第三章 行業(yè)估值、定價(jià)機(jī)制和全球龍頭企業(yè)

3．1 行業(yè)綜合財(cái)務(wù)分析

圖 行業(yè)歷史比較

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 Wind

圖 行業(yè)區(qū)間漲跌幅

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 Wind

圖 營業(yè)收入、凈利潤及增長率

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 Wind

圖 PE倍數(shù)

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 Wind

圖 資產(chǎn)負(fù)債情況

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 Wind

3．2 估值方法

虛擬人行業(yè)估值方法可以選擇市盈率估值法、PEG估值法、市凈率估值法、市現(xiàn)率、P／S市銷率估值法、EV／Sales市售率估值法、RNAV重估凈資產(chǎn)估值法、EV／EBITDA估值法、DDM估值法、DCF現(xiàn)金流折現(xiàn)估值法、NAV凈資產(chǎn)價(jià)值估值法等。

3．3 行業(yè)發(fā)展

虛擬數(shù)字人的發(fā)展與其制作技術(shù)的進(jìn)步密不可分，從最早的手工繪制到現(xiàn)在的 CG（Computer Graphics，電腦繪圖）、人工智能合成，虛擬數(shù)字人大致經(jīng)歷了萌芽、探索、初級和成長四個(gè)階段。

圖 虛擬人發(fā)展歷程

數(shù)據(jù)來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行

3．3．1 萌芽階段

20 世紀(jì) 80 年代，人們開始嘗試將虛擬人物引入到現(xiàn)實(shí)世界中，虛擬數(shù)字人步入萌芽階段。該時(shí)期虛擬數(shù)字人的制作技術(shù)以手工繪制為主，應(yīng)用極為有限。

1982年，日本動(dòng)畫《超時(shí)空要塞》播出后，制作方將女主角林明美包裝成演唱?jiǎng)赢嫴迩�的歌手，并制作了音樂專輯，該專輯成功打入�?dāng)時(shí)日本知名的音樂排行榜 Oricon，林明美也成為了世界上第一位虛擬歌姬。

1984年，英國人 George Stone 創(chuàng)作出一個(gè)名為Max Headroom 的虛擬人物，MAX 擁有人類的樣貌和表情動(dòng)作，身穿西裝、佩戴墨鏡，曾參演了一部電影，拍攝了數(shù)支廣告，一度成為英國家喻戶曉的虛擬演員。由于技術(shù)的限制，其虛擬形象是由真人演員通過特效化妝和手繪實(shí)現(xiàn)。

3．3．2 探索階段

21 世紀(jì)初，傳統(tǒng)手繪逐漸被 CG、動(dòng)作捕捉等技術(shù)取代，虛擬數(shù)字人步入探索階段。

該階段的虛擬數(shù)字人開始達(dá)到實(shí)用水平，但造價(jià)不菲，主要出現(xiàn)在影視娛樂行業(yè)，如數(shù)字替身、虛擬偶像等。電影制作中的數(shù)字替身一般利用動(dòng)作捕捉技術(shù)，真人演員穿著動(dòng)作捕捉服裝，臉上點(diǎn)上表情捕捉點(diǎn)，通過攝像機(jī)、動(dòng)作捕捉設(shè)備將真人演員的動(dòng)作、表情采集處理，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理后賦予給虛擬角色。

2001年，《指環(huán)王》 中的角色咕嚕就是由 CG 技術(shù)和動(dòng)作捕捉技術(shù)產(chǎn)生，這些技術(shù)后續(xù)還在《加勒比海盜》、《猩球崛起》等電影制作中使用。

2007年，日本制作了第一個(gè)被廣泛認(rèn)可的虛擬數(shù)字人“初音未來”，初音未來是二次元風(fēng)格的少女偶像，早期的人物形象主要利用CG技術(shù)合成，人物聲音采用雅馬哈的 VOCALOID1系列語音合成，呈現(xiàn)形式還相對粗糙。

3．3．3 初級階段

近五年，得益于深度學(xué)習(xí)算法的突破，數(shù)字人的制作過程得到有效簡化，虛擬數(shù)字人開始步入正軌，進(jìn)入初級階段。該時(shí)期人工智能成為虛擬數(shù)字人不可分割的工具，智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)字人開始嶄露頭角。

