当前，身着特色服饰、能说会道的AI数字人正成为景区的新晋“网红”。从山西博物院的虚拟星推官青鸟到伊犁将军府的数字讲解员将军，它们已深度融入景区服务全流程。

智能客服、虚拟主播、虚拟导游、虚拟讲师……如今，虚拟数字人正逐步渗透至传媒、文娱、金融、教育、医疗、农业、政务等诸多领域，展现出惊人的适应性与创造力。

AI技术轰响数字人产业发展新引擎

近来，伴随生成式人工智能（AIGC）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术快速演进，虚拟数字人产业迎来前所未有的发展机遇，成为数字经济发展新引擎。

值得注意的是AIGC技术的突破性进展，使得数字人的内容生成效率大幅提升。此外，基于大模型的数字人不仅能够理解复杂语境，还能进行创造性思考与情感表达。而神经渲染技术的成熟让数字人的面部表情、肢体动作更加自然流畅，几乎达到以假乱真的程度。

虚拟数字人存在交互能力不足等挑战

长期以来，虚拟数字人行业发展仍面临制作成本高、交互能力差、应用场景不足等诸多挑战。一个高质量的数字人往往需要投入数十万甚至上百万的研发成本，包括3D建模、动作捕捉、语音合成、知识图谱构建等多个环节。这种高门槛导致许多中小企业和传统行业难以享受到数字人技术带来的红利，形成“技术高高在上，应用难以落地”的尴尬局面。

更核心的问题在于，当前多数数字人并未真正融入到实体经济降本增效的现实需求中。许多领域的数字人只能按照预设脚本进行机械式交互，无法根据用户个性化需求灵活调整服务内容；部分数字人虽然具备基础对话能力，但在面对复杂问题时往往答非所问，甚至出现常识性错误。

当前，多数数字人缺乏真正的理解与推理能力，难以应对开放场景下的复杂交互。在金融、医疗等对准确性和可靠性要求极高的领域，这种局限性尤为明显。

深挖产业需求，实现降本增效

要突破当前发展瓶颈，必须回归数字人技术的本质价值——通过技术创新解决实体经济中的实际问题，实现降本增效。这意味着需要深入挖掘各行业核心环节的真实需求，为数字人技术提供精准的应用场景与优化方向，而非简单追求技术参数的突破或炫酷的用户体验。

首先，应建立“需求导向”的研发机制，让数字人技术在解决实际问题中迭代升级。例如，在农业领域，数字农技员可以提供种植指导、病虫害识别等服务，解决专业技术人员短缺问题。只有当数字人真正解决行业痛点，创造可衡量的价值，才能获得持续发展的动力。

其次，推动数字人技术与物联网、大数据、行业专有知识的深度融合，构建智能化服务生态。连接农业环境监测系统，数字农技员可以向农户解释作物生长异常的原因。

最后，降低使用门槛与成本是规模化应用的关键。可以通过建设行业级数字人服务平台，让中小企业以租赁或分时共享方式使用高质量数字人服务；建立数字人内容与知识共享库，汇聚行业最佳实践形成丰富的解决方案库。政府、企业与科研机构应加强合作，共同制定行业标准，促进技术兼容与数据互通，加速数字人技术的产业化进程。