什么是数字人？数字人普及化会是未来生活的趋势吗？
2023-10-18数字人
数字人是指通过计算机图形学、语音合成、动作捕捉、深度学习等多项技术创造出的与人类形象接近、具备多种人类特征的数字化形象，承担信息制造与传递的作用，通过赋予特定的身份设定带来沉浸、拟真的新型互动，是虚拟现实融合时代中的人与人或人与事物之间产生联系的新介质。
什么是数字人？
数字人是指通过计算机图形学、语音合成、动作捕捉、深度学习等多项技术创造出的与人类形象接近、具备多种人类特征的数字化形象，承担信息制造与传递的作用，通过赋予特定的身份设定带来沉浸、拟真的新型互动，是虚拟现实融合时代中的人与人或人与事物之间产生联系的新介质。
当前数字人产业应用主要分为服务型应用模式与身份型应用模式，身份型数字人其实早就已经渗透进我们的日常生活，比如游戏玩家在游戏中创建的角色形象、VR Chat中的虚拟形象等，这种类型的数字人是真人形象在虚拟世界的具象表达，相当于用户的数字分身，能够打通虚拟与现实的社交通道，创造真实、沉浸的情感互动。
服务型数字人更多被用于商业场景下的服务性角色，比如虚拟客服、虚拟老师、虚拟导购等，目前已在部分电商、文旅、金融等场景中实现落地，这种类型的数字人在提高产业工作效率方面具有巨大优势，能够帮助产业实现降本增效。
数字人发展挑战？
随着技术的发展，数字人不再局限于影视动画等传统娱乐领域，而是获得了丰富的落地场景，“超写实数字人”的出现以及实时交互功能的推进更是让数字人开始覆盖广泛的商业领域，
但是目前数字人的普及还面临着一些难题，其中核心是建模、驱动、渲染。
1、建模：制作周期长
目前数字人制作的效率依然比较低，如果按照当前主流的流程，每一个数字人都由人工建模或采用扫描重建的方式制作，制作周期长且成本难以降低。而支持高自由度虚拟人形象工具、汇聚大量数字模型资产的开放平台建设将成为降低制作门槛与、减少前期投入必不可少的环节。
在开放平台，用户可通过捏脸系统、体型系统、妆容系统、材质系统等快速生成自定义数字人形象，可无限拓展的数字模型资产也能够低成本实现人物模型、服饰、场景的打造，以此提高数字人制作效率，降低制作成本，推动面向多元应用场景的数字人成为普及化服务。
2、驱动：技术成本高
常用的动作捕捉方案分为光学和惯性两类，随着技术的进一步发展，动捕技术会向着更智能更便捷的方向迭代。软件算法的持续升级能够实现基于AI的视觉动捕，不依赖高成本设备，仅凭单目摄像头即可实现实时表情和全身动捕。更智能化的算法和更具有先进修复及模拟能力的算法将会大幅降低数字人驱动技术难度，成为数字人企业的核心竞争力之一。
3、渲染：对终端性挑战大
数字人从2D到3D再到超写实，画质也从1080P到4K再到8K，高度拟真超高画质表现的虚拟人带来了渲染量几何级的增长，而实时交互的需求又要求终端设备要在毫秒级反应时长内完成巨量计算，这无疑对用户终端性能带来了很大挑战。
因此，将整个虚拟人的渲染流程放上云端，让终端设备仅做为显示设备是一个降低数字人普及门槛的有效解决方法。随着计算与显示分离，无论是精细到纹理毛发的超写实数字人还是8K、16K高画质数字人，都能够应用于手机、轻量化VR、低算力显示屏中，推动数字人应用的全面落地。
咨询电话：400-660-1126
数字人是指通过计算机图形学、语音合成、动作捕捉、深度学习等多项技术创造出的与人类形象接近、具备多种人类特征的数字化形象，承担信息制造与传递的作用，通过赋予特定的身份设定带来沉浸、拟真的新型互动，是虚拟现实融合时代中的人与人或人与事物之间产生联系的新介质。
当前数字人产业应用主要分为服务型应用模式与身份型应用模式，身份型数字人其实早就已经渗透进我们的日常生活，比如游戏玩家在游戏中创建的角色形象、VR Chat中的虚拟形象等，这种类型的数字人是真人形象在虚拟世界的具象表达，相当于用户的数字分身，能够打通虚拟与现实的社交通道，创造真实、沉浸的情感互动。
服务型数字人更多被用于商业场景下的服务性角色，比如虚拟客服、虚拟老师、虚拟导购等，目前已在部分电商、文旅、金融等场景中实现落地，这种类型的数字人在提高产业工作效率方面具有巨大优势，能够帮助产业实现降本增效。
数字人发展挑战？
随着技术的发展，数字人不再局限于影视动画等传统娱乐领域，而是获得了丰富的落地场景，“超写实数字人”的出现以及实时交互功能的推进更是让数字人开始覆盖广泛的商业领域，
但是目前数字人的普及还面临着一些难题，其中核心是建模、驱动、渲染。
1、建模：制作周期长
目前数字人制作的效率依然比较低，如果按照当前主流的流程，每一个数字人都由人工建模或采用扫描重建的方式制作，制作周期长且成本难以降低。而支持高自由度虚拟人形象工具、汇聚大量数字模型资产的开放平台建设将成为降低制作门槛与、减少前期投入必不可少的环节。
在开放平台，用户可通过捏脸系统、体型系统、妆容系统、材质系统等快速生成自定义数字人形象，可无限拓展的数字模型资产也能够低成本实现人物模型、服饰、场景的打造，以此提高数字人制作效率，降低制作成本，推动面向多元应用场景的数字人成为普及化服务。
2、驱动：技术成本高
常用的动作捕捉方案分为光学和惯性两类，随着技术的进一步发展，动捕技术会向着更智能更便捷的方向迭代。软件算法的持续升级能够实现基于AI的视觉动捕，不依赖高成本设备，仅凭单目摄像头即可实现实时表情和全身动捕。更智能化的算法和更具有先进修复及模拟能力的算法将会大幅降低数字人驱动技术难度，成为数字人企业的核心竞争力之一。
3、渲染：对终端性挑战大
数字人从2D到3D再到超写实，画质也从1080P到4K再到8K，高度拟真超高画质表现的虚拟人带来了渲染量几何级的增长，而实时交互的需求又要求终端设备要在毫秒级反应时长内完成巨量计算，这无疑对用户终端性能带来了很大挑战。
因此，将整个虚拟人的渲染流程放上云端，让终端设备仅做为显示设备是一个降低数字人普及门槛的有效解决方法。随着计算与显示分离，无论是精细到纹理毛发的超写实数字人还是8K、16K高画质数字人，都能够应用于手机、轻量化VR、低算力显示屏中，推动数字人应用的全面落地。
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