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榮耀標識大模型拯救數字人
隨著生成式AI技術的迅猛發展，數字人領域迎來了新的生機。本文將探討AI大模型如何賦能數字人，使其在形象、互動和成本等方面實現突破，分析數字人如何成為AI大模型商業化落地的突破口，并展望數字人作為AI服務入口的未來潛力。
AI加持下，數字人真是一門好生意嗎？
先發展模型能力，還是先發展應用？
在過去很長一段時間，這恐怕都是生成式AI行業里最具代表性的爭論之一。
行業內曾在楊植麟和朱嘯虎公開發表觀點之后，劃分成了“技術信仰派”與“產品信仰派”，并且一度爭執不下。但僅不到一年，這種爭論就逐漸聚焦成一種聲音——商業化落地。
清華大學計算機系教授、中國科學院院士張鈸曾就這一問題向「甲子光年」表示：“在中國，光搞大模型很難活下去，必須與應用相結合?！?/p>
其實，學界的呼吁早已成了業內的共識。
半年前的一場AI論壇中，包括金沙江創投朱嘯虎、獵戶星空傅盛、智譜張帆等在內的所有嘉賓，都認可商業化是現階段國內大模型企業的第一要務，也都認可to B是大模型快速實現商業化的最佳路徑。
當然，即使是to C的Kimi，也在今年5月20日通過網頁版推出了打賞付費功能。這被視為Kimi試水商業化的重要動作。
但究竟如何與應用相結合，是擺在國內絕大多數AI大模型企業面前的一道難題。
而在解題過程中，“數字人”似乎成了全行業統一的標準答案。
11月6日，AI Infra企業零一萬物對外發布了大模型to B解決方案，其中就包括了面向電商直播、辦公會議等場景的“如意”數字人。
這一動作耐人尋味的原因在于，李開復曾在今年6月的智源大會上公開表示不做to B。然而僅僅半年之后，零一萬物就帶著數字人解決方案扎進了to B市場。
其實，互聯網大廠早就開始了基于AI大模型的數字人布局：例如騰訊打造騰訊智能、百度打造智能云曦靈平臺、京東打造言犀、華為打造華為云盤古數字人大模型……
不只是互聯網大廠，傳統IT廠商也開始探索數字人。
在「甲子光年」近期對世紀互聯旗下全資子公司第一線DYXnet的訪談中，世紀互聯高級副總裁/第一線總經理陳姵妏透露，第一線目前也在打造“線靈系列”AI服務，而數字人正是其中一個重要板塊。
為何AI大模型公司如此鐘情數字人？大模型給數字人帶來了什么？AI加持下，數字人真是一門好生意嗎？
一、兩條“死胡同兒”
數字人的爆火，可以追溯到4年前。
早在2020年之前，數字人的前身“虛擬人”就借著元宇宙的東風開始被大眾認知。
彼時，Meta還在扎克伯格的帶領下all in元宇宙。被帶火的3D虛擬人被視為元宇宙的“原住民”，一度成了最熱門的創業賽道。當時僅國內與虛擬人沾邊的創業公司就多達幾十萬家。
在眾多的虛擬人中，“柳夜熙”一時風頭無二。
2021年10月31日，柳夜熙憑借一條“捉妖”題材的短視頻爆紅全網，一夜漲粉363萬。
柳夜熙，來源：柳夜熙微博
從此以后，各大虛擬人如雨后春筍一般，一時間賺足眼球：萬科數字員工“崔筱盼”拿下了2021年萬科總部最佳新人獎；虛擬人“鄧麗君”在江蘇衛視2022跨年演唱會亮相；湖南衛視的《你好，星期六》啟用數字主持人“小漾”……
根據國內創投數據庫IT桔子統計顯示，截止2022年10月，國內虛擬人領域融資數量近百起，金額約120億元。
從技術層面看，當時的虛擬人主要分為兩種技術路線：一種是平面2D數字人，渲染要求不高，可以快速規?；瘡椭?，并且更像真人，只是肢體動作和面部表情都表現僵硬，實際效果較差。
另一種是3D超寫實虛擬人，通過高成本的原理動畫制作，生成一個親和力、表現力更強的虛擬人。初代虛擬偶像洛天依就采用的是這種路線。
