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深夜两点，银行的数字柜员正为一位客户处理开户申请；几千公里外，一家跨境电商的虚拟客服在用流利的西班牙语回复买家的疑问；与此同时，一名中学生正通过 AI 讲师完成个性化口语训练。
这些"永不下线"的服务者，既不是人，也不是单纯的软件，而是一种正在重塑劳动力形态的存在——数字人智能体。
过去，它们只是企业营销视频里的虚拟形象；如今，它们成了能接单、能答疑、能教学的"智能员工"。这场从"营销工具"向"智能劳动力"的转型，被视为 AI 商业化落地的关键一跃。
数字人赛道上，南京跑出一个领头玩家——硅基智能。这家成立于 2017 年的公司，正筹备赴港上市。
凭借自主研发的"炎帝大模型"和全栈数字人技术，它已在 2024 年以 32.2% 的国内市占率登顶行业榜首，位列全球第二，客户覆盖金融、政务、教育等领域。
公司营收从 2022 年的 2.23 亿元跃升至 2024 年的 6.55 亿元，三年复合增速达 71.5%，2025 年上半年继续同比增长 11.2%。
透过硅基智能的上市筹备，可以看到数字人智能体赛道的几大趋势：
1. 场景深化机会：教育、医疗、企业服务等领域对专业数字人需求激增，虚拟教师、数字医生等新角色正从边缘走向主流。
2. 全球化机会：日本、韩国等市场劳动力短缺，中国厂商凭算法与成本优势加速出海。
3. 政策红利机会：AI 纳入国家重点战略，政务与金融场景正成为落地"试验田"。
4. 差异化竞争机会：行业集中度仍低，垂直厂商凭技术专精度与场景响应速度，具备突围可能。
01
硅基智能的故事离不开它的创始人——司马华鹏。
"假如生命只剩下一年，你要做的十件事是什么？" 2023 年，当被问及这个问题时，司马华鹏的回答是：把自己克隆出来。
2016 年，AlphaGo 对顶级棋手的胜利，让 AI 热潮席卷全球。南京一间小办公室里，35 岁的司马华鹏提出"硅基文明"。在他看来，人类（碳基生命）在重复劳动中存在天然局限，而 AI（硅基生命）能成为"数字劳动力"，与人类协同进化。
这位出生于 1982 年的创业者，毕业于南京航空航天大学电气工程专业，几乎一路与技术同行。2000 年，他在校园里第一次创业；2007 年远赴俄罗斯创立 Returnil 杀毒软件并获 VTB 银行投资；2012 年又凭 Toolwiz 系列产品拿到千万美元融资。
十多年的技术积累，让他对 AI 的工业化拐点格外敏感。2017 年，他决定从零开始——创立硅基智能，要"为世界造出一亿个硅基生命"。在他看来，人类（碳基生命）在重复劳动中存在天然局限，而 AI（硅基生命）能成为"数字劳动力"，与人类协同进化。
公司早期便押注"数字人智能体"——一种能看、能听、能说的虚拟员工。通过自研的"硅基劳动力"解决方案，企业可让 AI 承担客服、讲解员、助理等岗位工作，实现 7 × 24 小时运转，降低人力成本。
但现实并不浪漫。早期客户对数字人一无所知，多模态交互技术尚不成熟，市场也没人愿意为"看不见的智能"付费。司马华鹏于是转向语音赛道，从金融客服场景切入，2018 年推出智能语音平台，拿下南京银行首单，用稳定现金流为研发续命。
2019 年后，公司升级为数字人视频系统，将语音识别、自然语言处理等全栈技术整合进产品。团队又打造出"炎帝大模型"，让数字人能"听得清、会思考、能表达"。南京银行的虚拟员工"楠楠"成为行业样本，也让外界第一次看到"数字员工"的现实价值。
2024 年 12 月，硅基智能推出全球首个 AI 学校 simahuapeng.ai，进一步将数字人应用拓展到教育领域。此时，公司已完成 10 轮融资，腾讯、红杉中国多次加码，2025 年再获嘉兴高新区产业基金数亿元 D 轮投资。估值突破 60 亿元。
