AI（人工智能）技术的迅猛崛起正推动着虚拟数字人领域的发展。虚拟数字人是指由人工智能驱动的数字化形象，能够模拟人类的外貌、声音和行为。它们通过深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术，使得它们能够与人类进行交互和沟通，成为现实世界与数字世界之间的桥梁。下面轻创集团将从行业定义、行业特征和发展历程三个方面来探讨AI驱动虚拟数字人的发展历程：
1.AI驱动虚拟数字人行业定义
AI驱动虚拟数字人是指利用深度学习算法创建的一种驱动模型和驱动方式，使其能够通过面部表情、口型动作和语音表达与用户进行交互。例如，轻创Ai虚拟数字人利用智能系统自动读取和解析外界输入信息，并根据结果做出决策，从而生成相应的语音和动作，与用户进行沟通和互动。
AI驱动虚拟数字人在外观、行为和交互等方面具有拟人化的特征，同时还能够展现超人类的行动能力。它们可以具备特定的形貌、性别和性格等人物特征，能够通过语言、面部表情和肢体动作进行表达，实现基本的语音驱动、语义理解和对话沟通等过程。此外，它们还能够表达情感、进行情绪交流，并具备性格培养的功能。
简单来说，AI驱动虚拟数字人通过深度学习算法和智能系统，结合面部表情、口型动作和语音表达等方式，与用户进行交互。它们不仅具备拟人化的特征，还能够展现超人类的行动能力，包括外貌特征、行为表达和交流能力，并具备情感表达、情绪交流和性格培养等功能。
2.AI驱动虚拟数字人行业特征
数字虚拟人行业发展仍然处于起步阶段，其技术流程主要依赖于人工智能技术。在这个行业中，服务模式可以分为定制化和平台化两种模式。同时，在采购过程中，下游厂商会考虑厂商的人工智能技术实力和场景落地能力等因素。
·形象设计及驱动数据采集→形象建模并进行绑定→训练驱动模型→基于输入或转化的语音进行内容制作→渲染并生成内容。
首先，我们使用多方位摄像头对模特进行打点扫描，可以选择进行全身或局部扫描，以收集他们说话时的唇部动作、表情、面部肌肉变化细节和姿态等数据。这是第一步。
接着，我们再次利用多方位摄像头对模特进行打点扫描，同样可以选择进行全身或局部扫描，以获取他们说话时的唇部动作、表情、面部肌肉变化细节和姿态等数据。这是第二步。
第三步是决定最终效果的核心步骤。我们利用深度学习来学习模特的语音、唇形、表情参数之间的潜在映射关系，以高度还原人脸骨骼和肌肉的微小变化，从而得到逼真的表情驱动模型。
在第四步中，我们使用输入的语音或者首先使用文本到语音（TTS）技术将输入文本转化为语音。然后，我们结合驱动模型，利用生成对抗网络（GAN）选择最符合现实的图片，并进行推理以生成每帧数字人的图像。
最后，在第五步中，我们需要考虑计算框架的大小、算力供给等技术问题，因为这些因素会影响渲染效果。
·AI驱动虚拟人厂商服务模式可分为定制化和平台化两种模式。
在虚拟数字人行业的初期发展阶段，厂商的服务模式主要以企业定制为主。客户根据自身业务需求，向AI类厂商或CG/XR等技术厂商定制相关服务。然而，随着AI技术的突破和算法模型在学术界的公开，出现了一批垂直类厂商，提供"全栈式"虚拟数字人开发服务。
其中，轻创AI数字人是一种服务类型的虚拟数字人，它结合了AI技术和轻量级创作工具。在这种供应商模式中，一些本地生活商户和电商商家开始将轻创AI数字人融入自身服务，为客户提供更灵活和快速的定制服务。
轻创AI数字人的特点在于它们具备快速创作和交互的能力，能够在较短时间内生成高质量的虚拟数字人形象和动画。这些数字人可以通过对话、动作和表情等方式与用户进行交互，提供更加沉浸式的体验。
垂直类厂商在其开发平台中集成了轻创AI数字人的功能，使客户能够利用这种创作工具快速生成和定制自己的虚拟数字人。客户可以根据自身需求选择数字人的外貌、声音、行为等特征，并通过简单的操作进行定制和调整。
这种供应商模式使得客户能够在保持高质量的虚拟数字人的同时，享受更加灵活和快速的定制化服务。轻创AI数字人的融入为虚拟数字人行业带来了更多可能性，满足了客户对个性化和交互性的需求。
·企业在采购虚拟数字人时会参考厂商的AI技术实力、场景落地能力、所提供的后期运维服务和企业自身的报价预算，同时也倾向于选择熟悉的技术厂商进行合作。
企业在选择虚拟数字人厂商时，通常会考虑以下几个因素。
首先是厂商的技术实力，他们会优先考虑头部技术厂商或那些已经成功完成过类似头部企业项目的厂商。其次是报价预算，企业需要评估厂商的价格是否符合他们的预算限制。另外，虚拟数字人的后期运维服务也是一个考量因素，包括技术升级和技能配置的更新。
最后，企业和厂商之间建立的互信合作关系也非常重要。在某些行业，比如银行业，人工智能服务涉及商业数据或客户隐私，企业更倾向于将这些任务交由他们信任的外包公司完成，而不是头部技术厂商。
3.AI驱动虚拟数字人发展历程
AI驱动虚拟人发展可总结为技术探索、产业融合和多模态发展三个阶段，其发展是用户需求与技术升级融合的结果，当前行业处于多模式发展阶段；在成熟的AI技术加持下，人工智能的加持使虚拟人能够满足越来越多元的场景需求。
·技术探索阶段
在技术探索阶段，早期的虚拟数字人主要依赖于图形渲染技术和动画技术。通过对人类面部、身体动作和语音等方面的模拟，尝试创造出逼真的虚拟人物形象。然而，由于计算能力和数据处理能力的限制，早期的虚拟数字人往往显得生硬和不自然。
·产业融合阶段
随着计算能力和数据处理能力的提升，虚拟数字人逐渐进入了产业融合阶段。这个阶段主要是指将虚拟数字人应用于各个领域和行业中，实现更加广泛的应用。在游戏行业中，虚拟数字人已经成为游戏角色的重要组成部分，通过逼真的外貌和行为，提升了游戏的沉浸感。在影视行业中，虚拟数字人被用于创作特效和替代演员，使得一些特殊场景的实现更加容易。此外，虚拟数字人还被广泛应用于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域，为用户提供更加真实和身临其境的体验。
·多模态发展阶段
随着技术的进一步发展，虚拟数字人正逐渐朝着多模态方向发展。多模态指的是虚拟数字人可以通过多种感知方式与用户进行交互，例如视觉、听觉、触觉等。在视觉方面，虚拟数字人的外貌和表情会更加逼真，使得用户能够更好地感受到与虚拟数字人的沟通和交流。在听觉方面，虚拟数字人可以通过语音合成技术产生自然流畅的语音，并能够理解和回应用户的语言指令。此外，虚拟数字人还可以通过触觉反馈等技术实现与用户的身体交互，进一步提升交互的真实感。
总的来说，现在Ai虚拟数字人已经处于多模态发展阶段。未来，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，我们可以期待在未来看到更多更加逼真和智能的数字人形象。