文章來源：科技雲

圖片來源：由無界AI生成

北京冬奧運AI 虛擬人手語主播、杭州亞運會数字人點火、新華社数字記者、数字航天員小諍......當隨着越來越多数字人出現在人們生活中，整個数字人行業也朝着多元化且廣泛的應用方向發展，快速拓展到不同行業、不同場景。

面向C端，数字人幫助用戶生產內容和輔助工作，如：数字人練口語、和数字人玩遊戲等；面向B端，数字人是企業的“工具人”，應用於金融、影視、電商、直播等行業，提高行業生產和運營效率。

毫無疑問，数字人是一門好生意，但其規模化落地依然面臨着人才、成本、場景、技術等層層困難。其中，最關鍵的是技術瓶頸，如何讓数字人擺脫“空有一副好皮囊”的市場評價是一大難題。

然而，隨着大模型的出現，数字人的發展似乎正在迎來新的機遇。

 大模型賦能数字人

對於產業界而言，数字人本身並不新鮮。在過去很長一段時間內，為了又力求数字人視覺外形上的高保真呈現，生產成本不亞於製作一部專業級電影。

瑞銀髮布的数字人研究報告指出，高級虛擬人物的先期投入成本平均為3000萬元，後期又需要真人團隊完成拍攝、配音、剪輯。以樂華娛樂的虛擬女團A-SOUL為例，其一支單曲製作成本約200萬元，一場線下演唱會成本約2000萬元。

但即便是如此高昂的成本，也解決不了数字人的互動效果問題。由於智能水平不足，與其說它是数字人，更像是一個沒有靈魂的数字皮套。

高成本，再加上互動效果不佳，使得数字人的使用被限制在廠商內部或大企業客戶的試驗項目。

因此，當具有學習能力的生成式大模型顛覆了內容製作範式后，面向更廣範圍的中小型企業用戶、優先規模化落地使用的廉價数字人成為了可行方案。

據一名人工智能研究人員介紹，大模型對数字人的重塑與賦能主要體現為降本增效。

從技術角度來說，搭建一個数字人主要分為建模、驅動、渲染幾個環節。傳統的数字人主要依託計算機圖形學技術+真人動作捕捉，需要採集大量的真人數據，深度建模，耗時長，效率低，成本高。

如今在大模型的加持下，通過AI算法，基於深度學習模型、動作模擬、情感模擬等技術，只需要幾分鐘的真人視頻，用大模型訓練若干個小時，就可以生成逼真的数字人，製作成本大大降低。

不僅如此，数字人在成本降低的同時，效能也大大提升。

在大模型出現以前，数字人在外形上差異度較小，而且只能根據輸入的統一腳本，“照本宣科”地回答問題。

在大模型的賦能下，数字人擁有了“靈魂”，不僅外貌特徵可以自定義設計，智能化、交互性也有了很大提升。比如在一些直播帶貨場景中，数字人已經可以與受眾進行基礎互動。

比如，百度智能雲發布的曦靈数字人，大模型的加持下，可以15分鐘快速完成直播間搭建，自動生成匹配產品特色的講品話術，開啟智能互動問答。

在某餐飲品牌的直播間，曦靈数字人主播自動生成直播話術，包含開場破冰、福利放送、暖場話術、催單話術等。在這場真人與曦靈数字人的接力直播中，用戶竟然沒有絲毫察覺。

更令人驚訝的事，在真實6小時的直播比對中，数字人主播僅需真人主播15%的成本，就可獲得真人主播85%GMV。

除了直播帶貨，百度智能雲曦靈作為國內首個大模型全面重構的数字人平台，還可為企業提供2D真人、3D寫實、3D超寫實的人像，實現視頻製作、数字員工、数字人代言人等多種應用。

比如，在曦靈平台，只需5分鐘的真人視頻，半小時即可訓練人像，錄製100句話語，24小時生成專屬音色庫，相比真人授課成本只需過去的30%，錄製效率提升20倍。

不難發現，經過大模型重塑與賦能的数字人，一定程度上擺脫了價格昂貴、互動性差等問題，越來越廣泛地出現在短視頻、直播間中。

同時，数字人開始朝着更多“身份”進軍——銀行理財師、律師、老師、已逝的名人……数字人正在成為任何想成為的人，也為這條日漸擁擠的賽道帶來了新的機遇。

讓数字人更像“人”

