摘要

虚拟数字人（Virtual Digital Human）是指存在于非物理世界、借助图形学与人工智能技术构建、具备类人外貌与交互能力的虚拟数字形象，是"人工智能+"战略在内容与服务业中最先实现规模化落地的形态之一。2026年，中国虚拟数字人产业完成了从"展示型"向"实用型"的关键换挡：核心市场在经历高速扩张后进入结构性调整，行业竞争从"形象拟真度"转向"业务闭环能力"，合规化、平台化、平民化三条主线同时推进。

市场规模： 2025年中国数字人核心市场规模约480.6亿元，同比增长41.7%，带动相关产业规模约6402.7亿元；预计2026年核心市场达572.9亿元，2030年达935.6亿元，带动市场于2030年突破万亿元（约1.05万亿元）。2017—2025年核心市场年均增速约66.6%。从全球看，Synthesia、HeyGen等企业级平台拉动海外市场快速增长，其中HeyGen年化经常性收入（ARR）于2026年6月突破2亿美元、8个月内翻倍；Synthesia完成2亿美元E轮融资、估值达40亿美元。

技术主线： 行业已形成"建模—驱动—语音—渲染—合成"五层技术栈。2D神经渲染凭借低成本、高频产出成为电商与企业服务的主流调用形态，3D超写实与3D高斯泼溅（3DGS）承担品牌与文旅高端场景，基于DiT架构的实时多模态数字人基础模型（如虎牙VAM 1.0）把单张照片实时驱动变为可能。端到端交互延迟目标从1.5—2秒向500毫秒以内压缩，唇形同步准确率头部厂商已达99.5%。

竞争格局： 中国市场呈"头部厂商主导、细分赛道突围、资本持续加码"格局。百度以曦灵、一镜平台居IDC口径份额首位（9.8%），华为云（9.7%）在2D数字人细分市场领先，小冰、商汤、追一科技紧随；技术服务商层面，小冰框架、魔珐科技、相芯科技、硅基智能、世优科技形成差异化卡位。海外由HeyGen与Synthesia"两强对峙"。

监管变量： 国家互联网信息办公室《数字虚拟人信息服务管理办法（征求意见稿）》于2026年4月3日公开征求意见（反馈截止5月6日），叠加"一人一码"国家标准，确立了显著标识、单独同意、授权链存证、撤回注销接口等一系列强制要求，中小供给加速出清，合规能力由"成本项"转为"招投标准入项"。

核心判断： 2026年是虚拟数字人产业的"分水岭"。纯"播报型"数字人将被大模型原生语音交互替代，而接入企业知识库、能办业务、能调API、能人机协同的"业务Agent"型数字员工，将成为未来三年真正具备付费刚性的形态。行业天花板不再由"像不像人"决定，而由"能不能干活"决定。

核心数据看板

第一章 行业概述与定义

1.1 概念界定

虚拟数字人（业内也常称"数字人""虚拟人""AI数字人"）尚无全球统一术语。依据国家互联网信息办公室2026年4月《数字虚拟人信息服务管理办法（征求意见稿）》的定义，数字虚拟人是指存在于非物理世界，利用图形学、数字图像处理或人工智能等技术，借助真人驱动或计算驱动，模拟人类外貌，具备声音、行为、交互能力或性格等特征的虚拟数字形象。

该定义包含四个要件：一是"非物理世界"的存在形式（排除实体机器人本体，但可搭载于具身载体）；二是技术实现路径（图形学/AI）；三是驱动方式（真人驱动或计算驱动，即"中之人"或"算法"）；四是拟人化特征（外貌、声音、行为、交互、性格）。

产业实践中，与虚拟数字人高度交叉的概念还有：

1.2 分类体系

（1）按形象维度：2D真人（照片/视频克隆）、2D卡通、3D超写实、3D美型、3D卡通、3D虚拟偶像。

（2）按驱动方式：

• 真人驱动型（中之人）
  ：通过动捕设备实时驱动，表演质感强，但依赖真人、成本高、不可7×24小时。
• 计算驱动型（AI驱动）
  ：由TTS、语义理解、表情/口型算法自动生成，可无限复用、边际成本递减，是2026年主流。
• 混合驱动型
  ：AI打底+真人接管，兼顾质量与可用性。

（3）按生产路线（2026年主流三分法）：

• 真人克隆型
  ：以真人照片、短视频或影棚采集数据训练，形象与声音高度还原本人，用于企业家分身、政务发言人、金融投顾等"需要信任背书"的场景。
• 文字语音驱动型
  ：输入文本或语音即可生成播报/交互，制作门槛最低、产能最大，是2026年电商直播、企业培训的主要供给方式。
• 图片生成型
  ：仅凭一张静态照片即可生成可实时说话、聆听、反应的数字人（如虎牙VAM 1.0），彻底取消预渲染与录播素材。

