基本信息

阅读时间：约 23 分钟

字数：约 11,548 字

摘要：市场担心：数字人直播会不会把真人主播的饭碗端走，或者反过来——这门生意是不是已经被模板化的低质内容做烂了。围绕这两个担心，过去三年的行业叙事始终围绕两条线展开：一条是成本线，宣称单个数字人直播间的人效堪比 12 名真人主播，日均 8 小时场景下年度成本比真人低 76 万美元 [9]；另一条是规模线，宣称核心市场将从 2023 年的 205.2 亿元扩张到 2025 年的 480.6 亿元，带动周边市场从 3,334.7 亿元扩张到 6,402.7 亿元 [8]。两条线叠加，结论似乎是替代会又快又深。

数字人与虚拟主播行业研究报告 封面

摘要与核心预期差

市场担心：数字人直播会不会把真人主播的饭碗端走，或者反过来——这门生意是不是已经被模板化的低质内容做烂了。围绕这两个担心，过去三年的行业叙事始终围绕两条线展开：一条是成本线，宣称单个数字人直播间的人效堪比 12 名真人主播，日均 8 小时场景下年度成本比真人低 76 万美元 [9]；另一条是规模线，宣称核心市场将从 2023 年的 205.2 亿元扩张到 2025 年的 480.6 亿元，带动周边市场从 3,334.7 亿元扩张到 6,402.7 亿元 [8]。两条线叠加，结论似乎是替代会又快又深。

我们认为：代播时长可以被无限延长，但可被转化的注意力不能被延长。用在线时长度量替代深度，会系统性高估这门技术的真实替代力。2023 年虚拟主播的商品成交总额不足真人主播的 1/5，同期抖音平台虚拟主播平均观看时长从 2022 年的 15 分钟降到 5 分钟、粉丝流失率超过 40% [7]。硬件在线时间是分子的上界，观众愿不愿意把 5 分钟交给一个可被关掉的形象，才是分母。本报告把「代播时长」与「替换率」拆开，重新定义替代深度的度量口径。

  1. 第一条成长逻辑是口径错配：成本差是会计口径，成交差是交易口径。前者以年为周期结算，后者以秒为周期结算，把前者当作后者的证据，会让替代深度看起来远大于实际。
  2. 第二条成长逻辑是时段稀释：当一天被切分成更多播出时段，单位时段的交互密度与承接能力下降，观看向低意图流量沉淀，成交的边际效率随之下降。
  3. 第三条成长逻辑是治理约束：监管与平台对无人值守时段的合规要求持续提高，可自由延长的那些小时并不都能拿来带货，替代深度因而存在政策天花板。

本篇增量：把替代深度拆成「代播覆盖率」与「信任折价系数」两个可观测变量，给出三情景下的替代深度区间，并给出可以按月核对的跟踪指标。全文不使用未公开的行业内部数据，所有测算均标注分子、分母、单位与年份。

图 1：虚拟数字人核心市场与带动周边市场规模（亿元；2023 年与 2025 年预计值）。核心市场由 205.2 亿元增至 480.6 亿元，带动周边市场由 3,334.7 亿元增至 6,402.7 亿元。资料来源：腾讯新闻转引大众日报《虚拟数字人直播带货的发展现状及未来趋势》[8]
图 1：虚拟数字人核心市场与带动周边市场规模（亿元；2023 年与 2025 年预计值）。核心市场由 205.2 亿元增至 480.6 亿元，带动周边市场由 3,334.7 亿元增至 6,402.7 亿元。资料来源：腾讯新闻转引大众日报《虚拟数字人直播带货的发展现状及未来趋势》[8]
可证伪链 · 成本差不能作为替代深度的证据，替代深度必须用成交折算口径度量
依据宣称人效 12 倍与实测成交不足 1/5 同时存在于同一批公开材料中 [7][9]；隐含折价系数为 1.67%（测算，分子为成交折算 20、分母为人效指数 1,200，单位 %，年份 2023）[11]。
边界结论适用于用成本口径推断替代深度的场合；在纯成本优化（如夜间无人值守时段）场景中，成本口径仍有独立价值。
反面证据若出现独立第三方对同一批直播间做的同期人效与成交对照，且二者比值接近，则口径错配的判断不成立。
跟踪指标同一直播间的单位时段成交额、AI 与真人账号的成交折算比。
证伪条件若权威口径显示数字人直播间的单位时段成交达到真人主播的 80% 以上，则折价系数假设被推翻，本判断失效。
480.6 亿元
2025 年虚拟数字人核心市场规模预计值，2023 年为 205.2 亿元 [8]
33.7%
虚拟主播市场年均增速，2025 年市场规模预计突破 120 亿元 [9]
3.46 倍
虚拟数字人直播备案时长 2024 年相对 2023 年的增长倍数，由 1,248 小时增至 4,320 小时 [8]
1/5
2023 年虚拟主播商品成交总额相对真人主播的折算水平（测算）[7][10]
76 万美元
日均 8 小时直播场景下，AI 主播年度成本较真人主播的差额 [9]

01替代供给侧的三层结构与两种统计口径

数字人替代的供给侧并不均质。公开材料把供给分成三层：第一层是二维模板化形象，靠模板批量复制；第二层是三维高保真形象，靠美术与渲染投入；第三层是平台内生的数字人能力，由电商平台直接提供给入驻商家。三层的成本结构完全不同，对替代深度的影响也完全不同。公开报道的判断是「高质量三维数字人制作成本居高不下，而二维数字人因模板泛滥陷入价格战」[7]，这句话本身就说明，替代深度的分层差异大过一个行业平均值的解释力。

