量子位：虚拟数字人深度产业报告（2021）_18页_4mb

虚拟数字人深度产业报告总结

核心内容概述

虚拟数字人是存在于非物理世界中的数字形象，依托计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等技术构建，具有高度拟人化特征。其主要分为服务型和身份型两大类，分别应用于不同场景，如内容生产、交互服务、虚拟偶像、虚拟分身等。虚拟数字人行业预计将在2030年达到2700亿元的市场规模，其中身份型虚拟数字人将占据主导地位。

主要观点

1. 三大特征：虚拟化、多技术融合、高度拟人化。
2. 技术分类：分为真人驱动型和计算驱动型，后者依赖深度学习和多模态技术。
3. 市场规模：预计2030年整体市场规模将达2700亿元，身份型约1750亿元，服务型超过950亿元。
4. 应用场景：服务型包括虚拟主播、虚拟客服、虚拟老师等；身份型包括虚拟偶像、虚拟分身、虚拟内容生产等。
5. 产业链结构：分为上游（内容制作、工具、IP策划）、中游（垂直供应商、综合类厂商、专长类厂商、CG厂商）和下游（企业服务、文娱领域、品牌代言）。
6. 行业瓶颈：包括技术门槛高、客户认知不足、标准化复制困难等。
7. 发展路径：行业仍处于培育阶段，未来将向Metaverse发展，成为交互中介。

关键信息

技术背景

• 虚拟：存在于非物理世界中，不同场景实现难度不同，如直播需低时延，内容生成则无此要求。
• 数字：依托CG、语音识别、图像识别、动捕等技术，技术成熟推动行业发展。
• 人：高度拟人化是核心，影响用户体验，包括外表、行为、交互等。

技术流程

真人驱动型

1. 形象设计及建模：基于IP或真人形象进行3D建模。
2. 建模绑定：将关键点映射至模型，影响最终效果。
3. 表演捕捉：通过动捕设备或摄像头+图像识别捕捉动作、表情等。
4. 驱动及渲染：由真人演员驱动，结合语音合成技术。
5. 内容生成及互动：生成直播或录制内容，实现互动。

计算驱动型

1. 设计形象：扫描真人，采集语音、唇动等数据。
2. 建模绑定：设计模型并进行关键点绑定。
3. 训练驱动模型：利用深度学习建立语音-唇形、语音-表情等映射关系。
4. 内容制作：基于输入文本或语音生成内容，结合GAN技术进行图像生成。
5. 渲染与交互：实时渲染生成内容，支持问答库、知识图谱等增强交互体验。

行业现状

• 市场规模：预计2030年达2700亿元，身份型占主导。
• 发展阶段：处于孵化培育阶段，未来将进入稳步爬坡期。
• 细分场景：
  • 服务型：替代真人服务，如虚拟主播、虚拟客服、虚拟教师等。
  • 身份型：虚拟偶像、虚拟分身、虚拟IP等，满足社交、娱乐、Metaverse需求。

产业链结构

• 上游：内容制作类、工具类、IP策划类。
• 中游：垂直供应商、综合类厂商、专长类厂商、CG厂商。
• 下游：企业服务、文娱领域、品牌代言。

竞争格局及中外对比

• 国外主要玩家：如UNEEQ、Soul Machines、Neon、TwentyBN、Genies等，强调高保真、情感关怀、个性化交互。
• 国内主要玩家：如魔珐科技、相芯科技、追一科技、科大讯飞、火山引擎、小冰公司等，注重垂直行业应用、定制化服务及成本控制。
• 共同点：均重视技术与美术结合，关注虚拟偶像及内容生成。
• 差异点：
  • 技术层面：国外更注重高保真和计算驱动，国内偏向风格化和特定领域。
  • 商业模式：国外偏向订阅制和个性化定制，国内偏向SaaS和内容交付。
  • 发展路线：国外聚焦2C，国内专注2B2C。

行业瓶颈与进入门槛

• 技术门槛：需具备CG建模、语音识别、NLP等综合能力。
• 客户认知：需要积累客户并理解其业务需求。
• 标准化复制：需在各细分市场实现标准化，降低定制化成本。
• 算力与硬件：实时渲染对算力和硬件有较高要求。
• 审美与设计：需兼顾技术和设计，提升用户体验。

总结

虚拟数字人行业正处于快速发展阶段，技术成熟推动其在服务型和身份型场景中的应用。其核心价值在于高度拟人化，为用户提供自然、真实、沉浸的交互体验。尽管行业门槛较高，但随着技术平民化和内容制作门槛降低，未来将实现更广泛的应用。国内外厂商在技术路线、商业模式、细分市场等方面存在差异，但随着Metaverse的发展，行业有望实现融合与协同。