對比這兩種技術路線不難發現，2D數字人盡管成本低、能夠快速批量制作，但受限于當時的技術能力，無法突破形象和動作表現的瓶頸，所以即使價格低廉，卻在當時也未獲得客戶認可。
而效果更好的超寫實3D虛擬人在形象外觀上更受歡迎。但這種虛擬人的缺點也很明顯，那就是“貴”。
關于虛擬人的制作成本，「甲子光年」訪談了國內知名AI數字人創作平臺蟬鏡。
據蟬鏡聯合創始人楊洪進表示，制作一個3D虛擬人，大致要經過掃描、建模、計算機綁定、動畫展示和渲染等多個環節，時間成本與資金成本投入都不是一個小數目。
3D虛擬人的制作越精良，花費的成本越高。按照傳統的CG級制作手法計算，單個超寫實3D虛擬人的制作成本大約在100~200萬元，時間周期約為2~3個月。
此前，黃仁勛曾在英偉達發布會上出鏡了14秒虛擬人視頻。根據英偉達官方博客顯示，這短短的14秒視頻，就共有34位3D美術師和15位軟件工程師協同參與，總計投入近千工時。
黃仁勛虛擬人，來源：英偉達
除了居高不下的成本投入，企業還要為虛擬人的商業化進行考慮。畢竟在制作上花了大價錢，誰都想讓它最大程度實現商業化變現。
但事實上，當時適合這種高投入的虛擬人的商業化場景極為有限，最常見的形式就是以虛擬偶像的形式進行IP化打造，直接面向to C領域。
日本的初音未來就是這一賽道的鼻祖，也是當時全球第一的虛擬偶像。而國內則有柳夜熙、洛天依等。柳夜熙在一夜爆紅之后，甚至曾和小鵬汽車、VIVO、嬌韻詩、安踏等知名品牌達成過合作。
可問題在于，虛擬偶像在IP化運營上的投入也是個無底洞。因為虛擬偶像需要持續不斷的生產符合自身人設的內容，這就要搭配相應的內容團隊專門為其打造。這也是一筆不小的費用。
與此同時，IP生態產業鏈的上下游聯動也必不可少，例如出品玩偶等周邊產品、創作相關的影視作品等等，圍繞虛擬偶像進行持續性、多元化的運營。
據「甲子光年」此前了解，僅運營一個虛擬偶像的線上內容，一年就要花費超過800萬元?！耙驗槟悴恢皇窍Ｍ谀抢镎局阋氖亲屗鼊悠饋?。比如語音、 面部表情、 動作生成等。這些都需要持續投入?！睏詈檫M表示。
除了成本與商業化的痛點之外，虛擬人還有更加重要的實時互動問題，在當時也難以解決。
簡單來說，當時的虛擬人并不能自主實現面部表情和肢體動作的變化，也不能像真人一樣回復用戶的言語互動。這種痛點在其直播帶貨時尤其明顯。
楊洪進透露，為了解決虛擬人的實時交互問題，當時的虛擬人直播間普遍采用“阿凡達”模式，即前端是虛擬人形象，但動作和語言都由后端的真人進行操作。
高企的制作與運營成本、局促的商業化空間、實時互動瓶頸，都是限制虛擬人普及的巨大門檻，也是拖垮虛擬人運營方的重擔。
例如擔任全球鞋類巨頭斯凱奇潮流主理人的數字人孔襄，2022年4月在抖音出道時就吸引了數十萬粉絲，結果當年9月就停止更新，賬號一共只發布了8條視頻。
一邊是“用不起”的3D超寫實虛擬人，另一邊是“看不起”的2D平面數字人。一時間，這兩條技術路線似乎都走進了死胡同兒。
二、“劉潤時刻”
轉機出現在生成式AI橫空出世之后。
在諸多AI數字人里，劉潤是一個不得不提的名字。
時間回到2022年10月底。當時，OpenAI的ChatGPT還并未對外發布，商業認知博主劉潤就在年度演講“進化的力量”中展示了自己的數字人。
事實上，劉潤第一次展示數字人時并未破圈，人們更多是以獵奇的心態看待劉潤的數字人產品。但劉潤團隊隨后加大了在數字人方面的投入，尤其在內容上開始大量使用數字人進行視頻輸出，數量多到甚至一度被個別讀者吐槽“已經看不到真人了”。
直到今年1月1日，劉潤才通過公開信的方式復盤了團隊在技術上的投入。此時大眾才發現劉潤的視頻內容里已充滿數字人。
