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來源：商湯智能產業研究院

　 2021年是元宇宙元年，隨著元宇宙概念的火爆也一同帶動了數字人市場的快速升溫。據計算全球平均每天都會誕生一個數字人。數字人正成為一股潮流，涌入人們的日常生活。

從電影中逼真的CG人物，到能夠與我們面對面進行互動的智能服務助手，數字人會經歷幾級進化？

　　數字人正在從有顏無智的“CG數字模特”，進化為可提高生產力、驅動創新服務的“擬人服務式AI”，融入數字中國的千行百業，成為數字經濟的新交互媒介、新商業智能服務、新政務便民窗口。

　　近日，商湯科技聯合中國增強現實核心技術產業聯盟（CARA）共同發布AI數字人白皮書——《企業級AI數字人 數字經濟發展“新動能”》，定義數字人的發展五階段，并作出未來十大展望。

　　從L1到L5 AI數字人階梯式進化

　　從形象寫實到理解智能，從手工制作到自動生產，整個AI數字人的進化歷程，可以劃分為五個階段：

　　L1級：主要以人工制作為主

　　L2級：依靠動捕設備采集表情、肢體等動作，例如電影動畫制作

　　L3級：可依靠算法驅動口型、表情和動作，例如虛擬化身實時互動

　　L4級：實現部分智能化交互，在垂直領域創新服務模式

　　L5級：實現完全智能化交互，打造真正的個性化虛擬助手

　　達到L4級別，意味著數字人實現了AI仿真動畫生成能力與自然語言理解能力的結合。

　　此時的數字人，可通過學習大量真人會話、語氣、表情和動作，根據表達內容生成相應神態和全身動作，輸出栩栩如生的擬人效果。同時，結合AI算法在制作流程中的深度融合（AIGC），制作效率也得到了大幅提升。

　　也只有達到L4或更高級別，AI數字人才能真正走入千行百業，推動生產力變革。 　

無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。無人駕駛飛機(Unmanned Aerial Vehicles，簡稱UAVs)，也被稱為遠程駕駛飛機或“無人機”，是一種通過遠程控制或自主飛行的小型飛機。

這份報告關注的是非武裝民用無人機和無人機的使用情況。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。2014年，人道主義協調廳在其人道主義應對政策文件中強調了無人機在人道主義行動中的不同用途，這表明無人機技術的使用越來越多。從理論上講，瑞士地雷行動基金會(Swiss Foundation for Mine action)在其報告《人道主義行動無人機(2016)4:測繪》中對無人機在人道主義行動中的應用進行了6類總結;向偏遠或難以到達的地點運送基本產品;搜索和救援(SAR);支持損害評估;提高態勢感知;監測變化(如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設)。這份報告將揭示人工智能驅動的無人機是如何改進和修改這些用途的。

無人機的迅速采用可以通過現代無人機帶來的機遇和它們可以利用的日益增長的人工智能(AI)相關能力來解釋。一方面，它們的使用通過自治得到簡化和授權。另一方面，視覺分析性能的改進使得依賴于無人機圖像成為可能。這份報告旨在強調人工智能提高無人機能力的程度。

由于深度學習方法的普遍化，無人機可以進一步捕捉它們運行的環境，從而允許越來越復雜的任務。這項技術還可以顯著改善無人機的視覺識別和圖像分析。由于人工智能算法的使用需要較高的計算能力，因此它的應用往往發生在飛行后。這一表現將通過三個案例研究加以強調:

• 用于北加州野火應急響應的無人機(2018年11月)

• 聯合國兒童基金會在馬拉維使用無人機應對颶風“伊代”(2019年3月)

• 報告還探討了無人機未來的潛在功能。

?基于語音的交互逐漸成為數字時代人機交互的主流。與此同時，人工智能領域的不斷創新突破成為全球技術研究的焦點。德勤調查顯示，全球人工智能市場到2019年已達1.9萬億美元，預計到2025年將超過6萬億美元，2017 - 2025年復合增長率為30%。人工智能的快速發展為人機交互提供了理論和技術支持。因此，人工智能與人機交互相結合的對話式人工智能(CAI)降低了交互障礙，擴大了用戶基礎，在各個領域展示了廣泛的用例和無限的商業價值。在這個臨界點CAI的快速增強,德勤發布德勤會話人工智能白皮書,德勤的見解闡述CAI技術和在行業應用解決方案,并引入CAI四個愿景,設計工作的未來,重塑未來的生活,打破語言的障礙,和人類和機器連接。

機器學習已經成為了當今的熱門話題，但是從機器學習這個概念誕生到機器學習技術的普遍應用經過了漫長的過程。

從 1642 年 Pascal 發明的手搖式計算機，1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理論——解釋學習過程中大腦神經元所發生的變化，都蘊含著機器學習思想的萌芽，到 1950 年圖靈在關于圖靈測試的文章中提及機器學習的概念。

再到 1952 年， IBM 的Arthur Samuel（被譽為“機器學習之父”）設計了一款可以學習的西洋跳棋程序，塞繆爾用這個程序推翻了以往“機器無法超越人類，不能像人一樣寫代碼和學習”這一傳統認識，并在 1956 年正式提出了“機器學習”這一概念。

在機器學習發展的歷史長河中，眾多優秀的學者為推動機器學習的發展做出了巨大的貢獻。

不久前，清華大學人工智能研究院發布了《人工智能之機器學習》的研究報告，對機器學習發展歷程、代表性專業技術、學者概況、發展趨勢及應用現狀等內容進行深入的梳理和概括。

作為 THU AI TR 系列報告，《人工智能之機器學習》以AMiner科技情報大數據挖掘服務平臺為基礎，聘請領域內專業學者為顧問，采用人工智能自動生成技術，以嚴謹，嚴肅，負責的態度，提供深刻的科技洞察報告。

題目： A Survey on Human Machine Interaction in Industry 4.0

摘要： 工業4.0或工業物聯網都描述了人與機器之間無縫交互的新模式。這兩個概念都依賴于能夠控制工業生產流程的智能、互聯的網絡物理生產系統。隨著這些機器自主地做出許多決策，并進一步與生產和制造計劃系統交互，人類用戶的集成需要新的范式。本文分析了工業4.0領域人機交互技術的現狀。我們專注于集成增強和虛擬現實技術應用的新范例。基于我們的分析，我們進一步討論了研究的挑戰。

在新一代信息技術的引領下，數據快速積累，運算能力大幅提升，算法模型持續演進，行業應用快速興起，人工智能發展環境發生了深刻變化，跨媒體智能、群體智能、自主智能系統、混合型智能成為新的發展方向，人工智能第三次站在了科技發展的浪潮之巔。

　　近日，深圳前瞻產業研究院結合人工智能行業的產業鏈結構、市場發展現狀、投資情況及典型案例，對人工智能行業的發展前景和趨勢做出前瞻性分析，并發布《2019年人工智能行業現狀與發展趨勢報告》。