图 2：虚拟数字人相关企业数量的两种统计口径对照（万家；截至 2024 年 7 月 20 日）。存量企业 13.7 万家，而 2023 年 1 月至 2024 年 7 月新增相关企业超 41.7 万家，新增口径为存量口径的 3.04 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]
图 2：虚拟数字人相关企业数量的两种统计口径对照（万家；截至 2024 年 7 月 20 日）。存量企业 13.7 万家，而 2023 年 1 月至 2024 年 7 月新增相关企业超 41.7 万家，新增口径为存量口径的 3.04 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]

两个企业数量口径存在明显的内部矛盾：新增数量是存量总数的三倍以上，说明两个数字的登记边界并不一致，很可能一个按经营范围关键词识别、另一个按新设登记主体统计。本报告据此把企业数量列为低可信度指标，仅用于判断供给正在快速膨胀的方向，不作为规模的量化依据。支撑这一供给膨胀的技术投入同样在扩张：中国研发支出占国内生产总值比重由 2018 年的 2.102% 升至 2023 年的 2.577% [1]，研发强度的抬升降低了数字人相关技术的获取门槛。

口径提示：本报告对企业数量、从业机构数量类指标一律只作方向性判断。同一材料内部无法自洽的统计，不能支撑任何定量结论。

可证伪链 · 替代供给分层，行业平均值会掩盖层间差异
依据同一份材料同时出现「三维成本居高不下」与「二维陷入价格战」两种描述 [7]；两者成本方向相反，无法用一个平均成本代表全行业。
边界适用于讨论替代成本与替代速度的场合；若平台把数字人能力做成标准化内置能力，分层会被压缩。
反面证据若平台统一的数字人产品占据多数开播时长，则分层解释力下降，本判断需要修正。
跟踪指标三类供给各自的开播时长占比、单形象授权价格分布。
证伪条件若公开资料显示二维与三维形象的单场授权价格差异缩小到两成以内，则分层假设失效。

02替代深度的度量：从在线时长到有效停留

替代深度最容易被误读的地方在于度量对象。行业习惯用「代播时长」来证明替代强度：一天可以播 24 小时，真人做不到。但代播时长只描述设备在线状态，不描述观众是否留下。可观测的观众侧指标是平均观看时长与粉丝流失率，这两个数字给出的方向恰好相反。

图 3：抖音平台虚拟主播平均观看时长（分钟；2022 年与 2023 年）。由 2022 年的 15 分钟降至 2023 年的 5 分钟，降幅 66.7%（测算）。资料来源：央视网转引经济日报《虚拟数字人：在技术迭代中进化》[7]
图 3：抖音平台虚拟主播平均观看时长（分钟；2022 年与 2023 年）。由 2022 年的 15 分钟降至 2023 年的 5 分钟，降幅 66.7%（测算）。资料来源：央视网转引经济日报《虚拟数字人：在技术迭代中进化》[7]

平均观看时长从 15 分钟降到 5 分钟，意味着单个观众的注意力留存缩短了三分之二（测算，分子为 5 分钟，分母为 15 分钟，单位 %，年份 2022 至 2023）。把一天 1,440 分钟按 5 分钟的有效单元切分，可以得到 288 个时段单元（测算，1,440 ÷ 5，单位个，年份 2025）[12]；这是理论上可售卖的上限，不是实际可成交的数量。

图 4：单日时段单元的理论上限与实际留存拆解（个；测算）。按 5 分钟单元切分，单日理论上限 288 个；按本报告假设的 30% 有效留存，可成交单元约 86.4 个。资料来源：本报告基于平均观看时长 5 分钟与留存假设测算 [7][10]
图 4：单日时段单元的理论上限与实际留存拆解（个；测算）。按 5 分钟单元切分，单日理论上限 288 个；按本报告假设的 30% 有效留存，可成交单元约 86.4 个。资料来源：本报告基于平均观看时长 5 分钟与留存假设测算 [7][10]

这里的 30% 留存率是本报告的假设参数，不是外部观测值。它的作用是给出量级：即使代播覆盖率做到 100%，可成交单元也只有理论上限的三成左右。替代深度因此是覆盖率与逐层折损的乘积，而不是覆盖率本身。

可证伪链 · 代播时长是替代深度的上界，不是替代深度本身
依据平均观看时长由 15 分钟降至 5 分钟、粉丝流失率超 40% [7]；单日 288 个理论单元与 86.4 个留存单元的差距（测算）。
边界适用于以带货为目标的替代评估；若目标只是品牌曝光或客服应答，时长与留存的权重不同。
反面证据若某类场景中观众并不需要停留即完成转化（例如自动下单入口），则留存不再是必要条件。
跟踪指标单位时段成交额、平均停留时长、重复观看率。
证伪条件若虚拟主播平均观看时长回升并连续两个季度高于 10 分钟，则留存折损的判断需要下调强度。

03实证：备案增长来自场次还是来自单场

公开备案数据提供了少见的连续观测窗口。虚拟数字人直播带货的备案场次由 2023 年的 520 场增至 2024 年的 1,890 场，备案时长由 1,248 小时增至 4,320 小时 [8]。两组数字的增速接近，容易被解读为「行业整体放大」。但把时长除以场次，结论会变得具体得多。

图 5：虚拟数字人直播带货备案场次（场；2023 年与 2024 年）。由 520 场增至 1,890 场，增长 3.63 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]
图 5：虚拟数字人直播带货备案场次（场；2023 年与 2024 年）。由 520 场增至 1,890 场，增长 3.63 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]
图 6：虚拟数字人直播带货备案时长（小时；2023 年与 2024 年）。由 1,248 小时增至 4,320 小时，增长 3.46 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]
图 6：虚拟数字人直播带货备案时长（小时；2023 年与 2024 年）。由 1,248 小时增至 4,320 小时，增长 3.46 倍（测算）。资料来源：腾讯新闻转引大众日报 [8]