（4）按应用场景：电商直播、企业服务、政务公共服务、金融客服、教育、文旅文博、医疗健康、媒体传播、工业培训、社交陪伴。

1.3 发展历程

中国虚拟数字人产业大致经历四个阶段：

萌芽期（2012年之前—2019年）：以虚拟歌姬为核心。2012年洛天依作为中文VOCALOID虚拟歌手出道，粉丝利用其声库独立创作歌曲，形成早期UGC共创生态。此阶段技术以人工建模与预设动作库为主。

成长期（2020—2022年）：元宇宙概念爆发叠加Z世代消费力提升，虚拟偶像、虚拟主播、数字员工密集登台。虚拟人从"二次元形象+预录视频"升级为可实时动捕驱动的虚拟主播。产业链初步形成"硬件+软件+平台+内容"的分层结构。

爆发期（2023—2025年）：大模型技术突破使行业从"技术驱动"转向"价值驱动"，虚拟偶像从动捕驱动转向AI原生；AI数字人在电商直播、政务大厅、金融客服等场景进入规模化落地。2024年被业界视为"数字人元年"，相关企业数量突破114万家。

换挡期（2026年至今）：行业从"上半场比拼拟真度"转向"下半场考验交互能力与落地价值"。特点是：政策合规化重写准入门槛；纯播报数字人被大模型原生交互替代；数字人从"展示品"进化为"业务操作系统前端"；资本回归理性、国资引领趋势明显。

1.4 产业价值定位

虚拟数字人的核心价值可归纳为三层：

1. 降本
   ：替代高频、重复、标准化的人力环节。以数字人直播为例，郑州服装电商用数字人替代真人后人力成本直降约60%；数字人单次人机交互成本已降至约0.01元，仅为真人客服的十分之一。
2. 增效
   ：7×24小时在线、千级并发、零培训成本复制。政务大厅数字人可将平均等候时间缩短约58%，医院导诊可缩短患者滞留时间约35%。
3. 增值
   ：构建可无限复用、边际成本递减的内容资产与IP资产，形成"一次建设、持续复用"的长线复利。

1.5 产业驱动因素

虚拟数字人产业的爆发是四重因素共振的结果：

（1）技术驱动。大模型提供了语义理解与多轮对话能力，TTS与声音克隆提供了以假乱真的声音，图生3D与3DGS把建模成本降了三分之二以上，实时渲染与端云协同把交互延迟从秒级推向毫秒级。四块技术拼图同时到位，才使数字人从"演示”变为“可用”。

（2）需求驱动。企业面临人力成本持续上升与7×24小时服务需求增加的双重压力，直播电商面临达人成本高、时段有限的瓶颈，政务与金融面临标准化咨询量巨大的难题。数字人恰好在这些场景提供了“降本+提效”的确定性解。

（3）政策驱动。国家“人工智能+”战略明确鼓励数字人应用，工信部点名政务、金融、教育、文旅四大强制落地场景；同时专项监管办法与“一人一码”国标又抬高了准入门槛，形成“鼓励+规范”的双向拉动。

（4）资本驱动。一级市场持续加码，国资引领趋势明显；海外企业级平台的高估值（Synthesia 40亿美元）验证了赛道天花板，吸引更多玩家入场。

第二章 市场规模与增长格局

2.1 多口径规模对比（重要提示）

虚拟数字人市场存在严重的口径差异，直接引用数据时须标明来源与统计范围。差异主要源于三点：是否包含XR硬件与内容服务、是"核心市场"还是"带动产业规模"、是否将AIGC视频工具计入。

口径说明：艾媒与中国互联网协会口径覆盖完整产业链带动效应，数值最高；弗若斯特沙利文、IDC口径聚焦"AI数字人"技术产品本身，数值最低；The Business Research Company的519—772亿美元口径可能包含XR硬件、内容服务与平台工具，因此显著高于Coherent的55亿美元。本报告后续分析以"核心市场+带动产业"双口径为主，同时标注海外平台的收入口径。

2.2 中国市场：核心与带动双引擎

中国数字人核心市场呈现"高速增长—结构换挡"的特征。2017—2025年核心市场规模年均增速约66.6%，是少数长期保持超高增速的AI应用赛道。2025年核心市场约480.6亿元，带动产业规模6402.7亿元，杠杆倍数约13.3倍，说明数字人对内容制作、营销服务、硬件配套、算力与内容分发的拉动效应远大于其自身产值。

