1、传统线下讲解依赖真人导游或固定音频导览，存在人力成本高、服务时间受限、讲解内容难以动态更新、无法与观众实时互动答疑等痛点。数字人讲解服务通过可配置的多段落讲解词、灵活的虚拟形象显示与大模型实时问答，解决了内容更新慢、交互深度不足、个性化体验缺失的问题，实现低成本、全天候、可对话的智能讲解。
2、该服务主要面向博物馆、科技馆、企业展厅、智慧城市展示中心、旅游景区、党建文化馆等场景。在数字化转型与人工智能应用普及的背景下，各类展示场所亟需提升参观者的沉浸感与参与度，同时降低运营成本。数字人讲解可替代或辅助人工讲解员，支持多展项多层级内容配置，并允许观众通过语音提问获取即时解答，显著增强知识传递效率与互动趣味性。
1、核心功能模块：
（1）素材中心模块：支持上传与管理图片、视频、文档等讲解相关素材。
（2）讲解词配置模块：在应用市场内为每个素材绑定多行多段落文本讲解词。
（3）内容发布模块：将配置完成的讲解内容一键发布至大屏端展示。
（4）数字人配置与控制模块：在控制页面对每个展示内容独立设置数字人是否显示、显示范围、显示位置，并实时反馈效果。
（5）讲解与交互模块：数字人自动讲解预设内容，同时支持观众通过语音或文字提问。
（6）大模型对接模块：将用户问题发送至大模型，获取实时生成答案并借由数字人播报反馈。
2、项目的主要功能描述
本项目的核心功能是提供一套可配置、可交互的数字人智能讲解系统。首先，用户在素材中心上传所需展示的图片或视频等素材，然后在应用市场为每个素材编写多行、多段落的讲解文本。配置完成后，可将内容发布到大屏上展示。在控制页面，用户能够为每个展示内容定制数字人的显示开关、显示区域大小以及屏幕上的具体坐标位置，所有调整均实时预览。大屏运行时，数字人按照设定的讲解词进行语音与口型同步讲解。当观众通过麦克风或对话框向数字人提问时，系统会将问题对接至大语言模型，模型生成的回答立即由数字人用自然语言反馈给观众，实现类似真人讲解员的问答互动体验，显著提升信息传递效率与参观沉浸感。
1、“我”负责哪些具体任务：负责整个平台的研发
2、项目使用了哪些技术栈、架构，实现上亮点、难点
技术栈与架构：
（1）前端大屏展示：使用Vue3 + Three.js构建3D数字人渲染引擎，支持位置、显示范围的动态调整。
（2）控制后台：Vue3 + ElementUI，通过WebSocket与后端实时同步配置参数，实现“所见即所得”的预览反馈。
（3）后端服务：Node.js，负责素材管理、讲解词存储、大屏发布控制。
（4）数据库：MySQL存储讲解词与配置元数据，Redis缓存热点内容。
（5）大模型集成：对接常用的大模型（如豆包、deepseek等），采用异步请求+队列管理保证高并发下的响应稳定性。
（6）语音合成：使用微软Azure TTS或阿里云TTS，将大模型返回文本转为音频流并驱动数字人唇形。
实现亮点：
（1）实时配置反馈：控制页修改数字人位置/范围后，大屏端无需刷新即可同步更新，得益于WebSocket双向通信与前端状态管理。
（2）多段落多行文本讲解：支持富文本编辑和分段触发，可随素材切换自动朗读对应段落，提升讲解的节奏感。
（3）大模型低延迟问答：通过流式传输（Streaming）方式逐字返回答案并同步播报，减少等待焦虑。
实现难点：
（1）数字人口型与语音精准同步：不同TTS引擎返回的音频时间轴难以精确对齐，需额外开发音素级驱动算法或采用现成的数字人SDK。
（2）大模型回答的合规与幻觉控制：在开放式提问场景下，需增加内容过滤与限定领域知识库检索（RAG），防止产生误导性回答。
（3）多屏并发控制：同一展厅多块大屏同时运行数字人时，需要分布式锁和配置版本管理，避免发布冲突和数据错乱。
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