社区

一、数字克隆人全球市场总体规模

数字克隆人是指利用人工智能（AI）、机器学习和计算机图形学等先进技术，创建出一个与真实人物高度相似的数字复制品。这个过程需要通过专业设备采集目标人物的外貌、声音、动作、性格乃至思维模式等多维数据，并借助大模型进行训练，最终生成一个能在数字世界中模拟真人行为、进行智能交互的虚拟实体。它不仅能复刻个人的外在形象和语言风格，还能模仿其知识体系与决策倾向，实现从“画皮”到“画骨”的跨越。当前，数字克隆人已广泛应用于虚拟代言、智能客服、情感陪伴等领域，但其发展也面临着数据安全、隐私保护和伦理道德等严峻挑战。

根据Global Info Research最新调研报告显示，到2024年，市场规模方面，预计2031年全球数字克隆人市场规模将达到309亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为34%。

图. 数字克隆人，全球市场收入增长率

如上图表/数据，摘自Global Info Research最新报告

二、数字克隆人主要厂商介绍

来源：第三方资料、Global Info Research研究团队

根据Global Info Research头部企业研究中心调研，全球范围内数字克隆人生产商腾讯、科大讯飞、百度、BocaLive、Jindi AI Tech等。2024年，全球前五大厂商占有大约31%的市场份额。

重点企业介绍

企业1

腾讯

企业介绍

腾讯控股有限公司是一家全球领先的互联网与科技企业，核心业务由增值服务、营销服务以及金融科技与企业服务三大板块构成。公司以微信和QQ两大社交平台为根基，截至2025年第二季度，微信及WeChat的合并月活跃账户数已超14亿，构筑了庞大的用户生态。当前，腾讯正全面推进“AI in All”战略，以自研的“混元”大模型为核心驱动力，将人工智能技术深度融入游戏、内容、社交网络及云计算等所有业务线，致力于从“连接”向“智能”生态转型。

产品介绍

腾讯的数字克隆人产品矩阵主要围绕商业营销和内容创作两大核心场景构建。在商业应用侧，其主打产品为腾讯广告推出的“奇妙数字人”，它提供超过3000个不同风格的数字人形象库，并支持1:1克隆真人声音，专为电商直播与短视频营销设计。该方案通过“妙思”、“妙播”等平台，可实现分钟级生成营销视频与7x24小时全自动直播，据称能帮助商家降低高达90%的直播成本，同时提升互动数据。在底层技术侧，腾讯混元团队发布并开源了语音数字人模型“HunyuanVideo-Avatar”。该模型支持用户上传图片和音频，即可生成口型精准同步、包含自然表情与全身动作的视频，为视频创作者提供了高一致性、高动态性的数字人生成能力，体现了腾讯在AIGC基础设施层面的布局。

企业2

科大讯飞

企业介绍

科大讯飞股份有限公司是中国领先的智能语音与人工智能上市企业。公司以“让机器能听会说，能理解会思考”为使命，长期专注于智能语音、自然语言处理、计算机视觉及认知智能等人工智能核心技术的源头创新与产业化。其自主研发的“讯飞星火”大模型，基于全国产化算力平台打造，具备深度推理等业界领先的能力。

产品介绍

科大讯飞的数字克隆人业务构建了覆盖“资产构建-内容创作-交互应用”的全链路产品矩阵。核心技术依托讯飞星火大模型，实现了“极速超拟人数字人交互”，能在嘈杂的多人对话场景中精准识别、理解上下文并作出高情商的自然回复，其数字人“小飞”在2025年开发者节上展现了包括多语种交流、个性化记忆和完成订票导览等复杂任务的能力。产品层面，主要通过“讯飞智作”和“讯飞AI虚拟人交互平台”两大核心平台提供服务：“讯飞智作”支持通过文本、照片快速生成虚拟人音视频内容，已构建超10万数字分身；而AI虚拟人交互平台则提供零代码或软硬一体方案，支持快速创建可深度交互的数字人应用，已成功打造大阪世博会AI主持人“沐沐”等多个标杆案例。此外，科大讯飞还主导制定了数字人领域的ITU国际标准，推动产业发展。

企业3

百度

企业介绍

百度是全球领先的人工智能公司，拥有从芯片、框架、大模型到应用的全栈自研AI能力。公司以搜索引擎起家，现已构建以“文心大模型”和“飞桨深度学习框架”为核心的技术底座，并通过百度智能云将AI能力赋能于金融、制造、能源、政务等千行百业。百度正全面推进“AI原生”战略，其AI业务已成为重要的增长支柱。目前，百度智能云已服务大量央企、金融机构及头部企业，在AI公有云市场持续领跑。