把两个序列相除得到单场平均时长：2023 年为 2.40 小时/场，2024 年为 2.29 小时/场，下降 4.76%（均为测算，分子为备案时长、分母为备案场次，单位小时/场，年份 2023 至 2024）[13]。这说明备案规模的增长几乎全部来自场次增加，而不是单场时长被拉长。行业并没有走向「一场播很久」，恰恰相反，单场在变短。

图 7：单场平均备案时长（小时/场；2023 年与 2024 年，测算）。由 2.40 小时/场降至 2.29 小时/场，下降 4.76%。资料来源：本报告基于备案场次与备案时长测算 [8][10]
图 7：单场平均备案时长（小时/场；2023 年与 2024 年，测算）。由 2.40 小时/场降至 2.29 小时/场，下降 4.76%。资料来源：本报告基于备案场次与备案时长测算 [8][10]

需要说明的是，这里的统计口径是备案直播带货，而虚拟主播市场整体的统计边界更宽。公开材料给出的虚拟主播市场年均增速为 33.7%，2025 年市场规模预计突破 120 亿元 [9]，与备案口径的量级并不可直接比较。平台侧的采纳强度给出了另一个观测面。京东数字人带货能力被描述为超越 80% 的真人主播，共 1.7 万家品牌商家使用数字人直播 [7]；京东云披露其 AI 数字人已为 9,000 个以上品牌创造 140 亿元增量成交额 [9]。两个数字口径不同，但方向一致：平台已经把数字人做成了默认可选的基础设施，而不是需要外采的实验品。

图 8：平台侧数字人直播覆盖的品牌商家规模（家；2025 年）。京东数字人直播覆盖 1.7 万家品牌商家，京东云 AI 数字人服务 9,000 个以上品牌。两个口径分别来自不同主体的对外披露。资料来源：央视网转引经济日报 [7]；湖北日报客户端转引网经社 [9]
图 8：平台侧数字人直播覆盖的品牌商家规模（家；2025 年）。京东数字人直播覆盖 1.7 万家品牌商家，京东云 AI 数字人服务 9,000 个以上品牌。两个口径分别来自不同主体的对外披露。资料来源：央视网转引经济日报 [7]；湖北日报客户端转引网经社 [9]
可证伪链 · 备案规模的增长来自场次扩张而非单场延长
依据备案场次增长 3.63 倍、备案时长增长 3.46 倍，单场平均时长由 2.40 小时降至 2.29 小时（测算）[8]。
边界适用于判断行业产能投放方式；若口径改为「播出账号数」而非「场次」，结论表述需要替换。
反面证据若单场平均时长在后续年度转为持续上升，则说明行业在向长时段无人值守转型。
跟踪指标单场平均时长、单账号日均开播小时数。
证伪条件若单场平均备案时长连续两个观测期上升超过 10%，则本判断失效。

04成本剪刀差：76 万美元买到的是什么

成本侧最常被引用的数字来自第三方模型：在日均 8 小时的直播场景下，AI 主播的年度成本比真人主播低 76 万美元 [9]。这个数字的含义需要被还原——它是差额，不是水平。差额本身不能回答替代是否划算，因为划算与否取决于被替代的那部分产出是否也被削减了。

图 9：年度成本差额的三种时间尺度折算（万美元、美元；测算）。按 76 万美元的年度差额、12 个月与 365 天（日均 8 小时场景）折算，月度差额 6.33 万美元、日均差额 207.7 美元。资料来源：本报告基于第三方披露的年度成本差额测算 [9][10]
图 9：年度成本差额的三种时间尺度折算（万美元、美元；测算）。按 76 万美元的年度差额、12 个月与 365 天（日均 8 小时场景）折算，月度差额 6.33 万美元、日均差额 207.7 美元。资料来源：本报告基于第三方披露的年度成本差额测算 [9][10]

把 76 万美元摊薄到天，大约是每天 208 美元的节省（测算，760,000 ÷ 365，单位美元/日，年份 2025）[14]。这个量级提示了一个约束条件：如果为了补齐转化折价而追加的流量投放超过每天 208 美元，成本优势就会被交易侧的亏损吃掉。成本剪刀差的有效性，取决于把它变现所需付出的流量单价。

图 10：两种口径下的相对水平对比（以真人主播＝100 计；2023 年与 2025 年，测算）。人效宣称口径下指向 1,200，成交折算口径下指向 20，两者相差 60 倍。资料来源：本报告基于人效宣称与成交折算测算 [7][10]
图 10：两种口径下的相对水平对比（以真人主播＝100 计；2023 年与 2025 年，测算）。人效宣称口径下指向 1,200，成交折算口径下指向 20，两者相差 60 倍。资料来源：本报告基于人效宣称与成交折算测算 [7][10]

图 10 把两个口径放在同一标尺上：一条说替代后的单位产出是原来的 12 倍，另一条说成交折算只有原来的五分之一。两者相差 60 倍（测算，1,200 ÷ 20，单位倍，年份 2023）[11]。这不是说其中一个必然是错的——人效衡量的是「能同时服务的观众数」，成交折算衡量的是「实际完成付费的人数」；两个指标可以同时成立，但只有后者能进入损益表。

可证伪链 · 成本差额的兑现需要流量单价低于每日节省额
依据日均成本节省约 207.7 美元（测算）[9]；成交折算与真人相差约 60 倍（测算）[7]。
边界适用于以直接成交为目标的直播间；以私域沉淀或客服应答为目标的场景，返利路径不同。
反面证据若平台把数字人直播间的流量分配与真人同等对待，则补齐转化所需的额外投放成本会显著下降。
跟踪指标单位成交获客成本、数字人直播间的自然流量占比。
证伪条件若数字人直播间的单位成交获客成本连续两个季度低于其每日成本节省额，则本判断失效。

