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1.1　虛擬數字人概念
1.1.1　虛擬數字人的界定
1.1.2　虛擬數字人的內涵
1.2　虛擬數字人的特征及分類
1.2.1　虛擬數字人的特征
1.2.2　虛擬數字人的分類
1.2.3　虛擬數字人的框架

2.1　虛擬數字人發(fā)展驅動要素
2.1.1　政策環(huán)境
2.1.2　經濟環(huán)境
2.1.3　社會環(huán)境
2.1.4　科技環(huán)境
2.2　虛擬數字人發(fā)展產業(yè)環(huán)境
2.2.1　數字經濟
2.2.2　人工智能
2.2.3　虛擬現(xiàn)實
2.2.4　元宇宙

3.1　國際虛擬數字人產業(yè)發(fā)展分析
3.1.1　產業(yè)發(fā)展歷程
3.1.2　行業(yè)應用歷程
3.1.3　技術發(fā)展階段
3.1.4　相關軟件發(fā)展
3.1.5　專利申請情況
3.1.6　部分國家發(fā)展
3.1.7　主要布局企業(yè)
3.2　中國虛擬數字人產業(yè)政策環(huán)境分析
3.2.1　相關政策規(guī)劃
3.2.2　政策監(jiān)管狀況
3.2.3　標準規(guī)范制定
3.3　中國虛擬數字人產業(yè)發(fā)展狀況
3.3.1　市場發(fā)展現(xiàn)狀
3.3.2　市場規(guī)模分析
3.3.3　中國產業(yè)分布
3.3.4　主要商業(yè)模式
3.4　虛擬數字人技術發(fā)展深度分析
3.4.1　技術門檻分析
3.4.2　技術發(fā)展分析
3.4.3　專利申請情況
3.4.4　未來技術方向
3.4.5　技術發(fā)展進程

4.1　虛擬數字人產業(yè)鏈構成及發(fā)展
4.1.1　產業(yè)鏈構成圖譜
4.1.2　產業(yè)鏈特點分析
4.1.3　產業(yè)鏈企業(yè)分布
4.1.4　產業(yè)鏈價值鏈分析
4.2　虛擬數字人產業(yè)鏈結構分析
4.2.1　基礎層（上游）
4.2.2　平臺層（中游）
4.2.3　應用層（下游）
4.3　虛擬數字人產業(yè)鏈商業(yè)模式
4.3.1　虛擬人+影視
4.3.2　虛擬人+傳媒
4.3.3　虛擬人+游戲
4.3.4　虛擬人+金融
4.3.5　虛擬人+文旅

5.1　虛擬數字人市場競爭現(xiàn)狀
5.1.1　行業(yè)競爭格局現(xiàn)狀
5.1.2　行業(yè)企業(yè)布局及發(fā)展
5.2　上市公司主要競爭者業(yè)務及優(yōu)勢
5.2.1　中國上市公司參與情況
5.2.2　全球上市公司參與情況
5.3　中國虛擬數字人產業(yè)競爭格局
5.3.1　市場主體類型
5.3.2　企業(yè)數量規(guī)模
5.3.3　國內主要企業(yè)
5.3.4　中外企業(yè)對比
5.4　虛擬數字人應用及發(fā)展對比
5.4.1　虛擬數字人典型應用案例
5.4.2　國內AI“數智人”發(fā)展對比
5.5　虛擬數字人行業(yè)競爭模型分析
5.5.1　波特五力分析
5.5.2　SWOT分析

6.1　傳媒產業(yè)與虛擬數字人融合發(fā)展狀況
6.1.1　虛擬數字人應用
6.1.2　推動媒體融合發(fā)展
6.1.3　AI重塑傳媒行業(yè)
6.1.4　對傳統(tǒng)媒體影響分析
6.1.5　傳媒行業(yè)AI數字人趨勢
6.2　虛擬主持人
6.2.1　虛擬主持人發(fā)展階段
6.2.2　虛擬主持人應用領域
6.2.3　虛擬主持人發(fā)展現(xiàn)狀
6.2.4　虛擬主持人發(fā)展困境
6.2.5　虛擬主持人發(fā)展策略
6.2.6　虛擬主持人發(fā)展展望
6.3　虛擬主播
6.3.1　虛擬主播基本概念
6.3.2　虛擬主播市場規(guī)模
6.3.3　電商AI技術應用現(xiàn)狀
6.3.4　電商虛擬主播發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5　虛擬主播應用對策
6.4　虛擬偶像
6.4.1　虛擬偶像發(fā)展歷程
6.4.2　虛擬偶像市場規(guī)模
6.4.3　發(fā)展現(xiàn)狀特點
6.4.4　虛擬偶像商業(yè)模式
6.4.5　虛擬偶像消費狀況
6.4.6　虛擬偶像存在問題
6.4.7　虛擬偶像發(fā)展趨勢

