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数字人的应用场景数字人的应用领域多样，主要在娱乐和服务行业，多场景应用无疑在元宇宙时代展现出其独特的价值。尤其是5G、AI、算力等技术能力提高的背景下，其应用场景日益丰富。随着5G万物互联时代的到来、深度学习和卷积神经网络(CNN)利用大量的视觉推动基于人工智能(AI)的计算机视觉迅速改进,数字人在日常生活中更实际、深度的应用,例如影视动漫、数字营销、文化旅游、通讯会议、教育教学等领域,并逐渐打破现实世界和虚拟世界的边界。可以精确传达画面信息。浙江AI数字人小程序站点

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《重大领域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大学中国科教战略研究院发布）认为当前以大数据、深度学习和算力为基础的人工智能在语音识别、人脸识别等以模式识别为特点的技术应用上已较为成熟，但对于需要知识、逻辑推理或领域迁移的复杂性任务，人工智能系统的能力还远远不足。基于统计的深度学习注重关联关系，缺少因果分析，使得人工智能系统的可解释性差，处理动态性和不确定性能力弱，难以与人类自然交互，在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险。类脑智能、认知智能、混合增强智能是重要发展方向

领域关键人物：“频繁出镜、提前背稿、重复输出”不再有，让繁忙的人，专注思考，影响力无处不在。

内容运营机构：“主播红人难管理、状态波动、培养费时费力回报不可控、单人复用率低”不再有，锁定形象，降低运营压力，多重身份、多领域内容轻松驾驭。

海量内容输出：“沟通繁琐、制作环节复杂、大量内容修订、高额成本付出”不再有，一人出镜，节省周期人力付出，千百条视频分分钟搞定。

数字人的历史仍在酝酿之中，让我们一起期待它接下来的发展。 准确识别 10 多种人脸属性类别，例如性别、年龄、面部动作状态等。

机器学习（ML）是AI的一个子集。所有机器学习是AI，但不是所有的AI是机器学习。「AI」的兴趣在现在表现于人们对「机器学习」的热情，进展迅速且明显。机器学习让我们通过算法来解决一些复杂的问题。正如人工智能先驱ArthurSamuel在1959中写道的那样，机器学习是需要研究的领域，它给计算机学习的能力而不是明确地编程能力。大多数机器学习的目标是为特定场景开发预测引擎。一个算法将接收到一个域的信息（例如，一个人过去观看过的电影），权衡输入做出一个有用的预测（未来想看的不同电影的概率）。通过计算机学习的能力，通过优化任务衡量变量的可用数据，做出算法，来对未来做出准确的预测。根据内容调整译文 智能呈现准确翻译结果。泉州珍云数字AI数字人智能文字生成

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“数字人”将有望能够替代真人完成许多真人完成不了的任务，诸如宇宙失重地区、高寒缺氧地区和不便长期居留地区。以及完成对真人有损伤性的汽车撞击防护实验、防核实验、防生化实验、防生物武器实验。数字人系统框架一般情况下由人物形象、语音生成、动画生成、音视频合成显示、交互五个模块构成数字人构建的“五横体系”。随着虚拟数字人理论和技术发展的日新月异，其应用范围不断扩大，产业也在逐渐形成，商业模式也正经历持续的演变和多样化。浙江AI数字人小程序站点