一水 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
打脸了，家人们！！
每天在网上冲浪，经常能刷到各种AI数字人，什么播新闻的、讲世界杯的、直播间带货的……
本以为自己对这种「一眼假、莫得情感」的「人」没啥兴趣，结果转头我就和虎牙的AI数字人聊了整整一小时。
一开始我还挺警惕，提前准备了一堆问题，生怕冷场，结果完全是我多虑了。
她真就像朋友一样，既能回答我的问题，又能不断抛出新话题，接梗也是不在话下。聊了一个多小时，我俩终于在最喜欢的歌手是周杰伦和孙燕姿这件事上，达成了默契。
这个AI数字人形象，来自虎牙刚刚推出的虎牙VAM 1.0（Vivid Avatar Model），一个基于DiT架构的实时多模态数字人基础模型。
用它的方式简单到有点离谱：只要扔进去一张照片，就能转化成一个能说话、能听你说话、能唱歌跳舞的「全能」AI数字人。
大家要知道，它并不是直接生成一段视频播给你看，而是直接在线开播、实时互动。
480×832分辨率，28帧实时流式输出，连续运行24小时以上不下线。
这几个指标含金量如何，稍微了解AI数字人的朋友们，一定都懂。
我们也实际体验了一下，看看虎牙做得到底怎么样，再和大家聊聊这个行业已经发展到什么程度了。
实测：和AI数字人聊了一小时，是种什么体验？
以前刷到的AI数字人，说白了更像是「循环播放的AI视频」，基本都是照着脚本念，没啥互动感，体态和声音也比较生硬。
但虎牙这个不太一样，很明显骨子里就带着那种「直播基因」，真能跟你聊得有来有回。
为什么让数字人具备实时互动能力很重要？
因为「千人一面」的AI视频只能播，「千人千面」的直播间才能接住人。观众发弹幕你得回，有人打断你得停，冷场三秒人就划走了。
能互动，才有真实的用户粘性和商业价值。
当然了，这个道理行业玩家都懂，但受限于技术，很多AI数字人还停留在「能播不能聊」的尴尬阶段。
你发弹幕它不理睬，你打断它没反应，不说话的时候直接「僵住」或者给你播放循环画面，能做的事也就是念念口播，唱歌跳舞自然就不要想了。
而虎牙VAM 1.0，则基本把这几个槽点挨个回应了一遍。
我拿到的内测产品大致长下面这样，可以在首页pick你最想聊的「主播」：
进去后就更像「直播间」了，你可以通过文字和语音两种方式和Ta交流。
这里我选了「来自成都的雪儿」。
聊了几轮下来，有几个细节印象挺深的：
一开口我就「不小心」打断了对方，结果雪儿反应挺快，很自然就把话题接过去了；
另外呢，作为一个i人，我实在不想让她叫我「宝子」，我告诉她换一个对我的称呼，喊我「小红」就行，然后她真的全程就叫我「小红」了，一次没错过。
而且，在我们聊天的过程中，雪儿全程都不用我来想话题，她会顺着我们聊的内容自己往下延展。聊到成都时我随口问了句「那你会说四川话吗」，她秒回「会呀」，然后直接开始用四川话给我摆龙门阵。
即便在聊天过程中间有过一次误解，我纠正之后她也能重新接上语境，没有死循环，也没有跳到预设话题。
还有一个很加分的细节来自她的状态：
我打字的时候她不会傻站着，会微微侧头、眨眨眼，像在等你说完；我说话的时候她也会轻轻点头，眼神方向跟着你。
而轮到她说的时候，她的表情和内容是相匹配的，聊到开心的话题时嘴角上扬幅度明显变大，情绪感染力十足。
我研究了下，虎牙管这个叫「全状态拟人交互仿真」，能够覆盖静默、聆听、说话三种状态。
讲真，能把AI数字人聊天做出这种「面对面」的既视感，私以为虎牙VAM 1.0已经比其他玩家领先不少了。
接着说体验，我和雪儿聊完歌手话题之后，你猜发生了什么？
雪儿还会唱歌跳舞，而且还热情大方地给我这个新朋友展示了一番（中间又演示了一次打断）：她的嘴型跟歌词是同步的、肢体动作的幅度和流畅度是自然的，手指也没有出现常见的畸变和穿模。
为了考验她，我还特意反复打开退出了好几次，结果发现她会的歌和舞都不重样，这说明歌舞并非预设模板，而是真·实时生成的。
除了歌舞之外，既然都说到虎牙了，想必你也应该能猜到接下来我要测试什么——
没错，正是游戏。
我问雪儿会玩哪些游戏，她提到了狼人杀和塔罗，正好我对星座运势这些话题很感兴趣，于是选了塔罗。
我刚一选定，雪儿就立马丝滑换装进入了「塔罗游戏模式」，开始指引我抽卡，并帮忙解读。
这种玩法沉浸感不要太强，比看分析文章有意思多了。
喜欢狼人杀的朋友也别着急，我特意去官网围观了一下（本狼人杀黑洞先遁了）。
