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摘要：AI 数字人凭借计算机视觉、自然语言处理与深度学习技术，从虚拟形象进化为智能交互个体，广泛渗透金融、教育、电商等多领域，重构职业生态。其通过降本提效、场景拓展与体验升级机制，替代重复岗位工作，催生新兴职业，推动人机协同时代职业能力重构，未来将引发全球职业方向调整与新型岗位涌现。

一、AI 数字人技术驱动下的职业变革浪潮

（一）数字人技术的核心突破与产业渗透

AI 数字人并非只是简单的虚拟形象，它的背后是一整套复杂且先进的技术体系。计算机视觉技术就像是数字人的 “眼睛”，能够精准地捕捉人脸、表情、手势等细微信息 ，让数字人对周围环境变化做出反应。以商汤科技的 SenseHuman 数字人方案为例，通过该技术实现了高达 98% 的面部表情还原度，从微笑时嘴角的上扬弧度，到皱眉时眉心的褶皱，都能栩栩如生地呈现，极大提升了数字人的真实感和亲和力。

自然语言处理（NLP）技术则赋予了数字人 “能说会道” 的能力。通过语音识别和语音合成，数字人不仅能理解用户的语言，还能进行流畅的对话，完成复杂的交互任务。在客服场景中，数字人可以快速理解客户的问题，并给出准确清晰的解答，甚至能根据客户的情绪变化调整回答的语气和方式，让交流更加自然。

深度学习技术是数字人的 “大脑”，它让数字人具备自主学习和优化的能力。通过大量的数据训练，数字人可以不断提升对话的准确性和内容的个性化，更好地满足用户需求。在智能教育领域，数字人导师可以根据学生的学习情况和反馈，不断调整教学策略和内容，实现真正的个性化教育。

这些技术的融合，使得 AI 数字人从早期单纯的像素级模仿，进化为如今能够与人类进行智能交互的虚拟个体。随着技术的成熟，其应用领域也在不断拓展，产业规模迅速扩大。数据显示，2024 年中国 AI 数字人核心产业规模达 320 亿元，年复合增长率超 40%。在金融领域，数字人可以担任智能理财顾问，为客户提供 24 小时不间断的投资建议和风险评估；在教育领域，数字人教师可以根据学生的学习进度和特点，提供个性化的辅导和教学内容；在电商直播中，虚拟主播可以不知疲倦地展示商品、介绍产品特点，吸引消费者购买。技术红利正以惊人的速度向各个职业领域渗透，深刻改变着我们的工作方式和职业生态。

（二）职业生态重构的底层逻辑

AI 数字人对职业生态的重构，主要通过 “降本提效”“场景拓展”“体验升级” 这三重机制实现，从根本上改变了职业价值体系。

从 “降本提效” 角度来看，以京东云言犀数字人客服系统为例，在引入该系统后，咨询响应速度大幅提升 60%。以往人工客服在面对大量咨询时，难免会出现回复延迟的情况，而数字人客服可以瞬间处理海量信息，快速给出准确答复。同时，人力成本下降 40%，企业无需再雇佣大量客服人员，节省了人力开支、培训成本以及办公场地等费用。这使得企业在激烈的市场竞争中，能够以更低的成本运营，提高了自身的竞争力。

“场景拓展” 方面，虚拟主播的出现为电商直播带来了全新的发展机遇。以往真人主播受时间、精力限制，每天直播时长有限，而虚拟主播可以实现 7×24 小时不间断开播。在深夜等真人主播休息的时段，虚拟主播依然可以热情地向消费者介绍商品，吸引那些夜猫子型消费者下单，从而带动 GMV 增长 25%。在一些特殊场景，如危险环境监测、深海探测等，数字人可以替代人类完成任务，拓展了人类的工作边界。

“体验升级” 则体现在数字人能够为用户提供更加个性化、多元化的服务体验。在旅游行业，数字人导游可以根据游客的兴趣爱好、时间安排等，定制专属的旅游路线，并实时讲解景点的历史文化和特色，让游客获得更加丰富、深入的旅游体验。在医疗咨询领域，数字人可以通过对患者症状的分析，提供初步的诊断建议和治疗方案，同时还能给予患者心理上的安慰和支持，提升患者的就医体验。

