数字人的建模是一项复杂的工作，需要使用高级计算机程序进行实现。数字人的建模分为三个步骤，首先是建模，然后是动画制作，然后是渲染。建模是数字人较基本的部分，它需要创建数字人的外观和身体结构。动画制作是将数字人的身体结构和外观与动作相结合。渲染是将数字人与背景融合，使其看起来像是在现实世界中运动一样自然。数字人已经在多个领域得到了普遍的应用，例如虚拟现实、电影和游戏等。虚拟现实技术使得数字人可以成为人们进行沉浸式体验的一部分，电影和游戏也可以使用数字人来实现更真实和精确的特殊效果。虚拟演员数字人可以在影视制作中替代真实演员进行拍摄和表演。北京游戏角色数字人

数字人基地通过建设光场采集和动作捕捉两个功能服务平台，为数字人制作企业提供数据采集和数字人驱动等公共技术服务基础设施，降低企业运营和创新成本。数字人产业存在着产业链割裂、头部企业与中小企业缺少合作载体和有效服务等问题。通过北京市数字人基地搭台，引入头部企业，有效促进头部企业与中小企业的沟通协作，实现大中小企业融通发展。数字人产业面临着较多的风险，如版权问题困扰着大中小企业。作为国内头一个数字人存证平台，北京市数字人基地存证平台旨在为数字人企业提供一站式的电子数据存证、取证等服务，解决数字人在知识产权保护、资产存证等方面遇到的问题，后期还将为企业提供数字人交易服务，促进数字人产业健康发展。一站式数字人模特数字人的开发和应用是数字技术在人体解剖、物理、生理及智能等层次上的渗透。

AI数字人还要通过机器学习和强化学习等技术，实现数字人的自主学习和优化。机器学习是一种用数据进行模型训练和预测的技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等类型；强化学习是一种用环境反馈进行模型学习和决策的技术，包括策略梯度、值函数、深度强化学习等方法。机器学习和强化学习在决策能力方面有着重要的作用，但也存在一些问题，例如数据稀疏、信号延迟、泛化能力等。为了解决这些问题，研究者提出了许多基于深度学习的机器学习和强化学习方法，例如基于卷积神经网络或循环神经网络的特征提取，基于注意力机制或变换器的序列建模，基于元学习或多任务学习的迁移学习。这些方法可以实现更高效、更适应性的模型训练和预测，以及跨领域和跨任务的模型应用。

为了解决这些问题，研究者提出了许多基于深度学习的意图和情感识别方法，例如基于双向长短期记忆网络或门控循环单元的意图识别，基于卷积神经网络或注意力机制的情感分析。这些方法可以实现更细粒度、更动态变化、更多维度的意图和情感识别。多终端部署能力是AI数字人在不同的平台和设备上运行的能力，它需要用云计算、边缘计算、流媒体传输等技术，实现高清晰度和低时延的用户体验。总的来说，数字人是计算机图像技术的重要应用领域之一，它在不同领域中有着普遍的应用前景。康复指导员数字人的虚拟训练和指导能够帮助患者更好地康复和恢复功能。

根据 iMedia Research 艾媒咨询发布的数据显示，近年来，我国数字人市场规模呈现加速增长趋势。2022 年数字人市场规模已达120.8 亿元，带动周边市场规模为 1866.1 亿元。未来，随着AI技术的迭代更新，预计到 2025年，我国数字人的主要市场规模将达到 480.6 亿元，带动周边市场规模近 6402.7 亿元。面对数字人产业的强大势能和潜力，地方政策积极跟进，推进未来产业的发展。其中，北京市前瞻布局数字人产业，并取得了突出成绩。截至2023年12月，北京从事数字人相关业务的企业达到2805家，以数字人为主要业务的企业有217家。2023年数字人主要业务企业营收规模约51亿元，预计2025年营收规模将突破200亿元，带动周边经济效益750亿元。一些公司使用数字人来进行产品宣传，有效提高市场有名度。北京康复指导员数字人IP

社交平台数字人通过智能算法和用户数据分析，为用户提供个性化的社交推荐和互动。北京游戏角色数字人

得益于新一代数字人出色非凡的表现力，深声科技推出的交互数字人，可基于实际业务需求特定专属知识库，并与通用大语言模型相结合，低成本高质量为每一个数字人赋予独有的“智能大脑”。赋能 G 端及 B 端应用市场数字化升级。例如胜任数字员工、数字客服、虚拟培训师等重要角色。从概念提出到场景落地，深声科技不断攻坚技术壁垒，将数字人从原先几十万、上百万的制作成本，数个月的制作周期，降到了现在数千元，十几个小时的制作门槛，不断丰富应用场景，满足了不同行业用户的多元化多场景需求，持续为企业和个人端降本增效，引导数字人更好地服务于工作与生活。北京游戏角色数字人

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