2021年虚拟数字人行业概览系列报告（一）：虚拟数字人应用技术与发展路径_39页_33mb

2021年虚拟数字人行业概览系列报告总结

核心内容

虚拟数字人是通过计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等技术手段，打造存在于物理世界中、具有数字化外形的虚拟人物。其发展经历了萌芽、探索、初级和成长四个阶段，应用领域从最初的文娱拓展至政务、金融、医疗、教育、通信等各行各业。

虚拟数字人主要分为三类：非交互型、智能驱动型和真人驱动型，区别在于其交互能力和驱动方式。非交互型虚拟数字人主要用于内容生成，智能驱动型通过AI技术实现自动化交互，而真人驱动型则依赖真人操作进行实时互动。

主要观点

• 虚拟数字人作为新一代人机交互平台，包含人物形象、语音生成、动画生成、音视频显示、交互五个模块。
• 虚拟数字人产业链分为上游、中游、下游三部分：
  • 上游：包括硬件制造商（如显示设备、光学器件、传感器、芯片）和软件制造商（如建模软件、渲染引擎）。
  • 中游：包括虚拟人厂商、综合类/互联网技术厂商、专长类AI厂商、CG厂商和XR厂商。
  • 下游：包括传媒、游戏、影视、金融、文旅等行业，提供行业整体解决方案。
• 2020年中国虚拟数字人行业市场规模约2,000亿元，预计到2030年将达到2,700亿元。

关键信息

技术架构与核心模块

虚拟数字人基础技术架构包括“五横两纵”：

• 五横：人物生成、人物表达、合成显示、识别感知、分析决策。
• 两纵：2D数字人、3D数字人。

建模技术

• 静态扫描建模：目前主流技术，但存在精度高、环境要求高、成本高等问题。
• 动态光场三维重建：未来有望成为主流，具备高效率、高品质等优势。
• 2D与3D建模对比：
  • 2D建模较简单，适用于视频生成。
  • 3D建模对软件和技术要求较高，适合复杂场景。

驱动技术

• 智能合成：通过深度学习模型将文本转化为语音和动画。
• 动作捕捉技术：分为光学捕捉、惯性捕捉和视觉捕捉，各有优劣：
  • 光学捕捉：精度高，但对环境要求高。
  • 惯性捕捉：抗遮挡能力强，但精度较低。
  • 视觉捕捉：成本低，但受环境影响较大。
• 驱动方式：包括视频算法训练、语音自动识别、动捕设备采集等。

渲染技术

• 渲染分为实时渲染和离线渲染：
  • 实时渲染：适用于移动端、直播等实时场景，但渲染质量较低。
  • 离线渲染：适用于高质量内容制作，但计算资源消耗大。
• PBR（物理渲染）：提升数字人皮肤纹理真实度，突破恐怖谷效应。

产业发展趋势

• 虚拟数字人技术持续进步，未来将更加简单化、一体化、自动化。
• 交互方式将向智能化、实时化、多轮对话发展。
• 虚拟数字人将实现“看、听、说、懂”能力，进一步融合多场景、多行业。
• 随着技术成熟和市场接受度提升，虚拟数字人商业化进程将加速。

产业链图谱

• 上游：提供基础硬件和软件支持。
• 中游：负责数字人制作及开发，提供技术平台。
• 下游：应用虚拟数字人于实际场景，推动行业落地。

市场规模预测

• 2020年虚拟数字人市场规模约2,000亿元。
• 2030年预测市场规模达2,700亿元，其中：
  • 身份型虚拟数字人：预计达1,747亿元。
  • 服务型虚拟数字人：预计达955亿元。

关键技术优势

• CG建模/图像迁移技术：影响数字人外观呈现。
• NLP交互技术：提升交互体验，实现自然语言处理。
• CV深度学习模型：优化动作捕捉和表情生成，提升真实感。

行业应用

• 泛娱乐：虚拟主持人、主播、偶像。
• 影视：数字替身、特效制作。
• 金融：智能客服、理财顾问。
• 文旅：虚拟导游、讲解员。
• 教育：虚拟导师、个性化学习。
• 医疗：家庭陪护、心理咨询。

方法论与研究服务

• 头豹研究院采用多元化调研方法，结合大数据和算法，深入分析行业趋势。
• 提供研报、数据库、企业服务、FA、IPO、市值管理等服务，支持企业成长与融资。
• 领航者计划：邀请行业专家、企业共建内容，提升品牌影响力和行业话语权。

法律声明

• 本报告为头豹研究院原创，未经许可不得翻版、复刻、引用。
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总结

虚拟数字人行业正处于快速发展阶段，受益于CG、AI、XR等技术进步，已从单一娱乐领域拓展至多个行业。随着技术成熟和市场需求增长，其商业化进程有望加速。未来，虚拟数字人将更加智能化、实时化，并在更多场景中实现深度应用。头豹研究院通过深入研究和定制服务，助力行业和企业实现价值提升和增长。