12月3日，首届数字人开拓者大会在北京召开。首届数字人行业盛会由国家互联网信息办公室信息化发展局和中关村落科技园区管理委员会作为辅导单位，中国信息通信院、浦发银行以及中关村落数智人工智能家当联盟主办，凌云光技能协办。会上，中国人工智能家当发展同盟（简称“AIIA 同盟”）和中关村落数智人工智能家当同盟（简称“ZAI 同盟”）数字人事情委员会首次发布了《2020 年虚拟数字人发展白皮书》，白皮书回顾了虚拟数字人发展进程，重点剖析了虚拟数字人关键技能和家当发展现状，对虚拟数字人的未来发展趋势进行了展望，阐发了数字人发展中的制约成分。
本期内参来源：中国人工智能家当发展同盟 中关村落数智人工智能家当同盟
原标题：
《2020 年虚拟数字人发展白皮书》
作者：颜媚 等
一、什么是虚拟数字人1、虚拟数字人研究范畴
“虚拟数字人”一词最早源于 1989 年美国国立医学图书馆发起的“可视人操持”(Visible Human Project, YHP)。2001年, 海内以“中国数字化虚拟人体的科技问题”为主题的喷鼻香山科学会议第 174 次学术谈论会提出了“数字化虚拟人体”的观点。
这些“虚拟数字人”紧张是指人体构造的可视化，以三维形式显示人体解剖构造的大小、形状、位置及器官间的相互空间关系，即利用人体信息，实现人体解剖构造的数字化。紧张运用于医疗领域的人体解剖传授教化、临床诊疗等。
与上述医疗领域的数字化人体不同，本篇中所剖析的虚拟数字人（以下简称“数字人”）是指具有数字化形状的虚拟人物。与具备实体的机器人不同，虚拟数字人依赖显示设备存在。虚拟数字人宜具备以下三方面特色：
一是拥有人的外不雅观，具有特定的容貌、性别和性情等人物特色；
二是拥有人的行为，具有用措辞、面部表情和肢体动作表达的能力；
三是拥有人的思想，具有识别外界环境、并能与人互换互动的能力。
2、虚拟数字人发展进程
虚拟数字人的发展与其制作技能的进步密不可分，从最早的手工绘制到现在的 CG（Computer Graphics，电脑绘图）、人工智能合成，虚拟数字人大致经历了抽芽、探索、低级和发展四个阶段，详见下图。
虚拟数字人发展进程
20 世纪 80 年代，人们开始考试测验将虚拟人物引入到现实天下中，虚拟数字人步入抽芽阶段。该期间虚拟数字人的制作技能以手工绘制为主，运用极为有限。1982 年，日本动画《超时空要塞》播出后，制作方将女主角林明美包装成演唱动画插曲的歌手，并制作了音乐专辑，该专辑成功打入当时日本有名的音乐排行榜 Oricon，林明美也成为了天下上第一位虚拟歌姬。
1984 年，英国人 George Stone 创作出一个名为Max Headroom 的虚拟人物，MAX 拥有人类的样貌和表情动作，身穿西装，佩戴墨镜，曾参演了一部电影，拍摄了数支广告，一度成为英国家喻户晓的虚拟演员。由于技能的限定，其虚拟形象是由真人演员通过殊效扮装和手绘实现。
21 世纪初，传统手绘逐渐被 CG、动作捕捉等技能取代，虚拟数字人步入探索阶段。该阶段的虚拟数字人开始达到实用水平，但造价不菲，紧张涌如今影视娱乐行业，如数字替人、虚拟偶像等。电影制作中的数字替人一样平常利用动作捕捉技能，真人演员穿着动作捕捉服装，脸上点上表情捕捉点，通过摄像机、动作捕捉设备将真人演员的动作、表情采集处理，经打算机处理后授予给虚拟角色。
2001 年，《指环王》中的角色咕噜便是由 CG 技能和动作捕捉技能产生，这些技能后续还在《加勒比海盗》、《猩球崛起》等电影制作中利用。2007 年，日本制作了第一个被广泛认可的虚拟数字人“初音未来”，初音未来是二次元风格的少女偶像，早期的人物形象 主 要 利 用 CG 技 术合成 ， 人物声音采取雅马哈的VOCALOID系列语音合成，呈现形式还相对粗糙。
近五年，得益于深度学习算法的打破，数字人的制作过程得到有效简化，虚拟数字人开始步入正轨，进入低级阶段。该期间人工智能成为虚拟数字人不可分割的工具，智能驱动的数字人开始崭露锋芒。
