大模型会改变整个软件行业，其中具有代表性的产品之一是数字人，那么，什么是数字人呢？数字人涉及了哪些关键技术呢？大模型对数字人的发展带来哪些影响呢？
数字人目前还缺乏一个相对统一的定义，有人把人类的数字孪生体定义为数字人，有人把虚拟世界中具有人类行为的实体定义为数字人，有人将3D人体模型称为数字人，例如，韩国学界对数字人的定义是：用数字化技术，打造具有逼真人类长相、语言、动作姿态、身体特征的虚拟3D人体模型。市场调研机构IDC将数字人定义为“采用人工智能技术驱动生成的数字化的虚拟人物——具备人的外观、感知互动能力以及表达能力”。
一般地，人们把数字人称为数字人，是通过聚合科技创造的存在于虚拟世界，且具有类"人"特质的数字形象。它是元宇宙中自然人进行虚拟时空感知的主要载体，是实现人机融合交互的组成部分，也是元宇宙的经济增值板块。数字人与自然人、机器人共同组成了元宇宙的“三元”。
数字人能够感知不同环境，根据人的需求形成"化身"形象。人机交互将被赋予智能化、情感性和思想性特征，数字人将复制人类的知识、记忆、思维和情感，从而在社交系统、生产系统、经济系统上实现与自然人的虚实共生。
数字人的三大特征是虚拟化、拟人化和智能化。从技术上看，数字人指存在于非物理世界中，由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机技术段创造，并具有多重人类特征(外貌特征、人类表演能力、人类交互能力等)的综合产物。
数字人，在技术上分为灵活的真人驱动型和基于深度学习的计算驱动型。
真人驱动型在动作灵活度、互动效果等方面有明显优势，一方面能够在影视内容的创作中减低生产成本，为影视行业降低门槛，推动影视级内容向消费级转化。另一方面则多用于虚拟偶像、重要直播中，帮助数字人完成大型直播、现场路演等互动性、碎片化活动。
其一般设计流程如下：
形象设计及建模：绘制原画，面部及3D建模
建模绑定：关键点绑定的数量及位置影响最终效果。
表演捕捉：捕捉在形体、表情、眼神、手势等方面的关键点变化。
驱动及渲染：根据制作实时驱动数字人表演，特定设置语音
生成内容，进行互动：进行直播，或录制其动作生成内容
计算驱动的数字人最终效果受到语音合成、NLP技术、语音识别等技术的共同影响。尽管在特定方向上，各感知类技术已有的商业化能力已足以支撑，然而，但要达成理想的综合效果，需要该公司在三个方面同时具有较强的综合能力。
设计形象：采集数据
形象建模，进行绑定：设计形象模型，进行关键点绑定。
训练各类驱动模型：利用深度学习，学习语音、形象、表情参数间的潜在映射关系。
内容制作：基于输入的语音预测唇动、表情等参数，利用GAN选出最最佳帧，将语音和每帧的数字人图片进行结合。
进行渲染，生成最终内容。
生成式AI的崛起，给数字人产业带来了根本性变化。
传统的数字人技术主要依靠预设参数和有限的模型训练，但大模型技术则为其提供了近乎无限的训练参数和自主生成能力，使数字人更为真实多样。大模型包含了数字人形象、动作、表情、口型、声音等要素，每个用户可以结合个人数据对数字人进行训练。
大模型对2D数字人的提效显著。AI的生成能力天然适配2D数字人。市面上出现了许多2D数字人定制工具，逻辑基本一致：只要你输入文案素材，就能生成数字人形象。
3D数字人的工作流比2D要复杂非常多，大模型能让数字人制作成本十倍、百倍地下降，还能让虚拟数字人生产周期，从动辄几个月，缩短到小时级别。数字人的制作成本，将从百万级降低到万元级别。
大模型不仅直接降低了3D数字人的制作难度，更为数字人注入了灵魂。过去3D建模依赖传统CG技术，动作捕捉需要采集真人大量数据，现在依托于视频大模型的数字人工具平台上，算法可以高效生成3D模型，处理面部细节也更加逼真，提升了面部表情以及唇形同步的质量。
更重要的是，大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力，多模态大模型是数字人真正的灵魂。然而，创意边界，毋庸置疑将会依靠大模型的语料库、算力储备，以及其所迸发的涌现能力来提升，效果仁者见仁智者见智。
数字人的应用可分为服务型数字人和身份型数字人，替代真人服务中的虚拟主播和虚拟IP中的虚拟偶像是目前的市场热点。
