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AI数字人的技术构成，AI数字人的技术构成主要包括四个方面：拟人形象、交互能力、多终端部署能力和决策能力。拟人形象，拟人形象是AI数字人的外在表现，它需要用计算机图形学、计算机视觉、语音合成等技术，生成逼真的图像、动作和声音。为了创建不同的虚拟形象，AI数字人可以用真人的视频或3D模型，或者用生成对抗网络（GAN）等方法。GAN是一种用两个神经网络（生成器和判别器）互相对抗，从噪声中生成高质量图像的技术，GAN有很多改进的模型，可以实现更多样化、更稳定、更可控的图像生成，以及跨域和无监督的图像生成。例如条件GAN、变分自编码器生成对抗网络、辅助分类器生成对抗网络、循环一致性生成对抗网络等。虚拟教师数字人的智能教育资源和个性化指导可以提高学生的学习效果和兴趣。北京虚拟演员数字人直播

虚拟数字人系统一般情况下由人物形象、语音生成、动画生成、音视频合成显示、交互等5个模块构成。非交互型数字人，系统依据目标文本生成对应的人物语音及动画，并合成音视频呈现给用户。交互型数字人，智能驱动型数字人：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，驱动人物模型生成相应的语音与动作来使数字人跟用户互动。真人驱动型数字人：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。北京虚拟演员数字人直播智能数字人的语言处理和智能对话功能能够模拟真实的人际交流。

北京市数字人产业基地深入挖掘企业需求，全方面多角度解决大中小企业的后顾之忧，给足了入驻园区企业安全感。企业发展的信心越来越足，才能带动北京市数字人产业的发展，促进数字人产业在物理世界开花。这是一场北京市数字人基地和创新企业之间的双向奔赴。一颗创新的种子埋进北京市数字人基地丰厚的土壤中，在园区集聚效应的环境中生根，在体系化的培育灌溉之下发芽，必然会开出科技之花。北京市数字人基地这片沃土上不仅开出了科技之花，还呈现出了百花齐放、争奇斗艳的蓬勃态势。

而对于早些进入人们眼帘的AI数字人，今年相对热度没那么高。从2021年元宇宙带火数字人，将数字人推向创新的风口后，这几年数字人的应用并没有得到普遍的普及。一方面是由于数字人需要基于顶端的适配设备，二是数字人的实际制作成本偏高。目前应用较多的当属短视频数字人，被应用于直播带货和短视频IP分身。就目前整个数字人而言，数字人的形象也是参差不齐。有的形象太假，有的场景单一，整体运营成本普遍偏高，目前主要应用在一些头部企业。康复指导员数字人的虚拟康复训练和指导可以促进康复患者的康复进程和生活质量。

AI人工智能依旧在浪潮之下，暗流涌动。自从ChatGPT引导了AI变革以来，各大头部科技公司在AI的研发投入上可谓不遗余力。AI人工智能已被普遍应用到多个行业，包括医疗、教育、工业、游戏、智能硬件（如智能汽车、机器人、智能终端）、电子商务、自然语言处理、图像识别、机器学习、计算机视觉等。2024世界人工智能大会：从“+AI”到“AI+”，新技术重塑千行百业。AI在产业的应用正从“+AI”转变到“AI+”。从萝卜快跑7月开始在武汉测试运营，到各大手机厂商植入人工智能助手，再到2024机器人大会展示的人机模型难辨真假，今后将有越来越多的人实际感受到AI给生活带来的变革。一些社交平台上，数字人能够创造独特的社交体验。河南数字人行价

数字人通过数字化外形的呈现，突破了物理界限，为人们提供更多的服务和体验。北京虚拟演员数字人直播

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。北京虚拟演员数字人直播