产品介绍

百度的数字克隆人产品矩阵丰富，均基于其文心大模型驱动。其中，面向电商直播的“慧播星” 是其明星产品，主打“高说服力数字人”，能实现形、神、音、容的高度统一，并能根据直播场景进行思考决策与实时互动。此外，百度还推出了能承担具体岗位职责的“数字员工”，深入汽车、教培、金融等行业业务流程。 

三、数字克隆人产业链分析

上游

产业链上游是数字克隆人产业的基石，专注于提供核心的技术工具与基础能力。这一层级主要由硬件与软件构成。硬件方面，包括了用于形象采集的高精度光学器件与传感器、支持海量数据计算与模型训练的AI芯片与算力设施。软件则是创造数字灵魂的关键，涉及三维建模软件、驱动数字人生成与运动的动作捕捉系统、实现逼真视觉效果的渲染引擎，以及最为核心的多模态人工智能技术——包括计算机视觉（CV）、智能语音、自然语言处理（NLP）和情感计算算法等。这些技术与组件如同“数字基因”，共同定义了数字克隆人的外观精细度、行为拟真度和交互智能度。目前，该领域技术门槛高，由专业的科技公司、研究机构及部分行业巨头主导。

中游

中游是连接技术基础与商业应用的枢纽，核心任务是将上游的分散技术整合为可用的数字人产品与服务，并降低使用门槛。参与者主要包括提供平台化解决方案的科技巨头、垂直领域的人工智能服务商以及专业的数字人制作公司。它们通过搭建一体化的数字人生成与运营平台，将复杂的建模、驱动、渲染和交互能力封装成模块化工具或标准化产品。这使得企业客户甚至个人用户能够以相对较低的成本和更短的周期，通过提供视频、音频等素材快速生成定制化的2D或3D数字分身。中游的竞争焦点正从单纯的技术比拼，转向对特定行业场景的理解、服务生态的构建以及商业模式的创新。

下游

产业链下游是价值实现的终点，涵盖了数字克隆人所有的落地场景和最终用户。应用场景主要分为服务型与身份型两大类。服务型数字人以“工具”和“员工”属性为核心，在企业级市场大规模渗透，典型应用包括：电商零售领域的24小时直播带货与智能客服、金融行业的虚拟理财顾问、文旅景区的虚拟导游、教育医疗领域的虚拟导师与助理等，其核心价值在于降本增效和拓展服务边界。身份型数字人则更具“IP”和“偶像”属性，主要面向消费级市场，例如虚拟偶像、虚拟网红、品牌数字代言人，以及个人用户的数字分身，通过内容创作、直播打赏、品牌合作、出演节目等方式实现商业变现。下游市场的蓬勃需求直接驱动着中上游技术的迭代与产业发展。

四、数字克隆人行业发展趋势、机遇、阻碍因素和行业壁垒

发展趋势：

1.技术进步

行业技术发展的核心趋势是实现从外在“形似”到内在“神似”的根本性跨越。早期技术集中于图形渲染与动作捕捉，以打造视觉皮囊。当前，以生成式人工智能和多模态大模型为引擎，技术正向深度融合演进。未来的数字克隆人将整合视觉、语音、语义理解乃至情感计算，成为一个能“察言观色”的智能体。这意味着数字克隆人正从预编程的“复读机”，进化为具备实时感知、决策与个性化响应能力的“数字生命”，其交互自然度与智能水平将逼近甚至在某些标准化场景下超越真人。

2.应用领域深化

应用场景正发生根本性迁移。行业早期以打造虚拟偶像、品牌代言人等C端应用为主，但受制于高成本与审美疲劳，面临商业化挑战。当前趋势是向B端和G端的刚性效率需求下沉。数字克隆人正作为“数字员工”广泛应用于7x24小时客服、智能导览、虚拟讲师、政务助手等场景，其价值核心从“吸引眼球”转变为“降本增效”。在产业深处，其角色正从“操作助手”升级为“决策中枢”，例如在智能制造中，作为数字孪生体实时监测生产线、预测故障，将停机时间减少65%以上。这标志着数字克隆人技术开始渗透至实体经济的核心价值创造环节。

3.模式演进

商业和交付模式正从高昂的一次性定制开发，向低成本、规模化的平台服务模式转变。为降低使用门槛，领先厂商正通过提供模块化工具和SaaS（软件即服务）平台，使中小企业也能快速部署数字人应用。同时，行业生态从封闭的技术竞赛走向开放的价值共生。此外，类似“硬件订阅+服务分成”的灵活商业模式，实现了“零前期成本”部署，极大地加速了技术在更广阔市场的渗透。

