01/SIGNAL千面智语 · AI 数字人直播训练平台
日不落直播间，
一位数字人主播足以。
说得像真人，答得上问题，
守得住规则。
选定形象、克隆音色、导入商品资料，数天内得到一位能讲解商品、能回应弹幕、可以长时间在线的专属主播。 交付的不是一个 AI 视频模型，而是一套可持续运营的直播能力。
落地杭州 · 临平
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首期聚焦 · 时尚品类
02/实测信号 · SIGNAL
效果能否真实可用，
是商家的第一关切。
BASELINE2026.09/ v4
数据来自团队在自有设备（RTX 4060 Laptop · 8 GB 显存）上的实际测试，以及 2026 年 9 月的 1481 条商家需求调研。我们主张「先验证、后合作」。
0.000
Voice Similarity
音色克隆相似度；改用情绪参考音频控制后，音色保持、情绪生效。
0路 / 卡
Streams per GPU
单卡可承载的直播间数（保守测算），约为全程实时生成模式的数倍。
≈0秒
End-to-End Latency
弹幕进入到开口的端到端响应现状，目标压缩到 5 秒以内。
0条
Research Samples
自采商家需求调研样本；「效果与转化」以 24.3% 位列第一关切。
03/四项能力 · CAPABILITY
真正可用的数字人直播间，
必须同时具备四项能力。
ACTIVE01/ 04
市面上大量所谓数字人直播，本质仍是预录话术的循环播放。我们围绕四项能力设计技术方案，并在本地跑通了前三项的完整链路。
04/画面路线 · ROUTES
一个中台，三条画面路线。
画面可以替换，大脑始终共用。
不同类型的品牌对「主播画面从哪来」有不同诉求，但对降本增效的要求完全一致。因此系统拆成可共用的语音与大脑中台，以及可替换的画面源。
05/交互链路 · PIPELINE
从一条弹幕，
到一次开口。
七个环节，一条完整闭环，已在本地跑通。价格类事实不允许模型生成——模型只输出占位符，由系统用商品库中的真实数值替换。
STEP 01常客识别判断是否为常客，命中则调取关怀档案
STEP 02意图判断价格、尺码、材质等归为必答；闲聊与恶意略过
STEP 03知识检索从结构化商品库检索名称、价格、尺码、卖点
STEP 04话术生成大模型在话术模板内组织语言，保持人设口吻
STEP 05事实校验价格等关键信息由商品库替换，模型无权生成
STEP 06语音合成以克隆音色合成语音，情绪参考音频控制语气
STEP 07口型驱动语音驱动数字人口型，输出到直播画面
PIPELINE · 弹幕进入到数字人开口 · 已在本地跑通
[ 查看链路细节 ]
06/功能演示 · DEMO
不想先听概念？
直接上手跑一遍。
从形象库选人、克隆音色、导入商品、审核话术、校验平台规则，直到开播应答与数据复盘——每个功能都可交互。