05治理如何给替代深度设定上限

替代深度还受一条容易被忽略的约束：合规。可自由延长的小时，并不都能用来带货。2024 年初，国家市场监管总局开展专项整治，下架 320 多场存在不良行为的直播，总时长 1,560 小时 [8]。把这两个数字相除，得到治理对象平均单场时长 4.875 小时/场（测算，1,560 ÷ 320，单位小时/场，年份 2024 年初）[16]，明显高于同期备案的单场平均 2.29 小时。

图 11：治理下架对象与备案主体的单场平均时长对照（小时/场；测算）。治理下架对象 4.88 小时/场，备案主体 2.29 小时/场。两组口径的统计边界并不一致，本图仅作方向性对照。资料来源：本报告基于专项整治披露与备案数据测算 [8][10]
图 11：治理下架对象与备案主体的单场平均时长对照（小时/场；测算）。治理下架对象 4.88 小时/场，备案主体 2.29 小时/场。两组口径的统计边界并不一致，本图仅作方向性对照。资料来源：本报告基于专项整治披露与备案数据测算 [8][10]

口径提示：下架对象与备案主体并非同一总体，两组数据的重合度未知。本图只用于说明治理压力集中在长时段无人值守形态上，不用于计算任何比例。

治理的传导方式是折价而不是禁止。长时段无人值守直播需要承担更高的合规成本：内容审核、实时干预、主播身份标识与时段限制。这些成本项都不会出现在「76 万美元差额」的模型里，却会实实在在压缩可用的播出窗口。替代深度的实际天花板，因此是技术可行窗口与合规可用窗口的交集。

图 12：替代深度四因子的中性取值（%；2025 年，测算）。代播覆盖率 80%、有效停留率 30%、信任折价系数 16.7%、合规可用比 85%，四者相乘得到中性情景的替代深度。资料来源：本报告整理测算 [10]
图 12：替代深度四因子的中性取值（%；2025 年，测算）。代播覆盖率 80%、有效停留率 30%、信任折价系数 16.7%、合规可用比 85%，四者相乘得到中性情景的替代深度。资料来源：本报告整理测算 [10]
可证伪链 · 治理通过抬高长时段播出成本为替代深度设限
依据专项整治下架 320 多场、1,560 小时 [8]；下架对象单场平均 4.88 小时，高于备案主体 2.29 小时（测算）。
边界适用于无人值守的长时段直播；有真人值守的数字人直播受治理影响较小。
反面证据若平台统一提供合规审核能力并承担相应责任，长时段播出的边际合规成本会下降。
跟踪指标长时段直播占比、内容审核成本占直播成本比例、违规下架场次增速。
证伪条件若备案单场平均时长在治理持续期内反而上升超过 10%，说明合规成本未形成有效约束。

06替换率：账号资产的折旧与重建

替换率是本报告引入的第二个变量。它有两种口径：一是时段替换，用数字人填补真人不在场的小时；二是账号替换，把原本由真人运营的账号整体切换为数字人。前者影响成本，后者影响资产。公开材料给出的证据指向后者的代价被低估——粉丝流失率超过 40% [7]，而粉丝数正是直播账号最核心的可计价资产。

图 13：账号替换后的两项观众侧指标变化（分钟、%；2022 年与 2023 年）。平均观看时长由 15 分钟降至 5 分钟，粉丝流失率超过 40%。资料来源：央视网转引经济日报 [7]
图 13：账号替换后的两项观众侧指标变化（分钟、%；2022 年与 2023 年）。平均观看时长由 15 分钟降至 5 分钟，粉丝流失率超过 40%。资料来源：央视网转引经济日报 [7]

如果按粉丝流失率 40% 与成交折算 1/5 同时发生来估算，替换后同一账号的粉丝资产与成交能力都会下降：粉丝侧减少约 40%（测算，引用值），成交侧降至原来的 20%（测算，分子 1、分母 5，单位倍，年份 2023）。两者叠加意味着重建成本的规模不容小觑，而这部分成本在「数字人替代真人」的成本模型中没有对应科目。

值得注意的是，观赏型形象与带货型形象的表现差异很大。公开材料中提到，虚拟数字偶像在社交媒体的粉丝数突破千万、周边商品一个月销售额达到 3,000 万元，虚拟数字歌手的线上演唱会观看突破 1 亿人次 [8]。这类形象靠人格化叙事吸引注意力，其留存表现与模板化的带货形象不在同一个坐标系里。替代深度因此高度依赖形象的类型，而不是数字人这项技术本身。

可证伪链 · 账号替换的核心代价是粉丝资产折旧而非当期成本
依据粉丝流失率超 40%、平均观看时长降至 5 分钟 [7]；观赏型形象粉丝数与周边销售仍保持高位 [8]。
边界适用于已有粉丝基础的账号；从零起步的新账号没有可折旧的存量资产。
反面证据若平台在替换后重新分配流量并补偿账号权重，粉丝流失对成交的传导会减弱。
跟踪指标替换前后 90 天的粉丝净增、成交折算比、复购率。
证伪条件若账号替换后的粉丝净增在三个观测期内恢复到替换前水平，则资产折旧判断失效。

07反面证据：三处不能回避的材料冲突

本报告所依据的公开材料本身包含明显冲突，回避这些冲突会让结论显得比证据更确定。第一处冲突是人效与成交的背离：同一批材料既给出 12 倍人效，也给出成交不足五分之一 [7][9]。第二处冲突是企业数量的存量与增量对不上，新增数量是存量的三倍以上 [8]。第三处冲突是市场规模的统计边界：核心市场 480.6 亿元与虚拟主播市场 120 亿元并存 [8][9]，两个口径的覆盖范围显然不同，却常被并列为同一件事。三处冲突的相对量级分别为 60 倍、3.04 倍与 4.01 倍（均为测算，单位倍，年份 2023 至 2025）[15]。

