人類請注意
你們已經在不知不覺中
被帥哥美女虛擬人包圍了
01
虛擬愛豆能有多完美？
在愛豆文化盛行的韓國，kpop界有純粹的虛擬偶像，例如Deep Studio Entertainment旗下的虛擬練習生Saejin。又名：車銀優私生子（不是）
國內有虛擬網紅頂流AYAYI，某red書上一張大頭照獲11萬點贊。
虛擬influencer正在席捲現實世界。
如何成為一個國際超模？（數字人版本）
首位時尚界虛擬網紅lil miquela，她的時尚資源拿到手軟，Prada、CHANEL都曾與她有過合作
誕生於法國創意機構的虛擬網紅Noonoouri，合作過的品牌有Marc Jacobs、Versace等等，金卡戴珊也和她有過夢幻聯動。
fashion圈的營銷向來最會整活兒，LVMH從2017年開始特地設立了LVMH Innovation Award，專門尋找數字化的弄潮兒。（弄潮兒，但是初創公司）。
今年的決賽在6月16-18日即將開啟，除了選出最後的大獎獲得者，LVMH還有個大事——LVMH全新虛擬大使Livi也將在決賽期間正式亮相並且主持儀式。
注意是虛擬大使不是贊達亞。
再強調一遍不是贊達亞。
LVMH和數字人的聯動可以追溯到2016年，爆款電子遊戲《最終幻想》中的角色Lightning曾作為LVMH的虛擬模特
今年5月，路易威登 2022早秋系列的廣告也請了The Diigitals旗下的兩位虛擬人物Shudu和Dagny進行「拍攝」。
說到The Diigitals，不得不提一句，這家數字建模公司格局相當大。
02
你看到的Digital Human
可能只是冰山一角
The Diigitals是虛擬influencer的老玩家了。
The Diigitals是世界上第一個全數字建模機構，目前在官網給出的名冊里有七位數字模特，從2017年至今，這些數字模特為Balmain、Louboutin、Ferragamo和Vogues等多家媒體拍過廣告。
七位數字模特膚色各異，黑白黃種人都有……藍綠色的是The Diigitals旗下的外星數字人。
全銀河系diversity天花板。
今年，The Diigitals跟唐氏綜合症國際組織 (DSi) 、創意機構Forsman & Bodenfors(F&B)合作推出了又一位數字人Kami。
Kami是不需要被「修復」的虛擬人
Kami是世界上第一個患有唐氏綜合症的虛擬人。
Kami是Kamilah的縮寫，在阿拉伯語中意為「完美」。她的創造團隊想要以此表明唐氏綜合症不是缺陷或錯誤，她不需要被「修復」。
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{nextpage}為了讓Kami更加真實，DSi從全球網絡中搜集了100多名患有唐氏綜合症的年輕女性志願者，通過算法記錄她們的臉、體格從而創造了Kami的形象。
Kami的團隊認為，數字世界中越來越多理想化的面部和身體形象，有可能會導致殘障人士的代表性變得嚴重不足，虛擬空間也要重視多樣化。
不當網紅的虛擬人在哪裡
離開數字人扎堆的社交媒體，影視作品裡也有數字人的出現，比如盼了好久終於盼來第二部預告的《阿凡達》。
阿凡達是通過攝像機採集真人演員的面部表情和肢體動作而製作的虛擬人。
從事《阿凡達》面部設計工作的Mark Sagar創辦的公司Soul Machines，就是專注於虛擬數字人研發和服務的人工智慧公司，已經得到了李嘉誠家族的維港投資、淡馬錫、軟銀的投資。
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在遊戲領域也少不了數字人影子。遊戲引擎平台Unity在今年1月就展示了數字人Emma的一段影像，非常逼真。
Digital Human的打開方式還有更多，四大兼職諮詢兼職人工智慧領頭羊的Deloitte，也有自己的數字人。
根據官網的信息，德勤的Digital Human可以按照客戶的要求提供特定的服務，還能夠建立人類情感上的聯繫。
畢竟實力就在這兒。2012年，德勤是第一家創建獨立數字部門Deloitte digital的公司，早於2013年科技諮詢埃森哲創建的Accenture digital。
2021年，德勤不僅成立了德勤人工智慧計算中心，還宣布和Oracle甲骨文攜手推進數字化轉型。
德勤的Digital Human也是跟兩位行業大佬UneeQ和Google Cloud合作開發的。
UneeQ
UneeQ是一個智能數字人類平台，合作對象除了德勤，還有九大投行瑞銀、科技諮詢公司IBM等。
影視作品和遊戲中的人物虛擬網紅服務於客戶的數字客服……Digital Human的打開方式，越來越有AI的味兒了。
03
AI和Digital Human放一起才夠味兒
不好意思，這些數字人不夠智能
數字人類可以定義為看起來幾乎與人類一模一樣的3D虛擬對象，並且可以複製人類特徵，例如身體運動、面部表情、溝通對話等等。
所以數字人技術的發展常常會被認為是與人工智慧息息相關的。根據商湯出版的《企業級AI數字人-數字經濟發展「新動能」》，數字人可以分為5個級別。
像通常以代言品牌的靜態形式出現的虛擬網紅其實只是Level 1，而擁有智能化大腦、在特定領域可以獨立對人的情緒做出判斷和回應的「智能客服」，則達到了Level 4的級別。
限於篇幅，先簡要介紹兩個層級~
依照商湯的分類，一般會認為L4以上的數字人才可能達到AI的高度。
谷歌雲在跟德勤的合作中也表示，德勤的Digital Humans正是類人領域和AI以及機器學習的整合。
換句話講，就是Data Science在其中太重要了。
數字世界的盡頭還得是數字
Meta、Google這些科技大廠都將機器學習作為運營的核心部分。機器學習已成為許多公司的重要競爭優勢，也是追求人才時會看重的要素之一。比如谷歌Software Engineer 2022年暑期實習優先資質中提到了Machine learning的經驗。
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{nextpage}WST的成功學員Dylan是UIUC CS專業的學生，已經拿到了2022求職季Meta SWE的暑期實習Offer。他起初為了提升較為空白的簡歷，有過兩份實習經驗，一份是在Startup公司做網站開發，另一個就是在AI Launch Lab里做Machine Learning Intern。
Meta Summer 2022 SWE Internship
數據科學和機器學習常常同時提及，但二者不完全一致，數據科學是研究數據以及如何從中提取意義的領域，而機器學習則是構建可以通過使用數據自行學習的模型的工具和技術。
但總而言之，數據科學是一門糅合了很多學科的專業，像統計、CS、工程、數學、物理、社會學都是數據的核心專業，企業在招募數據科學人才時，會優先偏向這類專業的學生。
但即使如此，各公司HR們都清楚一件事：數據科學家一詞出現於七八年前，不能指望找到在該領域擁有15年經驗的人。因此，企業也會挑選那些有高傾向性與高潛能的人才，並予以指導，而有很強的數學背景、熟悉Python等程式語言就是最佳人選的重要標準啦。
小紅書上有人曾爆出McKinsey Digital的面試流程考核內容
你會發現，大部分面試環節都涉及核心要素：數據應用技能。這些技能就包括了：SQL、R、Python、Hadoop、Java、SAS、Machine learning等（取決於工作內容的不同，需要的技能也會有所變化）。
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