大模型的出現讓数字人“脫胎換骨”，成為如今最火的創業賽道之一。

目前市場上主要的数字人廠商主要有兩類：一類是以百度、騰訊、華為等為代表的科技巨頭，基於自身大模型方面的優勢研發推出数字人產品；另一類是以硅基智能、出門問問、相芯科技等為代表的中小廠商。

多名人工智能領域投資人表示，目前AIGC（生成式人工智能）還處於早期階段，能落地產生利潤的不多，数字人是其中比較少有的商業化路徑，且已經能夠盈利的項目。

但隨着大量的創業者湧入，行業競爭趨於激烈和同質化，賽道逐漸變得擁擠和內卷。

內卷的一個表現是價格越降越低。目前2D数字人的價格大多數已經降到千元級別，有的甚至只需要幾百元。

360集團的数字人營銷服務也显示，通過智能營銷雲平台的配套SaaS服務推廣給客戶，按照會員用戶每月付費的標準估算，一款数字人的價格最低幾十元，最高在一、二百元上下。

隨着大量低成本的数字人湧入市場，百元級別的数字分身迅速被炒成一本萬利的“財富經”。

每到深夜，打開主流平台，大量的数字人堅守在直播間。隨之而來的是關於数字人的質疑聲漸起，諸如效果太假、市場混亂等，導致用戶體驗不佳。

有業內人士認為，隨着越來越多的玩家湧入，一些創業者技術能力有限，生產的数字人產品質量良莠不齊，容易導致劣幣驅逐良幣。

一方面，数字人多用於較為簡單的環境、解決較為基礎的問題，在場景切換或面對多輪對話時，可能出現答非所問或陷入死循環的情況，制約用戶體驗。

另一方面，大模型下的数字人交互體驗始終與真人存在明顯差異，比如，在Sora生成內容中，無視物理學原理、人的手指時多時少等問題被廣為詬病，可能進一步引發心理方面的“恐怖谷效應”。

對此，也有專家認為，需要進一步提升技術創新能力和用戶體驗感，在保證数字人外在擬人效果的同時，優化用戶交互體驗，注重實時渲染、光學捕捉、三維重建、智能人機交互等新興技術與自然語言處理、語音識別、計算機視覺、生成式AI等技術的研究和應用。

“當前行業正在共同突破的技術目標是‘如何讓数字人變得更像一個人’，像人一樣去思考”，一位業內人士表示，加快企業間的技術協同，解決交互型数字人在情緒感知、語義理解等方面的技術難題是接下來的重點。

這一系列的挑戰都指向技術側。

2024年度《中國虛擬数字人影響力指數報告》指出，截至2024年2月底，國家知識產權局“專利檢索”數據显示，2023年全年数字人領域專利申請數高達544個，反映出業界在核心技術研发上的強勁勢頭和深度創新。

從2023年数字人相關專利申請機構來看，以百度、騰訊為代表的老牌互聯網巨頭，以中國移動、工商銀行為代表的頭部通信、金融機構，以小冰公司、世優科技、黑鏡科技為代表的頭部数字人公司形成了技術端的多強格局。

儘管行業頭部大廠在AI技術上擁有了先發優勢，但在產業高速發展的過程中，每個公司在技術本身都沒有絕對的壁壘，本質上技術背後是人。對於所有数字人廠商來說，AIGC帶來機會的同時，也成為直面挑戰的起點。

結語

数字人正處於風口，吸引了大量想分一杯羹的創業者湧入。但不可否認的是，作為一項年輕的技術，数字人還處於早期階段，市場尚在培育之中。

對於同處一片紅海中的数字人公司來說，要思考的或許不是如何“卷低價”，而是通過技術的不斷進步，讓数字人“更像人”，提高行業的整體水位，讓数字人“活下去”，創造更多的價值。