2022年中国数字人行业洞察报告|36氪研究院

2022 年 7 月 25 日 36氪

技术强化数字人真实感,虚拟人物破圈而来。


来源|36氪研究(ID:kr_research
封面来源| 视觉中国

作为真实世界在虚拟世界的映射,数字人被视为虚拟世界的核心资产和元宇宙发展基础。事实上,数字人并非2021年元宇宙风潮下的新鲜产物,最早的数字人形象可追溯至上世纪80年代,然而受制于技术应用水平,早期数字人形象主要由手绘制成,制作周期长且成本高。近年来,CG、语音合成、深度学习算法、自然语言处理等技术的进步,大大缩短数字人制作流程,推动数字人在文娱、电商、金融等领域实现落地应用。

发展环境
概念及分类
数字人指的是基于CG(Computer Graphics,计算机图形)技术与人工智能技术打造出的数字化虚拟人物。 就交互能力而言,数字人包括交互型与非交互型两类,其中交互型数字人在真人驱动或智能系统驱动下,具备类人动作及感知能力,可实现与真实世界的交互。就应用场景区分,数字人又可被划分为身份型与服务型两类,前者囊括虚拟化身及虚拟IP/偶像,是真实世界人物向虚拟世界“进阶”的产物,“人设”属性较为明显,而后者主要为企业端或个人端用户提供办公、陪伴等拟人化服务,实现部分人力资源的替代。
政策环境:政策加码,驱动数字人进入发展快车道
近年来,国家高度重视数字经济在推动产业结构优化升级、加快新旧动能转化中的重要作用,密集出台系列政策,引导数字经济的有序发展。作为数字经济的重要环节,数字人及其背后的支撑性技术同样得到政策多次覆盖。2021年,国家将虚拟数字技术纳入“十四五”规划纲要,以技术进步推动行业应用创新,加速数字人的场景化应用落地。随着国家顶层战略规划出台,各级地方政府也在工作报告及产业规划中频繁提及虚拟数字技术及数字人,旨在为数字经济发展注入新动能。
资料来源:36氪研究院根据公开资料整理
技术环境:数字技术融合发展,提升数字人制作效率
数字人的核心制作流程包括建模、驱动及渲染三大环节。数字技术的融合发展,一方面缩短各环节制作周期、降低成本,推动数字人制作走向智能化;另一方面也赋予数字人“以假乱真”的类人外观、感知及交互能力,为数字人落地应用奠定了坚实的技术基础。1)建模技术:相机阵列扫描重建技术实现突破,其扫描精度可达亚毫秒级,满足多场合下对数字人进行扫描重建的需求;2)驱动技术:计算机视觉技术及其应用逐渐成熟,实现数字人多角度动作捕捉与追踪,其捕捉精度也得以持续完善;3)渲染技术:硬件能力与算法的突破,大幅提升渲染速度与效果,拉近虚拟与真实人物的距离。

发展现状
产业图谱:数字人产业图谱由基础层、平台层及应用层构成
资料来源:36氪研究院根据公开资料整理

注:图中只列出部分企业作业代表,未覆盖全产业

1)基础层基础层为数字人的制作提供必要的基础软硬件支撑,硬件包括芯片、传感器、光学器件及显示设备等,软件包括建模软件及渲染引擎。其中,显示设备是数字世界与真实世界的桥梁,也是数字人在真实世界的呈现载体,既包括电视、手机、投影等2D屏幕,又涵盖裸眼立体VR/AR等3D硬件设备。
2)平台层平台层包含建模、动作捕捉及渲染等硬件系统、解决方案平台及AI能力平台三大类,主要为数字人的开发制作提供相应的技术能力。建模系统和动作捕捉系统通过基础层的传感器、光学器件等硬件获取真实世界及人物的数据信息,基于软件算法实现对数字人的建模及动作捕捉,最终经由渲染系统进行数字人云端渲染;解决方案平台主要提供整体的数字人解决方案;AI能力平台基于自身人工智能技术,赋予数字人进行智能感知与交互的能力。
3)应用层应用层是数字人与各场景结合形成的行业应用解决方案。在政策与技术双轮驱动下,数字人应用场景持续得到拓展与深化。目前,文娱及服务为数字人应用渗透率较高的两大领域,虚拟偶像、电商主播、数字员工等多元类型数字人在各领域释放其应用价值。