2018 年，新华社与搜狗联合发布的“AI合成主播”，可在用户输入新闻文本后，在屏幕展现虚拟数字人形象并进行新闻播报，且唇形动作能与播报声音实时同步。
2019 年，浦发银行和百度共同发布的数字员工“小浦”，也是利用自然措辞处理、语音识别、打算机视觉等人工智能技能制作的虚拟数字人，可通过移动设备为用户供应“面对面”的银行业务做事。
当前，虚拟数字人正朝着智能化、便捷化、风雅化、多样化发展，步入成长期。2019 年，美国影视殊效公司数字王国软件研发部卖力人 Doug Roble 在 TED 演讲时展示了自己的虚拟数字人“DigiDoug”，可在照片写实级逼真程度的条件下，进行实时的表情动作捕捉及展现。今年，三星旗下的STAR Labs在CES国际消费电子展上展出了其虚拟数字人项目 NEON，NEON 是一种由人工智能所驱动的虚拟人物，拥有近似真人的形象及逼真的表情动作，具备表达情绪和沟通互换的能力。
3、当前虚拟数字人通用系统框架及运作流程
当前虚拟数字人作为新一代人机交互平台，仍处于发展期，还未有统一的通用系统框架。这份白皮书根据虚拟数字人的制作技能以及目前市场上供应的数字人做事和产品构造，总结出虚拟数字人通用系统框架，如下图所示。虚拟数字人系统一样平常情形下由人物形象、语音天生、动画天生、音视频合成显示、交互等 5 个模块构成。
人物形象根据人物图形资源的维度，可分为 2D 和 3D 两大类，从形状上又可分为卡通、拟人、写实、超写实等风格； 语音天生模块和 动画天生模块可分别基于文本天生对应的人物语音以及与之相匹配的人物动画； 音视频合成显示模块将语音和动画合成视频，再显示给用户。 交互模块使数字人具备交互功能，即通过语音语义识别等智能技能识别用户的意图，并根据用户当前意图决定数字人后续的语音和动作，驱动人物开启下一轮交互。
虚拟数字人通用系统框架
交互模块为扩展项，根据其有无，可将数字人分为交互型数字人和非交互型数字人。非交互型数字人体统的运作流程如下图非交互类虚拟数字人系统运作流程所示。系统依据目标文本天生对应的人物语音及动画，并合成音视频呈现给用户。
非交互类虚拟数字人系统运作流程
交互型数字人根据驱动办法的不同可分为智能驱动型和真人驱动型。 智能驱动型数字人可通过智能系统自动读取并解析识别外界输入信息，根据解析结果决策数字人后续的输出文本，然后驱动人物模型天生相应的语音与动作来使数字人跟用户互动。
该人物模型是预先通过AI技能演习得到的，可通过文本驱动天生语音和对应动画，业内将此模型称为TTSA（Text To Speech & Animation）人物模型。 真人驱动型数字人则是通过真人来驱动数字人，紧张事理是真人根据视频监控系统传来的用户视频，与用户实时语音，同时通过动作捕捉采集系统将真人的表情、动作呈现在虚拟数字人形象上，从而与用户进行交互。
智能驱动型虚拟数字人运作流程
真人驱动型虚拟数字人运作流程
二、虚拟数字人关键技能趋势1、虚拟数字人技能架构
当前，虚拟数字人的制作涉及浩瀚技能领域，且制作办法尚未完备定型，通过对现有虚拟数字人制作中涉及的常用技能进行调研，本白皮书在虚拟数字人通用系统框架的根本上提炼出五横两纵的技能架构，如下图所示。
“五横”是指用于数字人制作、交互的五大技能模块，即人物天生、人物表达、合成显示、识别感知、剖析决策等模块。 个中，人物表达包括语音天生和动画天生。动画天生则包含驱动（动作天生）和渲染两大部分。“两纵”是指 2D、3D 数字人，3D 数字人须要额外利用三维建模技能天生数字形象，信息维度增加，所需的打算量更大。
虚拟数字人技能架构
这份白皮书重点关注虚拟数字人制作过程涉及的建模、驱动、渲染三大关键技能。
2、建模 ： 静态扫描建模仍为主流