足夠以假亂真、甚至完全無法分辨，是AI大模型加持下的數字人的最大特點，也是AI給數字人帶來的最直觀的變化。
劉潤數字人，來源：劉潤視頻號
從本質上看，今天的數字人可以看做是一個具象化的AI皮膚，其運行原理也與ChatGPT一致，都是依靠精湛的算法、強悍的算力和優質龐大的數據庫。
簡單來說，現在我們看到的數字人，其實就是通過視覺形式采集人們說話時的唇動、表情和面部肌肉細節等數據并進行AI訓練，進而讓AI生成更多更豐富的表情與動作。
由于機器視覺技術已十分成熟，可以精確捕捉人說話時的唇動和面部細節，加上AI大模型在語言能力上的優勢，數字人自然能夠與真人更貼近，并且也具有加深理解用戶意圖、生成回答、保持話題連貫等對話的能力。
早在2020年就開始研發AIGC數字人的硅基智能曾向「甲子光年」透露，在ChatGPT發布前，硅基智能就通過了數字人圖靈測試的第一階段：僅通過肉眼，普通人無法分辨真人和數字人。而劉潤數字人的亮相，在硅基智能內部被稱為“劉潤時刻”。
“這是一個轉折點。因為3年前還會有客戶說不像真人，現在幾乎沒有了?！币幻杌悄艿匿N售曾對「甲子光年」表示。
不過，讓數字人更普及的核心變化顯然來自成本層面。
前文提到，早期的數字人分為2D數字人和3D超寫實虛擬人兩種技術路線。對比3D虛擬人的投入，2D數字人的成本要低很多。
據蟬鏡創始人楊洪進透露，采購一個數字人通常涉及“克隆”和“使用”兩筆費用。克隆就是由真人拍照進行AI訓練生成數字人。這筆費用在幾年前大約會在上萬元，近兩年價格逐步降低，但也在千元級別。
“去年的市場行情已經到了300元克隆一個數字人。今年我們直接把價格打成了免費。0元就能幫你克隆一個自己的數字人！”楊洪進說。
如此之低的制作價格背后，是AI加持下數字人訓練的邊際成本大幅降低的原因。
硅基智能創始人司馬華鵬曾對「甲子光年」透露，生成2D數字人所需要的數據采集越來越少，成本肉眼可見地下降：從最初需要30分鐘的視頻數據，到10分鐘，5分鐘，慢慢縮短為1分鐘、甚至是1張照片?！斑@是一條非常好看的曲線?！?/p>
換句話說，在數字人的數據庫達到一定量級后，制作方確實可以幾乎0成本生成數字人。這也是蟬鏡等數字人制作方能夠打出免費價格的底氣。
克隆成本的降低只是一方面，數字人的實際運營成本也得到了大幅降低。
以如今數字人最常見的直播帶貨場景為例，第一，商家的直播工作流變得更加簡單。
真人直播搭建一個直播間耗時耗力，而通過成熟的數字人產品，5分鐘就可以搭建一個數字人直播間，還能通過AIGC生成直播腳本、做劇本和物料的優化等。
第二，大模型加持下，個性化數字人只需幾分鐘的素材即可生成，可以實現低成本一鍵開播、24小時不間斷直播，極大節省了人力，降低了商家運營成本。
一家代播平臺負責人給到了更具體的下降比例：同樣一場直播，數字人的花費不到真人主播的10%。
在足夠低的成本面前，使用場景的局限便不復存在。
正如我們所見，今天的AI數字人已開始出現在人們常見的諸多場景。除了應用最多的直播帶貨外，智能客服、短視頻娛樂、在線教育、保險銷售等場景，也都開始出現數字人的身影。
據楊洪進介紹，由蟬鏡平臺制作的數字人，已廣泛應用在各行各業，甚至包括律師也在使用?！拔覀償底秩藛蝹€視頻的視頻號播放量超過1.2億?！?/p>
對此，陳姵妏也向「甲子光年」透露，第一線聚焦多元化辦公場景，打造了線靈系列AI服務。其中AI數字人解決方案是由第一線聯手騰訊智影等企業研發，針對電商、培訓、旅游、教育等垂直領域，幫助企業客戶進行業務講解、客戶服務等工作。
更完美的形象與實時互動能力、足夠低的成本、以及更多的應用場景，都是AI大模型帶給數字人的巨大突破。而數字人也讓AI大模型尋找到了商業化落地的突破口。
三、雙向奔赴之后???
