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。娱乐数字人的丰富互动和趣味性使得用户在娱乐活动中获得更加充实和愉快的体验。广东虚拟数字人讲解员

新闻媒体，定制虚拟主持人/主播/偶像，支持从音频/文本内容一键生成视频，实现节目内容快速、自动化生产，打造品牌专属 IP 形象，实现观众互动，优化观看体验。游戏领域，越来越真实的数字人游戏角色让玩家代入感更强，可玩性也变得更强。金融领域，通过智能理财顾问、智能客服等角色，实现以客户为中心、智能高效的人性化服务。文旅旅游，目前，博物馆、科技馆、主题公园、名人故居等地已出现大量虚拟导游、虚拟解说员代替人工。医疗领域，在医疗场景中担任智能医助，让专业医护24小时在线，为病人提供专业、快捷的医疗咨询服务。单位，以数字员工的形象表示服务大厅的官方员工，解决因工作人员短缺引起的回复不及时问题。本地生活，数字人直播解决方案可以帮助本地商家降本增效，无需真人出镜，让本地生活直播平民化……广东虚拟数字人讲解员智能数字人的语音识别和自然语言处理能力为用户的交流提供了更加便捷和顺畅的体验。

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。

数字人发展现状和应用领域，数字人目前处于高速发展阶段，网红数字人不断出现引发公众关注，资本不断投入成为融资热点、国家专项政策不断发布，支持行业健康有序发展，数字人已应用到金融、娱乐、零售、文旅等多个应用场景。其中数字人直播作为一种全新的直播方式受到电商行业的关注。数字人直播通过视频和文字等多种方式，展现主播在直播时的实景以及与观众之间的互动。数字人通过展示商品的特点，并进行现场拍摄、产品介绍等活动，引导观众下单购买，除了展现商品，还可以进行互动评论、送礼物、抽奖等直播流程。智能聊天数字人的智能回答和情感分析能够为用户提供更有针对性的帮助和支持。

不论是大模型训练，还是新技术升级，数字人产业都需要强有力的资金支持。活动现场，梅花潜力股创投北京数字人AI基金首批意向项目签约仪式举行。作为北京数字人基地新型产业加速器专业服务体系中的重要一环，梅花潜力股创投北京数字人AI基金现已成功募资2.4亿元，将加快推动元宇宙相关的技术、管理、商业模式等在北京落地创新应用，培育新业态、新模式。同时，北京市对数字人展示中心建设、共性技术平台建设、共享办公区建设运营、企业入驻房租等给予补贴支持。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。江苏一站式数字人

虚拟数字人技术在虚拟现实和增强现实领域有着广泛的应用前景。广东虚拟数字人讲解员

边缘计算和流媒体传输在多终端部署能力方面有着重要的作用，但也存在一些问题，例如资源限制、负载均衡、同步保证等。为了解决这些问题，研究者提出了许多基于深度学习的边缘计算和流媒体传输优化方法，例如基于卷积神经网络或循环神经网络的任务迁移，基于注意力机制或变换器的负载调度，基于BERT或GPT等预训练模型的同步控制。这些方法可以实现更高效、更均衡、更协调的边缘计算和流媒体传输服务，以及跨场景和跨媒体的边缘计算和流媒体传输服务。广东虚拟数字人讲解员

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