2018年，新華社與搜狗聯(lián)合發(fā)布的“AI合成主播”，可在用戶輸入新聞文本后，在屏幕展現(xiàn)虛擬數(shù)字人形象并進(jìn)行新聞播報(bào)，且唇形動(dòng)作能與播報(bào)聲音實(shí)時(shí)同步。

2019年，浦發(fā)銀行和百度共同發(fā)布的數(shù)字員工“小浦”，也是利用自然語言處理、語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)制作的虛擬數(shù)字人，可通過移動(dòng)設(shè)備為用戶提供“面對面”的銀行業(yè)務(wù)服務(wù)。

3．3．4 成長階段

當(dāng)前，虛擬數(shù)字人正朝著智能化、便捷化、精細(xì)化、多樣化發(fā)展，步入成長期。

2019 年，美國影視特效公司數(shù)字王國軟件研發(fā)部負(fù)責(zé)人 Doug Roble 在 TED 演講時(shí)展示了自己的虛擬數(shù)字人“DigiDoug”，可在照片寫實(shí)級逼真程度的前提下，進(jìn)行實(shí)時(shí)的表情動(dòng)作捕捉及展現(xiàn)。今年，三星旗下的STAR Labs在CES國際消費(fèi)電子展上展出了其虛擬數(shù)字人項(xiàng)目NEON，NEON是一種由人工智能所驅(qū)動(dòng)的虛擬人物，擁有近似真人的形象及逼真的表情動(dòng)作，具備表達(dá)情感和溝通交流的能力。

3．4 驅(qū)動(dòng)因素

3．4．1 技術(shù)創(chuàng)新

虛擬數(shù)字人依托多項(xiàng)技術(shù)而存在，因此，技術(shù)進(jìn)步是虛擬數(shù)字人行業(yè)發(fā)展主要驅(qū)動(dòng)力。按照技術(shù)分類，虛擬數(shù)字人可分為真人驅(qū)動(dòng)型和計(jì)算驅(qū)動(dòng)型，在技術(shù)流程、細(xì)節(jié)方面存在差異。

（1） 真人驅(qū)動(dòng)型技術(shù)流程：

? 形象設(shè)計(jì)及建模：基于IP設(shè)計(jì)或真人偶像繪制原畫，進(jìn)行面部及身體3D建模。選擇關(guān)鍵點(diǎn)。

? 建模綁定：將識別關(guān)鍵點(diǎn)映射至模型上，進(jìn)行綁定。關(guān)鍵點(diǎn)綁定的數(shù)量及位置影響最終效果。

? 表演捕捉：利用動(dòng)作捕捉設(shè)備或特定攝像頭＋圖像識別，捕捉在形體、表情、眼神、手勢等方面的關(guān)鍵點(diǎn)變化。

? 驅(qū)動(dòng)及渲染：真人演員（在虛擬偶像中稱為“中之人”）根據(jù)制作需要進(jìn)行相應(yīng)表演，實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)虛擬數(shù)字人表演。在較為精細(xì)的制作中，會需要根據(jù)真人演員和建模的區(qū)別進(jìn)行重定向。并對動(dòng)作、眼神、手指等采用不同的驅(qū)動(dòng)方式，需要時(shí)需進(jìn)行語音合成，形成特定設(shè)置語音。

? 生成內(nèi)容，進(jìn)行互動(dòng)：進(jìn)行直播，或錄制其動(dòng)作生威內(nèi)容

3．4．2 計(jì)算驅(qū)動(dòng)型技術(shù)流程

（1） 設(shè)計(jì)形象，掃描真人形態(tài)及表演、采集驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)

利用多方位攝像頭，對通用／特定模特進(jìn)行打點(diǎn)掃描（視最終需求可進(jìn)行全身或局部掃描），采集其說話時(shí)的唇動(dòng)、表情、面部肌肉變化細(xì)節(jié)、姿態(tài)等數(shù)據(jù)

（2） 形象建模，進(jìn)行綁定

設(shè)計(jì)所需的模型，或基于特定真人進(jìn)行高還原度建模。進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)綁定。關(guān)鍵點(diǎn)綁定的數(shù)量及位置影響最終效果。

當(dāng)需要基于真人照片生成虛擬內(nèi)容時(shí)，一類做法是將通用的人臉模型遷移至該真人黑片上，形成虛擬形象，實(shí)質(zhì)為表情遷移。另一類則是生成動(dòng)漫類效果，基于預(yù)先設(shè)置的形象分類算法，將真人照片中的眼型、發(fā)型等元素進(jìn)行分類，并與預(yù)先設(shè)置的動(dòng)漫元素進(jìn)行匹配，最終生成動(dòng)漫式的虛擬形象．