相机阵列扫描重修替代构造光扫描重修成为人物建模主流办法。早期的静态建模技能以构造光扫描重修为主。构造光扫描重修可以实现 0.1 毫米级的扫描重修精度，但其扫描韶光长，一样平常在 1 秒以上，乃至达到分钟级，对付人体这类运动目标在友好度温柔应性方面都差强人意，因此被更多的运用于工业生产、检测领域。
近年来，拍照式相机阵列扫描重修得到飞速发展，目前可实现毫秒级高速拍照扫描（高性能的相机阵列精度可达到亚毫米级），知够数字人扫描重修需求，成为当古人物建模主流办法。国际上 IR、Ten24 等公司已经将静态重修技能完备商业化，做事于好莱坞大型影视数字人制作，海内凌云光等公司制作的拍照式人体扫描系统也已经在电影、游戏、虚拟主播项目中成功运用。
比较静态重修技能，动态光场重修不仅可以重修人物的几何模型，还可一次性获取动态的人物模型数据，并高品质重现不同视角下不雅观看人体的光影效果，成为数字人建模重点发展方向。动态光场重修是目前天下上最新的深度扫描技能，此技能可忽略材质，直接采集三维天下的光芒，然后实时渲染出真实的动态演出者模型，它紧张包含人体动态三维重修和光场成像两部分。
人体动态三维重修一贯是打算机视觉、打算机图形学等领域研究的重点，紧张采取摄像机阵列采集动态数据，可重修高低频几何、纹理、材质、三维运动信息。光场成像是打算摄像学领域一项新兴技能，它不同于现有仅展示物体表面光照情形的 2D 光芒舆图，光场可以存储空间中所有光芒的方向和角度，从而产出场景中所有表面的反射和阴影，这为人体三维重修供应了更加丰富的图像信息。
近年来 Mirosoft、Google、Intel、Facebook 等公司都在积极展开干系研究，个中 Microsoft 的 108 摄像机 MRstudio已经在环球各大洲均有培植；Google 的 Relightable 系统将构造光、动态建模、重光照技能集成到一起，在一套系统中包含模型重修、动作重修、光照重修的全部功能；海内清华大学、商汤科技、华为等也展开了干系研究，并取得国际水平的同步进展。
3、驱动 ： 智能合成 、 动作捕捉迁移
2D、3D 数字人均已实现嘴型动作的智能合成，其他身体部位的动作目前还只支持录播。2D、3D 数字人嘴型动作智能合成的底层逻辑是类似的，都是建立输入文本到输出音频与输出视觉信息的关联映射，紧张是对已采集到的文本到语音和嘴型视频（2D）/嘴型动画（3D）的数据进行模型演习，得到一个输入任意文本都可以驱动嘴型的模型，再通过模型智能合成。
然而，2D 视频和 3D 嘴型动画底层的数学表达不一样，2D 视频是像素表达；3D 嘴型动画是 3D 模型对应的 BlendShape 的向量表达。除了嘴型之外的动作，包含眨眼、微点头、挑眉等动画目前都是通过采取一种随机策略或某个脚本策略将预录好的视频/3D 动作进行循环播放来实现。例如 3D 肢体动作目前便是通过在某个位置触发这个预录好的肢体动作数据得到。
触发策略是通过人手动配置得到的，未来希望通过智能剖析文本，学习人类的表达，实现自动配置。截至目前，国内外科技企业在数字人动作智能合成方面都有一定进展，国际上如 Reallusion 公司研究的利用语音天生面部表情的 Craytalk 技能已在动画制作中被成功商用，海内搜狗、相芯科技等公司也有部分项目落地运用。
通过将捕捉采集的动作迁移至数字人是目前3D数字人动作天生的紧张办法，核心技能是动作捕捉。动作捕捉技能按照实现办法的不同，可分为光学式、惯性式、电磁式及基于打算机视觉的动作捕捉等。现阶段，光学式和惯性式动作捕捉霸占主导地位，基于打算机视觉的动作捕捉成为聚焦热点。 光学动作捕捉通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。
最常用的是基于 Marker（马克点）的光学动作捕捉，即在演员身上粘贴能够反射红外光的马克点，通过摄像头对反光马克点的追踪，来对演员的动作进行捕捉。这种办法对动作的捕捉精度高，但对环境哀求也高，并且造价高昂。光学式办理方案比较出名的企业有英国的Vicon，美国的 OptiTrack 和魔神（MotionAnalysis），海内的 Nokov、uSens、青瞳视觉等。