发展趋势
痛点与机遇并存,数字人应用价值有望持续得到释放
尽管数字人已实现了场景化应用,但整体而言,我国数字人行业发展仍处于起步阶段,大规模的商业化落地应用仍面临以下桎梏:我国数字人产业链各环节相对独立,暂未跑出覆盖全产业链的数字人企业,企业间协同仍有待进一步提升;交互型数字人在情绪感知、语义理解方面有所欠缺,与用户建立情感连接相对困难。然而,痛点往往意味着机遇。对数字人企业而言,打通产业链各环节、修炼技术“内功”,是打造竞争优势、强化竞争壁垒的关键。目前,以百度、阿里等为代表的科技巨头及聚焦于数字人解决方案的各类企业逐渐开启全产业链布局,深耕技术服务能力。在各厂商的发力下,数字人的制作运营效率有望持续优化,其应用价值也将不断得到释放。特别是,在人工智能技术加持下,数字人在B端服务能力将进一步提升,更好地适应细分场景的各类需求,成为企业降本增效的有利武器。
AIGC丰富数字人内容,助力行业规模拓展
AIGC即AI-generated content,有望创新数字人内容生产流程。 传统数字人内容生产以人工为主,而随着人工智能技术与数字人的纵深化结合,数字人生产各环节均有望实现自动化,为数字人的大规模商业化落地提供必要条件。AIGC赋能下,叠加政策利好,中国数字人行业规模或持续增长。根据量子位预测,到2030年,我国数字人行业规模将达到2,703亿元,其中虚拟IP与虚拟化身两类身份型数字人发展潜力更大,有望向电商、直播、营销等领域进一步渗透。

36氪旗下公众号

真诚推荐你关注


来个“分享、点赞、在看”👇
2022年中国数字人行业洞察报告
登录查看更多
5

相关内容

数字政府行业趋势洞察(2022年)
专知会员服务
57+阅读 · 2022年8月17日
《深度学习平台发展报告(2022年)》发布, 26页pdf
专知会员服务
118+阅读 · 2022年7月29日
中国数字经济发展报告(2022年)
专知会员服务
57+阅读 · 2022年7月10日
中银国际《虚拟人行业研究》报告,40页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2022年3月18日
中国智能驾驶行业研究报告(附报告)64页pdf
专知会员服务
68+阅读 · 2022年3月6日
中国数字经济时代人工智能生态白皮书2021,41页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2022年1月27日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月27日
2021年中国人工智能在零售领域应用行业短报告,30页pdf
专知会员服务
68+阅读 · 2021年4月22日
中国数字经济发展报告(2022年)
专知
1+阅读 · 2022年7月10日
2022年中国氢能行业洞察报告|36氪研究院
中国泛资讯行业洞察报告|36氪研究院
36氪
0+阅读 · 2022年3月23日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2010年11月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月19日
VIP会员
相关VIP内容
数字政府行业趋势洞察(2022年)
专知会员服务
57+阅读 · 2022年8月17日
《深度学习平台发展报告(2022年)》发布, 26页pdf
专知会员服务
118+阅读 · 2022年7月29日
中国数字经济发展报告(2022年)
专知会员服务
57+阅读 · 2022年7月10日
中银国际《虚拟人行业研究》报告,40页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2022年3月18日
中国智能驾驶行业研究报告(附报告)64页pdf
专知会员服务
68+阅读 · 2022年3月6日
中国数字经济时代人工智能生态白皮书2021,41页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2022年1月27日
专知会员服务
40+阅读 · 2021年7月27日
2021年中国人工智能在零售领域应用行业短报告,30页pdf
专知会员服务
68+阅读 · 2021年4月22日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2010年11月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员