（3） 訓(xùn)練各類驅(qū)動(dòng)模型，是決定最終效果的核心步驟

利用深度學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)模特語音、唇形、表情參數(shù)間的潛在映射關(guān)系，形成各自的驅(qū)動(dòng)模型與驅(qū)動(dòng)方式。

充足的驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵點(diǎn)配合以精度較高的驅(qū)動(dòng)模型，能夠高還原度的復(fù)原人臉骨骼和肌肉的細(xì)微變化，得到逼真的表情驅(qū)動(dòng)模型。魔琺科技等業(yè)界領(lǐng)先的模型可組合出超千種表情效果，并包含眼神驅(qū)動(dòng)。科大訊飛、竹間智能等公司會對語音／文本中的因素進(jìn)行提取，增加情感驅(qū)動(dòng)模型等。

目前為止，大多數(shù)廠商的驅(qū)動(dòng)模型大多是語音－唇形，語音－驅(qū)動(dòng)。動(dòng)作、手勢等驅(qū)動(dòng)大多依靠人為現(xiàn)場指令或預(yù)設(shè)置驅(qū)動(dòng)。

對于需對特定真人定制化的數(shù)字化虛擬數(shù)字人，部分公司會基于在通用驅(qū)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合少量真人驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練定制化驅(qū)動(dòng)模型。這種情形可視作預(yù)訓(xùn)練模型＋小樣本學(xué)習(xí)。

（4） 內(nèi)容制作，基于輸入的語音（或由輸入文本轉(zhuǎn)化的語音），預(yù)測唇動(dòng)、表情等參數(shù)

核心的技術(shù)流程是基于輸入的語音，或首先基于TTS技術(shù)（Text－to－speech，語音合成技術(shù)），將輸入的本文轉(zhuǎn)化為語音。基于語音，結(jié)合第3步到的驅(qū)動(dòng)模型，并利用生成對抗模型GAN選出最符合現(xiàn)實(shí)的圖片，推理得到每幀數(shù)字人的圖片。通過時(shí)間戳．將語音和每航的數(shù)字人圖片進(jìn)行結(jié)。

（5） 進(jìn)行渲染，生成最終內(nèi)容

直播時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)渲染為保證在特定場景下能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)低延遲渲染，計(jì)算框架的大小、算力供給等技術(shù)問題同樣會影響到虛擬數(shù)字人的最終生成效果

（6） 附加步驟

針對需要進(jìn)行交互的虛擬數(shù)字人，生產(chǎn)商會預(yù)先設(shè)置有問答庫、知識圖譜等，并承接入虛擬數(shù)字人的對話系統(tǒng)。

虛擬人需要多種前沿技術(shù)得到極大發(fā)展和應(yīng)用，是當(dāng)下多種尖端科技的超級綜合體，先進(jìn)科技充斥其整個(gè)產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。如其內(nèi)容生產(chǎn)運(yùn)用人工智能、數(shù)字孿生技術(shù)，其存儲和認(rèn)證機(jī)制運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，其數(shù)據(jù)處理運(yùn)用人工智能、云計(jì)算、云存儲技術(shù)，其網(wǎng)絡(luò)環(huán)境依托5G技術(shù)，其虛實(shí)交互與聯(lián)通運(yùn)用人體感知、3D渲染、拓展現(xiàn)實(shí)、腦機(jī)接口、可穿戴、機(jī)器人技術(shù)等。這些技術(shù)當(dāng)前均處于高速發(fā)展階段，5G、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)很可能在近期得到快速推廣和應(yīng)用。

3．4．3 政策助力

2016年以來，我國虛擬現(xiàn)實(shí)市場前景被普遍看好。在政策層面，文化部于2016年9月下發(fā)《關(guān)于推動(dòng)文化娛樂行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的意見》通知，鼓勵(lì)高科技企業(yè)利用自身科研實(shí)力和技術(shù)優(yōu)勢，積極引入體感、多維特效、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)入文化娛樂行業(yè)。