惯性动作捕捉紧张是基于惯性丈量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）来完成对人体动作的捕捉，即把集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU 绑在人体的特定骨骼节点上，通过算法对丈量数值进行打算，从而完成动作捕捉。这种惯性动作捕捉方案价格相对低廉，但精度较低，会随着连续利用韶光的增加产生累积偏差，发生位置漂移。
惯性式动捕方案的代表性企业有荷兰的 Xsens，以及海内的诺亦腾（Noitom）、幻境、国承万通等。 基于打算机视觉的动作捕捉紧张是通过采集及打算深度信息来完成对动作的捕捉，是近些年才兴起的技能。这种视觉动捕办法因其大略、易用、低价，已成为目前利用的频率较高的动作捕捉方案，代表性产品有 Leap Motion、微软Kinect 等。以上动捕方案的性能比拟如下图所示。
主流动作捕捉方案性能比拟
4、 渲染：真实性和实时性均大幅提升
PBR（Physically Based Rendering，基于物理的渲染技能）渲染技能的进步以及重光照等新型渲染技能的涌现使数字人皮肤纹理变得真实，打破了胆怯谷效应。胆怯谷效应由日本机器人专家森政弘提出，认为人们对机器人的亲和度随着其仿真程度增加而增高，但当达到一个较高的临界点时，亲和度会溘然跌入谷底，产生排斥、恐怖和困惑等负面生理。数字人胆怯谷效应紧张由数字人外表、表情动作上与真人的差异带来，个中外表真实感的关键便是皮肤材质的真实感，无论是塑料感还是蜡像感都会给人类带来不适。在 PBR 技能涌现之前，限于干系软硬件的发展程度，所有的 3D 渲染引擎，更多的着重在于实现 3D 效果，在真实感表示方面差强人意。
PBR 是基于真实物理天下的成像规律仿照的一类渲染技能的凑集，它的关键在于微表面模型和能量守恒打算，通过更真实的反响模型表面反射光芒和折射光芒的强弱，使得渲染效果打破了塑料感。目前常见的几款 3D 引擎，如UnrealEngine 4, CryEngine 3, Unity 3D 5，均有了各自的 PBR实现。
重光照技能通过采集仿照多种光照条件的图像数据，测算数字人表面光照反射特性，并合成出数字人模型在新的光照下的渲染结果，使打算机中的虚拟数字人在任意虚拟环境下都可以呈现近乎真实的效果，它彻底改变了传统渲染办法通过仿照皮肤繁芜的透射反射来打算渲染总会带来偏差的局势。
该技能在 2000 年初由南加州大学实验室创建LightStage 平台时提出，并开始了干系研究，目前已经经由 7代的迭代发展，已被成功运用到《阿凡达》、《复仇者同盟》等浩瀚经典影片的角色制作中。海内清华大学、浙江大学也都培植了重光照系统，可以实现高精度人体光照采集与重修。
实时渲染技能的打破助力写实类数字人实现实时交互，运用范围快速扩大。实时渲染指图形数据的实时打算与输出，其每一帧都是针对当时实际的环境光源、相机位置和材质参数打算出来的图像。与离线渲染比较，实时渲染面临较大寻衅。一是渲染时是非，实时渲染每秒至少要渲染 30 帧，即在 33 毫秒内完成一帧画面渲染，离线渲染则可以花费数小时乃至更永劫光渲染一帧画面；二是打算资源有限，实时渲染受限于时效哀求，打算资源一样平常是不能及时调度，而离线渲染受时效限定较低，可临时调配更多的打算资源。
早期的实时渲染只能选择高度抽象和简化过的渲染算法，捐躯了画面质量。随着硬件能力的提升和算法的打破，渲染速率、渲染效果的真实度、渲染画面的分辨率均大幅提升，在虚拟人物实时渲染方面，已经能做到以假乱真。