随着 AI 数字人技术的发展，职业能力的定义也在发生改变。重复性、规律性的操作工作逐渐被数字人替代，而那些需要人类独特特质的工作，如创意设计、情感沟通、复杂问题解决等，变得更加重要。在创意设计领域，人类的创造力和想象力是数字人无法企及的，设计师可以运用自己独特的审美和灵感，打造出富有个性和魅力的作品；在情感沟通方面，人类的同理心和情感共鸣能力，能让我们更好地理解他人的需求和感受，为客户提供温暖、贴心的服务。这些不可替代的人类特质，将成为未来职业发展的核心竞争力 。

二、传统岗位的转型与替代：挑战与机遇并存

（一）高重复性岗位的智能化替代

在当今数字化浪潮下，高重复性岗位正面临着智能化替代的深刻变革，这一变革在客服与零售、教育与培训等领域尤为显著，既带来了挑战，也孕育着新的机遇。

在客服与零售行业，曾经 “人力密集” 的运营模式正逐渐被 “数字值守” 所取代。以某银行的智能客服数字人为例，它的出现彻底改变了传统客服的工作模式。该数字人凭借先进的自然语言处理技术和强大的知识库，日均处理咨询量突破 5 万次，准确率更是高达 92%。在过去，如此庞大的咨询量需要大量的人工客服日夜轮班才能勉强应对，而且人工客服在长时间工作后容易出现疲劳，导致准确率下降。如今，智能客服数字人不仅能够不知疲倦地工作，还能快速准确地回答客户的问题，大大提高了服务效率和质量。这使得传统客服岗位中大量标准化服务场景被大幅替代，但与此同时，也催生了 “数字人训练师” 这一全新岗位。数字人训练师负责优化知识库，不断更新和完善数字人所掌握的知识，使其能够回答更加复杂和多样化的问题；他们还需要调整对话策略，根据不同客户的需求和特点，制定个性化的对话流程，让数字人与客户的交流更加自然、流畅。这就要求数字人训练师不仅要具备扎实的技术知识，还要对客户需求和市场动态有敏锐的洞察力。

在教育与培训领域，从传统的 “单向输出” 教学模式向 “个性化陪伴” 的转变也在加速。科大讯飞的 AI 学习助手便是这一变革的有力推动者，它可以模拟教师进行答疑解惑、作业批改等教学场景。在 K12 教育机构中，AI 学习助手的广泛应用使基础教学岗位需求下降了 30%。以往教师需要花费大量时间批改作业、解答学生的常见问题，如今这些重复性工作可以由 AI 学习助手高效完成。然而，这并不意味着教育行业的岗位需求在减少，相反，“学习规划师” 岗位需求出现了大幅增长，增长率高达 200%。学习规划师需要根据每个学生的学习情况、兴趣爱好、性格特点等因素，为学生量身定制个性化的学习方案。他们要深入了解学生的学习需求和困难，帮助学生合理安排学习时间，选择适合的学习资源和方法，激发学生的学习兴趣和潜力。这就要求学习规划师具备专业的教育知识、心理学知识以及良好的沟通能力，能够与学生、家长和教师进行有效的沟通和协作。

（二）创意与服务岗位的人机协作新范式

在创意与服务领域，AI 数字人的出现开启了人机协作的全新范式，为这些行业带来了前所未有的发展机遇和变革。

在内容创作行业，数字人正逐渐成为创作者们的得力 “效率搭档”。以百度智能云数字人为例，它能够协助生成短视频脚本，通过对海量数据的分析和学习，快速生成具有创意和逻辑性的脚本框架。这一过程大大缩短了脚本创作的时间，使内容生产效率提升了 40%。在传统的内容创作模式下，创作者需要花费大量时间进行素材收集、构思和撰写，而现在有了数字人的协助，创作者可以将更多的时间和精力投入到创意构思和情感内核塑造上。在创作一个关于旅游的短视频时，数字人可以快速生成一个包含景点介绍、游玩路线、美食推荐等内容的脚本框架，创作者则可以根据自己的亲身经历和独特视角，为脚本赋予灵魂，加入生动的描述、有趣的故事和真挚的情感，使短视频更具吸引力和感染力。这种 “AI 生成框架 + 人类赋予灵魂” 的协作模式，不仅提高了内容创作的效率，还提升了作品的质量和独特性。