图 14：三处公开材料冲突的量级对照（倍；2023 年至 2025 年，测算）。人效与成交口径相差 60 倍，企业数量新增与存量口径相差 3.04 倍，核心市场与虚拟主播市场口径相差 4.01 倍。资料来源：本报告基于公开材料测算 [8][9][10]
图 14：三处公开材料冲突的量级对照（倍；2023 年至 2025 年，测算）。人效与成交口径相差 60 倍，企业数量新增与存量口径相差 3.04 倍，核心市场与虚拟主播市场口径相差 4.01 倍。资料来源：本报告基于公开材料测算 [8][9][10]

这些冲突并不说明行业在造假，它们说明的是：数字人这个赛道的统计口径尚未收敛。市场由几个互不重合的定义拼接而成，任何人都可以在其中找到支持自己结论的那一组数字。对读者的实际含义是，任何单一来源给出的规模数字都不足以支撑投放或采购决策，需要用可观测的经营指标做交叉验证。

  • 口径交叉验证的第一层是可观测性：这个数字能否被第三方在同一时点复现。
  • 第二层是自洽性：同一材料内部的存量与增量、总量与分项是否能够相加对上。
  • 第三层是时间可比性：跨年比较时统计主体是否发生变化。
可证伪链 · 数字人赛道的公开统计口径尚未收敛，单一来源不足以支撑决策
依据三处冲突的量级分别为 60 倍、3.04 倍与 4.01 倍（均为测算）[8][9]。
边界适用于规模、增速与从业机构数量类指标；备案场次与时长这类有统一登记口径的指标不在其列。
反面证据若监管或行业协会发布统一口径的统计标准并连续披露，口径分歧会快速收敛。
跟踪指标各来源口径的差异倍数变化、跨来源数据的一致性检验结果。
证伪条件若主要来源的口径差异在连续两个年度内缩小到两成以内，则本判断失效。

08测算：替代深度的三情景路径

本报告的替代深度测算遵循四步法。第一步给出因子链：替代深度 ＝ 代播覆盖率 × 有效停留率 × 信任折价系数 × 合规可用比。第二步为每个参数找外部锚：代播覆盖率的上界由单日 288 个时段单元给出（测算）[7]，有效停留率由平均观看时长 5 分钟与留存假设给出（测算）[7]，信任折价系数由成交折算 1/5 与人效 12 倍的比值给出（测算）[7][9]，合规可用比由治理下架强度给出方向（测算）[8]。第三步给出保守、中性、乐观三组参数。第四步做二维敏感性检验。

图 15：替代深度的二维敏感性检验（代播覆盖率 × 信任折价系数；%；2025 年，测算）。代播覆盖率取 40%、60%、80%、100%，信任折价系数取 0.05、0.10、0.167、0.30，对应替代深度由 2.0% 到 30.0%。资料来源：本报告基于公开参数测算 [7][9][10]
图 15：替代深度的二维敏感性检验（代播覆盖率 × 信任折价系数；%；2025 年，测算）。代播覆盖率取 40%、60%、80%、100%，信任折价系数取 0.05、0.10、0.167、0.30，对应替代深度由 2.0% 到 30.0%。资料来源：本报告基于公开参数测算 [7][9][10]

敏感性检验的读法是看主对角线。只有当代播覆盖率与信任折价同时处在上四分位时，替代深度才能进入两位数区间；只要信任折价停留在 0.10 以下，即使代播覆盖率做到 100%，替代深度也不超过 10.0%（测算）。这说明约束项不在覆盖率那一侧。

图 16：替代深度三情景（%；2025 年，测算）。保守情景 6.0%、中性情景 13.4%、乐观情景 30.0%，对应代播覆盖率与信任折价系数的不同组合。资料来源：本报告基于公开参数测算 [10]
图 16：替代深度三情景（%；2025 年，测算）。保守情景 6.0%、中性情景 13.4%、乐观情景 30.0%，对应代播覆盖率与信任折价系数的不同组合。资料来源：本报告基于公开参数测算 [10]

三个情景的参数组合分别是：保守情景取代播覆盖率 60%、信任折价系数 0.10；中性情景取覆盖率 80%、折价系数 0.167；乐观情景取覆盖率 100%、折价系数 0.30（均为测算，单位 %，年份 2025）。乐观情景对应的是这样一组条件：平台把数字人直播间的信任折价压到真人的三成以内，同时允许接近全时段的合规播出。这个组合目前没有直接观测支持，属于条件性外推。

图 17：三情景下的单日可成交时段单元（个；2025 年，测算）。按 288 个理论单元与 30% 有效停留率，保守情景 51.8 个、中性情景 69.1 个、乐观情景 86.4 个。资料来源：本报告测算 [10]
图 17：三情景下的单日可成交时段单元（个；2025 年，测算）。按 288 个理论单元与 30% 有效停留率，保守情景 51.8 个、中性情景 69.1 个、乐观情景 86.4 个。资料来源：本报告测算 [10]
可证伪链 · 约束替代深度的瓶颈是信任折价而非覆盖率
依据覆盖率做到 100% 而折价系数低于 0.10 时，替代深度不超过 10.0%（测算）；折价系数提高到 0.30 时，替代深度可达 30.0%（测算）。
边界适用于带货场景；品牌曝光与客服应答场景的约束项不同。
反面证据若平台通过身份标识与信任机制显著降低观众对数字人的折价，则瓶颈会转移到覆盖率一侧。
跟踪指标数字人直播间的成交折算比、平台信任机制的上线进度。
证伪条件若观测到成交折算比在覆盖率未显著提升的情况下连续两个季度上升，则瓶颈判断失效。

09干预方案：把替代做实的三种路径

基于前面的度量口径，替代价值可以被三件事改善，且三者互不替代。第一条路径是把时段换成场景：不再追求覆盖全部小时，而是把数字人集中在真人成本最高、观众意图最稳定的特定时段，例如深夜长尾时段。这条路径提高的是单位时段的成交密度，而不是总时长。

