虚拟人研究报告

1、目 录Part 01虚拟人定义及发展历程Part 02虚拟人核心技术支撑Part 05虚拟人国内外玩家Part 04虚拟人应用场景分析Part 06虚拟人发展挑战Part 07研究案例征集Part 03虚拟人技术路径简析Part 08甲子光年智库介绍Part01 虚拟人定义及发展历程虚拟人早在20世纪80年代就已出现，近两年技术加速攻关使得虚拟人得以高速发展虚拟数字人指存在于非物理世界中，由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机手段创造及使用，并具有多重人类特 征（外貌特征、人类表演能力、人类交互能力等）的综合产物，目前核心应用于服务、营销及泛娱乐场景。时间历程20世纪8

2、0年代 萌芽期21世纪初 探索期近5年 发展期现在高速增长期开始尝试将虚拟人物引入到现实世界，技术以手绘为主典型事件：1982年，世界上第一位虚拟歌手林明美出现传统手绘正逐渐被CG、动作捕捉等技术颠覆突破，技术革新但是成本偏高典型事件：2007年，日本第一个虚拟偶像初音未来面世深度学习算法取得突破，虚拟人制作过程得到有效简化，AI普遍进入大众视野典型事件：浦发银行的虚拟员工“小浦”亮相，为用户提供金融服务虚拟人朝着智能化、便捷化、精细化、多样化发展，各项技术全面提升2021年英伟达发布会上，CEO黄仁勋的数字替身亮相虚拟人发展历程Part02 虚拟人核心技术支撑CG技术与人工智能技术成为影响虚

3、拟人发展及应用的核心技术支撑CV等深度学习模型NLP交互技术CG建模/图像迁移技术影响虚拟人的 外观呈现CG技术是通过计算机软件 所绘制一切图形的总称，国 际上将利用计算机技术进行 视觉设计与生产的领域均统 称为CG影响虚拟人的交互体验NLP交互技术以对话能力为 核心，被视为虚拟人的大脑NLP技术已经广泛应用于文 本对话助手、语音AI助手， 如今继续在虚拟人领域发挥 重要作用影响虚拟人的 驱动效果深度模型效果决定虚拟人是 否能够呈现自然的面部表情 变动、肢体变动等交互行为Part03 虚拟人技术路径简析真人驱动型以真人驱动型虚拟人技术路径简析乐华娱乐旗下虚拟人女团A- Soul，由性格各异的真

4、人作为 中之人，驱动虚拟人表演真人驱动型虚拟人示例人工进行虚 拟人形象原 画设计及绘 制目前以原创 形象或真人 偶像虚拟化为主流依据原画形象 进行建模，并 选择绑定关键 点将识别的关键 点映射至模型 上，进行绑定利用动作捕捉设 备捕捉中之人的 表演动作、身体 形态、各类情绪 表情、眼神、口 型、面部肌肉等 关键点实际表演过程 中，中之人在 画面幕后进行 相应动作、内 容、语音输出， 驱动屏幕前虚 拟人演出、互 动基于不同虚拟人 的定位及人格属 性的不同，进行 相应内容输出目前真人驱动型 虚拟人优势在于 直播及舞台演出的互动性极表演 灵活性较强形象设计建模及绑定动作捕捉虚拟人驱动内容生产Part

5、03 虚拟人技术路径简析AI驱动型以AI驱动型虚拟人技术路径简析0102030405形象设计人工进行虚拟人形 象原画设计及绘制打点扫描真人模特， 采集各项驱动数据建模及绑定依据原画形象进行 建模，并选择绑定 关键点驱动模型训练利用深度学习，学 习样本驱动数据的 相互内在规律及表 现形式，形成驱动 模型内容制作依托驱动模型，基 于输入语音，预测 动作参数，形成虚 拟人图片，再将语 音和图片进行结合渲染通过渲染技术，以 保证虚拟人最后呈 现高质量的3D效 果百度数字人度晓晓+龚俊 数字人技术驱动型虚拟人示例Part04 虚拟人应用场景分析虚拟人具有拟人外观、人类行为与人类思想，核心应用于服务、营销

6、及泛娱乐场景虚拟人应用场景总览传媒零售医疗教育文旅金融影视游戏数字替身虚拟主持人虚拟主播虚拟偶像数字角色虚拟客服虚拟理财顾问虚拟导游虚拟讲解员虚拟老师虚拟心理医生虚拟陪护/家庭医生虚拟导购虚拟主播影视剧拍摄游戏角色节目录制直播品牌IP客户接待理财投资虚拟博物馆/科技馆/主题乐园/名胜古迹虚拟场景教育电商直播无人商店/虚拟商店家庭陪护心理咨询游戏数字 角色浦发银行 数字员工 “小浦”虚拟文物 解说员“文夭夭”AI虚拟女 教师河开 开”湖南卫视 虚拟主持 人“小漾”数字替身 英伟达 CEO虚拟导购 “AIWendy”虚拟医护 助理“小 睿”Part05 虚拟人国内玩家*详细厂商名单将在甲子光年智库

7、未来推出的虚拟人深度研究报告中披露，敬请期待*由于厂商的背景各有差异，核心技术、服务能力、商业模式也不相同，未来我们将对虚拟人领域厂商按照其背景进行图谱梳理虚拟人领域玩家生态丰富，规模化应用推广仍有距离国内玩家图谱Part06 虚拟人发展挑战虚拟人市场需求爆发 ，但在技术、业务能力、成本等方面仍面临巨大挑战虚拟人当前作为品牌主吸引年轻消费者的方式之一，市场需求激增。但目前就行业供给侧发展而言，技术是进入虚拟人行业的核心门槛，对于厂商 在机器视觉、语音交互和自然语言处理等方面的技术能力都提出了较高的要求。除此之外，技术厂商对于业务的深度理解同样成为重要门槛。由于虚拟人的应用场景较为广泛，这就要求技术厂商需要能够站在不同业务场景下考 虑虚拟人的价值及服务能力，才能将虚拟人和各垂直行业进行完美融合。硬件性能决定 虚拟人在不同 场景下的渲染 能力及成都算力的能力影响 虚拟人实时渲染 的效果CV、CG、 NLP等相关 技术的融合 性虚拟人个 性化、人 格化程度CV、NLP的技术能力发展虚拟人发展技术挑战虚拟人发展业务挑战CG建模及驱动 模型的精细程度 决定外观呈现效 果NLP技术决定 虚拟人的交互 程度与认知程 度虚拟人应用落地需与客户业务相结合，熟悉客户全盘业务，才能高价值交付营销、各行业Kno