摘要：罗永浩团队将于9月22日、27日接连开启两场数字人直播。此前罗永浩数字人在百度优选直播首秀获得了1300万人次观看、GMV突破5500万元，大量网友评论“真假难辨、效果不输真人”。罗永浩数字人技术由百度自研的多模协同的新一代数字人技术。它基于文心大模型4.5
罗永浩团队将于9月22日、27日接连开启两场数字人直播。此前罗永浩数字人在百度优选直播首秀获得了1300万人次观看、GMV突破5500万元，大量网友评论“真假难辨、效果不输真人”。罗永浩数字人技术由百度自研的多模协同的新一代数字人技术。它基于文心大模型4.5 Turbo实现了融合多模规划与深度思考的剧本生成，由剧本驱动数字人多模协同，实现动态决策的实时交互，使数字人的“神、形、音、容、话”达到高度统一。
虚拟数字人行业正处在技术迭代与产业赋能的转型期。该行业通过AI、计算机图形学等技术构建高度拟真的虚拟形象，并逐步渗透至智能制造、文娱、电商等多个领域。
今天我们为大家解读一下虚拟数字人行业。
虚拟数字人的定义与核心特征
虚拟数字人是指通过计算机技术构建，具备数字化外观、行为与交互能力的虚拟存在体，其本质是融合多学科技术的数字载体。从学术定义来看，虚拟数字人需满足“形神兼备”的双重属性：“形”体现为具有人类或类人形态的视觉呈现，“神”则表现为具备一定的智能交互与行为逻辑。不同于传统动画角色或虚拟形象，虚拟数字人强调实时性与交互性，能够根据外部输入做出动态响应，形成“感知-决策-反馈”的闭环。
AI 数字虚拟人三大特征包括：多模态交互、深度学习能力、AIGC 生产力。相较早期数字人制作对人工依赖较高，AIGC 大幅提升了 AI数字人制作效率，制作门槛降低；大模型多模态生成能力提升了虚拟人交互能力，真人替代能力提升；相较于早期数字人，深度学习等算法使得 AI 数字人具备更高创造力。
虚拟数字人的主要分类
功能型与身份型是当前虚拟人应用中最根本的两个类别。功能型虚拟人主要以替代人工生产，提高效率为目的。身份型虚拟人则是超越“替代”，拥有独立身份，被赋予个性的人格特征，参与现实生活中的娱乐和社交，以创造经济收益。其又可细分为虚拟偶像类、虚拟角色类、虚拟化身类三种。
在身份型虚拟人中，娱乐类虚拟数字人以内容生产为核心，包括虚拟偶像、虚拟主播、游戏角色等。此类数字人注重情感连接与内容创意，例如虚拟偶像通过音乐、直播等形式与粉丝互动，虚拟主播则实现24小时不间断的信息播报；游戏角色则强调沉浸感与交互体验，通过动作捕捉技术实现玩家操作的精准映射。服务类虚拟数字人聚焦效率提升与服务标准化，涵盖虚拟客服、虚拟导购、政务虚拟助手等。其核心价值在于替代重复性人工服务，例如电商平台的虚拟导购可根据用户浏览记录推荐商品，政务虚拟助手能7×24小时解答办事流程咨询，显著降低服务成本并提升响应效率。专业类虚拟数字人应用于特定行业领域，如教育领域的虚拟教师、医疗领域的虚拟医生、工业领域的数字员工等。虚拟教师可通过情景化教学提升学习效果，虚拟医生能辅助临床诊断与医学培训，工业数字员工则可参与流程模拟与设备运维，推动行业数字化转型。
虚拟数字人的核心技术
（1）计算机图形学（CG）基础：计算机图形学是虚拟数字人构建的底层技术，负责实现数字人的外观生成与视觉呈现。从几何建模角度，需通过多边形建模、细分曲面等技术构建数字人的骨骼与外观细节，高精度模型的面数可达到数百万甚至上千万；纹理贴图技术则通过材质渲染、光影计算，模拟皮肤质感、衣物纹理等真实效果。随着PBR（基于物理的渲染）技术的普及，虚拟数字人的视觉真实度已实现从“卡通化”向“超写实”的跨越。
（2）动作与表情捕捉技术：动作捕捉技术分为光学捕捉与惯性捕捉两类。光学捕捉通过多个高速相机拍摄标记点运动轨迹，实现毫米级精度的动作还原，适用于虚拟演唱会、影视特效等高精度场景；惯性捕捉则通过传感器采集肢体运动数据，无需复杂的光学设备，便于户外或移动场景使用。表情捕捉技术则聚焦面部微表情，通过面部关键点追踪、肌电信号采集等方式，还原喜怒哀乐等情感表达，部分系统可捕捉多达50个以上的面部肌肉运动参数。
（3）人工智能与交互技术：自然语言处理（NLP）是虚拟数字人实现智能交互的核心，包括语义理解、意图识别、对话生成等模块。基于大语言模型（LLM）的交互系统，能够理解复杂语境并生成自然流畅的回复，部分高阶模型可实现多轮对话与情感化表达。语音合成（TTS）技术则将文本转化为自然语音，通过调整语速、语调、情感色彩，使数字人的语音输出更贴近人类；语音识别（ASR）技术则实现用户语音指令的精准转化，构成“听-说”交互闭环。