按"核心市场"口径，2026年预计572.9亿元，2030年预计935.6亿元，2026—2030年CAGR约13.0%，增速显著回落。这一回落不代表产业衰退，而是结构变化：低价值的"形象制作"环节被AI工具迅速平民化，价值向"业务闭环能力"和"持续运营订阅"两端转移。

2.3 全球市场与海外平台收入

海外市场以"企业级工具"路线为主，可观测的收入指标更为硬核：

• Synthesia
  ：2017年成立于伦敦，专注企业培训与内部沟通的文本转视频。2025年4月ARR突破1亿美元，2026年1月完成2亿美元E轮融资，估值40亿美元（较一年前21亿美元近乎翻倍），并由GV（谷歌风投）领投，英伟达NVentures、Accel、Kleiner Perkins、NEA等跟投。客户覆盖超过90%的财富100强企业，净收入留存率约140%，客户包括微软、福特、瑞银、博世、默克、SAP等。
• HeyGen
  ：2020年成立于深圳（原名Surreal），总部现位于洛杉矶，创始人Joshua Xu、Wayne Liang。2026年6月宣布ARR突破2亿美元，8个月内自1亿美元翻倍；用户超3000万，覆盖近200个国家、175种以上语言，累计生成视频超1亿条（公司口径亦称为1.2亿条），覆盖85%的财富100强。资本效率突出：每1美元股权融资产生约2.70美元ARR，单人年收入约150万美元，2024年6月完成由Benchmark领投的6000万美元A轮（估值约5亿美元）。
• D-ID
  ：累计融资超4700万美元，以API优先策略切入开发者与身份保护场景。
• ElevenLabs
  （语音AI）：累计融资超1.8亿美元，估值超10亿美元，是语音克隆赛道的绝对龙头。

分析机构预测，全球AI数字人市场2026年有望突破80亿美元，其中企业级应用占比预计从2025年的约35%提升至50%以上，成为最大单一细分领域。

2.4 需求结构

B端 vs C端：B端是收入主力，集中在金融（大堂经理、远程面签、投顾）、政务（一网通办导办）、文旅（博物馆/景区讲解）、媒体（AI主播、数字记者）、教育（AI学伴、虚拟教师）、电商（店播、种草口播）、工业（培训教练、巡检解说）七大行业。C端集中在虚拟陪伴、数字分身头像、直播达人分身等，但因未成年人虚拟亲密关系禁令，纯陪伴赛道收缩。

企业级应用占比：企业级应用已成为最大单一细分，占比预计2026年超过50%。据IIM数据，2025年企业级数字人部署量在金融、保险、汽车等行业同比翻倍。

付费模式：从"一次性销售"向"订阅服务+定制开发+增值服务"体系转型。行业研究显示，自研大模型的企业客户续约率比纯工具型厂商高出约27个百分点，订阅制与持续运营构成收入护城河。

2.5 细分市场结构

从应用行业分布看，数字人市场呈现"电商第一、公共服务第二"的双极结构。行业统计显示，数字人应用行业分布大致为：电商零售约19.71%、卫生社保福利约13.44%、金融约11.78%，教育、文旅、媒体等紧随其后。

从产品形态看，细分格局可分为四类：

从区域看，一线城市与沿海省份渗透率显著领先，广东、浙江、山东三省相关企业合计占比超过27%，形成长三角、珠三角、环渤海三大产业集群。

2.6 需求端画像

需求方可分为四类，其决策逻辑截然不同：

1. 大型企业与机构
   （银行、运营商、政府、高校）：预算充足、招标制采购、合规优先。关注点是好、稳定、可审计，对单价不敏感，但对标识、存证、数据不出域有硬性要求。
2. 中型品牌商家
   ：关注投产比与人力替代，倾向采购SaaS化产品，月费敏感但愿意为效果付费（按GMV或交互量分成）。
3. 小微商家与个体创作者
   ：价格敏感，倾向使用免费/低价的T2V工具，付费转化率低但用户基数巨大，是平台型厂商的流量入口。
4. C端消费者
   ：为情感陪伴、数字分身、趣味内容付费，受政策（未成年保护）与伦理争议影响，增长不确定性最大。

2.7 增长驱动力与渗透率

2026年增长的主要驱动力已从“概念普及”转向“渗透率提升”：

渗透率现状：目前数字人在电商直播中的渗透率估计不足10%，在企业客服中的渗透率约10%—15%，在政务大厅/博物馆等公共服务场景不足5%。这意味着上游的巨大空间仍未被释放。若按“企业客服+电商直播+公服讲解”三大场景合计可替代岗位估算，中长期核心市场存在数倍于当前规模的成长空间。