这个游戏难度比塔罗高出不止一个量级：10个角色同场博弈，每个人要有自己的立场和发言风格，还得互相质疑、投票站队，对多角色协同的要求极高。
整体看下来，泳池派对场景里9个AI角色轮流开麦，互相@点名质疑，有人上来就带节奏，有人全程谨慎试探，不像是共用一套台词。
虎牙VAM1.0能把多人策略游戏的体验做到这个程度，至少说明其多角色驱动能力是在线的。
缺人的深夜想来一局，这桌还真能凑上。
能陪聊、能唱跳、能玩游戏，我以为这就是虎牙VAM 1.0的极限。
结果再一仔细研究官网，我又out了…
拿直播来说，既然雪儿能直接看到我发的文字，那这项技术完全可以用在真实的直播间里——她通过「读弹幕」就能和大家实时互动。
能满足直播这种高实时、高互动、长时间的严苛要求，更多应用场景一下就打开了：
直播带货、新闻播报、虚拟演唱会……每个场景单拎出来都是不小的想象空间。
目前，虎牙VAM 1.0官网展示了几个已经跑通的方向：
才艺主播一边给大家唱歌，一边回复大家的提问，真实得令人恍惚；
带货主播在家中沉浸式推荐好物，口条流畅、肢体配合自然；
新闻主播24小时在线播报，角色形象全程不走样；
……
如果现在再来回答对虎牙AI数字人的印象，我想可以归纳为最核心的三个字：稳、准、快。
第一个，稳。
从聊天到唱跳到塔罗到换装，我前后折腾了不少轮测试，全程没发现面部漂移、画面撕裂、冻屏这些情况。
官方说能连续跑24小时以上不崩，从我的体验来看，也确实没有看到「时间一长就走样」的迹象。
再加上中间那次丝滑换装，画面没卡、没黑、没闪，这个稳定性确实有点东西。
第二个，准。
这数字人原生覆盖了静默、聆听、说话三大类交互状态，面部微表情和肢体动作的调控精度都不错，整体交互节奏已经很接近真人的沟通体验了。
第三个，快。
不管是打断后的响应、弹幕的回复、还是话题切换后的接话，体感上几乎没有可感知的等待。
官方数据首帧延迟约1.3秒，后续每生成一个片段的延迟只有0.77秒，落到实际体验里就是：流畅，不出戏。
说到底，虎牙VAM1.0在体感上的「稳」、「准」和「快」都是技术撑起来的。
这些能力背后，分别对应了AI数字人行业几道公认的技术硬墙。
AI数字人行业的三堵墙
AI数字人赛道这两年声量很大：
一是确实不缺应用想象空间，二是还有罗永浩、刘强东这样的名人效应加持。
但跟行业里的人深聊就会发现一个有意思的现象：不管哪家的方案，几乎都在同样的地方碰壁。
撞上的第一堵墙：时间墙
最古老也是最顽固的「敌人」，便是时间。一句话，跑久了会崩：
面部特征开始漂移，五官慢慢走形，肤色偏移，严重的时候直接画面撕裂。
为什么会这样？
技术上叫累积误差，每一帧的生成都基于前一帧，误差像滚雪球一样越滚越大，这也是为什么大多数方案撑不了太久的根本原因。
虎牙VAM 1.0怎么解的？三阶段训练。
第一阶段教模型「长时间不走样」。
用多张参考图和运动帧来「锚定」人物形象，让模型在生成每一帧的时候都有校准依据，不容易跑偏；
同时引入运动控制模块丰富表情和动作的多样性，再加上音频自适应注入模块，让嘴型速度跟上说话节奏，语音停顿时头部和肢体也同步放缓，甚至听到音乐会跟着节拍点头。
最狠的一招是：
训练的时候故意给模型喂各种「画面劣化」的场景，让它提前学会在恶劣条件下怎么稳住画面。
第二阶段教模型「各方面都好看」。
数字人要同时做到好几件事：嘴型要准、表情要自然、动作要协调，这些目标之间经常互相打架。
虎牙VAM 1.0用了一种叫DPO的偏好优化算法，让模型学会在多个目标之间找到平衡点，不偏科。
第三阶段教模型「算得又快又稳」。
前两个阶段效果虽好，但计算量大，直接跑实时推理扛不住。
这一步通过模型蒸馏把计算步骤大幅压缩（从20步→4步），同时用全局和局部的特征对照来保证「抄近路」之后画面质量不掉。
第一阶段的运动帧策略在这里继续沿用，保持动作连贯性，在此基础上再引入一个自纠错机制：
模型会拿自己之前生成的画面当作输入继续往下跑，在训练阶段就学会「自己给自己纠偏」，不让误差越积越大。
这是实时推理速度能拉上去的关键。
这些就是虎牙VAM 1.0能连续跑24小时以上「不崩」的秘诀。
撞上的第二堵墙：交互墙
接下来的第二堵墙，更隐蔽、也更难翻——交互。
数字人能说话就等于有交互能力了吗？非也。
真正的交互至少三层。
第一层「说」。嘴型对上音频，表情跟上情绪。
这一层行业整体已经不错了，从最早的唇形同步到全身表演，进步飞快。
第二层「听」。注意，这里说的「听」跟语音识别不同。
