“小云”数字人项目是一个完整的、基于AI大语言模型的虚拟交互数字人项目 。 该方案旨在解决不同业务领域对AI虚拟交互的需求，可应用于以下细分层面 ： 数字人助理（用于陪聊） 语音助手（用于自动问答） 文字助手（用于各种语言互译） 移动助手（用于*或平板） 与市场上的常规方案相比，“小云”数字人项目具备以下特点： 模块化架构：项目由三个独立的子系统（CVN小云核心子系统、虚拟人子系统、大模型问答子系统）构成 。各子系统通过WebSocket进行通讯，实现了架构层面的低耦合与强模块化设计 。 跨平台兼容性：由于核心通讯方式WebSocket和UE5引擎本身不受平台限制，该方案可以生成基于Android、Windows以及未来鸿蒙等平台的客户端，实现真正的跨平台兼容 。 灵活的大模型部署：大模型问答子系统支持两种部署形态：可以使用远程的ChatGPT服务，也可以使用自有服务器本地部署的模型（如Qwen-7B-Chat）。 客户端性能优化：针对2.5D虚拟人，方案计划将算力消耗巨大的NeRF推理过程放在服务器端完成 。服务器将合成好的虚拟人答句处理成压缩视频后，再传输给客户端播放，从而大幅减轻客户端的算力压力，便于在*等轻量化设备上运行。 该方案的产品由三个核心子系统构成 。 CVN小云核心子系统：作为系统的中心枢纽，负责读取配置文件、管理其他子系统以及处理用户输入 。目前基于Fay数字人控制器框架开发 。 虚拟人子系统：负责数字人的渲染和动作驱动 。技术选型上，3D虚拟人计划使用 UE5引擎开发 ，2.5D虚拟人则通过NeRF神经网络推理实现 。 大模型问答子系统：负责接收文本并进行AI推理，生成答句 。该子系统独立运行在服务器端 。 主要技术选型如下： 通讯协议：各子系统间均通过 WebSocket 传递消息包 。 大语言模型 (LLM)：目前使用阿里巴巴的 **Qwen-7B-Chat（通义千问）**作为大语言模型 。 LLM部署框架：使用 Fastchat 作为部署环境，它能兼容OpenAI的API标准接口 。 语音识别：支持本地的 FunASR 或在线的阿里/科大讯飞API 。 硬件环境：测试环境为单块 NVIDIA RTX3090 24GB 显卡