歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
虛擬數字人市場逐步進入成熟期，商業化進程加速。1982年世界第一位虛擬歌姬林明美誕生，虛擬數字人行業經歷了萌芽、探索、初級和成長四個階段。隨技術逐年突破，制作過程亦得到有效簡化，從最早的手工繪制到現在的CG、人工智能合成。
定義
虛擬人、數字人、虛擬數字人的目標是通過計算機圖形學技術創造出與人類形象接近的數字化形象，并賦予其特定的人物身份設定，在視覺上拉近和人的心理距離，為人類帶來更加真實的情感互動。按照各定義特征的要求，數字人的范疇包含虛擬人，虛擬人的范疇包含虛擬數字人。
劃分
根據人格象征，虛擬數字人可分為虛擬IP和虛擬世界第二分身。
框架
人物形象根據人物圖形資源的維度，可分為2D和3D兩大類；語音和動畫生成模塊可分別基于文本生成對應的人物語音以及人物動畫；音視頻合成顯示模塊將語音和動畫合成視頻；交互模塊根據語音語義識別用戶的意圖，并決定數字人后續的語音和動作。
行業沿革
虛擬數字人從最早的手工繪制到現在的 CG（Computer Graphics，電腦繪圖）、人工智能合成，虛擬數字人大致經歷了萌芽、探索、初級和成長四個階段。
產業鏈
當前虛擬數字人理論和技術日益成熟，應用范圍不斷擴大，產業正在逐步形成、不斷豐富，相應的商業模式也在持續演進和多元化。
行業趨勢
虛擬數字人產業生產及運營成本高，優劣差異化顯著，受眾群體不斷拓展，因而虛擬數字人價值凸顯，應用領域不斷拓展，未來有望加速商業化進程。
建模
建模技術分為靜態掃描建模和動態光場重建，目前主流技術仍為靜態掃描，相比靜態重建技術，具有高視覺保真度的動態光場三維重建技術不僅可以重建人物的幾何模型，還可一次性獲取動態的人物模型數據，并高品質重現不同視角下觀看人體的光影效果，成為數字人建模重點發展方向。
（1）靜態掃描建模技術：
靜態掃描建模技術可分為結構光掃描重建和相機陣列掃描重建，結構光掃描重建掃描時間長，對于人體這類運動目標在友好度和適應性方面都差強人意，更多的應用于工業生產、檢測領域。
（2）動態光場重建技術：
動態光場重建是目前世界上最新的深度掃描技術，此技術可忽略材質，直接采集三維世界的光線，然后實時渲染出真實的動態表演者模型，為3D建模提供更加豐富的圖像信息，它主要包含人體動態三維重建和光場成像兩部分。
驅動
（1）智能合成：2D、3D數字人均已實現嘴型動作的智能合成，其他部位僅支持錄播。
（2）動作捕捉：動作捕捉方案最高可實現毫米級誤差。
渲染
當通過不同的設備記錄下動作方案之后，還需通過渲染引擎，對毛發、衣物等細節盡量還原。從引擎性能上來說，游戲領域的渲染引擎達到最好的渲染效果。PBR渲染技術的進步以及重光照等新型渲染技術的出現使數字人皮膚紋理變得真實，突破了恐怖谷效應。
游戲
中國游戲產業處存量博弈階段，角色扮演類游戲在市場收入方面居于首位。
偶像造星
虛擬偶像市場高速增長，帶動衍生產業空間廣闊。隨著商業價值被不斷發掘，越來越多產業與虛擬偶像聯系在一起。
品牌營銷
虛擬代言人市場空間充足，商業價值釋放領域多元。虛擬代言人可劃分為兩種類型：（1）品牌自主打造符合自身特性的虛擬代言人。（2）品牌與外部團隊商業合作，外部團隊基于技術引擎開發具有高擬真人類形態的虛擬形象，并獨立運營。
社交
數字人為次世代社交重要象征，用戶對個性化社交虛擬化身需求提升。次世代社交指的是一個與現實平行、實時在線的虛擬世界，用戶可以憑借自己的虛擬化身，并基于自己的興趣圖譜或推薦，體驗多樣的沉浸式社交場景，在接近真實的共同體驗中一起交流、娛樂，最終找到志同道合的伙伴、建立社交連接。
影視
數字人于影視行業成熟運用，計算機化虛擬動捕已成為電影主流特效。技術發展并非一蹴而就，而由大量技術突破和創作實踐積累疊加而成。
隨人工智能應用和發展，虛擬數字人從早期的泛娛樂拓展到金融、文旅、醫療、零售等領域，朝著智能化、便攜化、精細化、多樣化發展。并實現真實人類虛擬化身的身份職能，逐漸于 AI 虛擬數字人領域實現商業變現。
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