國務(wù)院于2016年12月印發(fā)《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》， 提出加快虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、全息成像、裸眼三維圖形顯示（裸眼3D）等創(chuàng)新數(shù)字文化創(chuàng)意技術(shù)和裝備的發(fā)展，豐富數(shù)字文化創(chuàng)意內(nèi)容和形式，推進(jìn)游戲、影視、動(dòng)漫等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。在市場層面，中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的飛速發(fā)展培育了大量用戶群體，激發(fā)了人們對互動(dòng)娛樂的高漲熱情，以及對新技術(shù)新應(yīng)用的開放態(tài)度，為虛擬現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)提供了基于大文娛服務(wù)應(yīng)用場景的C端市場空間。

3．4．4 現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界的融合需求

新一輪信息技術(shù)革命中，數(shù)字技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界的結(jié)合變得更加深入。例如，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)對生產(chǎn)設(shè)備和工廠的數(shù)字化控制；智慧城市推動(dòng)城市治理和管理的智能化；人工智能提供了自動(dòng)駕駛、人機(jī)翻譯等數(shù)字化的輔助服務(wù)，將用戶需求直接轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)和算法產(chǎn)品。

圖 虛擬人領(lǐng)域應(yīng)用需求

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行

3．5 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析

其中本行業(yè)常見的風(fēng)險(xiǎn)如下：

（1） 虛擬人技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期

虛擬數(shù)字人非常依賴技術(shù)的發(fā)展，如果CG建模，動(dòng)捕、AI等技術(shù)不能有進(jìn)一步的升級，無法滿足更高交互要求，部分場景就無法真正落地。另外技術(shù)門檻無法降低使得成本居高不下，可能無法進(jìn)行大規(guī)模的商業(yè)化應(yīng)用。

（2） 管理分散，政策監(jiān)管不明晰

虛擬人的管理跟現(xiàn)實(shí)人的管理不一樣 具有多樣性，涉及文化行政部門、教育部門、公安機(jī)關(guān)、工商部門、電信管理機(jī)構(gòu)、精神文明建設(shè)指導(dǎo)委員會以及相應(yīng)的群團(tuán)組織等機(jī)構(gòu)。但是，在具體的管理過程中除了文化行政部門和公安機(jī)關(guān)占主導(dǎo)作用外，其他部門在虛擬人管理中大都屬于形式部門，而只有在專項(xiàng)整治活動(dòng)中，如近年開展網(wǎng)吧等互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)服務(wù)營業(yè)場所專項(xiàng)整治活動(dòng)，在主責(zé)部門的督促下各行政機(jī)構(gòu)才會有所聯(lián)合平時(shí)基本上對虛擬社會疏于管理，因此在一定程度上造成了現(xiàn)今虛擬社會管理的無序性。另外，對于虛擬人的管理雖形式上有這么多的職能部門進(jìn)行管理但卻沒有一個(gè)統(tǒng)一的管理部進(jìn)行協(xié)調(diào)，造成管理的分散性。

（3） 倫理和道德問題

由于虛擬人具有開放性和共享性等特點(diǎn)，政府相關(guān)部門難以對網(wǎng)上信息進(jìn)行全面的監(jiān)督和管理，信息污染等問題日益突出。部分個(gè)體和組織利用互聯(lián)網(wǎng)傳播淫穢色情、賭博、暴力、邪教等不良信息和西方國家的意識形態(tài)，對我國國家安全和社會穩(wěn)定造成威脅。同時(shí)，虛擬人過度追求個(gè)性獨(dú)特化，使一些違背正常倫理道德現(xiàn)象產(chǎn)生，這對我國主流的思想、觀念、政治、倫理道德等產(chǎn)生沖擊對虛擬社會的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境造成極大的破壞。

（4） 法律問題

目前針對虛擬人的法律法規(guī)主要有《刑法》《治安管理處罰法》（2006年） 《關(guān)于維護(hù)互 聯(lián)網(wǎng)安全的決定》（2000年）《互 聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》（2000年）等法律法規(guī)。

這些法律法規(guī)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)犯罪和網(wǎng)絡(luò)違法的認(rèn)定過于原則或籠統(tǒng)，缺乏一定的可操作性。而且針對互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的立法大多在2000年（甚至更早以前），立法的步伐跟不上互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的速度，相應(yīng)法律法規(guī)相對滯后。

另外，由于虛擬人的超時(shí)空性，在案件管轄權(quán)界定原則下，網(wǎng)絡(luò)案件的管轄權(quán)難以確定，易導(dǎo)致管轄糾紛，影響辦案效率。法律尚不完善，在虛擬資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)以及版權(quán)方面還有很大的提升空間。