在医疗与政务服务领域，数字人的应用也在不断拓展服务边界，推动着岗位职能的转型升级。平安好医生数字人在医疗服务中发挥着重要作用，它可以完成 70% 的预问诊流程。患者在就医前，可以通过与数字人进行对话，快速完成基本信息登记、症状描述等预问诊环节，数字人会根据患者的回答进行初步的病情分析，并为医生提供详细的患者信息和初步诊断建议。这大大节省了医生的时间和精力，使他们能够将更多的注意力集中在复杂病例的诊断和治疗上。在政务大厅，新点软件的数字人导办系统同样表现出色，它使办事效率提升了 50%。数字人可以为办事群众提供精准的引导和咨询服务，帮助他们快速了解办事流程、准备所需材料，避免了因不熟悉流程而浪费时间。这也促使公务员岗位向政策解读、应急处理等高阶职能转型，公务员需要更加深入地理解政策法规，具备更强的沟通能力和应变能力，以便更好地为群众服务，解决实际问题。

三、新兴职业的崛起：技术催生 “数字经济新工种”

（一）数字人产业链催生专业岗位集群

AI 数字人产业的蓬勃发展，犹如一颗投入湖面的巨石，激起层层涟漪，催生出一系列与之紧密相关的专业岗位集群，这些岗位贯穿于数字人产业链的各个环节，从技术开发到应用服务，每一个岗位都不可或缺，共同推动着数字人产业的发展。

在技术开发层，岗位的核心工作正从单纯的 “代码实现” 向更为复杂和高端的 “数字生命构建” 转变。“数字人建模师” 便是其中的典型代表，他们是数字人的 “雕刻师”，通过手中的技术工具，赋予数字人鲜活的形象。要成为一名优秀的数字人建模师，不仅需要掌握传统的 3D 建模软件，如 Blender 进行高精度建模，还要紧跟技术前沿，掌握 NeRF 神经辐射场技术。这种技术能够让数字人在不同角度和光照条件下都能呈现出逼真的效果，极大地提升了数字人的真实感和立体感。与传统 3D 建模师相比，数字人建模师的岗位薪资有着明显的溢价，平均高出 30%，这也反映出市场对这一新兴岗位的高度认可和需求。

“AI 驱动工程师” 则是数字人能够灵动 “起舞” 的关键人物，他们负责数字人动作生成算法的优化，让数字人的一举一动都自然流畅。为了实现这一目标，他们需要精通 Diffusion 模型与动力学仿真等前沿技术。Diffusion 模型可以生成高质量的图像和视频，为数字人的动作生成提供了丰富的素材；动力学仿真则能够模拟人体的运动规律，使数字人的动作更加真实可信。由于这些技术的专业性和稀缺性，AI 驱动工程师成为了技术市场上的 “香饽饽”，众多企业纷纷抛出橄榄枝，高薪聘请这方面的人才 。

在应用服务层，工作重点从单纯的 “功能实现” 转向了 “体验设计”，更加注重用户的感受和体验。“数字人运营师” 就像是数字人的 “经纪人”，他们需要具备多方面的能力，不仅要了解数字人的技术原理和功能特点，还要深入分析用户画像，根据不同用户的需求和喜好，设计出个性化的多模态交互策略。通过精准的用户画像分析，他们可以了解用户的年龄、性别、兴趣爱好、消费习惯等信息，从而为数字人制定出更符合用户口味的交互方式。在某直播平台，数字人运营团队通过精心设计的交互策略，成功使虚拟主播的粉丝互动率提升了 80%，这充分展示了数字人运营师的重要作用和价值 。

“数字人伦理顾问” 则是数字人产业发展过程中不可或缺的 “道德守护者”，他们聚焦于数字人的隐私保护与行为合规，确保数字人在为人类服务的过程中，不会侵犯用户的权益，不会违反社会的伦理道德和法律法规。在金融领域，数字人可能会接触到大量用户的敏感信息，如账户余额、交易记录等，数字人伦理顾问需要制定严格的隐私保护措施，确保这些信息的安全；在医疗领域，数字人在辅助诊断和治疗时，其行为必须符合医疗伦理规范，数字人伦理顾问要对数字人的行为进行监督和指导，保障患者的合法权益。随着数字人在各个领域的应用越来越广泛，数字人伦理顾问的需求也日益增长，成为了金融、医疗等领域的刚需岗位 。

