虛擬人制作技術多面提升與突破,實現可自然交互的虛擬人仍須技術發展:數字虛擬人通用系統框架包含人物形象、語音生成、動畫生成、音視頻合成顯示以及交互模塊。數字虛擬人視覺制作部分的工業化流程涵蓋了建模、骨骼綁定、驅動、渲染等。以驅動技術分類可分為交互與非交互兩類,交互類進一步分為真人及計算機驅動。目前真人驅動為主流,計算機驅動對人工智能等技術要求較G,目前僅嘴部動作可以實現智能合成,自然交互依賴于人工智能深度學習技術,終效果取決于語音合成、NLP技術、語音識別等技術的共同發展。
應用和場景為基礎,內容和運營和核心,元宇宙將進一步打開虛擬人應用場景想象空間:應用L域可分為身份型(核心在于IP及人設打造)以及服務型 (替代真人簡單交互的虛擬助手以及可深度交互的多模態助手)。我們預計2030年我國數字虛擬人市場規模將達到2700億,虛擬偶像、虛擬分身、虛擬助手、多模態助手分別將達到1474/262/115/840億元市場規模。

| 資料獲取 | |
| 解決方案 | |
| == 資訊 == | |
| » 觸覺傳感器行業首次覆蓋:無觸不成手,觸覺 | |
| » 2025人形機器人產業鏈市場洞察及方案介 | |
| » 把 AI 放到指數位—2025新思維 | |
| » 機器人如何鎖定目標說話人:聲紋識別,空間 | |
| » 機器人語音交互的智能打斷的方式:發聲即打 | |
| » 多輪對話的基本原理:采用 RTC 技術低 | |
| » 老年人陪伴機器人關注的重點:表達能力 > | |
| » WebSocket在實時對話中存在關鍵缺 | |
| » 機器人互動如何做好上下文:短期記憶,固化 | |
| » 2025對話式AI發展白皮書-技術模塊, | |
| » 2025機器人企業創新50強 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
![]() |