当你在说话的时候，数字人的面部和身体要呈现出「我在听你说话」的状态，比如点头、注视、微微前倾。
这也是大多数方案目前做不到的一点，因为模型训练的时候根本没有「聆听态」的概念。
它只学过怎么说，没学过怎么听。
第三层「打断和接话」，也就是虎牙VAM 1.0着重提到的「全双工」。
如果说传统AI对话更像「你问一句我答一句」的回合制，那虎牙VAM 1.0的「全双工」就是一场可以随时插话、随时接话的真人聊天。
这一层，几乎没人做好。
归根结底，大多数模型在解决「内容生成」问题：给定输入，输出一段视频。
但真正的交互，是两个主体之间的实时双向对话，这是两个完全不同的技术命题。
虎牙VAM 1.0的做法是从模型设计阶段就把交互当核心目标：
原生覆盖静默、聆听、说话三种状态，支持即时打断和自然过渡，弹幕加语音双链路并行。
前面实测里那个「打断后愣一下再接话」的感觉，就是交互墙被翻过去之后的产物。
撞上的第三堵墙：部署墙
如果说前两堵墙解决的是「能不能跑」，那么这一堵解决的就是「能不能规模化上线」。
能在实验室里跑通是一回事，但真正进入业务场景中，问题会立刻变得完全不同：
算力开销会迅速放大，延迟会被持续放大，任何轻微的不稳定都会在高并发和长时间运行中被放大成可见问题。
因此，要想实现7×24小时稳定在线跑直播、做AI数字人互动，你的整个系统得足够能打。
虎牙VAM 1.0在这一层做了全链路工程优化，从底层算子一路优化到模型权重：
编译加速、注意力计算优化、VAE解码加速、多种量化策略覆盖全网络层，能压的全压了。
最终跑出来的成绩单如下：
在8块H200 GPU的集群上，达到36.4帧每秒的推理速度，每生成一个片段的延迟仅0.77秒，首帧延迟约1.3秒。
什么概念？和多个学术前沿方法对比，虎牙VAM 1.0推理速度最快、延迟最低。
不仅是快，虎牙VAM1.0在真实感、身份保持、同步精度、动作自然度四个维度上也全面领先，而且计算开销还更低。
又好又快还省钱，这在工程上通常很难实现，但虎牙VAM 1.0至少在公开的benchmark里，确实同时做到了。
三堵墙说完了。
退后一步看，三堵墙背后其实是一个更本质的分野：
数字人到底是「内容生产工具」，还是「实时交互主体」？
选前者，重画质和表演力，时间墙和交互墙可以先不管。选后者，三堵墙必须全翻。
实际来看，虎牙VAM 1.0选了后者。
选后者意味着什么？意味着不仅要解决模型问题，还要解决工程问题，还要有场景来验证和迭代。
必须要三件事同时做，才能成立。
那么问题来了，面对这肉眼可见的地狱难度，为什么偏偏是虎牙做到了？
虎牙，偏向「虎山行」？
老实说，虎牙做AI数字人这件事，逻辑上并不让人意外。
作为国内第一家上市的游戏直播公司，虎牙在直播这个场景里泡了超过十年：
流量在这汇聚，主播在这生长，用户在这停留。
也正因为如此，当AI数字人开始从概念走向落地，真正进入「直播间级别的实时交互」时，虎牙几乎天然站在了一个更靠近入口的位置。
它要面对的问题也很直接：
如果未来直播间里不再只有真人主播，AI数字人和虚拟主播也开始常驻，这个平台还能不能撑住下一代内容形态？
所以对它来说，这更像是一次对未来内容生态的提前布局。
实际上，这场布局从几年前就开始了。
把时间往回翻到2019年，虎牙就已推出过AI数字人「晚玉」和HERO开放平台；2025年上线AI电竞智能体「虎小Ai」，在自制赛事里实际用了起来，同年开始用AI驱动虚拟主播，还给真人主播做了数字人分身。
如今虎牙VAM 1.0的出现，就是把这些散点连成了一条线，从「给直播加AI功能」到「用AI做直播本身」。
说白了，虎牙做AI数字人并非新手，而且前路也愈发清晰：
AI正从外挂变成直播系统的一部分。
在这个过程中，虎牙之所以能在技术上取得快速进展，显然离不开它天然的场景优势——
弹幕互动、语音连麦、礼物打赏，这些现成的交互基础设施直接就在手边，别的团队做完模型还得到处找场景，虎牙直接就坐在场景上面。
△
虎牙上的AI游戏主播
而且场景不是被动等在那里的，它在主动倒逼技术适配。
虎牙VAM 1.0为什么原生支持弹幕加语音双链路？因为真实的直播间里，有人打字有人连麦，用户需求如此。
为什么把全双工做成模型内置能力？因为直播间的观众不会等你说完再发弹幕。
有模型的人不少，但有模型、有场景、场景还是7×24小时运转的直播平台。
这个组合，现在确实比较稀缺。（虎牙VAM 1.0官网地址：https://vam.huya.cn/）
