随着生成式AI技术的迅猛发展，数字人领域迎来了新的生机。本文将探讨AI大模型如何赋能数字人，使其在形象、互动和成本等方面实现突破，分析数字人如何成为AI大模型商业化落地的突破口，并展望数字人作为AI服务入口的未来潜力。

AI加持下，数字人真是一门好生意吗？

先发展模型能力，还是先发展应用？

在过去很长一段时间，这恐怕都是生成式AI行业里最具代表性的争论之一。

行业内曾在杨植麟和朱啸虎公开发表观点之后，划分成了“技术信仰派”与“产品信仰派”，并且一度争执不下。但仅不到一年，这种争论就逐渐聚焦成一种声音——商业化落地。

清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹曾就这一问题向「甲子光年」表示：“在中国，光搞大模型很难活下去，必须与应用相结合。”

其实，学界的呼吁早已成了业内的共识。

半年前的一场AI论坛中，包括金沙江创投朱啸虎、猎户星空傅盛、智谱张帆等在内的所有嘉宾，都认可商业化是现阶段国内大模型企业的第一要务，也都认可to B是大模型快速实现商业化的最佳路径。

当然，即使是to C的Kimi，也在今年5月20日通过网页版推出了打赏付费功能。这被视为Kimi试水商业化的重要动作。

但究竟如何与应用相结合，是摆在国内绝大多数AI大模型企业面前的一道难题。

而在解题过程中，“数字人”似乎成了全行业统一的标准答案。

11月6日，AI Infra企业零一万物对外发布了大模型to B解决方案，其中就包括了面向电商直播、办公会议等场景的“如意”数字人。

这一动作耐人寻味的原因在于，李开复曾在今年6月的智源大会上公开表示不做to B。然而仅仅半年之后，零一万物就带着数字人解决方案扎进了to B市场。

其实，互联网大厂早就开始了基于AI大模型的数字人布局：例如腾讯打造腾讯智能、百度打造智能云曦灵平台、京东打造言犀、华为打造华为云盘古数字人大模型……

不只是互联网大厂，传统IT厂商也开始探索数字人。

在「甲子光年」近期对世纪互联旗下全资子公司第一线DYXnet的访谈中，世纪互联高级副总裁/第一线总经理陈姵妏透露，第一线目前也在打造“线灵系列”AI服务，而数字人正是其中一个重要板块。

为何AI大模型公司如此钟情数字人？大模型给数字人带来了什么？AI加持下，数字人真是一门好生意吗？

一、两条“死胡同儿”

数字人的爆火，可以追溯到4年前。

早在2020年之前，数字人的前身“虚拟人”就借着元宇宙的东风开始被大众认知。

彼时，Meta还在扎克伯格的带领下all in元宇宙。被带火的3D虚拟人被视为元宇宙的“原住民”，一度成了最热门的创业赛道。当时仅国内与虚拟人沾边的创业公司就多达几十万家。

在众多的虚拟人中，“柳夜熙”一时风头无二。

2021年10月31日，柳夜熙凭借一条“捉妖”题材的短视频爆红全网，一夜涨粉363万。

柳夜熙，来源：柳夜熙微博

从此以后，各大虚拟人如雨后春笋一般，一时间赚足眼球：万科数字员工“崔筱盼”拿下了2021年万科总部最佳新人奖；虚拟人“邓丽君”在江苏卫视2022跨年演唱会亮相；湖南卫视的《你好，星期六》启用数字主持人“小漾”……

根据国内创投数据库IT桔子统计显示，截止2022年10月，国内虚拟人领域融资数量近百起，金额约120亿元。

从技术层面看，当时的虚拟人主要分为两种技术路线：一种是平面2D数字人，渲染要求不高，可以快速规模化复制，并且更像真人，只是肢体动作和面部表情都表现僵硬，实际效果较差。

另一种是3D超写实虚拟人，通过高成本的原理动画制作，生成一个亲和力、表现力更强的虚拟人。初代虚拟偶像洛天依就采用的是这种路线。

对比这两种技术路线不难发现，2D数字人尽管成本低、能够快速批量制作，但受限于当时的技术能力，无法突破形象和动作表现的瓶颈，所以即使价格低廉，却在当时也未获得客户认可。

