大模型加持後，數字人「更像人」了嗎？

北京冬奧運AI虛擬人手語主播、杭州亞運會數位人點火、新華社數位記者、數位太空人小詬......當隨著越來越多數字人出現在人們生活中，整個數位人產業也朝著多元化廣泛的應用方向發展，快速拓展到不同產業、不同場景。

針對C端，數字人幫助使用者生產內容和輔助工作，如：數字人練口語言，和數字人玩遊戲等；面向B端，數字人是企業的“工具人”，應用於金融、影視、電商、直播等產業，提高產業生產和營運效率。

數位人是一門好生意，但其規模化落地依然面臨著人才、成本、場景、技術等層層困難。其中，最關鍵的是技術瓶頸，如何讓數位人擺脫「空有好皮囊」的市場評估是一大難題。

然而，隨著大模型的出現，數位人的發展似乎正在迎來新的機會。

1.大模型賦能數字人

對於產業界而言，數字人本身並不新鮮。在過去很長一段時間內，為了又力求數位人觀視外形上的高保真呈現，製作成本不亞於製作一部專業級電影。

瑞銀發表的數位人研究報告指出，高階虛擬人物的先期投入成本平均為3,000萬元，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達200萬元，一場線下演唱會成本達2000萬元。

然而，這種高昂的成本問題並沒有解決數位人的互動效果問題。由於智慧程度不足，與其說它是數字人，更像是沒有靈魂的數位皮套。

高成本，再加上互動效果不佳，使得數位人的使用被限制在廠商內部或大企業客戶的試驗專案。

因此，隨著具有學習能力的生成式大模型領先了內容製作範式後，面向更廣泛圍繞的中小型企業用戶、優先規模化落地使用的廉價數字人成為了可行方案。

根據一名人工智慧研究人員介紹，大模型對數位人的重塑與賦能主要體現為降本增效。

從技術角度來說，建構一個數位人主要分為建模、驅動、渲染幾個環節。傳統的數位人主要依托電腦繪圖技術 真人動作捕捉，需要收集大量的真人數據，深度建模，耗時長，效率低，成本高。

如今在大模型的加持下，透過AI演算法，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，就可以生成逼真的數位人，製作成本大大降低。

不僅如此，數位人在成本降低的同時，效能也大大提升。

在大模型出現以前，數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，數字人擁有了“靈魂”，不僅外貌特徵可以自訂設計，智慧化、互動性也有了很大提升。例如在一些直播帶貨場景中，數位人已經可以與受眾進行基礎互動。

例如，百度智慧雲端發布的曦靈數字人，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，曦靈數字人主播自動產生直播話術，包含開場破冰、福利放送、暖場話術、催單話術等。在這場真人與曦靈數位人的接力直播中，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，數位人主播只需真人主播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數位人平台，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、數位員工、數位人代言人等多種應用。

例如，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數位人，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，數字人開始朝著更多「身分」進軍——銀行理財師、律師、老師、已逝的名人……數字人正在成為任何想成為的人，也為這一天漸擁擠的賽道帶來了新的機會。

2.讓數字人更像“人”

大模型的出現讓數字人“脫胎換骨”，成為如今最火的創業賽道之一。

目前市場上主要的數位人廠商主要有兩類：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數位人產品;另一類是以矽基智能、出門問、相芯科技等為代表的中小型廠商。

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

但隨著大量的創業者湧入，行業競爭趨於激烈和同質化，賽道逐漸變得擁擠和內捲。

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

360集團的數位人行銷服務也顯示，透過智慧行銷雲端平​​台的配套SaaS服務推廣給客戶，依照會員用戶每月付費的標準估算，一款數位人的價格最低數十元，最高在一二百元上下。

隨著大量低成本的數位人湧入市場，百元等級的數位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，大量的數位人堅守在直播間。隨之而來的是關於數位人的質疑聲漸起，諸如效果太假、市場混亂等，導致使用者體驗不佳。

有業內人士認為，隨著越來越多的玩家湧入，一些創業者技術能力有限，生產的數位人產品品質良莠不齊，容易導致劣幣驅逐良幣。

一方面，數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，大模型下的數位人互動體驗始終與真人存在明顯差異，例如，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，需要進一步提陞技術創新能力與使用者體驗感，在確保數位人外在擬人效果的同時，優化使用者互動體驗，專注於即時渲染、光學捕捉、三維重建、智慧人機互動等新興科技與自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、生成式AI等技術的研究與應用。

“當前行業正在共同突破的技術目標是'如何讓數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，解決互動型數字人在情緒感知、語意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面。

2024年度《中國虛擬數位人影響力指數報告》指出，截至2024年2月底，國家智慧財產局「專利檢索」數據顯示，2023年全年數位人領域專利申請數高達544個，反映出業界在核心技術研發上的強勁動能與深度創新。

從2023年數位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數位人公司形成了技術端的多強格局。

儘管產業頭大廠在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。對所有數位人廠商來說，AIGC帶來機會的同時，也成為面對挑戰的起點。

3.結語

數字人正處於風口，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，數位人仍處於早期階段，市場仍處於培育之中。

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

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