图 18：三条干预路径对替代深度的边际改善（百分点；2025 年，测算）。场景聚焦、人格化建设与成本让利三条路径在不同基准上的边际效果并不相同。资料来源：本报告测算 [10]
图 18：三条干预路径对替代深度的边际改善（百分点；2025 年，测算）。场景聚焦、人格化建设与成本让利三条路径在不同基准上的边际效果并不相同。资料来源：本报告测算 [10]

第二条路径是把账号换成人格：让数字人拥有连续的叙事与稳定的形象设定，把观众对「一个模板」的折价转化为对「一个角色」的容忍。公开材料里观赏型形象的留存表现明显优于模板化带货形象 [8]，这为路径二提供了方向性支持，但两条赛道的商业化路径并不可直接互换。

第三条路径是把成本差让利给转化：既然每天节省约 208 美元（测算）[9]，就把其中一部分明确划拨给流量与内容优化，而不是全部记作利润。这条路径的本质是把会计收益转换为交易能力，它的成立前提是流量投放的边际效率高于折价带来的损失。

图 19：三条路径的成本投入与替代深度改善的对应关系（示意；2025 年，测算）。本图为定性框架的量化示意，不含外部统计。资料来源：本报告整理测算 [10]
图 19：三条路径的成本投入与替代深度改善的对应关系（示意；2025 年，测算）。本图为定性框架的量化示意，不含外部统计。资料来源：本报告整理测算 [10]
可证伪链 · 三条干预路径中，成本让利路径的边际效果最依赖流量单价
依据日均成本节省约 207.7 美元（测算）[9]；成交折算与真人相差约 60 倍（测算）[7]。
边界适用于已具备稳定流量投放能力的团队；纯自然流量为主的账号该路径不适用。
反面证据若平台侧流量单价结构性下降，成本让利路径的边际效果会超过人格化路径。
跟踪指标单位成交获客成本、投放消耗占成本节省额的比例。
证伪条件若成本让利路径投入产出比连续两个季度低于人格化路径，则本判断失效。

10跟踪指标：判断本报告观点是否成立

本报告的判断可以被逐项跟踪，且跟踪对象必须是经营指标而不是叙事。第一组是成交侧指标：数字人直播间的单位时段成交额与真人的折算比、复购率与退货率。第二组是注意力侧指标：平均观看时长、粉丝净增与流失率。第三组是成本侧指标：单位成交获客成本、内容审核成本占比、单账号日均开播小时数。第四组是治理侧指标：长时段直播占比与违规下架场次的增速。

图 20：城镇化率与居民最终消费占比（%；2020 年至 2024 年）。中国城镇化率由 2020 年的 63.52% 升至 2024 年的 65.90%，居民最终消费占国内生产总值比重由 38.17% 变化至 39.97%。资料来源：世界银行世界发展指标[4][6]
图 20：城镇化率与居民最终消费占比（%；2020 年至 2024 年）。中国城镇化率由 2020 年的 63.52% 升至 2024 年的 65.90%，居民最终消费占国内生产总值比重由 38.17% 变化至 39.97%。资料来源：世界银行世界发展指标[4][6]

需求侧背景同样值得纳入跟踪。中国互联网普及率由 2020 年的 70.05% 升至 2025 年的 91.60%，移动电话普及率由 2019 年的 122.67% 变化至 2024 年的 131.75% [2][3]。终端与网络的饱和意味着数字人替代的边际增量不再来自「更多人上网」，而只能来自「同一批人把更多注意力交给数字主播」。这进一步强化了前面的判断：替代深度的瓶颈在注意力质量，不在渠道广度。

图 21：居民消费价格指数同比涨幅（%；2020 年至 2025 年）。由 2020 年的 2.42% 回落至 2025 年的 0.06%。资料来源：世界银行世界发展指标[5]
图 21：居民消费价格指数同比涨幅（%；2020 年至 2025 年）。由 2020 年的 2.42% 回落至 2025 年的 0.06%。资料来源：世界银行世界发展指标[5]

低通胀环境对替代决策有一个具体影响：当价格端缺乏自然上涨的推力时，替代带来的成本节省更容易被直接让渡给消费者，而不是留在利润里。这会让成本优势的竞争变为常态化的价格竞争，最终压缩整个赛道的毛利率空间。跟踪价格指数与替代渗透率的关系，可以提前识别这种挤压。

11结论与风险提示

本报告的结论可以压成一句话：数字人的替代深度由信任折价而不是由在线时长决定。代播时长的确可以无限延长，但观众的 5 分钟不会因为设备还在线而自动变长。当替代深度被重新度量之后，2025 年的中性预期落在十余个百分点，乐观情形需要同时满足平台信任机制改善与合规窗口放宽两个条件。

本报告认为，接下来两到三年真正会分化的，不是谁的数字人更逼真，而是谁先把「折价系数」做成可观测、可优化的经营指标。把所有注意力放在形象逼真度上的供给方，会在成本已经压到地板的时候发现，剩下的差距不在渲染精度里。反过来，愿意把成交折算比当作核心指标、并据此调整场景与投放的团队，会先拿到真正的替代红利。

风险提示如下，共五项。

  • （一）口径风险：行业统计口径未收敛，规模类数字不可单点采信，易导致判断偏差。
  • （二）平台风险：平台流量分配规则变化可能同时改变折价系数与获客成本，使替代测算整体失效。
  • （三）治理风险：无人值守时段的合规要求若进一步收紧，可播出窗口将收窄，替代深度上限下移。
  • （四）技术风险：实时交互能力若出现跃升，观众停留时长的历史规律可能不再适用。
  • （五）竞争风险：供给端企业数量快速膨胀，价格战可能先于渗透率提升到来。