2016 年，EpicGames 联合 3Lateral、Cubic Motion、Ninja Theory 等公司联合开拓的可实时驱动的虚拟人物在当年的 Siggraph（Special Interest Group for Computer GRAPHICS，打算机图形图像特殊兴趣小组，致力于推广和发展打算机绘图和动画制作的软硬件技能）会议中做了演示，成功在消费级的硬件环境下实时渲染了高质量的虚拟角色。
2018 年 5 月，腾讯发布虚拟人 Siren，也一个支持实时渲染的虚拟人物。
离线渲染与实时渲染比拟
三、虚拟数字人家当运用现状1、虚拟数字人家当视图
当前虚拟数字人理论和技能日益成熟，运用范围不断扩大，家当正在逐步形成、不断丰富 ，相应的商业模式也在持续演进和多元化。虚拟数字人的家当链从上到下可以分为根本层、平台层和运用层，如下图所示。
虚拟数字人家当视图
根本层。根本层为虚拟数字人供应根本软硬件支撑，硬件包括显示设备、光学器件、传感器、芯片等，根本软件包括建模软件、渲染引擎。 显示设备是数字人的载体，既包括手机、电视、投影、LED 显示等 2D 显示设备，也包括裸眼立体、AR、VR 等 3D 显示设备。 光学器件用于视觉传感器、用户显示器的制作。 传感器用于数字人原始数据及用户数据的采集。
芯片用于传感器数据预处理和数字人模型渲染、AI 打算。 建模软件能够对虚拟数字人的人体、衣物进行三维建模。 渲染引擎能够对灯光、毛发、衣物等进行渲染，主流引擎包括 Unity Technologies 公司的 Unity 3D、Epic Games公司的 Unreal Engine 等。总体来看，处于根本层的厂商已经深耕行业多年，已经形成了较为深厚的技能壁垒。
平台层。平台层包括软硬件系统、生产技能做事平台、AI 能力平台，为虚拟数字人的制作及开拓供应技能能力。建模系统和动作捕捉系统通过家当链上游的传感器、光学器件等硬件获取真人/实物的各种信息，利用软件算法实现对人物的建模、动作的重现；渲染平台用于模型的云端渲染。办理方案平台基于自身技能能力为广大客户供应数字人办理方案。AI 能力平台供应打算机视觉、智能语音、自然措辞处理技能能力。平台层汇聚的企业较多，腾讯、百度、搜狗、魔珐科技、相芯科技均有供应相应数字人技能做事平台。
运用层。运用层是指虚拟数字人技能结合实际运用处景领域，切入各种，形成行业运用办理方案，赋能行业领域。按照运用处景或行业的不同，已经涌现了娱乐型数字人（如虚拟主播、虚拟偶像）、教诲型数字人（如虚拟西席）、助手型数字人（如虚拟客服、虚拟导游、智能助手）、影视数字人（如替人演员或虚拟演员）等。不同形状、不同功能的虚拟数字人赋能影视、传媒、游戏、金融、文旅等领域，根据需求为用户供应定制化做事。
2、虚拟数字人重点领域运用环境及范例运用案例剖析
虚拟数字人运用给传统领域带来变革。通过虚拟数字人产品与生产生活相领悟，其规模化、可定制化、可复制化的能力能够推动改进传统环节流程、提升效能、降落本钱等，大幅提升业务体验，给传统领域带来变革。范例的运用领域、场景及充当的角色如下图所示。
虚拟数字人运用领域、场景及角色
虚拟数字人+影视。殊效电影广受市场认可，扶持政策的密集出台，以数字替人为代表的虚拟数字人+影视类的产品运用正在展现广阔的市场前景。影视是对视觉效果的哀求最高且最大程度影响社会对数字人形象认知、品牌的一个领域。近年来中国影视数字人殊效取得快速发展，部分殊效大片得到市场认可。2019 年中国影视票房收入超过 640 亿级别，连续多年增长8%旁边，个中殊效电影约占 10%。国家对付影视殊效的发展十分重视，先后出台了一系列干系扶持政策。
2019 年，科技部、文化部联合六部委发布《关于促进文化和科技深度领悟的辅导见地》，提出加强激光放映、虚拟现实、光学捕捉、影视摄录、高清制播、图像编辑等高端文化妆备自主研发及家当化。2020 年，国家电影局《关于促进科幻电影发展的多少见地》，提出以科幻电影殊效技能发展引领带动电影殊效水平整体提升，并要落实财税支持政策，同时对入驻影视文化基地的科技企业进行租金减免。
