AIGC目前用在了数字人制作的哪些方面。

　　首先要进行建模，建模了之后要驱动，驱动之后要基于各种环境进行渲染，在用光场技术获取点云的时候还会经常出现一些干扰。

当需要进行修补工作的时候，AI技术可以很好地加速修补这样的自动化工作，在驱动过程中，从动作采集到自动驱动甚至智能化驱动，AI技术也能比较好地发挥它的作用。

另外我们都知道渲染是需要很多适应光的照明条件，目前AI只能占到建模渲染驱动上10%的辅助作用。

我们非常期待它的参与能力能够达到90%，这样就能大幅的加快节目制作的效率，我们还在不断地打磨，还需要几次技术的质变才能达到从10%到90%的利用率的提升。

进行渲染的工具是比较复杂的，首先在装备上需要做的稳定可靠，获得的信息要完整，而且它还要软件结合，和软件也结合在一起，这是一个工具基础建设装备的过程，所以在这十年中，我们有了这些基础，就有幸参与到了整个虚拟数字人的成长阶段。

我国的AIGC行业尚未发展成型，目前，AIGC代表公司较少，且上游还有众多欠缺。

国内的AIGC场景开发较少：在我国，由于技术发展不足以及投资环境的影响，AIGC大多被作为公司的部分业务，乃至相对边缘化的功能进行研发开发，独立运行的初创公司数量明显少于国外，大部分细分赛道的初创玩家在5家以下，这也间接导致了国内的AIGC场景开发较少。

AIGC应用场景深度不足：国内布局较多的赛道是写作和语音合成领域，虚拟人赛道刚刚开始兴起基本均停留在内容领域，而在国外延展领域得到了更为充分的挖掘，例如个性化文本生成，合成数据等赛道均是重点布局领域，此类业务拓展的综合性要求较高，需要客户方的数字化程度以及对对应行业的充分了解。