據Gantise投研分析師的研究報告指出，中國的數字人市場正處于快速增長階段。2023年時，市場規模已經接近200億元人民幣，預計到2027年這一規模將突破1000億元人民幣，顯示出高達60%的復合年增長率。這種迅猛的增長勢頭反映了區塊鏈、物聯網以及虛擬現實等關鍵技術的不斷發展，這些技術被視為構建元宇宙的重要基礎設施。AR/VR設備作為進入元宇宙的關鍵硬件，隨著其便攜性和用戶體驗的不斷提升，預計到2027年，相關設備的市場規模將達到2500億元人民幣。這表明隨著硬件技術的進步，越來越多的人將能夠以更加便捷的方式接入元宇宙，享受其中的各種服務和體驗。數字人有望在宇宙失重地區、高寒缺氧地區和不便長期居留地區等場景中替代真人進行任務執行。上海一站式數字人直播系統
虛擬數字人系統一般情況下由人物形象、語音生成、動畫生成、音視頻合成顯示、交互等5個模塊構成。非交互型數字人，系統依據目標文本生成對應的人物語音及動畫，并合成音視頻呈現給用戶。交互型數字人，智能驅動型數字人：通過智能系統自動讀取并解析識別外界輸入信息，根據解析結果決策數字人后續的輸出文本，驅動人物模型生成相應的語音與動作來使數字人跟用戶互動。真人驅動型數字人：真人根據視頻監控系統傳來的用戶視頻，與用戶實時語音，同時通過動作捕捉采集系統將真人的表情、動作呈現在虛擬數字人形象上，從而與用戶進行交互。山西數字人模特數字人的培養需要結合大數據和機器學習技術。
AI數字人還要通過機器學習和強化學習等技術，實現數字人的自主學習和優化。機器學習是一種用數據進行模型訓練和預測的技術，包括監督學習、無監督學習、半監督學習等類型；強化學習是一種用環境反饋進行模型學習和決策的技術，包括策略梯度、值函數、深度強化學習等方法。機器學習和強化學習在決策能力方面有著重要的作用，但也存在一些問題，例如數據稀疏、信號延遲、泛化能力等。為了解決這些問題，研究者提出了許多基于深度學習的機器學習和強化學習方法，例如基于卷積神經網絡或循環神經網絡的特征提取，基于注意力機制或變換器的序列建模，基于元學習或多任務學習的遷移學習。這些方法可以實現更高效、更適應性的模型訓練和預測，以及跨領域和跨任務的模型應用。
而對于早些進入人們眼簾的AI數字人，今年相對熱度沒那么高。從2021年元宇宙帶火數字人，將數字人推向創新的風口后，這幾年數字人的應用并沒有得到普遍的普及。一方面是由于數字人需要基于頂端的適配設備，二是數字人的實際制作成本偏高。目前應用較多的當屬短視頻數字人，被應用于直播帶貨和短視頻IP分身。就目前整個數字人而言，數字人的形象也是參差不齊。有的形象太假，有的場景單一，整體運營成本普遍偏高，目前主要應用在一些頭部企業。虛擬偶像數字人的更新和變換形象能夠持續吸引粉絲的關注和支持。
產業鏈上游：包括形象設計、內容策劃、建模、引擎、動捕、渲染、交互技術、邊緣計算、智能算力、機器視覺、深度學習等領域相關企業；產業鏈中游：涉及到AI 類廠商、垂直虛擬廠商、互聯網技術廠商、XR/CG 廠商等設計服務相關企業；產業鏈下游：泛娛樂的傳媒、游戲、影視、體育、文博、零售、金融、教育、醫療類等應用數字人技術的相關企業；專業服務類：為數字人企業提供產業服務、知識產權服務、技術服務等相關專業機構。產業鏈向上游延伸，主動掌握前瞻性技術領域的主動權，是確保產業鏈完整性、穩定性和競爭力的關鍵，只有支撐產業發展的底層技術實現進展，技術應用才能向前奔跑。產業鏈向下游延伸，進入市場拓展和應用環節，以上中游企業創新促進下游應用，以下游應用的需求促進技術發展，有利于形成產業可持續發展的良性循環。社交平臺數字人通過智能算法和用戶數據分析，為用戶提供個性化推薦和社交互動。虛擬教師數字人參考價
數字人的可塑性可以讓其迅速適應不同的業務需求。上海一站式數字人直播系統
數字人的發展也帶來了許多商業機會。目前，許多公司已經開始在數字人技術方面進行投資和開發，例如亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri等數字助手，以及韓國的Miquela和日本的Imma等數字藝人。預計數字人市場規模將會在未來幾年內不斷擴大，并為相關產業帶來巨大的商業價值。盡管數字人技術的應用前景廣闊，但也需要注意一些潛在的風險和挑戰。例如，數字人的出現可能會導致虛擬和現實之間的界限進一步模糊，引發更多的道德和隱私問題。此外，數字人技術的發展還需要更多的人才和技術支持，以確保數字人技術的可持續發展。上海一站式數字人直播系統