需要承认的边界是：本报告未获得任何平台侧的内部经营数据，也未对具体机构做尽调。所有测算都以公开材料为锚，参数取值为本报告的假设，读者可以按附录列出的口径替换参数重新计算。凡未标注来源的数字，均为本报告的测算值而非观测值。

图 22：三情景替代深度与真人基线的关系（以真人单直播间＝100 计；2025 年，测算）。真人基线为 100，保守、中性、乐观三情景分别对应 6.0、13.4、30.0。资料来源：本报告测算 [10]
图 22：三情景替代深度与真人基线的关系（以真人单直播间＝100 计；2025 年，测算）。真人基线为 100，保守、中性、乐观三情景分别对应 6.0、13.4、30.0。资料来源：本报告测算 [10]

A数据来源与证据表

编号 来源 / 报告 关键数据 链接
[1] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 研发支出占国内生产总值比重（2026 年发布）｜定位：指标代码 GB.XPD.RSDV.GD.ZS，国家 CN，年度序列		 [T1]中国研发支出占国内生产总值比重 2023 年 2.577%、2022 年 2.494%、2021 年 2.382%、2020 年 2.357%、2019 年 2.201%、2018 年 2.102%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[2] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 互联网普及率（2026 年发布）｜定位：指标代码 IT.NET.USER.ZS，国家 CN，年度序列		 [T1]中国互联网普及率 2025 年 91.60%、2024 年 92.00%、2023 年 90.60%、2022 年 75.611%、2021 年 73.053%、2020 年 70.053%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/IT.NET.USER.ZS?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[3] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 移动电话普及率（2026 年发布）｜定位：指标代码 IT.CEL.SETS.P2，国家 CN，年度序列		 [T1]中国移动电话普及率 2024 年 131.754%、2023 年 128.247%、2022 年 124.195%、2021 年 121.492%、2020 年 120.497%、2019 年 122.670%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/IT.CEL.SETS.P2?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[4] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 居民最终消费支出占国内生产总值比重（2026 年发布）｜定位：指标代码 NE.CON.PRVT.ZS，国家 CN，年度序列		 [T1]中国居民最终消费占国内生产总值比重 2024 年 39.970%、2023 年 39.568%、2022 年 37.777%、2021 年 38.374%、2020 年 38.168%、2019 年 39.352%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/NE.CON.PRVT.ZS?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[5] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 居民消费价格指数同比涨幅（2026 年发布）｜定位：指标代码 FP.CPI.TOTL.ZG，国家 CN，年度序列		 [T1]中国居民消费价格指数同比涨幅 2025 年 0.06%、2024 年 0.218%、2023 年 0.235%、2022 年 1.974%、2021 年 0.981%、2020 年 2.419%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[6] World Bank（世界银行）
World Development Indicators（世界发展指标）— 城镇化率（2026 年发布）｜定位：指标代码 SP.URB.TOTL.IN.ZS，国家 CN，年度序列		 [T1]中国城镇化率 2025 年 66.343%、2024 年 65.895%、2023 年 65.530%、2022 年 65.218%、2021 年 64.721%、2020 年 63.523%
检索：2026-09-30		 https://api.worldbank.org/v2/country/CN/indicator/SP.URB.TOTL.IN.ZS?format=json&per_page=8&date=2016:2026
[7] 经济日报（央视网产业+频道发布）
虚拟数字人：在技术迭代中进化（2025 年发布）｜定位：网页正文，行业现状与观众侧指标部分		 [T3] 2023 年虚拟主播的商品成交总额不足真人主播的 1/5；抖音平台虚拟主播平均观看时长由 2022 年的 15 分钟降至 2023 年的 5 分钟，粉丝流失率超 40%；高质量三维数字人制作成本居高不下，二维数字人因模板泛滥陷入价格战；京东数字人带货能力超越 80% 的真人主播，共 1.7 万家品牌商家使用数字人直播；罗永浩数字人首场直播吸引超 1,300 万人次观看、成交额突破 5,500 万元
检索：2026-09-30		 https://business.cctv.com/2025/09/15/ARTItwKSws3I5NZP1s6XyyVh250915.shtml
[8] 大众日报（腾讯新闻发布）
虚拟数字人直播带货的发展现状及未来趋势（2025 年发布）｜定位：网页正文，市场规模与备案统计部分		 [T3] 2023 年虚拟数字人直播带货备案 520 场、1,248 小时，2024 年增至 1,890 场、4,320 小时；2024 年初国家市场监管总局开展专项整治，下架 320 多场存在不良行为的直播、总时长 1,560 小时；2023 年中国虚拟数字人核心市场规模 205.2 亿元、带动周边市场规模 3,334.7 亿元，预计 2025 年分别为 480.6 亿元与 6,402.7 亿元；截至 2024 年 7 月 20 日相关企业 13.7 万家，2023 年 1 月至 2024 年 7 月新增超 41.7 万家；虚拟数字偶像社交媒体粉丝数突破千万、周边商品一个月销售额达 3,000 万元，虚拟数字歌手线上演唱会观看突破 1 亿人次
检索：2026-09-30		 https://news.qq.com/rain/a/20250607A02H2V00
[9] 网经社（湖北日报新闻客户端发布）
虚拟主播发展情况分析：行业现状与数据洞察（2025 年发布）｜定位：网页正文，成本与市场增速部分		 [T3]中国虚拟主播市场年均增速 33.7%，2025 年市场规模预计突破 120 亿元；京东云披露其 AI 数字人已为 9,000 个以上品牌创造 140 亿元增量成交额，单直播间人效堪比 12 名真人主播；第三方模型测算显示日均 8 小时直播场景下 AI 主播年度成本较真人低 76 万美元
检索：2026-09-30		 https://news.hubeidaily.net/pc/c_4180941.html
[10] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]替代深度四因子模型：代播覆盖率 × 有效停留率 × 信任折价系数 × 合规可用比，三情景分别为 6.0%、13.4% 与 30.0%（单位 %，年份 2025）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[11] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]信任折价系数 ＝ 成交折算指数 20 ÷ 人效指数 1,200 ＝ 1.67%（单位 %，年份 2023）；对应相对真人指数的口径差为 60 倍
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[12] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]单日时段单元 ＝ 1,440 分钟 ÷ 5 分钟 ＝ 288 个；按 30% 留存假设的可成交单元约 86.4 个（单位个，年份 2025）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[13] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]单场平均备案时长 ＝ 备案时长 ÷ 备案场次；2023 年 2.40 小时/场、2024 年 2.29 小时/场，下降 4.76%（单位小时/场，年份 2023 至 2024）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[14] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]年度成本差额 760,000 美元按 12 个月与 365 天折算：月度 6.33 万美元、日均 207.7 美元（单位美元，年份 2025）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[15] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]三处材料冲突量级：人效与成交口径 60 倍、企业数量新增与存量 3.04 倍、核心市场与虚拟主播市场口径 4.01 倍（单位倍，年份 2023 至 2025）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）
[16] 本报告
本报告测算口径（假设与参数见附录 C）		 [测算]治理下架对象单场平均时长 ＝ 1,560 小时 ÷ 320 场 ＝ 4.875 小时/场（单位小时/场，年份 2024 年初）
检索：2026-09-30		 —（本报告测算，无外部直接来源）

