亿邦动力和各类网络数据公布显示，中国网民对数字人的兴趣已高达87.8%，超过半数的用户，即51.8%，对数字人执行的直播带货任务表示出了浓厚的兴趣。这表明，作为直播领域的创新力量，数字人已经逐步进入公众的视线，赢得人们的喜爱和关注。
在传统的直播模式中，主播与观众之间的互动至关重要，它是吸引观众并使他们留下来的核心元素。同样，数字人是否能够及时和自然地与观众进行互动，同样对于提升观众的参与感和满足感有着举足轻重的影响。
互动功能现状
数字人目前在直播行业的主要运用场景发生在非高峰时间，其作用是帮助品牌实现一天24小时的持续客户接触，提高非高峰时段的客户活跃度，减少运营开支，并进一步提升顾客的购买转化率。不过，如果数字人不能在实时交互中做出令人满意的表现，未能迅速回应顾客的问题和需求，它们便很难引起顾客的购物兴趣。面对实时互动不足的问题，这些数字人通常会遇到两个主要挑战：
1.缺乏信息抓取及学习能力，普通模型对于用户弹幕或语言的提问，很难实时抓取关键词并回答。即便能够进行抓取，后续也缺乏对于内容的积累和学习，难以形成体系化知识库；
2.实时驱动效果差，当遇到真人直接驱动数字人时，数字人实时响应速度缓慢，人物脸部形态不自然，特别是在音唇同步的表现上，容易出现模糊或者匹配不上的情况，直接影响用户观感，增加客户流失率。
以上两点问题，在数字人选择的初期阶段，往往无法真实体验，品牌通常难以直接辨别，究竟具备什么特点的数字人，才能为客户带来更真实的体验，我们总结了四条互动性的重要衡量标准，以供客户更好选择：
1. 理解能力：
产品能够实时通过语音或文字抓取客户的意图，理解复杂咨询，并做出合适的反应；
2. 响应能力
无论是文本、语音还是其他形式的指令，数字人都能够迅速且恰当地回应用户的输入；
3. 多模态交互能力
数字人能够根据信息实时生成唇动形态，产生真实的互动表现；
4. 持续学习能力
数字人可以从每次互动中学习，不断优化其行为和回应，以提供更好的服务。
一个优秀的数字人，需要具备以上能力，才能够更有效、个性化、自然地服务于用户，满足用户多变的互动需求。
四大核心技术 强化真实体验
1. 自研对话模型
配备了专业构建的语言处理模型，专为解析和理解复杂的查询和对话而设计。这个模型经过了广泛数据集的深度训练，确保其具有全面的知识覆盖范围并深刻理解不同的话题。此外，模型还赋予了自我学习和优化的能力，这使得它能够适应不断变化的使用需求并实现持续的性能提升。
2. 垂类知识库沉淀
超越普通语言模型训练的范畴，通过五年的AICC经验积累，构建了针对各个品牌和行业的垂直领域知识库。这些珍贵的资料资源让对话交互更具精准度和个性化特征，为满足特定行业的复杂需求提供了有力支持，同时也使品牌能够更便捷地根据自身需求来部署使用。
3. 弹幕互动实时抓取
借助自然语言处理技术，我们能够深入分析直播弹幕，精确识别出关键字和短语，从而准确把握用户的问题和需求。通过与预先设定的知识库对接，我们迅速匹配并提取标准答案模板，以有效响应和解决用户提出的问题，使得客户轻松得到他们所寻求的信息。
4. 弹幕互动实时抓取
我们的多模态人脸驱动模型经过精心设计和优化，拥有出色的性能和强劲的流式语音操控能力。它能够模拟真人的说话方式，实现实时图像合成与同步，提供类似真人的实时代言效果。如此设计确保了在各种环境状态下，都能迅速地对客户响应，满足即时的服务要求。
目前，数字人技术可以将答复时间压缩到两秒之内，从而提供了一种无感知的用户体验。依托于公司自主研发的对话模型和深厚的行业知识库，该技术能够准确捕捉到用户意图并迅速做出回应。它的多模态交互能力进一步优化了与用户的沟通，使得互动更加自然流畅。此外，数字人的持续学习机制确保知识库持续扩充，能积累更深的经验。这些特色功能综合提升了芽势数字人在互动领域的竞争力，并且为用户带去了一个既真实又高效，且具有强大吸引力的交流体验。
回答响应时间及效果
未来，在模型训练上，一知会不断降低模型冗余、扩展训练维度，加速算法调优，进一步提升整体模型的精确度和效率，我们还会增加变声器功能，使数字人不仅在理解和响应上更加智能，在声音表现上也更加多样和生动，为客户带来更新、更真实的互动体验。
有需要可以联系我们~
