一、建设背景
在人工智能技术快速发展的推动下，人类社会正加速迈向智能化、数字化新时代。作为人工智能领域的前沿创新，虚拟数字人技术展现出广阔的应用前景和巨大的市场潜力。唯众数字人项目顺应这一发展趋势，通过整合先进的语言大模型、实时语音识别与合成技术，以及Unreal Engine 5（UE5）的高保真渲染技术，致力于打造具备自然交互能力的智能虚拟助手。该项目不仅为用户提供全方位的生活与工作辅助服务，同时将有力推动职业教育领域的人工智能及大模型技术创新发展。
从政策环境来看，数字人技术的发展得到了国家层面的高度重视和大力支持。”十三五”期间，国家信息化发展战略为数字技术的培育奠定了坚实基础。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确将”虚拟现实和增强现实”列为数字经济重点产业，强调要通过数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，培育新产业新业态，打造经济发展新动能。
2022年，工业和信息化部联合教育部、文化和旅游部、国家广播电视总局、国家体育总局等五部门发布《虚拟现实与行业应用融合发展行动计划（2022-2026年）》，进一步明确了虚拟现实技术在经济社会各领域的规模化应用方向，为数字人技术的产业化发展提供了强有力的政策支撑。这一系列政策举措为唯众数字人项目的实施创造了良好的发展环境，也为项目在职业教育等领域的创新应用提供了重要机遇。
1.1 市场需求与趋势分析
在数字化转型浪潮的推动下，市场对智能化、个性化服务的需求呈现爆发式增长。虚拟数字人作为新一代人机交互界面，正以其独特的沉浸式体验和智能化服务能力，重塑传统服务模式。根据市场研究数据显示，全球数字人市场规模预计将在2025年突破千亿美元，年复合增长率保持在30%以上。
从技术维度看，数字人的发展得益于多模态技术的深度融合。深度学习算法优化了数字人的认知能力，自然语言处理技术提升了交互体验，计算机图形学则实现了更逼真的视觉呈现。特别是在微表情模拟、情感计算等细分领域的技术突破，使得数字人能够实现更自然的情感表达。
在应用层面，数字人已深度渗透至多个垂直领域：金融行业将其应用于智能投顾和远程开户，医疗领域用于虚拟问诊和健康管理，教育行业则开发了智能助教和虚拟实训系统。这些应用不仅提升了服务效率，更创造了全新的用户体验，推动了服务模式的创新升级。
1.2 技术创新与发展路径
当前数字人技术正处于快速迭代期，三大核心技术突破为行业发展注入新动能：
1）认知智能方面，基于Transformer架构的大语言模型显著提升了数字人的语义理解和知识推理能力，使其能够处理更复杂的交互场景；
2）交互技术方面，实时语音识别准确率突破98%，情感语音合成技术实现了更自然的对话体验；
3）视觉呈现方面，UE5引擎的Nanite虚拟几何体和Lumen全局光照技术，使数字人的视觉效果达到影视级水准。
这些技术创新为唯众数字人项目提供了坚实的技术支撑，使其能够实现更智能、更自然的交互体验。
1.3 职业教育赋能与人才培养
数字经济的快速发展催生了巨大的人才缺口。据教育部预测，到2025年，我国人工智能人才缺口将达500万。唯众数字人项目通过构建”产教融合、工学一体”的人才培养体系，重点打造三大核心能力：
1）技术实践能力：通过大模型微调、部署等实训课程，培养学员的工程实践能力；
2）创新应用能力：结合UE5开发实训，提升学员的技术创新和场景应用能力；
3）跨学科融合能力：培养兼具人工智能知识和行业应用能力的复合型人才。
项目通过与职业院校深度合作，开发模块化课程体系，建设虚实结合的实训平台，为数字人产业发展提供高质量人才支撑，助力职业教育数字化转型。
二、核心技术体系
唯众数字人项目构建了完整的技术生态，通过四大核心技术模块的协同创新，实现了数字人的智能化、拟人化和场景化。
2.1 智能语言中枢：大语言模型技术
项目采用基于Transformer架构的先进语言大模型作为智能中枢，通过多阶段训练策略实现知识获取与理解能力的持续进化：