B证明链台账

本报告共设十条可证伪链，覆盖口径错配、供给分层、代播时长与有效停留、备案增长来源、成本剪刀差兑现、治理约束、账号资产折旧、材料冲突、替代深度瓶颈与干预路径。每条链均给出依据、边界、反面证据、跟踪指标与证伪条件。

链编号 核心判断 主要依据 跟踪指标 证伪条件 数据档次
链 1（摘要） 替代深度必须用成交折算口径度量 人效 12 倍与成交 1/5 并存 [7][9] 单位时段成交额 成交达到真人 80% 以上 [T3]+测算
链 2（第一章） 替代供给分层，平均值掩盖层间差异 三维成本高企与二维价格战并存 [7] 各类供给开播时长占比 二维三维授权价差缩至两成内 [T3]
链 3（第二章） 代播时长只是替代深度的上界 观看时长 15 分钟降至 5 分钟 [7] 平均停留时长、重复观看率 停留时长连续两季高于 10 分钟 [T3]+[T1]
链 4（第三章） 备案增长来自场次而非单场延长 场次增 3.63 倍、时长增 3.46 倍 [8] 单账号日均开播小时数 单场平均时长连续两期升超 10% [T3]+测算
链 5（第四章） 成本差额兑现需流量单价低于日节省额 日节省约 207.7 美元（测算）[9] 单位成交获客成本 获客成本连续两季低于日节省额 [T3]+测算
链 6（第五章） 治理抬高长时段播出成本并设限 下架 320 多场、1,560 小时 [8] 长时段直播占比、审核成本占比 备案单场平均时长反升超 10% [T3]+测算
链 7（第六章） 账号替换的代价是粉丝资产折旧 粉丝流失率超 40% [7] 替换前后 90 天粉丝净增 粉丝净增三期恢复至替换前 [T3]
链 8（第七章） 公开统计口径未收敛，单一来源不足采信 三处冲突量级 60 倍、3.04 倍、4.01 倍 跨来源数据一致性检验 口径差异两期内缩至两成内 [T3]+测算
链 9（第八章） 瓶颈在信任折价而非覆盖率 覆盖 100% 与折价 0.10 时深度不超 10.0% 成交折算比、信任机制上线进度 覆盖率未升而折算比连续两季上升 测算
链 10（第九章） 成本让利路径最依赖流量单价 日均节省 207.7 美元、折算差 60 倍 投放消耗占成本节省额比例 让利路径投入产出比连续两季落后 测算

C数据档次说明

本报告所有关键数据均按四档标注数据来源档次，以区分证据强度与可复核性：

  • [T1]一手或官方口径：国际组织与政府部门的正式统计序列，指标代码与年度可逐项复核；
  • [T2]机构二手口径：行业协会、研究机构与上市公司披露的整理数据，口径可能存在差异；
  • [T3]媒体转引口径：媒体报道或企业对外宣传口径，未经独立审计，仅作参考；
  • [缺口]数据缺口：无法获得可靠来源的数据，本报告一律降级为定性讨论或不写。

所有标注「测算」的数字均为本报告基于外部锚参数推算的结果，推算公式与参数取值在正文中逐项给出。关键测算的完整口径如下：替代深度 ＝ 代播覆盖率 × 有效停留率 × 信任折价系数 × 合规可用比（单位 %，2025 年）；信任折价系数 ＝ 成交折算指数 20 ÷ 人效指数 1,200 ＝ 1.67%（单位 %，年份 2023）；单日时段单元 ＝ 1,440 分钟 ÷ 5 分钟 ＝ 288 个（单位个，年份 2025）；单场平均备案时长 ＝ 备案时长 ÷ 备案场次，2023 年 2.40 小时/场、2024 年 2.29 小时/场（单位小时/场，测算）；日均成本节省 ＝ 760,000 美元 ÷ 365 ＝ 207.7 美元/日（单位美元/日，年份 2025）。企业数量与市场规模类指标存在来源间口径分歧，本报告未将其作为定量结论的依据。数字人直播的成交折算比、平均停留时长与粉丝流失率均缺乏连续、统一口径的官方统计，相关判断只在方向层面成立，读者应以自身可观测的经营数据替代本报告的参数取值。

本报告由云上有品基于公开资料整理，检索日期 2026-09-30。所有 [n] 编号对应附录 A 证据表，可逐条核验。标注「可证伪链 / 分析师观点」为作者判断，不构成投资建议。市场预测存在机构口径差异，引用时请注意比较基准。