发展机遇：

1.市场扩容与政策红利创造广阔空间

数字克隆人产业正迎来前所未有的市场规模扩张与政策支持窗口期。这背后是全球化背景下，不同地区为抢占数字经济高地而进行的战略布局。

2.产业数字化转型催生海量刚需场景

各行各业迫切的数字化转型需求，为数字克隆人提供了落地生根的肥沃土壤。在服务业，数字人能打破时空限制，在直播电商、金融理财、医疗导诊等领域提供标准化、可规模化的服务，其成本可仅为真人十分之一，却能实现超越80%真人主播的带货效果。在制造业，数字人作为“数字孪生体”与工业互联网结合，是实现预测性维护、远程协作和柔性生产的关键。此外，在“全球本地化”趋势下，支持多语言、多文化实时适配的数字克隆人，正成为企业出海、跨境商务的得力助手，能显著降低本地化运营成本。这些场景需求明确、投资回报可量化，构成了行业持续发展的根本动力。

3.技术融合注入新动能

生成式AI、多模态大模型、实时渲染等底层技术的爆发式进步，正在快速补齐数字克隆人在智能与自然度上的短板，使其跨越“恐怖谷”，应用体验显著提升。

阻碍因素：

1. 技术与体验瓶颈

当前数字克隆人的“形神”分离问题突出。在形象（形）方面，高质量的3D建模、渲染软件及图形计算芯片等关键技术仍依赖国外。更重要的是“神”，即智能交互能力。早期数字人依赖动作捕捉，存在表情僵硬、交互延迟等问题，而作为“大脑”的多模态大模型发展水平尚不足以支撑深度情感交互和复杂任务执行。这导致数字人难以从“功能复刻”跃升至“情感共鸣”，用户体验停留在初级水平，主要局限于客服、直播等简单场景，制约了其向高端应用拓展。

2. 失衡的经济模型与商业回报

行业面临高昂成本与有限回报的现实压力。一个高质量3D数字人的制作成本可达百万元级别，单条短视频成本高达数十万元。后期运营同样昂贵，需要持续的算力支持与专业团队维护。然而，商业回报却不及预期。这种成本收益的失衡，使得许多项目无法形成健康的商业闭环。

3. 伦理、法律与社会治理挑战

随着数字人拟真度提高，其带来的身份混淆、责任归属和数据隐私问题日益凸显。在法律层面，数字人的创作主体、人格权益以及作品版权归属尚无清晰界定。当AI数字人给出错误诊断或推荐虚假产品时，责任应由开发者、运营者还是数字人自身承担，目前缺乏明确规范。在社会治理层面，技术可能被滥用，例如利用“AI换脸”进行诈骗，或操控大量数字人账号冒充真人直播误导消费者。这些风险使得平台和监管机构对数字人的大规模应用持谨慎态度。

壁垒：

1. 基础技术与复合型人才壁垒

构建具有竞争力的数字克隆人需要深厚的技术积淀，涉及计算机图形学、多模态大模型、语音合成与识别、情感计算等多个前沿AI领域。行业头部公司均在这些核心技术上进行了长期投入。同时，行业面临严重的人才缺口。一方面，精通3D内容制作的美术人才和专注于AI算法的研究人才原本分属不同领域，将他们有效整合的团队非常稀缺。另一方面，用于训练数字人“行为”的高质量3D交互数据本身不足，而大部分公司缺乏积累和构建此类专用数据集的能力。

2. 产业生态与规模效应壁垒

成熟的数字人产业需要硬件、软件、内容制作、平台运营等多个环节高效协同。然而目前产业链各节点相对割裂，技术标准互通率低，难以形成合力。此外，市场已呈现分化格局。头部科技公司通过构建开放平台和SaaS服务，正在降低通用数字人的使用门槛，并依托其庞大的用户基础建立生态。这意味着新进入者若无法在特定垂直场景提供远超通用方案的深度价值，将难以在已经被巨头主导的市场中找到立足之地。

3. 法规与全球合规壁垒

各国对人工智能及数字内容的管理正在快速完善，带来了复杂的合规要求。在数据安全方面，制作真人数字分身需处理生物识别信息，其收集、存储和使用受到《个人信息保护法》等法规的严格限制。在内容治理方面，平台方需建立对AI生成内容的识别和审核机制。对于旨在全球运营的企业，还需应对不同司法辖区在数据跨境、数字身份认证、AI伦理审查等方面的差异化规则。构建一套全球化的合规体系，本身就是一项艰巨且成本高昂的工程。