于 2019 年 2 月 22 日在中海内地上映的《阿丽塔：战斗天使》是虚拟数字人技能与影视相结合的范例运用案例之一。剧中的女主角阿丽塔是一位完备采取数字人技能制作的角色。该电影通过采取分外的面部捕捉仪器对真人演员人脸细节进行精准捕捉，然后将其作为电脑中虚拟角色的运动依据，使虚拟角色的动作和表情能像真人一样自然逼真。
2013-2019 中国电影票房收入增长趋势
中海内地电影票房总收入 TOP10
虚拟数字人+传媒。以虚拟主播为代表传媒行业运用很好的知足了媒体传播领域对内容天生方面的业务需求，成为了融媒体时期的传媒利器。据前瞻家当研究院统计，2019 年中国视频直播行业收入达到 1082 亿公民币，全国有 3.9 亿人在关注虚拟偶像，个中最大的二次元活动社区B站月活用户达 1140 万，虚拟主播占直播营收 40%。
同期，B站、虎牙等大型直播平台也都开启了线上、线下虚拟主播活动。如Bilibili Macro Link系列活动VR直播不雅观看如数达到 660 万，10 万级的“up主”（指在视频网站、论坛、FTP站点上传视频音频文件的人）就可以达到 100 万级真人主播的应收。此外，在传统媒体领域，以虚拟主持人为代表的数字人运用也开始进入公众年夜众视野。在2019 年央视网络春晚舞台上，以撒贝宁为原型制作的AI虚拟主持人“小小撒”首次上岗与原型同台秀技。这也是海内第一次人类主持人和自己的虚拟孪生数字人共同主持大规模的国家级文化活动，引起了业界及网民的强烈关注。
虚拟数字人+游戏。游戏市场日趋激烈，对付佳构的需求日益增长，或是虚拟数字人技能在该领域落地的福音。2019 年游戏市场规模达到 2300 亿，个中与数字人干系度较大的RPG类游戏约占 30%的份额。我国海内游戏监管环境和游戏版号审批政策仍旧趋严，游戏用户数比较 2018 年仅增加 0.1 亿，市场竞争日趋激烈，对付佳构的需求越来越高。
虚拟数字人技能则能够有效简化和加快游戏动画制作过程，可以在有限本钱的情形下让游戏中更多的虚拟角色都具备丰富的肢体动作和风雅的面部表情，给玩家带来更沉浸的游戏体验。例如网易伏羲实验室成功将虚拟数字人技能运用到《逆水寒》等多个游戏剧情动画场景制作中，在无手工参与下，快速天生动画，这使得大量的虚拟角色都能富有视觉的表达能力。
2015-2019 中国游戏市场实际发卖收入
虚拟数字人+金融。虚拟数字人能够有效助力金融机构实现“降本增效”，各大金融巨子争相布局“数字员工”。利用金融科技实现“降本增效”应对市场竞争成为金融行业发展共识，以科技为核心的竞争导向，带来了金融机构信息科技投入的逐年增加。据轻金融统计，2019 年，16 家全国性银行科技总投入超千亿，总计1034.1亿元。个中工农中建四大行投入均超过100亿元，建行投入最高，达到 176.33 亿元。
虚拟数字人拥有拟人的表情动作，可进行智能对话，能够与做事类场景较多的金融行业天然结合。多家金融机构正利用虚拟数字人技能打造“数字员工”，成为了科技创新、降本增效的主要方向。以中国工商银行为例，其推出的数字人银行员工，在移动终端和大屏等媒介上展现数字拟态形象，能够在产品营销讲解、金融业务办理、资讯播报、咨讯问答等多个业务场景，实现与用户的可视化交互，为用户带来个性化做事，有效解除用户顾虑，提升用户体验和驻留韶光，真正让数字化做事“听得见”的同时也“看得见”。
部分国际领先金融机构信息技能投入金额与增速
全国性科技总投入与占营收比重
虚拟数字人+文旅。数字文旅家当表现突出，以虚拟讲解员为代表的虚拟数字人运用或为其贡献发达力量。据中国旅游研究院统计，2019 年前三季度，文旅业务收入 62187 亿元，比上年同期增长 7.6%，特殊是数字文旅家当表现突出，成为文旅家当转型升级的主要引擎。数字文化内容与互联网旅游、聪慧旅游、虚拟旅游等新模式联动发展，特殊是疫情期间得到不断增长。