（二）跨界融合催生新型职业形态

随着 AI 数字人技术与各行业的深度融合，一些新型职业形态如雨后春笋般应运而生，这些职业打破了传统行业的界限，融合了多种学科和技能，展现出独特的发展潜力和价值。

“数字孪生设计师” 就是一个处于虚实共生新领域的新兴职业，他们的工作就像是为企业打造一个与现实世界相对应的虚拟 “分身”。当为企业定制虚拟代言人时，数字孪生设计师需要充分融合品牌调性与数字人形象设计，使虚拟代言人能够准确传达企业的品牌理念和价值观。他们要深入了解企业的品牌文化、市场定位、目标受众等信息，将这些元素融入到数字人的形象设计中，从外貌特征到服装风格，从语言习惯到行为举止，都要与企业品牌相契合。同时，他们还要兼顾实时交互逻辑，确保虚拟代言人与用户之间的交互自然流畅，能够满足用户的需求。这就要求数字孪生设计师兼具美学素养与技术理解，既要具备出色的设计能力，能够打造出吸引人的数字人形象，又要掌握相关的技术知识，实现数字人的实时交互功能。由于其工作的复杂性和专业性，这类岗位的平均年薪高达 50 万元，成为了众多求职者向往的职业 。

“人机协作教练” 则是助力人类适应技术变革的关键角色，他们的出现是为了帮助传统岗位从业者更好地应对 AI 数字人带来的挑战，实现职业转型。人机协作教练针对传统岗位从业者，提供数字工具使用培训与职业转型指导。在培训过程中，他们会根据从业者的实际情况和需求，制定个性化的培训方案，帮助他们快速掌握数字工具的使用方法，提升数字化技能。在职业转型指导方面，他们会帮助从业者分析自身的优势和劣势，结合市场需求和行业发展趋势，为他们提供职业转型的建议和方向。在某制造业企业，引入人机协作教练后，员工数字化技能达标率从 40% 大幅提升至 85%，这不仅提高了员工的工作效率和质量，也为企业的数字化转型奠定了坚实的基础 。

四、人机协同时代的职业能力重构

（一）“人类核心竞争力” 的范式转移

在 AI 数字人蓬勃发展的时代，“人类核心竞争力” 正经历着深刻的范式转移，从传统的 “技能单一” 模式向 “T 型能力矩阵” 转变。这种转变是适应时代发展的必然要求，它要求未来职业人构建起 “技术通识 + 领域深度 + 情感智能” 的复合能力体系。

“技术通识” 是指对数字人相关基础原理的掌握，这是理解和运用数字人技术的基石。在如今的数字化时代，不了解数字人技术的基本原理，就如同在信息高速公路上迷失方向的旅人。掌握数字人基础原理，意味着要了解计算机视觉、自然语言处理、深度学习等关键技术的基本概念和应用场景，知道它们是如何协同工作，赋予数字人感知、理解和交互能力的。在设计一个面向教育领域的数字人时，了解计算机视觉技术可以帮助我们更好地实现对学生表情和动作的识别，从而根据学生的学习状态调整教学策略；掌握自然语言处理技术，能让数字人更准确地理解学生的问题，并给予清晰、准确的回答。

“领域深度” 则强调在垂直领域的专业深耕，这是在特定行业中脱颖而出的关键。不同行业有着不同的业务逻辑和需求，只有精通所在领域的业务，才能将数字人技术与行业实际紧密结合，发挥出数字人的最大价值。在金融行业，从业者需要深入了解金融产品、市场动态、风险管理等知识，才能利用数字人技术开发出智能理财顾问，为客户提供专业的投资建议和风险评估；在医疗行业，医生需要掌握医学知识、临床经验等，才能借助数字人辅助诊断系统，更准确地判断病情，制定治疗方案。

“情感智能” 作为人类独有的特质，在人机协作时代愈发重要。它包括同理心、创造力、沟通能力等，这些能力是数字人难以企及的，也是未来职业发展的核心竞争力之一。在心理咨询领域，咨询师的同理心能够让他们更好地理解患者的内心痛苦，给予情感上的支持和安慰，这种情感共鸣是数字人无法替代的；在广告创意设计中，设计师的创造力可以让他们突破常规，打造出富有吸引力和感染力的广告作品，为品牌带来独特的价值。

随着 AI 数字人技术的飞速发展，“终身学习” 已经不再是一种可有可无的选择，而是成为了必备的生存技能。斯坦福研究显示，AI 数字人相关岗位的知识更新周期已缩短至 1.5 年，这意味着从业者必须不断学习，才能跟上技术发展的步伐。以数字人建模师为例，随着 3D 建模技术和 NeRF 神经辐射场技术的不断更新，建模师需要持续学习新的建模方法和技巧，才能打造出更加逼真、生动的数字人形象。

