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　虛擬數字人發展驅動要素
2.1.1　政策環境
2.1.2　經濟環境
2.1.3　社會環境
2.1.4　科技環境
2.2　虛擬數字人發展產業環境
2.2.1　數字經濟
2.2.2　人工智能
2.2.3　虛擬現實
2.2.4　元宇宙

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

4.1　虛擬數字人產業鏈構成及發展
4.1.1　產業鏈構成圖譜
4.1.2　產業鏈特點分析
4.1.3　產業鏈企業分布
4.1.4　產業鏈價值鏈分析
4.2　虛擬數字人產業鏈結構分析
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　虛擬數字人產業鏈商業模式
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狀
5.1.1　行業競爭格局現狀
5.1.2　行業企業布局及發展
5.2　上市公司主要競爭者業務及優勢
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競爭格局
5.3.1　市場主體類型
5.3.2　企業數量規模
5.3.3　國內主要企業
5.3.4　中外企業對比
5.4　虛擬數字人應用及發展對比
5.4.1　虛擬數字人典型應用案例
5.4.2　國內AI“數智人”發展對比
5.5　虛擬數字人行業競爭模型分析
5.5.1　波特五力分析
5.5.2　SWOT分析

6.1　傳媒產業與虛擬數字人融合發展狀況
6.1.1　虛擬數字人應用
6.1.2　推動媒體融合發展
6.1.3　AI重塑傳媒行業
6.1.4　對傳統媒體影響分析
6.1.5　傳媒行業AI數字人趨勢
6.2　虛擬主持人
6.2.1　虛擬主持人發展階段
6.2.2　虛擬主持人應用領域
6.2.3　虛擬主持人發展現狀
6.2.4　虛擬主持人發展困境
6.2.5　虛擬主持人發展策略
6.2.6　虛擬主持人發展展望
6.3　虛擬主播
6.3.1　虛擬主播基本概念
6.3.2　虛擬主播市場規模
6.3.3　電商AI技術應用現狀
6.3.4　電商虛擬主播發展現狀
6.3.5　虛擬主播應用對策
6.4　虛擬偶像
6.4.1　虛擬偶像發展歷程
6.4.2　虛擬偶像市場規模
6.4.3　發展現狀特點
6.4.4　虛擬偶像商業模式
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　虛擬偶像發展趨勢

7.1　影視領域
7.1.1　影視行業AI應用分析
7.1.2　影視數字人產生與發展
7.1.3　影視數字人產業應用前景
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AI發展現狀
7.2.2　對游戲行業的影響
7.2.3　數字人產業應用前景
7.2.4　游戲產業新周期的挑戰
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　數字文旅發展
7.4.2　產業應用前景
7.4.3　發展現狀分析
7.4.4　未來發展趨勢
7.5　零售領域
7.5.1　虛擬角色分類
7.5.2　商業應用領域
7.5.3　頭部企業布局
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　醫療領域

8.1　國外虛擬數字人企業發展
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　中國互聯網企業布局狀況
8.2.1　發布虛擬數字人
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
8.4.1　天娛數科
8.4.2　遙望科技
8.4.3　創業黑馬
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　虛擬數字人產業投資狀況
9.1.1　產業投資規模
9.1.2　產業融資情況
9.1.3　行業進入門檻
9.2　虛擬數字人發展驅動因素
9.2.1　技術創新要素
9.2.2　政策驅動要素
9.2.3　產業融合需求
9.3　虛擬數字人產業投資機遇分析
9.3.1　技術突破支撐發展
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　虛擬數字人產業投資風險提示
9.4.1　行業技術風險
9.4.2　行業政策風險
9.4.3　倫理道德風險
9.4.4　缺乏相關人才
9.5　虛擬數字人產業投資發展建議
9.5.1　優化產業政策
9.5.2　加快人才培養
9.5.3　加快標準化建設

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

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框架
圖表8　非交互類虛擬數字人系統運作流程
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　虛擬數字人行業主要政策匯總
圖表12　虛擬數字人發展歷程
圖表13　新興技術成熟度曲線
圖表14　Human 3D+系統
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年全球數字人行業技術來源國和地區分布情況