目前，数字人产品大多应用于B端场景，例如帮助互联网商家实现全天候轮播的虚拟主播、办事大厅内自助办理业务的虚拟前台、自动处理诉求的虚拟客服等，B端消费者仍是市场的主要组成部分。
重构内容生产模式
提升数字内容生产效率和质量
助力品牌传播
转变品牌形象
拉近品牌和用户的关系
新型带货赋能电商
推动数字化转型
助力企业提质增效
数字人产品的C端应用场景包括上传照片后重现逝去亲友的虚拟亲友、服务于儿童教育的虚拟陪读、监管自媒体公众号的虚拟小编等。C端应用场景仍有较大挖掘潜力。
参与用户的生活
追求更真实、更理想的自我
缓解真人手语主持人稀缺问题
有效解决听障人士沟通问题
成为人们的助理、朋友甚至伴侣
IP的呈现是抽象化的品牌理念被具象化后的产物，承载了品牌希望消费者被唤起的感性共鸣，并以独特的特质将该品牌与其他品牌进行区分。企业品牌往往以IP形象进行传播，动态的IP形象更能传递亲切感，引发受众的共情，使品牌形象更加鲜活生动，例如若干年前的海尔兄弟。如今，品牌方开始推出人形IP,并从2D的动画展示进化为3D的立体呈现，追求更加拟人化的效果，以拉近和受众的距离。
但是，单向传播无法充分调动受众的参与感。品牌方推出加入智能语音交互的数字人IP,使之成为帮助用户处理具体事务的虚拟助手角色，或是陪伴角色。长时陪伴的IP使得用户产生更深层的情感，甚至形成“养成”体验，增强IP的定制感。数字人IP的身份可以是宠物、伴侣、子女、同学等，用户不仅能够见证虚拟IP被自己塑造而发生的改变，也能洞见自身在这一过程中的成长。
数字人同样存在技术瓶颈，也出现一些新的问题。
尤其是计算型数字人，受限于大批量、高质量的训练数据样本，实现泛化性仍然是当前存在的挑战。写实风格的数字人在越来越像人的同时，仍需突破“恐怖谷效应"。
情感传达是技术瓶颈。当前仍然主要运用动作捕捉技术，数字人的表情基准还是无法传达类似于眉毛的弯曲度，肌肉颤动等微表情细节，所以很难将中之人所表达的情感完全传达出来。在人与数字人的在交流过程中只能单纯的传达文字，而背后的情感语义和情绪则没有办法直接传达出来。另外，数字人缺少情感Al算法的应用，没有办法通过判断人说话的情感来转变回复进而改变情感倾向，实现更人性化的交互，基于多模态的大模型或许可以部分解决这一问题。
数字人所营造的新型人机关系，可能成为人类组织活动中强行嵌入的某种“异物”,人类组织对这类智能嵌入物是否有排异反应，目前还很难从个别的孤例中获取足够的数据，做出有效的判断。也就是说，当大量数字人，处于工作岗位、担当工作职责的时候，组织行为将会出现何种变化，尚待考察。
智能技术的核心算法，将技术与伦理问题紧密结合在一起。某种智能算法支撑下的数字人，在深度学习、大数据浸染之下，可能具备某种价值倾向、伦理倾向，甚至可能带有某种“邪恶”倾向。
隐私保护是不变的主题，制作有真人原型的数字人需要抓取大量信息，而大量地、非法地提供这些信息反映出漠视或忽略隐私保护的现象。隐私安全的权利一部分属于现实用户，另一部分属于产生了自我意识的数字人。利用深度合成技术可以实现人脸再现，但随着网络技术逐步发展以及对肖像权保护力度的不足，大量抓取网络视频、图像的深度合成问题成为一种法律隐患。
虚拟空间是制作数字人的底层结构，因此虚拟网络的管辖权就是客观规划数字人的基础。法律的管辖首先需要确定网络犯罪的所在地，而虚拟空间中的犯罪行为最初和最终发生在什么地方难以确定。
对应开发者而言，“避风港原则”是一种针对网络服务提供者的责任豁免原则，具体指网络服务提供者接到权利人的通知后，根据法律规定断开与侵权的作品、表演、录音录像制品的链接的，不承担赔偿责任。
数字人是未来人工智能大模型最重要的应用入口。通过大模型的赋能，数字人的产品发展首先要提升自主创新能力，有赖于数字资产的确权、自有技术运营、IP的持续迭代与进化。同时，需要打造全媒体的多模态传播体系和持续性事件营销体系，为数字人的传播内容的生产、呈现、自传播提供源泉，不断提升传播影响力。挖掘个性化传播内容，通过个性化吸引目标用户并保持用户粘性、提升忠诚度与口碑。另外，重视社会价值传播，赋予虚拟数字人社会服务属性，提升行业影响力和自身公信力。
如果觉得数字人过于复杂，不妨从一个语音机器人入手，临近双十一，推荐给大家一本本人参与的最新译作，可以作为语音机器人产品经理的案头手册，对于数字人的设计同样大有裨益。