为了满足终身学习的需求，MOOC（大规模开放在线课程）平台提供了丰富的学习资源。在 Coursera 平台上，有许多数字人专项课程，涵盖了数字人技术的各个方面，从基础的数字人原理到高级的应用开发，应有尽有。从业者可以根据自己的需求和兴趣，选择适合自己的课程进行学习。通过这些课程的学习，不仅可以掌握最新的数字人技术知识，还能获得与行业专家交流的机会，了解行业的最新动态和发展趋势。除了线上课程，参加线下的技术研讨会、培训讲座等活动，也是获取知识、提升技能的重要途径。在这些活动中，从业者可以与同行分享经验、交流心得，共同探讨技术难题，拓展自己的人脉资源和视野。

（二）企业与个人的应对策略

在 AI 数字人引发的职业变革浪潮中，企业和个人都需要积极调整策略，以适应这一变革，实现可持续发展。

对于企业而言，构建 “人机协同” 组织架构是关键。海尔在这方面做出了成功的探索，搭建了 “数字人 + 业务专家” 双轨团队。在产品研发过程中，数字人凭借其强大的数据分析和处理能力，能够快速处理标准化流程，如收集和整理市场数据、分析竞品信息等。这些繁琐但规律性强的工作，数字人可以高效完成，大大节省了时间和人力成本。而人类员工则聚焦于创新决策，利用自己的专业知识、创造力和经验，对数字人提供的数据进行深入分析，挖掘潜在的市场需求和创新点，制定产品的研发方向和策略。通过这种人机协同的方式，海尔的产品研发周期缩短了 25%，不仅提高了产品的上市速度，还提升了产品的创新性和市场竞争力。

为了更好地实现人机协同，企业还需要加强员工的数字化培训，提升员工的数字素养和技能，让员工能够熟练运用数字工具与数字人进行协作。建立完善的知识共享机制也至关重要，促进数字人与人类员工之间的知识交流和融合，充分发挥各自的优势，实现 1+1>2 的协同效应。

对于个人来说，打造 “不可替代” 的职业壁垒是应对职业变革的核心策略。以客服从业者为例，他们可以深耕行业知识库构建，成为 “数字人策略专家”。在数字人客服逐渐普及的今天，客服从业者如果只是从事简单的咨询回复工作，很容易被数字人替代。但如果他们能够深入了解所在行业的知识，如电商客服对各类商品的特点、使用方法、售后服务等了如指掌，金融客服对各种金融产品的条款、风险、收益等熟悉于心，然后利用这些知识为数字人客服优化知识库，制定更加精准、个性化的对话策略，就能够实现从 “被替代” 到 “驾驭技术” 的角色升级。

教师则可以转型为 “AI 教育产品经理”，主导个性化学习系统设计。随着 AI 技术在教育领域的应用，传统的教学方式正逐渐发生改变。教师如果能够结合自己的教育教学经验和对学生的了解，利用 AI 技术设计个性化的学习系统，根据每个学生的学习进度、兴趣爱好、学习风格等因素，为学生提供定制化的学习内容和教学方法，就能够在新的教育生态中找到自己的价值定位，成为推动教育创新发展的重要力量。在这个过程中，个人需要不断学习新的知识和技能，提升自己的综合素质，积极主动地适应技术变革带来的挑战，抓住机遇，实现自身的职业发展和价值提升。

五、经典代码案例和解释：

1.计算机视觉面部捕捉

1. 代码 ：（基于 OpenCV 的人脸特征点检测）

Python

import cv2
import dlibdetector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")img = cv2.imread("face.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = detector(gray)
for face in faces:landmarks = predictor(gray, face)for n in range(0, 68):x = landmarks.part(n).xy = landmarks.part(n).ycv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 255, 0), -1)cv2.imshow("Face Landmarks", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**解释** ：利用 dlib 库的面部特征点检测模型，对输入的人脸图像进行处理，精准定位出 68 个面部特征点，包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的关键点，为数字人面部表情的实时捕捉与还原提供基础数据支持，使数字人能根据真人表情变化做出相应反应，提升其真实感与亲和力。

2. 自然语言处理对话生成

（基于 Transformer 的简单对话模型）

Python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")input_text = "你好，我想了解你们的产品。"
input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
output_text = tokenizer.decode(output_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)print(output_text)

