需求分析

明确数字人AI系统的应用场景，如娱乐、教育、客服、营销等。

确定系统的核心功能，如语音识别、自然语言处理、面部动画生成、实时交互等。

评估系统的性能需求，如实时性、稳定性、可扩展性等。

技术选型

选择合适的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，用于构建和训练模型。

选用高效的音频处理库，如librosa、pydub等，用于声音特征提取和合成。

利用计算机视觉库，如OpenCV、dlib等，实现面部动画生成和实时视频流处理。

系统开发

构建数字人模型，包括3D建模、骨骼动画、面部表情等。

实现语音识别和自然语言处理功能，使数字人能够理解和回应人类指令。

开发实时视频流处理模块，确保数字人能够实时地与观众进行交互。

优化系统性能，提高实时性和稳定性。

测试与优化

对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、稳定性测试等。

根据测试结果进行优化，修复漏洞，提升性能。

OEM合作模式

与数字人AI系统软件开发商建立合作关系，获取其软件产品的OEM授权。

根据客户需求进行定制化开发，包括界面定制、功能定制等。

贴牌服务

将定制化的数字人AI系统软件平台打上客户的品牌标识，形成独特的品牌形象。

提供技术支持和售后服务，确保客户能够顺利使用和维护系统。

市场推广

制定市场推广策略，包括线上推广、线下活动、合作伙伴营销等。

积极参与行业展会、研讨会等活动，提升品牌知铭度和影响力。

技术实力

确保合作伙伴具备强大的技术实力，能够持续提供技术支持和更新迭代。

产品成熟度

选择经过市场验证、成熟度高的数字人AI系统软件产品，以降低风险。

定制化能力

确保合作伙伴能够根据客户需求进行深度定制化开发，满足多样化市场需求。

售后服务

选择提供完善售后服务的合作伙伴，确保客户在使用过程中遇到问题能够得到及时解决。