7.1　影視領域
7.1.1　影視行業(yè)AI應用分析
7.1.2　影視數字人產生與發(fā)展
7.1.3　影視數字人產業(yè)應用前景
7.1.4　電影數字人AIGC應用前景
7.2　游戲領域
7.2.1　游戲行業(yè)AI發(fā)展現(xiàn)狀
7.2.2　對游戲行業(yè)的影響
7.2.3　數字人產業(yè)應用前景
7.2.4　游戲產業(yè)新周期的挑戰(zhàn)
7.3　金融領域
7.3.1　推動銀行數字化轉型
7.3.2　驅動金融服務升級
7.3.3　銀行虛擬員工布局
7.3.4　金融領域應用案例
7.3.5　應用面臨挑戰(zhàn)及前景
7.3.6　未來應用趨勢前景
7.4　文旅領域
7.4.1　數字文旅發(fā)展
7.4.2　產業(yè)應用前景
7.4.3　發(fā)展現(xiàn)狀分析
7.4.4　未來發(fā)展趨勢
7.5　零售領域
7.5.1　虛擬角色分類
7.5.2　商業(yè)應用領域
7.5.3　頭部企業(yè)布局
7.5.4　應用熱度不減
7.5.5　市場應用前景
7.6　其他領域
7.6.1　營銷領域
7.6.2　社交領域
7.6.3　教育領域
7.6.4　醫(yī)療領域

8.1　國外虛擬數字人企業(yè)發(fā)展
8.1.1　微軟
8.1.2　三星
8.1.3　Activ8
8.1.4　Aww
8.1.5　Synthesia
8.1.6　Epic　Games
8.1.7　Soul　Machines
8.2　中國互聯(lián)網企業(yè)布局狀況
8.2.1　發(fā)布虛擬數字人
8.2.2　推出快速生成平臺
8.2.3　擴充相關投資版圖
8.3　國內數字虛擬人+AI公司乘風破浪
8.3.1　新華網
8.3.2　硅基智能
8.3.3　中科深智
8.3.4　相芯科技
8.4　其他企業(yè)
8.4.1　天娛數科
8.4.2　遙望科技
8.4.3　創(chuàng)業(yè)黑馬
8.4.4　藍色光標
8.4.5　追一科技
8.4.6　魔琺科技
8.4.7　網易伏羲

9.1　虛擬數字人產業(yè)投資狀況
9.1.1　產業(yè)投資規(guī)模
9.1.2　產業(yè)融資情況
9.1.3　行業(yè)進入門檻
9.2　虛擬數字人發(fā)展驅動因素
9.2.1　技術創(chuàng)新要素
9.2.2　政策驅動要素
9.2.3　產業(yè)融合需求
9.3　虛擬數字人產業(yè)投資機遇分析
9.3.1　技術突破支撐發(fā)展
9.3.2　場景內容不斷豐富
9.3.3　內容消費需求增長
9.3.4　投資機會方向
9.4　虛擬數字人產業(yè)投資風險提示
9.4.1　行業(yè)技術風險
9.4.2　行業(yè)政策風險
9.4.3　倫理道德風險
9.4.4　缺乏相關人才
9.5　虛擬數字人產業(yè)投資發(fā)展建議
9.5.1　優(yōu)化產業(yè)政策
9.5.2　加快人才培養(yǎng)
9.5.3　加快標準化建設

10.1　虛擬數字人產業(yè)發(fā)展前景展望
10.1.1　產業(yè)發(fā)展機遇分析
10.1.2　產業(yè)面臨挑戰(zhàn)分析
10.1.3　產業(yè)發(fā)展歷程展望
10.1.4　行業(yè)發(fā)展前景展望
10.2　虛擬數字人產業(yè)發(fā)展趨勢分析
10.2.1　產業(yè)整體發(fā)展趨勢
10.2.2　細分領域發(fā)展趨勢
10.2.3　技術應用發(fā)展趨勢
10.2.4　產業(yè)未來發(fā)展趨勢
10.3　2024-2028年中國虛擬數字人產業(yè)預測分析
10.3.1　2030年虛擬數字人整體市場規(guī)模預測
10.3.2　2024-2028年中國虛擬人核心市場規(guī)模預測
10.3.3　2024-2028年中國虛擬人帶動市場規(guī)模預測

圖表1　數字人、虛擬人和虛擬數字人的關系圖
圖表2　數字人、虛擬人和虛擬數字人對比
圖表3　虛擬數字人特征表
圖表4　虛擬數字人常見分類
圖表5　虛擬IP和虛擬世界第二分身對比
圖表6　二次元、3D卡通、3D超寫實、真人形象對比
圖表7　虛擬數字人通用系統(tǒng)框架
圖表8　非交互類虛擬數字人系統(tǒng)運作流程
圖表9　智能驅動型虛擬數字人運作流程
圖表10　真人驅動型虛擬數字人運作流程
圖表11　虛擬數字人行業(yè)主要政策匯總
圖表12　虛擬數字人發(fā)展歷程
圖表13　新興技術成熟度曲線
圖表14　Human 3D+系統(tǒng)
圖表15　使用NVIDIA RTX和NVIDIA Quadro GPU處理復雜的渲染工作
圖表16　高度逼真、便捷創(chuàng)作、可定制化自動生成的MetaHuman
圖表17　全球數字人技術生命周期分析
圖表18　2011-2022年全球數字人行業(yè)專利申請量級授權量情況
圖表19　截至2022年全球數字人行業(yè)技術來源國和地區(qū)分布情況