而效果更好的超写实3D虚拟人在形象外观上更受欢迎。但这种虚拟人的缺点也很明显，那就是“贵”。

关于虚拟人的制作成本，「甲子光年」访谈了国内知名AI数字人创作平台蝉镜。

据蝉镜联合创始人杨洪进表示，制作一个3D虚拟人，大致要经过扫描、建模、计算机绑定、动画展示和渲染等多个环节，时间成本与资金成本投入都不是一个小数目。

3D虚拟人的制作越精良，花费的成本越高。按照传统的CG级制作手法计算，单个超写实3D虚拟人的制作成本大约在100~200万元，时间周期约为2~3个月。

此前，黄仁勋曾在英伟达发布会上出镜了14秒虚拟人视频。根据英伟达官方博客显示，这短短的14秒视频，就共有34位3D美术师和15位软件工程师协同参与，总计投入近千工时。

黄仁勋虚拟人，来源：英伟达

除了居高不下的成本投入，企业还要为虚拟人的商业化进行考虑。毕竟在制作上花了大价钱，谁都想让它最大程度实现商业化变现。

但事实上，当时适合这种高投入的虚拟人的商业化场景极为有限，最常见的形式就是以虚拟偶像的形式进行IP化打造，直接面向to C领域。

日本的初音未来就是这一赛道的鼻祖，也是当时全球第一的虚拟偶像。而国内则有柳夜熙、洛天依等。柳夜熙在一夜爆红之后，甚至曾和小鹏汽车、VIVO、娇韵诗、安踏等知名品牌达成过合作。

可问题在于，虚拟偶像在IP化运营上的投入也是个无底洞。因为虚拟偶像需要持续不断的生产符合自身人设的内容，这就要搭配相应的内容团队专门为其打造。这也是一笔不小的费用。

与此同时，IP生态产业链的上下游联动也必不可少，例如出品玩偶等周边产品、创作相关的影视作品等等，围绕虚拟偶像进行持续性、多元化的运营。

据「甲子光年」此前了解，仅运营一个虚拟偶像的线上内容，一年就要花费超过800万元。“因为你不只是希望它在那里站着，你要的是让它动起来。比如语音、 面部表情、 动作生成等。这些都需要持续投入。”杨洪进表示。

除了成本与商业化的痛点之外，虚拟人还有更加重要的实时互动问题，在当时也难以解决。

简单来说，当时的虚拟人并不能自主实现面部表情和肢体动作的变化，也不能像真人一样回复用户的言语互动。这种痛点在其直播带货时尤其明显。

杨洪进透露，为了解决虚拟人的实时交互问题，当时的虚拟人直播间普遍采用“阿凡达”模式，即前端是虚拟人形象，但动作和语言都由后端的真人进行操作。

高企的制作与运营成本、局促的商业化空间、实时互动瓶颈，都是限制虚拟人普及的巨大门槛，也是拖垮虚拟人运营方的重担。

例如担任全球鞋类巨头斯凯奇潮流主理人的数字人孔襄，2022年4月在抖音出道时就吸引了数十万粉丝，结果当年9月就停止更新，账号一共只发布了8条视频。

一边是“用不起”的3D超写实虚拟人，另一边是“看不起”的2D平面数字人。一时间，这两条技术路线似乎都走进了死胡同儿。

二、“刘润时刻”

转机出现在生成式AI横空出世之后。

在诸多AI数字人里，刘润是一个不得不提的名字。

时间回到2022年10月底。当时，OpenAI的ChatGPT还并未对外发布，商业认知博主刘润就在年度演讲“进化的力量”中展示了自己的数字人。

事实上，刘润第一次展示数字人时并未破圈，人们更多是以猎奇的心态看待刘润的数字人产品。但刘润团队随后加大了在数字人方面的投入，尤其在内容上开始大量使用数字人进行视频输出，数量多到甚至一度被个别读者吐槽“已经看不到真人了”。

