北京冬奥运ai虚拟人手语主播、杭州亚运会数字人点火、新华社数字记者、数字航天员小诧......当随着越来越多数字人出现在人们生活中，整个数字人行业也朝着多元化广泛的应用方向发展，快速拓展到不同行业、不同场景。
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面向C端，数字人帮助用户生产内容和辅助工作，如：数字人练口语言，和数字人玩游戏等；面向B端，数字人是企业的“工具人”，应用于金融、影视、电商、直播等行业，提高行业生产和运营效率。
数字人是一门好生意，但其规模化落地依然面临着人才、成本、场景、技术等层层困难。其中，最关键的是技术瓶颈，如何让数字人摆脱“空有一副好皮囊”的市场评估是一大难题。
然而，随着大模型的出现，数字人的发展似乎正在迎来新的机遇。
1.大模型赋能数字人
对于产业界而言，数字人本身并不新鲜。在过去很长一段时间内，为了又力求数字人观视外形上的高保真呈现，生产成本不亚于制作一部专业级电影。
瑞银发布的数字人研究报告指出，高级虚拟人物的先期投入成本平均为3000万元，后期又需要真人团队完成拍摄、配音、剪辑。以乐华娱乐的虚拟女团A-SOUL为例，其一支单曲制作成本达到200万元，一场线下演唱会成本达到2000万元。
然而，这种高昂的成本问题并没有解决数字人的互动效果问题。由于智能水平不足，与其说它是数字人，更像是一个没有灵魂的数字皮套。
高成本，再加上互动效果不佳，使得数字人的使用被限制在厂商内部或大企业客户的试验项目。
因此，随着具有学习能力的生成式大模型领先了内容制作范式后，面向更广泛围绕的中小型企业用户、优先规模化落地使用的廉价数字人成为了可行方案。
据一名人工智能研究人员介绍，大模型对数字人的重塑与赋能主要体现为降本增效。
从技术角度来说，搭建一个数字人主要分为建模、驱动、渲染几个环节。传统的数字人主要依托计算机图形学技术+真人动作捕捉，需要采集大量的真人数据，深度建模，耗时长，效率低，成本高。
如今在大模型的加持下，通过AI算法，基于深度学习模型、动作模拟、情感模拟等技术，只需要几分钟的真人视频，用大模型训练若干个小时，就可以生成逼真的数字人，制作成本大大降低。
不仅如此，数字人在成本降低的同时，效能也大大提升。
在大模型出现以前，数字人在外形上差异度较小，而且只能根据输入的统一脚本，“照本宣科”地回答问题。
在大模型的赋能下，数字人拥有了“灵魂”，不仅外貌特征可以自定义设计，智能化、交互性也有了很大提升。比如在一些直播带货场景中，数字人已经可以与受众进行基础互动。
比如，百度智能云发布的曦灵数字人，大模型的加持下，可以15分钟快速完成直播间搭建，自动生成匹配产品特色的讲品话术，开启智能互动问答。
在某餐饮品牌的直播间，曦灵数字人主播自动生成直播话术，包含开场破冰、福利放送、暖场话术、催单话术等。在这场真人与曦灵数字人的接力直播中，用户竟然没有丝毫察觉。
更令人惊讶的事，在真实6小时的直播比对中，数字人主播仅需真人主播15%的成本，就可获得真人主播85%GMV。
除了直播带货，百度智能云曦灵作为国内首个大模型全面重构的数字人平台，还可为企业提供2D真人、3D写实、3D超写实的人像，实现视频制作、数字员工、数字人代言人等多种应用。
比如，在曦灵平台，只需5分钟的真人视频，半小时即可训练人像，录制100句话语，24小时生成专属音色库，相比真人授课成本只需过去的30%，录制效率提升20倍。
不难发现，经过大模型重塑与赋能的数字人，一定程度上摆脱了价格昂贵、互动性差等问题，越来越广泛地出现在短视频、直播间中。
