AI大模型加持，虚拟数字人更像人
随着数字人技术的不断进步和应用领域的广泛拓展，这些虚拟角色已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从北京冬奥会的AI手语主播，到杭州亚运会的数字人点火仪式，再到新华社的数字记者和数字航天员小诤，数字人的身影出现在越来越多的场景中，推动着整个行业向多元化和广泛应用方向发展。
数字人技术的应用可以分为面向消费者（C端）和面向企业（B端）两大类。在C端，数字人主要帮助用户生成内容和辅助日常工作，例如通过与数字人进行语言练习或游戏互动。而在B端，数字人则更多地扮演企业的“工具人”，在金融、影视、电商、直播等行业中发挥作用，通过提高生产和运营效率来推动行业发展。
尽管数字人产业被广泛看好，但其实现规模化落地仍面临诸多挑战，包括人才、成本、场景和技术等方面的难题。其中，技术瓶颈是最为关键的问题，如何让数字人摆脱“空有外表”的局限，成为行业发展的重要课题。
然而，随着大模型技术的出现，数字人的发展迎来了新的机遇。大模型技术通过深度学习和AI算法，使得数字人的制作成本大幅降低，同时也显著提升了其智能化和交互性。例如，百度智能云发布的曦灵数字人，可以在极短的时间内完成直播间的搭建，并自动生成与产品特色相匹配的讲解话术，实现智能互动问答。在实际应用中，数字人主播的成本仅为真人主播的15%，却能带来85%的GMV，显示出数字人在商业领域的巨大潜力。
此外，数字人技术的进步也使其在更多领域发挥作用，如银行理财师、律师、教师，甚至是已故名人的数字化形象。这些数字人不仅在外形上更加多样化，而且在智能化和交互性方面也有了显著提升，为用户提供更加丰富和真实的体验。
然而，随着数字人市场的快速发展，行业竞争也日益激烈。一方面，数字人的价格不断下降，使得更多的企业和个人能够使用这项技术；另一方面，市场上出现了大量质量参差不齐的数字人产品，这不仅影响了用户体验，也可能导致行业内的不良竞争。因此，提升技术创新能力和优化用户体验成为了行业发展的关键。
为了实现这一目标，行业需要在实时渲染、光学捕捉、三维重建、智能人机交互等新兴技术上进行深入研究，并结合自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生成式AI等技术，进一步提升数字人的智能化水平。同时，企业间的技术协同和共享也是推动行业发展的重要途径。
总之，数字人技术正处于快速发展的阶段，虽然面临诸多挑战，但也蕴含着巨大的发展潜力。通过不断的技术创新和优化用户体验，数字人有望在未来成为更加智能、更加人性化的虚拟伙伴，为我们的生活带来更多便利和乐趣。