直到今年1月1日，刘润才通过公开信的方式复盘了团队在技术上的投入。此时大众才发现刘润的视频内容里已充满数字人。

足够以假乱真、甚至完全无法分辨，是AI大模型加持下的数字人的最大特点，也是AI给数字人带来的最直观的变化。

刘润数字人，来源：刘润视频号

从本质上看，今天的数字人可以看做是一个具象化的AI皮肤，其运行原理也与ChatGPT一致，都是依靠精湛的算法、强悍的算力和优质庞大的数据库。

简单来说，现在我们看到的数字人，其实就是通过视觉形式采集人们说话时的唇动、表情和面部肌肉细节等数据并进行AI训练，进而让AI生成更多更丰富的表情与动作。

由于机器视觉技术已十分成熟，可以精确捕捉人说话时的唇动和面部细节，加上AI大模型在语言能力上的优势，数字人自然能够与真人更贴近，并且也具有加深理解用户意图、生成回答、保持话题连贯等对话的能力。

早在2020年就开始研发AIGC数字人的硅基智能曾向「甲子光年」透露，在ChatGPT发布前，硅基智能就通过了数字人图灵测试的第一阶段：仅通过肉眼，普通人无法分辨真人和数字人。而刘润数字人的亮相，在硅基智能内部被称为“刘润时刻”。

“这是一个转折点。因为3年前还会有客户说不像真人，现在几乎没有了。”一名硅基智能的销售曾对「甲子光年」表示。

不过，让数字人更普及的核心变化显然来自成本层面。

前文提到，早期的数字人分为2D数字人和3D超写实虚拟人两种技术路线。对比3D虚拟人的投入，2D数字人的成本要低很多。

据蝉镜创始人杨洪进透露，采购一个数字人通常涉及“克隆”和“使用”两笔费用。克隆就是由真人拍照进行AI训练生成数字人。这笔费用在几年前大约会在上万元，近两年价格逐步降低，但也在千元级别。

“去年的市场行情已经到了300元克隆一个数字人。今年我们直接把价格打成了免费。0元就能帮你克隆一个自己的数字人！”杨洪进说。

如此之低的制作价格背后，是AI加持下数字人训练的边际成本大幅降低的原因。

硅基智能创始人司马华鹏曾对「甲子光年」透露，生成2D数字人所需要的数据采集越来越少，成本肉眼可见地下降：从最初需要30分钟的视频数据，到10分钟，5分钟，慢慢缩短为1分钟、甚至是1张照片。“这是一条非常好看的曲线。”

换句话说，在数字人的数据库达到一定量级后，制作方确实可以几乎0成本生成数字人。这也是蝉镜等数字人制作方能够打出免费价格的底气。

克隆成本的降低只是一方面，数字人的实际运营成本也得到了大幅降低。

以如今数字人最常见的直播带货场景为例，第一，商家的直播工作流变得更加简单。

真人直播搭建一个直播间耗时耗力，而通过成熟的数字人产品，5分钟就可以搭建一个数字人直播间，还能通过AIGC生成直播脚本、做剧本和物料的优化等。

第二，大模型加持下，个性化数字人只需几分钟的素材即可生成，可以实现低成本一键开播、24小时不间断直播，极大节省了人力，降低了商家运营成本。

一家代播平台负责人给到了更具体的下降比例：同样一场直播，数字人的花费不到真人主播的10%。

在足够低的成本面前，使用场景的局限便不复存在。

正如我们所见，今天的AI数字人已开始出现在人们常见的诸多场景。除了应用最多的直播带货外，智能客服、短视频娱乐、在线教育、保险销售等场景，也都开始出现数字人的身影。

据杨洪进介绍，由蝉镜平台制作的数字人，已广泛应用在各行各业，甚至包括律师也在使用。“我们数字人单个视频的视频号播放量超过1.2亿。”

对此，陈姵妏也向「甲子光年」透露，第一线聚焦多元化办公场景，打造了线灵系列AI服务。其中AI数字人解决方案是由第一线联手腾讯智影等企业研发，针对电商、培训、旅游、教育等垂直领域，帮助企业客户进行业务讲解、客户服务等工作。