目前，虚拟数字人在文旅领域暂时还没有落地产品，但干系观点产品已经开始映入"大众眼帘。例如商汤科技在 2020天下人工智能大会（WAIC）上展示的AI数字人“小糖”。“小糖”可依托于展台前的滑动屏幕，为不雅观众先容和讲述预先设定好的讲解内容。虚拟数字人带来的全新展示办法和讲解模式，在帮助文旅场馆办理人力不敷问题的同时，更凭借其智能化、电子化和展示效果多样化的特性，为文旅行业的未来带来更多可能性。
2012-2019 全国海内旅游人数
四、虚拟数字人发展趋势和制约成分1、虚拟数字人未来发展趋势
虚拟数字人的采集、制作流程逐步大略化、一体化，迭代式提升真实感。未来数字人的制作技能将会变得更加大略，会有更加一体化、自动化的设备同步获取模型、身体、表情、手指运动、声音等所有数据，无需穿着专业传感设备。在特定的环境下人们乃至无法分辨数字人的真假，可以更加自然与数字人互换互动。
虚拟数字人的交互办法衍变，智能化程度不断加深。全双工技能将推进数字人的交互办法衍变，让数字人拥有一次唤醒、多次交互的能力，具备实时智能相应、智能打断、智能纠错、多轮对话等功能。其余，随着打算机视觉、语音和自然措辞处理等人工智能技能的不断进步，虚拟数字人将逐渐具备“看”、“听”、“说”、“懂”的能力。
虚拟数字人逐渐实现在多场景、多领域的领悟、运用、落地。只管目前数字人的发展环境、整体情形还处于尚未成熟的起步阶段，但随着虚拟数字人技能的精进、市场代价的开释，其将更全面、更深入地融入影视、金融、文旅等各个领域，充分发挥运用代价，迸发巨大的潜力。
2、虚拟数字人发展制约成分
目前，制约虚拟数字人家当发展的成分紧张有以下几个方面。
政策环境层面，行业依然处于造就期，缺少政策与成本扶持。一是短缺高下游协作互换平台，制约整体家当化发展。虚拟数字人家当链长，参与主体多，既有大型平台企业、也有中小单位和初创公司，行业沟通本钱高。二是行业投资回报周期较长，为数字人家当投资直立了“无形壁垒”。数字人家当还不完备成熟，投资回报周期较传统技能运用更长，缺少长期耐心成本来扶持企业发展。由于缺少成本力量的推动，各家当规模扩展与资源整合的进程相对滞后。
技能运用层面，制作办法自动化程度低、生产门槛高，关键技能还不足完备成熟。目前 3D 数字人建模依然须要大量的人工制作参与，整系统编制作效率相对较低，与部分运用处景快速、批量制作的需求并不匹配。此外，在虚拟数字人的关键技能方面，还存在实时面部表情捕捉与还原精准度不敷、语音识别在强噪声滋扰及远场识别等方面还很难达到实用化哀求等瓶颈，须要加大研究力度以提高算法精度。
人才培养层面，技能人才、综合人才极度缺少，人才供应体系不完善。数字人的技能跨度大，从制作真个美术师、模型师、绑定师、材质师、动作捕捉师、灯光师、殊效师、摄像师、导演、殊效演员，到技能真个光学工程师、硬件工程师、软件工程师、算法工程师、系统工程师，以及运营真个产品经理、经纪人等每一个环节的人才都很主要，急需一套完善的人才供应体系，特殊是跨界人才体系，才能保障家当的良性运转。
标准体系层面，行业内缺少统一技能标准和体系，产品质量良莠不齐。数字人的家当处于发展初期，制作型公司、技能型公司、运营型公司、运用型公司均已入场，但各企业的技能、产品质量差异较大。通过建立虚拟数字人的技能、产品标准体系，保护优质数字人厂商，促进行业康健发展。
安全伦理层面，干系法律法规和伦理规范尚待完善，存在潜在风险。虚拟数字人技能在发展中会引发一些法律问题和伦理风险，须要提前建立干系制度进行戒备。虚拟天下里面的虚拟人物所有权、犯罪行为尚没有法律上的界定。虚拟数字人带来的沉浸式体验可能会对用户的精神、生理状态带来影响，改变用户在分开虚拟天下后的行为，比如可能会增加暴力方向，存在一定伦理风险。
智东西认为，现在，在AI+5G的加持下，“虚拟数字人”的发达发展才刚刚开始，而这只是第三家当智能化趋势的一个缩影，随着我国度当转型升级的脚步逐渐加速，将会有各种形态的虚拟数字人涌如今各行各业。