**解释** ：借助 DialoGPT 预训练模型，将用户输入的文本进行编码，经过模型生成对应的回复文本编码，再解码得到回复文本。实现数字人与用户的基本对话交互功能，可根据不同场景和用户需求，生成相应的回答，提升交流的流畅性和自然度。

3. 深度学习数字人动作生成  ：

（基于 Diffusion 模型的动作生成伪代码示意）

Python

import torch
from diffusion_model import DiffusionModel  # 假设的扩散模型类model = DiffusionModel.load_from_checkpoint("diffusion_model.pth")
noise = torch.randn(1, 3, 64, 64)  # 动作生成初始噪声
timesteps = 1000for t in range(timesteps, 0, -1):noise = model(noise, t)  # 根据当前噪声和时间步生成新的噪声action_sequence = model.decode(noise)  # 解码得到动作序列

**解释** ：利用训练好的扩散模型，从初始噪声出发，通过逐步去噪过程，最终生成连贯、自然的动作序列数据。可用于驱动数字人的肢体动作，增强数字人的动态表现力与真实感。

六、未来展望：在变革中定义职业新形态

AI 数字人带来的不是简单的岗位替代，而是职业生态的系统性重构。据麦肯锡预测，2030 年全球将有 2 亿人因数字人技术调整职业方向，同时催生超 5000 万新型岗位。面对这场变革，企业需打破传统岗位边界，构建弹性人才体系；个人需拥抱 “人机共生” 思维，在技术浪潮中锚定人类独特价值 —— 创意、共情、复杂决策，这些无法被代码模拟的能力，终将成为未来职业的核心竞争力。当数字人成为职场新同事，人类正在书写职业进化的新篇章。与其担忧被替代，不如主动进化，让技术成为职业升级的助推器，在人机协同的新纪元中，定义属于人类的不可替代性。

10 个关键字解释

1. AI 数字人 ：利用人工智能技术创造的具有类人外观、行为和交互能力的虚拟个体，可模拟人类的视觉、语言和认知功能，与用户进行智能交互。

2. 计算机视觉 ：使数字人具备 “视觉” 能力，能捕捉人脸、表情、手势等信息，实现对周围环境的感知与反应，如面部表情捕捉用于驱动数字人表情变化。

3. 自然语言处理 ：赋予数字人 “语言” 能力，包括语音识别、语义理解、对话生成和语音合成等，使其能理解并用人类语言交流，如客服数字人解答问题。

4. 深度学习 ：作为数字人的 “大脑”，通过构建神经网络模型，利用大量数据训练，让数字人具备自主学习与优化能力，不断提升性能。

5. 降本提效 ：数字人可降低企业人力成本，如减少客服人员雇佣数量，同时提高工作效率，像快速响应咨询，处理海量信息。

6. 场景拓展 ：打破时间和空间限制，开拓新的工作场景，如虚拟主播 7×24 小时不间断直播，数字人替代人类完成危险环境监测等任务。

7. 体验升级 ：为用户提供更个性化、多元化服务体验，如数字人导游定制专属旅游路线，医疗数字人提供初步诊断建议与心理安慰。

8. 人机协作 ：人类与数字人发挥各自优势，协同工作，如数字人协助内容创作者生成脚本框架，人类赋予其情感与创意。

9. 职业重构 ：AI 数字人技术使传统职业生态改变，重复性岗位被替代，新兴职业涌现，职业能力要求向创意、情感沟通等人类独特特质转移。

10. 数字人产业链 ：涵盖技术开发、应用服务等环节，催生数字人建模师、AI 驱动工程师、数字人运营师等一系列专业岗位集群。

相关素材建议

1. 数字人形象图片 ：在图虫创意、视觉中国等图片库，搜索 “AI 数字人”“虚拟主播”“数字人客服” 等关键词，可找到各种数字人形象的展示图片，用于呈现数字人外观。

2. 技术原理示意图 ：从学术论文网站、技术博客等平台，查找计算机视觉、自然语言处理、深度学习等相关技术的原理图，帮助理解数字人背后的技术支撑。

3. 应用场景图片 ：拍摄或收集金融、教育、电商直播等领域中数字人实际应用的照片，如数字人客服在银行解答问题、数字人教师授课等场景图，直观展现数字人对各职业领域的变革影响。

    

   

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