賴等。為了解決這些問題，研究者提出了許多基于深度學習的云計算優(yōu)化方法，例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡或張量分解的資源分配，基于注意力機制或圖神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)融合，基于變換器或預訓練模型的網(wǎng)絡壓縮。這些方法可以實現(xiàn)更高效、更安全、更穩(wěn)定的云計算服務，以及跨平臺和跨設備的云計算服務。數(shù)字人的培養(yǎng)需要結(jié)合大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)。深圳身份型數(shù)字人工具

在醫(yī)療行業(yè)，數(shù)字人可以幫助患者進行健康咨詢和教育。江蘇游戲數(shù)字人短視頻合成

AI數(shù)字人可以通過構(gòu)建知識系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)字人的實時交互和自主學習。知識圖譜是一種用圖結(jié)構(gòu)表示和存儲大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的知識的技術(shù)，可以實現(xiàn)知識的表示、推理和查詢。知識圖譜在決策能力方面有著重要的作用，但也存在一些問題，例如知識獲取、知識融合、知識質(zhì)量等。為了解決這些問題，研究者提出了許多基于深度學習的知識圖譜構(gòu)建和應用方法，例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡或張量分解的知識表示學習，基于注意力機制或圖神經(jīng)網(wǎng)絡的知識推理，基于變換器或預訓練模型的知識解答。這些方法可以實現(xiàn)更有效、更準確、更靈活的知識處理，以及跨領域和跨模態(tài)的知識處理。江蘇游戲數(shù)字人短視頻合成