增速回落不等于市场萎缩：2026—2030年CAGR降至约13%，主要因低价值建模环节被AI工具平民化，价格战导致单价下滑；但“使用量×单价”中的使用量增速远高于单价降幅，因此产业总价值仍在扩张，只是价值从“做形象”转到了“用形象”。

第三章 产业链分析

虚拟数字人产业链可分为上游（基础技术/硬件）、中游（数字人生产与平台）和下游（行业应用与内容分发）三段。与多数AI应用不同，数字人产业链的特点是"技术—内容—渠道"高度耦合：平台方既要提供工具，又要提供内容产能，还要对接分发渠道，导致中游成为价值最集中、竞争最激烈的环节。

3.1 产业链全景结构

3.2 上游：成本结构的"隐形大头"

上游是决定数字人"质感天花板"与"成本地板"的环节。

（1）算力成本。3D超写实数字人的实时渲染对GPU依赖极高。以每秒30帧、1080p输出的超写实数字人为例，单路实时渲染需要高端GPU持续占用；若采用云端渲染并支持千人并发，算力成本会成为运营期的最大支出项。2D神经渲染的算力需求低一个数量级，这是2D路线成为2026年电商与企业服务主力的根本经济原因。

（2）采集成本。传统3D超写实建模依赖影棚、多相机阵列与专业扫描，单个人物成本从数万元到百万级不等。AI驱动的图生3D与3DGS技术正把这一成本压低：行业报告显示，2026年数字人制作成本较2022—2023年下降约65%—68%，制作周期从数周压缩至48小时以内。

（3）基础模型授权。TTS、唇形同步、动作生成等能力的API调用费，构成中游厂商的持续性可变成本。头部自研模型的企业可将这一成本内部化，形成毛利优势；采购第三方API的厂商则长期受制于授权价格。

3.3 中游：竞争主战场

中游是产业价值的核心枢纽，可分为三种商业模式：

1. 平台工具型
   ：提供自助式数字人生成平台，按席位数或视频时长订阅收费。代表为Synthesia（企业培训）、HeyGen（营销视频）、腾讯智影（短视频创作）。特点是标准化程度高、可规模化，但客户粘性依赖工作流嵌入深度。
2. 解决方案型
   ：为大客户提供定制化数字人形象、驱动系统与运营服务，项目制与订阅制混合收费。代表为百度智能云曦灵、华为云MetaStudio、硅基智能、魔珐科技。
3. 智能体运营型
   ：不止交付"人"，而是交付"能干活的数字员工"，接入企业知识库与业务系统，按坐席/交互量/业务成效收费。代表为世优波塔、出门问问、Synthesia Agents。这是2026年增长最快、毛利最有想象力的模式。

中游利润率的关键变量是"是否自研大模型"。自研模型使厂商能够低成本、深度定制语义理解与多轮对话，并在合规上提供可控的语料与审核链路，因此自研企业的客户续约率显著更高。

3.4 下游：场景与渠道

下游的价值在于"流量与场景的定价权"。电商直播渠道（抖音、淘宝、京东）掌握流量分配规则，对数字人直播的封禁/开放政策直接影响上游厂商的营收节奏——2025年抖音曾集中处置超17万个录播式数字人直播间、封禁3万个账号，一度让低端数字人供给大幅收缩。

下游也催生了新型服务商——数字人直播代运营（DP），承接品牌的全托管直播间，按GMV或服务费分成。这类公司不掌握技术，但掌握选品、投流与话术能力，是数字人技术在电商场景的"最后一公里"。

3.5 产业链利润分布

产业链利润朝"两端"集中：一端是掌握基础模型与芯片的上游（毛利可达60%以上），另一端是掌握场景与流量分发权的下游平台（毛利高、议价强）。中游虽为枢纽，但同质化严重、价格战激烈，2D数字人的制作单价在2024—2026年间下跌超过七成，导致中游纯工具型厂商毛利被持续压缩。

结论：中游厂商的出路只有两条——要么向上掌握自研模型，形成成本与合规双护城河；要么向下做深场景，把"卖数字人"变成"卖业务结果"。

3.6 产业链区域与企业分布

数字人产业链的区域分布与中国的数字经济地理高度重叠：

广东、浙江、山东三省相关企业合计占比超过27%，构成三大产业集群。值得注意的是，产业链正在发生“上游集中、下游分散”的分化：算力与基础模型高度集中于头部云厂商，而应用与内容服务则极度分散，这与“模型少数派、应用多数派”的产业规律一致。

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