（4）实时渲染技术：实时渲染技术决定了虚拟数字人的动态呈现效率，其核心是在保证视觉效果的前提下，实现每秒30帧以上的画面输出。随着GPU算力的提升与渲染引擎（如Unity、Unreal Engine）的优化，实时渲染已能支持超写实模型的动态展示。同时，云渲染技术通过云端服务器承担渲染计算，降低了终端设备的性能门槛，使移动端也能流畅运行高精度虚拟数字人应用。
虚拟数字人的应用场景
（1）传媒娱乐领域：虚拟主播已成为传媒行业的重要补充力量，主流直播平台均布局虚拟主播业务，涵盖游戏直播、资讯播报、才艺表演等品类。虚拟偶像则通过音乐作品、综艺演出、粉丝经济实现商业变现，部分头部虚拟偶像的单曲播放量破亿，代言合作覆盖美妆、数码等多个领域。在影视制作中，虚拟数字人可替代真人演员参与危险场景拍摄或特效角色塑造，降低制作成本与安全风险。
（2）服务行业：电商领域的虚拟导购通过AI算法分析用户画像，提供个性化商品推荐与购物咨询，部分平台的虚拟导购转化率已超过传统人工客服。金融行业的虚拟客服可处理账户查询、业务办理等标准化服务，峰值处理能力达每秒数十次交互，显著提升服务效率。政务服务领域，虚拟助手整合办事指南与政策解读，为用户提供便捷的政务咨询服务，推动“互联网+政务”向智能化升级。
（3）教育医疗领域：教育场景中，虚拟教师可通过情景化教学、互动问答等形式提升学习趣味性，例如在历史课程中还原历史人物形象，在语言教学中模拟真实对话场景。医疗领域，虚拟医生可用于临床培训，通过模拟手术操作、病例诊断等提升医护人员专业能力；虚拟陪护则为患者提供心理疏导与健康监测，缓解医疗资源紧张问题。
（4）企业商业领域：品牌虚拟代言人成为企业营销新选择，相比真人代言人，虚拟代言人具有形象可控、无负面风险、可持续运营等优势，众多车企、快消品牌均推出专属虚拟代言人。工业领域的数字员工则参与生产流程模拟、设备运维监控等工作，例如在汽车制造中通过虚拟数字人进行生产线调试，降低实体试错成本；在物流行业中，数字员工可优化仓储调度与路径规划，提升运营效率。
虚拟数字人产业链呈现清晰的上中下游分工，各环节协同支撑产业运转。上游为技术与硬件支撑层，聚焦核心技术研发与设备供应。技术端包括计算机图形学引擎（如Unity、Unreal Engine）、AI算法（自然语言处理、计算机视觉）提供商，以及动作捕捉算法企业；硬件端涵盖光学/惯性动作捕捉设备、高精度传感器、GPU芯片等，是数字人构建的基础保障，头部企业如英伟达、动捕厂商OptiTrack占据核心地位。
中游为制作与运营层，负责虚拟数字人的开发与内容运营。包括数字人建模渲染（外观设计、骨骼绑定）、动作表情驱动（动捕数据处理、实时交互开发）等制作服务，以及虚拟IP孵化、内容策划（直播、短视频）、商业运营等业务。该环节企业类型多元，既有影视特效公司转型的制作方，也有专注虚拟偶像运营的MCN机构，是连接技术与应用的关键纽带。
下游为应用场景层，覆盖多领域的落地需求。主要包括传媒娱乐（虚拟主播、偶像）、服务行业（客服、导购）、教育医疗（虚拟教师、医生）、企业商业（品牌代言、数字员工）等场景，应用主体涵盖互联网平台、传统企业、政务机构等，直接决定产业链的市场规模与增长潜力。
中国虚拟数字人市场在2021年至2025年期间呈现出快速增长的趋势。其中，虚拟数字人带动的市场规模从2021年的1074.9亿元增长至预计2025年的6402.7亿元，显示出强劲的扩张势头。与此同时，核心市场规模也由2021年的62.2亿元逐步提升至2025年预计的480.6亿元。从增长率来看，带动市场规模的增长率在2021年达到73.6%，随后逐年下降，预计到2025年将降至33.8%；而核心市场规模的增长率则从2021年的94.2%开始回落，预计2025年为41.7%。这表明虽然整体市场仍在高速增长，但增速已呈现放缓趋势，行业可能正从爆发期向成熟期过渡。整体来看，虚拟数字人产业不仅在规模上持续扩大，其对相关产业链的带动效应也日益显著。
当前虚拟数字人行业已进入政策引导期，多地出台支持政策推动技术研发与应用落地，同时明确数据安全、内容合规等监管要求，例如对虚拟主播的内容审核、虚拟数字人身份认证等作出规范。伦理层面，需关注虚拟身份与现实社会的边界问题，如虚拟偶像粉丝群体的非理性行为、个人隐私数据在交互过程中的保护等，行业需在技术创新与伦理规范之间寻求平衡，推动虚拟数字人产业健康可持续发展。
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来源：行行查