- 预训练阶段：基于千亿级token的通用语料库，构建基础语言理解能力
- 领域适应阶段：通过教育、医疗、娱乐等垂直领域语料进行领域适应训练
- 微调优化阶段：采用LoRA等参数高效微调方法，实现特定场景的精准优化
该技术架构使数字人具备上下文感知、意图理解和知识推理能力，支持多轮对话、情感分析和个性化交互，对话准确率达到95%以上。
2.2 自然交互引擎：实时语音处理技术
项目构建了端到端的语音交互解决方案，核心技术突破包括：
1）语音识别模块
采用Conformer混合架构，结合CTC/Attention联合训练
支持中英混合识别，实时识别延迟<200ms
噪声环境下识别准确率>92%
2）语音合成模块
基于VITS的端到端语音合成系统
支持多情感、多风格的语音输出
MOS评分达到4.2以上
2.3 数字孪生引擎：UE5虚拟人技术
基于UE5引擎构建高保真数字人渲染系统，主要技术创新点：
采用MetaHuman框架构建高精度数字人模型
运用Control Rig实现精细的面部表情控制
集成Live Link Face实现实时面部捕捉
应用Lumen全局光照和Nanite虚拟几何体技术
支持4K分辨率下90FPS的实时渲染
2.4 场景适配引擎：大模型微调与部署技术
针对行业应用需求，项目开发了完整的模型优化与部署方案：
1）模型微调
采用P-Tuning v2等参数高效微调方法
支持小样本学习（Few-shot Learning）
开发领域适配评估体系
2）模型部署
基于TensorRT的推理优化
支持Kubernetes容器化部署
提供RESTful API接口
实现服务自动扩缩容
通过以上技术体系的协同创新，项目实现了数字人从技术研发到产业落地的完整闭环，为各行业智能化转型提供了坚实的技术支撑。
三、实训课程体系
唯众数字人项目构建了完整的”理论+实践+项目”三位一体的实训课程体系，旨在培养具备人工智能和大模型技术应用能力的复合型人才。课程体系采用模块化设计，注重理论与实践的结合，通过真实项目案例教学，帮助学生掌握从技术开发到应用落地的完整技能链。
3.1 大模型微调实战课程
本课程采用”基础理论-案例解析-项目实战”的教学模式，重点培养学生在特定场景下的模型优化能力：
基础模块：大模型架构原理、微调方法论、参数高效微调技术
实践模块：数据采集与清洗、Prompt工程、LoRA微调实战
项目模块：教育问答系统优化、医疗诊断助手调优
工具链：Hugging Face Transformers、DeepSpeed、PyTorch
3.2 大模型部署与应用实战课程
课程聚焦于大模型工程化落地能力培养，采用”云原生+容器化”的技术路线：
部署基础：模型量化、剪枝、蒸馏技术
工程实践：Kubernetes集群部署、TensorRT推理优化
服务治理：Prometheus监控、Grafana可视化、自动扩缩容
项目实战：智能客服系统部署、教育知识库服务搭建
3.3 UE5数字人开发实战课程
课程采用”案例驱动+项目导向”的教学方法，培养UE5全栈开发能力：
基础开发：蓝图系统、C++ API、动画控制
核心技术：MetaHuman框架、Live Link Face、Control Rig
图形渲染：Lumen全局光照、Nanite虚拟几何体
项目实战：虚拟教师开发、数字导览员制作
3.4 数字人交互设计实战课程
课程采用”设计思维+用户体验”双轮驱动的教学模式：
设计基础：用户画像、需求分析、交互原型
核心技能：多模态交互设计、情感计算、对话管理
工具实践：Figma、Axure、Unity UI
项目实战：智能客服交互优化、虚拟助教系统设计
课程特色：
采用”双师制”教学模式，由企业工程师和院校教师共同指导
提供真实的产业项目案例和开发环境
建立”学习-实践-反馈-优化”的闭环培养机制
引入行业认证体系，实现人才培养与产业需求的精准对接
通过系统化的实训课程，学生将掌握从技术开发到产品落地的完整能力，为数字人产业发展输送高质量人才。
四、实训室建设方案
4.1 智能大模型技术教学平台