更完美的形象与实时互动能力、足够低的成本、以及更多的应用场景，都是AI大模型带给数字人的巨大突破。而数字人也让AI大模型寻找到了商业化落地的突破口。

三、双向奔赴之后‍‍‍

显然，AI大模型与数字人的结合，是一场恰如其分的双向奔赴。

自从ChatGPT横空出世以来，人们对此类产品的讨论就从未停止。其中最普遍的论调是：它到底能产生什么实际价值？大模型的商业化究竟是什么形态？

而数字人就是大模型给出的第一个答案。

大模型要想解决商业化困境，“产品、场景、成本”是必须回答的3个问题。而数字人恰好就是这3个问题的最大公约数。

也正因如此，我们才看到了包括百度、京东、腾讯在内的互联网大厂，以及零一万物、出门问问等细分头部企业、甚至是第一线这种传统IT厂商，在数字人业务上的不谋而合。

原因在于，在AI大模型诸多商业化可能性中，数字人是率先被客户验证的产品。

杨洪进告诉「甲子光年」，目前，企业客户对数字人的最核心需求就是降本增效。而直播带货、智能客服等数字人应用较多的场景，都是更容易测算ROI的场景。

“比如你在数字人上每花1块钱，就能赚2块钱。这种ROI已经普遍是数字人厂商的卖点。”杨洪进透露。

硅基智能曾向「甲子光年」提供过一个案例：2023年春节，杭州一家本地生活公司因为缺少人手，两位运营人员同时运营8个硅基智能数字人直播间，在小长假期间收获了千万流水。

大厂的动作更加高举高打。今年4月16日，京东集团创始人刘强东以“采销东哥AI数字人”的形式现身京东超市、京东家电家居采销直播间。据京东发布的官方战报显示，“采销东哥AI数字人”直播不到1小时，累计成交额超5000万元。

如此之高的投入产出比，客户自然愿意投入真金白银为AI数字人买单。

据杨洪进透露，蝉镜AI数字人创作平台上线以来，目前已积累了20多万家中小企业客户，累计创建的数字人数量也已超过百万个。

尽管数字人看上去像是一个赚钱利器，但也并不意味着它能让客户躺着赚钱。

「甲子光年」曾在《数字人淘金热，一场被AIGC改写的风暴》中指出，数字人只能维持直播的营收模式，通过节省真人主播降低成本，而不能从0到1创造一个有利润的直播间。

真知创投联合创始人Alan也表示，数字人本身的价值其实非常有限，即使加入了AI能力，也无法凭空创造价值。

“这就像市面上一些给毛绒玩具加入AI模块的产品一样。尽管它能跟你对话，但它有可能还是会吃灰。”Alan说。

杨洪进则从IP资产的角度给出了另一种思考：“企业购买数字人，也不一定希望它必须带来多少收入。直播带货行业里，主播的角色非常关键，一些头部主播被捧红之后有可能跳槽，业内有非常多这样的例子。而数字人主播显然更稳定，这对企业来说是IP资产安全问题。”

无论是否赚钱，AI数字人都毋庸置疑的在近两年里实现了爆发。根据IDC预计，到2026年中国AI数字人市场规模将达到102.4亿元。

未来，关于AI大模型与数字人的结合，一个更值得思考的想象空间是，数字人将成为AI大模型的服务入口。

今天的数字人，已开始流露出成为人机交互入口的趋势。而对于这些大模型企业来说，数字人也必然会成为自身与客户之间的服务入口。

陈姵妏向「甲子光年」透露，第一线之所以要探索数字人业务，其中一个重要方面就是希望将原有的云网安业务向AI进行升级，通过AI能力进一步服务客户。

“我们有很多传统客户，他们更聚焦于自身的业务。而我们要做的则是用AI帮助他们更好的完成自身业务。这是我们推出AI服务和数字人解决方案的初心。”陈姵妏表示。

像SaaS产品一样，当客户采购数字人产品后，后续的使用与维护的成本都将与背后的AI大模型厂商实现强绑定。但比SaaS更有优势的是，AI大模型产品的使用粘性更高，持续使用还能让AI对客户自身更加了解，替换门槛也自然水涨船高。

AI与数字人的双向奔赴，在给客户产生收益的过程中实现商业化落地，进而反馈大模型训练推动整个闭环乃至大模型飞轮效应的形成。这种闭环的形成不仅提升了数字人的交互体验和智能化水平，也为AI企业提供了持续进步和落地的可能性。

这些，或许才是如此之多AI大模型企业共同瞄准数字人的真正意义所在。