顯然，AI大模型與數字人的結合，是一場恰如其分的雙向奔赴。
自從ChatGPT橫空出世以來，人們對此類產品的討論就從未停止。其中最普遍的論調是：它到底能產生什么實際價值？大模型的商業化究竟是什么形態？
而數字人就是大模型給出的第一個答案。
大模型要想解決商業化困境，“產品、場景、成本”是必須回答的3個問題。而數字人恰好就是這3個問題的最大公約數。
也正因如此，我們才看到了包括百度、京東、騰訊在內的互聯網大廠，以及零一萬物、出門問問等細分頭部企業、甚至是第一線這種傳統IT廠商，在數字人業務上的不謀而合。
原因在于，在AI大模型諸多商業化可能性中，數字人是率先被客戶驗證的產品。
楊洪進告訴「甲子光年」，目前，企業客戶對數字人的最核心需求就是降本增效。而直播帶貨、智能客服等數字人應用較多的場景，都是更容易測算ROI的場景。
“比如你在數字人上每花1塊錢，就能賺2塊錢。這種ROI已經普遍是數字人廠商的賣點?！睏詈檫M透露。
硅基智能曾向「甲子光年」提供過一個案例：2023年春節，杭州一家本地生活公司因為缺少人手，兩位運營人員同時運營8個硅基智能數字人直播間，在小長假期間收獲了千萬流水。
大廠的動作更加高舉高打。今年4月16日，京東集團創始人劉強東以“采銷東哥AI數字人”的形式現身京東超市、京東家電家居采銷直播間。據京東發布的官方戰報顯示，“采銷東哥AI數字人”直播不到1小時，累計成交額超5000萬元。
如此之高的投入產出比，客戶自然愿意投入真金白銀為AI數字人買單。
據楊洪進透露，蟬鏡AI數字人創作平臺上線以來，目前已積累了20多萬家中小企業客戶，累計創建的數字人數量也已超過百萬個。
盡管數字人看上去像是一個賺錢利器，但也并不意味著它能讓客戶躺著賺錢。
「甲子光年」曾在《數字人淘金熱，一場被AIGC改寫的風暴》中指出，數字人只能維持直播的營收模式，通過節省真人主播降低成本，而不能從0到1創造一個有利潤的直播間。
真知創投聯合創始人Alan也表示，數字人本身的價值其實非常有限，即使加入了AI能力，也無法憑空創造價值。
“這就像市面上一些給毛絨玩具加入AI模塊的產品一樣。盡管它能跟你對話，但它有可能還是會吃灰?！盇lan說。
楊洪進則從IP資產的角度給出了另一種思考：“企業購買數字人，也不一定希望它必須帶來多少收入。直播帶貨行業里，主播的角色非常關鍵，一些頭部主播被捧紅之后有可能跳槽，業內有非常多這樣的例子。而數字人主播顯然更穩定，這對企業來說是IP資產安全問題?！?/p>
無論是否賺錢，AI數字人都毋庸置疑的在近兩年里實現了爆發。根據IDC預計，到2026年中國AI數字人市場規模將達到102.4億元。
未來，關于AI大模型與數字人的結合，一個更值得思考的想象空間是，數字人將成為AI大模型的服務入口。
今天的數字人，已開始流露出成為人機交互入口的趨勢。而對于這些大模型企業來說，數字人也必然會成為自身與客戶之間的服務入口。
陳姵妏向「甲子光年」透露，第一線之所以要探索數字人業務，其中一個重要方面就是希望將原有的云網安業務向AI進行升級，通過AI能力進一步服務客戶。
“我們有很多傳統客戶，他們更聚焦于自身的業務。而我們要做的則是用AI幫助他們更好的完成自身業務。這是我們推出AI服務和數字人解決方案的初心。”陳姵妏表示。
像SaaS產品一樣，當客戶采購數字人產品后，后續的使用與維護的成本都將與背后的AI大模型廠商實現強綁定。但比SaaS更有優勢的是，AI大模型產品的使用粘性更高，持續使用還能讓AI對客戶自身更加了解，替換門檻也自然水漲船高。
AI與數字人的雙向奔赴，在給客戶產生收益的過程中實現商業化落地，進而反饋大模型訓練推動整個閉環乃至大模型飛輪效應的形成。這種閉環的形成不僅提升了數字人的交互體驗和智能化水平，也為AI企業提供了持續進步和落地的可能性。
這些，或許才是如此之多AI大模型企業共同瞄準數字人的真正意義所在。
作者｜栗子
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