本平台采用新一代智能化教学架构，深度融合云计算、大数据和人工智能技术，打造”教、学、训、评”一体化的智慧教学环境。
（1）平台架构与技术特性：
采用微服务架构，基于Spring Cloud实现服务治理
支持Kubernetes容器化部署，实现弹性伸缩
提供多云适配能力，支持公有云、私有云及混合云部署
采用分布式存储架构，确保数据安全与高可用性
支持万级并发，满足大规模教学实训需求
（2）核心功能模块：
1）智能课程中心
多模态课程编辑器：支持图文、音视频、3D模型等多媒体资源混合编排
智能目录生成：自动识别内容结构，生成动态课程导航
跨平台兼容：支持PC、移动端无缝切换，适配多种教学场景
2）智能评测系统
多题型支持：涵盖单选、多选、判断、编程等题型
智能组卷：基于知识点图谱自动生成试卷
实时监考：AI监考系统，支持行为识别与异常检测
自动批改：支持代码题、主观题智能评分
3）教学资源中心
云优选课程库：集成1000+课时优质资源，支持智能推荐
3D模型库：包含500+专业3D模型，支持交互式教学
视频资源库：提供4K超清教学视频，支持知识点标记
4）智能教学辅助
课堂互动工具：支持签到、投票、分组等多样化互动
学习分析系统：实时跟踪学习进度，提供个性化学习建议
智能备课系统：基于AI的教案自动生成与优化
5）大模型技术课程体系
平台内置完整的大模型技术课程资源，包括：
基础理论：大模型原理与架构
编程实践：Python/C++大模型编程
工程应用：CUDA加速、LangChain应用
开发实战：Prompt工程、向量数据库
项目实践：大模型应用开发全流程
（3）平台特色：
采用”云-边-端”协同架构，实现教学资源的高效分发
集成智能推荐算法，实现个性化学习路径规划
支持多终端协同，打造沉浸式学习体验
提供完整的大模型技术课程体系，满足不同层次学习需求
内置丰富的实训项目，强化工程实践能力培养
通过该平台的建设，将为职业院校提供先进的大模型技术教学环境，助力培养符合产业需求的高素质技术人才。
4.2 AI大模型实训综合管理平台
该平台全面覆盖实训项目的全生命周期，从任务规划、文档管理、代码开发与测试、实验环境监控，直至成果提交与综合评估，实现一站式管理。
（1）项目全周期管理：用户可轻松创建新项目，设定基本信息、目标及团队成员，并分配具体任务。平台实时追踪任务进度，确保项目按计划顺利推进。同时，提供成果展示区，促进团队成员间的经验分享与技术文档交流。
（2）文档高效管理：支持文档的上传、编辑与保存，涵盖需求、设计、测试报告等全类型。通过分类管理，用户能迅速检索所需文档。平台还具备版本控制功能，确保文档内容的准确性与一致性，并支持多人协同编辑，提升团队协作效率。
（3）集成开发环境：集成大模型开发所需工具，如训练框架、数据预处理、性能分析等，实现代码开发与测试的无缝衔接。平台支持自定义资源配置，包括CPU、内存及针对大模型与深度学习的硬件加速器（如GPU/XPU），高效执行prompt工程、应用开发与模型微调。同时，兼容主流大模型基座，如智谱ChatGLM、百川Baichuan、阿里Qwen等，并支持私有化部署，助力用户快速开发与微调大模型。此外，平台还提供丰富的开发工具、完整开发环境及资源监控功能，灵活分配资源，简化大模型应用的开发与管理。
（4）实验环境监控：实时监控实验机的运行状态，包括CPU、内存、磁盘使用情况，并提供远程管理功能，便于用户进行故障排查与日常维护。
（5）项目数据分析：收集并展示项目进度、任务完成情况、代码提交量等关键数据，为用户提供项目全貌的直观洞察。
（6）权限精细管理：设置不同用户角色与权限，确保每位用户仅能访问和操作其权限范围内的内容，保障项目数据的安全与合规。
4.3 数字人实训系统
唯众数字人实训系统采用分布式技术架构，支持多种灵活的部署方式，包括远程Android设备、本地PC设备和远程PC设备。这种架构不仅提升了系统的灵活性和可扩展性，还确保了在不同使用场景下的高效运行。
4.3.1 主要组成
1.控制器与核心逻辑
