原文摘要

实时交互数字人正逐渐从科幻概念走向现实应用。

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进一步信息揣测

• 实时交互数字人的核心技术成本极高：虽然文章提到多模态感知、AI等技术，但未透露实际开发中需要投入的硬件成本（如高性能GPU集群）和持续优化的算法团队费用，这类项目往往需要数百万级别的启动资金。
• 行业应用存在隐性门槛：银行、医疗等领域的数字人落地需通过严格的合规审核（如数据隐私保护、医疗资质认证），企业常因低估审批周期（6-12个月）导致项目延期。
• 用户体验的“恐怖谷效应”陷阱：过度追求拟真可能导致用户心理不适，业内通常采用“80%拟真+风格化设计”来规避，这一经验需通过实际测试才能掌握。
• 头部公司的技术垄断：核心的实时渲染引擎（如Unreal MetaHuman）和语音合成技术（如Azure Neural TTS）被少数厂商控制，中小企业需支付高额授权费或面临性能瓶颈。
• 数字人运维的隐藏成本：文章未提及后期需持续更新的知识库、表情库（每月约5-10%内容迭代），以及7×24小时人工监控团队的必要性。
• ToB市场的潜规则：政府/国企项目往往要求“本地化部署”，导致实际交付成本比宣传的SaaS模式高3-5倍，且需配合定制化验收指标。
• 伦理风险的未公开讨论：深度伪造（Deepfake）技术滥用风险使法律团队成为必备配置，头部公司会预留年预算的15%应对潜在诉讼。