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2022年中國數字人行業洞察報告_ALG:數字人民幣有必要開通嗎

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作為真實世界在虛擬世界的映射,數字人被視為虛擬世界的核心資產和元宇宙發展基礎。事實上,數字人并非2021年元宇宙風潮下的新鮮產物,最早的數字人形象可追溯至上世紀80年代,然而受制于技術應用水平,早期數字人形象主要由手繪制成,制作周期長且成本高。近年來,CG、語音合成、深度學習算法、自然語言處理等技術的進步,大大縮短數字人制作流程,推動數字人在文娛、電商、金融等領域實現落地應用。

發展環境

概念及分類

數字人指的是基于CG(Computer Graphics,計算機圖形)技術與人工智能技術打造出的數字化虛擬人物。就交互能力而言,數字人包括交互型與非交互型兩類,其中交互型數字人在真人驅動或智能系統驅動下,具備類人動作及感知能力,可實現與真實世界的交互。就應用場景區分,數字人又可被劃分為身份型與服務型兩類,前者囊括虛擬化身及虛擬IP/偶像,是真實世界人物向虛擬世界“進階”的產物,“人設”屬性較為明顯,而后者主要為企業端或個人端用戶提供辦公、陪伴等擬人化服務,實現部分人力資源的替代。

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政策環境:政策加碼,驅動數字人進入發展快車道

近年來,國家高度重視數字經濟在推動產業結構優化升級、加快新舊動能轉化中的重要作用,密集出臺系列政策,引導數字經濟的有序發展。作為數字經濟的重要環節,數字人及其背后的支撐性技術同樣得到政策多次覆蓋。2021年,國家將虛擬數字技術納入“十四五”規劃綱要,以技術進步推動行業應用創新,加速數字人的場景化應用落地。隨著國家頂層戰略規劃出臺,各級地方政府也在工作報告及產業規劃中頻繁提及虛擬數字技術及數字人,旨在為數字經濟發展注入新動能。

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技術環境:數字技術融合發展,提升數字人制作效率

數字人的核心制作流程包括建模、驅動及渲染三大環節。數字技術的融合發展,一方面縮短各環節制作周期、降低成本,推動數字人制作走向智能化;另一方面也賦予數字人“以假亂真”的類人外觀、感知及交互能力,為數字人落地應用奠定了堅實的技術基礎。1)建模技術:相機陣列掃描重建技術實現突破,其掃描精度可達亞毫秒級,滿足多場合下對數字人進行掃描重建的需求;2)驅動技術:計算機視覺技術及其應用逐漸成熟,實現數字人多角度動作捕捉與追蹤,其捕捉精度也得以持續完善;3)渲染技術:硬件能力與算法的突破,大幅提升渲染速度與效果,拉近虛擬與真實人物的距離。

2020年Q2 Ripple向MoneyGram支付了1510萬美元資金:7月31日消息,Ripple在2020年第二季度向其合作伙伴MoneyGram支付了1510萬美元的市場開發資金。(U.Today)[2020/7/31]

發展現狀

產業圖譜:數字人產業圖譜由基礎層、平臺層及應用層構成

1)基礎層:基礎層為數字人的制作提供必要的基礎軟硬件支撐,硬件包括芯片、傳感器、光學器件及顯示設備等,軟件包括建模軟件及渲染引擎。其中,顯示設備是數字世界與真實世界的橋梁,也是數字人在真實世界的呈現載體,既包括電視、手機、投影等2D屏幕,又涵蓋裸眼立體VR/AR等3D硬件設備。

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2)平臺層:平臺層包含建模、動作捕捉及渲染等硬件系統、解決方案平臺及AI能力平臺三大類,主要為數字人的開發制作提供相應的技術能力。建模系統和動作捕捉系統通過基礎層的傳感器、光學器件等硬件獲取真實世界及人物的數據信息,基于軟件算法實現對數字人的建模及動作捕捉,最終經由渲染系統進行數字人云端渲染;解決方案平臺主要提供整體的數字人解決方案;AI能力平臺基于自身人工智能技術,賦予數字人進行智能感知與交互的能力。

3)應用層:應用層是數字人與各場景結合形成的行業應用解決方案。在政策與技術雙輪驅動下,數字人應用場景持續得到拓展與深化。目前,文娛及服務為數字人應用滲透率較高的兩大領域,虛擬偶像、電商主播、數字員工等多元類型數字人在各領域釋放其應用價值。

發展趨勢

痛點與機遇并存,數字人應用價值有望持續得到釋放

盡管數字人已實現了場景化應用,但整體而言,我國數字人行業發展仍處于起步階段,大規模的商業化落地應用仍面臨以下桎梏:我國數字人產業鏈各環節相對獨立,暫未跑出覆蓋全產業鏈的數字人企業,企業間協同仍有待進一步提升;交互型數字人在情緒感知、語義理解方面有所欠缺,與用戶建立情感連接相對困難。然而,痛點往往意味著機遇。對數字人企業而言,打通產業鏈各環節、修煉技術“內功”,是打造競爭優勢、強化競爭壁壘的關鍵。目前,以百度、阿里等為代表的科技巨頭及聚焦于數字人解決方案的各類企業逐漸開啟全產業鏈布局,深耕技術服務能力。在各廠商的發力下,數字人的制作運營效率有望持續優化,其應用價值也將不斷得到釋放。特別是,在人工智能技術加持下,數字人在B端服務能力將進一步提升,更好地適應細分場景的各類需求,成為企業降本增效的有利武器。

AIGC豐富數字人內容,助力行業規模拓展

AIGC即AI-generated content,有望創新數字人內容生產流程。傳統數字人內容生產以人工為主,而隨著人工智能技術與數字人的縱深化結合,數字人生產各環節均有望實現自動化,為數字人的大規模商業化落地提供必要條件。AIGC賦能下,疊加政策利好,中國數字人行業規模或持續增長。根據量子位預測,到2030年,我國數字人行業規模將達到2,703億元,其中虛擬IP與虛擬化身兩類身份型數字人發展潛力更大,有望向電商、直播、營銷等領域進一步滲透。

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