唯众数字人的控制器是其核心组件，负责驱动不同数字人模型并设置交互模式。控制器与UE5数字人模型深度结合，实现对数字人行为的精准控制。同时，情绪分析、自然语言处理（NLP）和语音合成等核心逻辑功能通过先进API和服务实现，确保数字人的智能化水平。
2.图形渲染引擎
UE5的图形渲染引擎是制作高精度3D数字人的关键。它引入了Lumen和Nanite两项重要技术：Lumen可实时计算光照效果，使场景更加逼真；Nanite则支持高度详细的三维模型渲染。这两项技术的结合，使UE5在渲染复杂场景和高质量数字人模型时表现出色，极大地提升了细节层次和渲染效率。
3.声音与交互系统
唯众数字人声音系统采用先进的语音识别和合成技术，通过集成自动语音识别服务（ASR），实现了高质量的语音交互体验。同时，UE5支持动作捕捉技术，可实时驱动数字人动作，进一步提升交互的真实感和互动性。
4.3.2 功能特点
1.高度智能化
自然语言处理（NLP）：唯众数字人具备强大的自然语言处理能力，能够准确理解用户意图，实现流畅、自然的对话交互。
情感分析与表达：集成情感分析模块，数字人可感知用户情绪变化并作出相应反馈，增强交互的真实感和互动性。
个性化推荐：基于用户历史行为和偏好，数字人提供个性化内容推荐和服务，提升用户体验。
2.高精度渲染
逼真外观：借助高性能图形渲染技术，数字人呈现高度逼真的外观和动作，为用户带来身临其境的交互体验。
实时动作捕捉：集成动作捕捉技术，数字人可实时响应用户动作指令，实现自然流畅的交互动作。
3.多场景应用
虚拟助理：作为用户的虚拟助理，帮助管理日程、回答问题、提供建议，提升生活和工作效率。
虚拟主播：在媒体和娱乐领域，作为虚拟主播进行新闻播报、节目主持和直播互动，为观众带来全新视听体验。
虚拟销售：在电商领域，作为虚拟销售员为用户提供个性化购物建议和服务，提升购物体验和转化率。
4.可扩展性与定制化
模块化设计：采用模块化设计，用户可根据需求定制和组合功能模块，实现高度个性化的数字人解决方案。
开放API接口：提供开放API接口，方便开发者进行二次开发和集成，实现与现有系统的无缝对接。
4.5 AI大模型技术应用教学平台硬件
CPU：采用多核心处理器，如Intel Xeon系列，核心数不少于24核，以支持多微服务实例的并发处理。
内存：至少配备64 GB DDR4 RAM，确保多个微服务实例及相关应用程序的稳定运行。
存储：配备至少4 TB的SATA SSD或HDD，用于数据存储和备份，可根据需求扩展容量。
网络：至少10 GbE网络接口，用于高速内部通信和负载均衡。
主板：支持硬件虚拟化技术（如Intel VT-x或AMD-V），具备多核心CPU和大容量内存的支持能力，并配备足够的PCIe插槽以扩展网络适配器和存储设备。
电源：至少750W的电源，具备金牌或白金效率认证，确保稳定供电。
散热系统：配备高性能CPU散热器，可选择空气散热或液冷系统。
数据传输与连接：提供USB 3.0或更高版本端口，用于连接外部存储和其他设备；配备HDMI端口，用于连接显示器。
4.6 AI大模型项目实训平台硬件
CPU：采用高性能处理器，如Intel Xeon Gold 6230或AMD EPYC 7742，具备至少24核和高速缓存，支持并行处理和高效数据预处理。
GPU：配备NVIDIA GeForce RTX 4090显卡，具备大量CUDA核心和高速显存，适用于深度学习模型的训练。
内存：至少256 GB DDR4 ECC内存，支持大型模型训练和数据处理。
存储：配备至少8 TB的HDD或SSD，用于数据存储和备份。
主板：支持双宽GPU插槽，确保显卡的正确安装和散热；配备足够的PCIe插槽以扩展其他高速设备。
电源：至少1200W的电源，具备金牌或白金效率认证，确保稳定供电。
散热系统：配备强劲的CPU散热器（如液冷或大型空气散热器）和显卡专用散热系统（如水冷或高性能风扇）。
机箱：大型机箱，具备良好的散热和扩展空间，支持多GPU和散热设备的安装。
网络：至少10 GbE网络接口，用于快速数据传输和模型同步。
数据传输与连接：提供USB 3.0或更高版本端口，用于连接外部存储和其他设备；配备HDMI端口，用于连接显示器。