同时，数字人开始朝着更多“身份”进军——银行理财师、律师、老师、已逝的名人……数字人正在成为任何想成为的人，也为这条日渐拥挤的赛道带来了新的机遇。
2.让数字人更像“人”
大模型的出现让数字人“脱胎换骨”，成为如今最火的创业赛道之一。
目前市场上主要的数字人厂商主要有两类：一类是以百度、腾讯、华为等为代表的科技巨头，基于自身大模型方面的优势研发推出数字人产品;另一类是以硅基智能、出门问问、相芯科技等为代表的中小厂商。
多名人工智能领域投资人表示，目前AIGC(生成式人工智能)还处于早期阶段，能落地产生利润的不多，数字人是其中比较少有的商业化路径，且已经能够盈利的项目。
但随着大量的创业者涌入，行业竞争趋于激烈和同质化，赛道逐渐变得拥挤和内卷。
内卷的一个表现是价格越降越低。目前2D数字人的价格大多数已经降到千元级别，有的甚至只需要几百元。
360集团的数字人营销服务也显示，通过智能营销云平台的配套SaaS服务推广给客户，按照会员用户每月付费的标准估算，一款数字人的价格最低几十元，最高在一、二百元上下。
随着大量低成本的数字人涌入市场，百元级别的数字分身迅速被炒成一本万利的“财富经”。
每到深夜，打开主流平台，大量的数字人坚守在直播间。随之而来的是关于数字人的质疑声渐起，诸如效果太假、市场混乱等，导致用户体验不佳。
有业内人士认为，随着越来越多的玩家涌入，一些创业者技术能力有限，生产的数字人产品质量良莠不齐，容易导致劣币驱逐良币。
一方面，数字人多用于较为简单的环境、解决较为基础的问题，在场景切换或面对多轮对话时，可能出现答非所问或陷入死循环的情况，制约用户体验。
另一方面，大模型下的数字人交互体验始终与真人存在明显差异，比如，在Sora生成内容中，无视物理学原理、人的手指时多时少等问题被广为诟病，可能进一步引发心理方面的“恐怖谷效应”。
对此，也有专家认为，需要进一步提升技术创新能力和用户体验感，在保证数字人外在拟人效果的同时，优化用户交互体验，注重实时渲染、光学捕捉、三维重建、智能人机交互等新兴技术与自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生成式AI等技术的研究和应用。
“当前行业正在共同突破的技术目标是‘如何让数字人变得更像一个人’，像人一样去思考”，一位业内人士表示，加快企业间的技术协同，解决交互型数字人在情绪感知、语义理解等方面的技术难题是接下来的重点。
这一系列的挑战都指向技术侧。
2024年度《中国虚拟数字人影响力指数报告》指出，截至2024年2月底，国家知识产权局“专利检索”数据显示，2023年全年数字人领域专利申请数高达544个，反映出业界在核心技术研发上的强劲势头和深度创新。
从2023年数字人相关专利申请机构来看，以百度、腾讯为代表的老牌互联网巨头，以中国移动、工商银行为代表的头部通信、金融机构，以小冰公司、世优科技、黑镜科技为代表的头部数字人公司形成了技术端的多强格局。
尽管行业头部大厂在AI技术上拥有了先发优势，但在产业高速发展的过程中，每个公司在技术本身都没有绝对的壁垒，本质上技术背后是人。对于所有数字人厂商来说，AIGC带来机会的同时，也成为直面挑战的起点。
3.结语
数字人正处于风口，吸引了大量想分一杯羹的创业者涌入。但不可否认的是，作为一项年轻的技术，数字人还处于早期阶段，市场尚在培育之中。
对于同处一片红海中的数字人公司来说，要思考的或许不是如何“卷低价”，而是通过技术的不断进步，让数字人“更像人”，提高行业的整体水位，让数字人“活下去”，创造更多的价值。