硅基智能核心收入来自 AI 劳动力解决方案，本地化部署项目贡献主要份额；云端服务则让中小企业也能以订阅形式"雇佣"数字员工。
截至 2025 年 10 月 24 日，公司已累计向电信、金融、医疗、教育及公共服务等 40 多个行业的客户提供逾 8 万个数字人智能体。
从财务表现看，硅基智能这几年跑得相当快。
2022 年公司营收 2.23 亿元，2023 年翻倍增长至 5.31 亿元（同比 +138.1%），2024 年进一步升至 6.55 亿元（同比 +23.3%），2022 至 2024 年收入复合增长率达 71.5%，远超行业平均水平。并以 32.2% 的市场份额稳居中国第一、全球第二。
2022 年至 2024 年，硅基智能经调整净亏损分别为 4622 万元、2941 万元和 3524 万元。
从语音交互到数字员工，从算法到劳动力，他正在用技术一步步兑现八年前写下的那四个字——硅基文明。
02
过去三年，数字人智能体从概念走向落地。
根据灼识咨询数据，全球市场规模已从 2021 年的 13 亿元飙升到 2024 年的 41 亿元，三年增长超过两倍，年均增速高达 44.7%。到 2030 年，这一数字预计将突破 470 亿元。中国市场同样迅猛，从 5 亿元涨到 20 亿元，预计 2030 年达到 155 亿元。
这股热潮的背后，有几股力量在推。
首先，企业数字化转型深入，带来客服、培训、内容生产等领域对"智能劳动力"的需求。
其次，日本、韩国等国家面临劳动力短缺和高人力成本，推动虚拟员工加速上岗。
第三，跨境电商的爆发，让多语种客服和标准化内容生成成为刚需。
而在这场竞赛中，中国厂商凭借算法效率和系统集成能力，占据了明显的成本与技术优势。
政策同样在助推。AI 被列入国家重点战略，叠加数字经济与国产替代趋势，数字人智能体正成为 AI 产业链里最具确定性的增长方向。随着模型能力从"能写字"进化到"能说话、能动、能表情"，行业进入新一轮技术周期，应用场景也从内容营销拓展到政务、教育、金融、医疗等领域。
目前的竞争则更像一场"群雄混战"。全球市场尚未成型，行业集中度低。硅基智能要面对百度、腾讯等巨头的通用型 AI 生态，也要与魔珐科技等专注垂直场景的厂商比拼技术深度。
03
数字人正在经历一次关键进化。
过去，它们只是屏幕上的虚拟形象，能打招呼、能播报，却不懂业务；如今，它们正变成能独立处理任务、具备专业判断力的"智能劳动力"。
这场转型，让数字人不再只是"看起来像人"，而是"能干人的活儿"。它打开了新的增长空间，也让竞争变得更复杂——比拼的不再只是技术炫技，而是综合实力：算法、场景、商业落地与行业适配。
在教育领域，数字教师能根据每个学生的学习节奏自动备课、实时答疑；在医疗场景中，虚拟医生能辅助基层医院完成初步问诊、提醒慢病患者按时服药。
这些需求增长迅速，也意味着新玩家有机会避开大厂的通用赛道，专注在细分行业里做深、做精。
但真正的挑战，往往藏在细节里。
技术上，专业场景要求极高——比如医疗虚拟医生的诊断误差必须控制在 0.5% 以内，而当前的大模型仍会出现"幻觉"输出；
行业上，每个领域的监管门槛都不同：金融要保证数据安全，医疗要通过临床验证，这些都意味着高昂的合规成本；
市场上，大厂凭借资金和生态优势快速下场，占据了技术底座和客户资源。新玩家若想突围，只能在"技术专精度"和"场景响应速度"上打出差异。
换句话说股票配资配资配资，数字人的下半场，不再是谁跑得快，而是谁跑得准、跑得稳。
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