我们聚焦数字人自主学习与个性化交互、RAG 技术深度优化、大模型轻量化与端云协同、垂直领域百亿级行业大模型研发四大核心方向，计划在 6 年内分短期技术框架搭建、中期优化拓展、长期突破生态构建三阶段，投入 1.72 亿 - 2.76 亿资金，通过原生多模态架构革新、MCP 协议融合等技术，打造具备高精度知识生成、低成本部署、多场景应用能力的大模型 AI 体系，实现商业化落地与盈利 。
四大核心研究方向深度协同，以原生多模态架构为基础，融合声音与虚拟形象技术打造数字人智能体。其不仅能在客服、教育等场景实现个性化服务，还可与垂直领域大模型结合，化身医疗问诊、金融顾问等数字人，满足多行业专业服务需求。
数字人自主学习与个性化交互、RAG 技术深度优化、Ai助理、垂直领域行业大模型研发这四大方向，均以原生多模态架构革新为核心驱动力。突破传统拼接式多模态架构的局限，从训练阶段便实现视觉、语音、文本、3D 等多模态数据的统一编码。以商汤科技 “日日新” 融合大模型为例，其通过逆渲染、混合语义生成等前沿技术，合成跨模态数据，达成图像、文本、视频的深度协同推理，为各方向的技术突破奠定基础。
驱动 AI 生态协同的核心技术，通过四大能力实现模型与场景深度融合：跨模型交互实现信息共享，场景适配根据设备与环境动态优化输入生态兼容统一格式，无缝连接数据、硬件与工具，作为技术壁垒与场景落地关键，MCP 助力构建全栈解决方案，抢占 AI 应用市场先机。
| 研发期 | 研发成本 | 数据成本 | 硬件成本 | 人力成本 | 总预算 |
|---|---|---|---|---|---|
| 短期（1 年） | 800 - 1200 | 200 - 400 | 400 - 800 | 600 - 800 | 2000 - 3200 |
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短期主要搭建基础研发框架，开展核心技术预研。研发成本用于算法设计、模型初步训练等；数据成本涵盖基础数据采集、标注；硬件成本投入在基础服务器、GPU 设备采购；人力成本用于组建核心技术团队，包括算法工程师、数据科学家等
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| 中期（2 年） | 800 - 1600 | 800 - 1200 | 1200 - 2000 | 1600 - 2400 | 4400 - 7200 |
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中期着重技术优化与场景应用开发。研发成本用于算法改进、模型优化；数据成本增加数据深度挖掘与处理费用；硬件成本用于扩充算力集群、升级设备；人力成本因团队规模扩大、技术难度提升而显著增长
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| 长期（3 年） | 3200 - 4800 | 800 - 1200 | 2000 - 4000 | 2400 - 3600 | 8400 - 13600 |
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长期致力于技术突破与生态构建。研发成本投入前沿技术研究、创新探索；数据成本用于大规模数据采集、存储与分析；硬件成本用于搭建更强大的算力基础设施；人力成本涵盖高端人才聘请、团队持续培养与激励
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静态投资回收期：假设项目在第 4 年进入稳定盈利期，年净利润按 1.5 亿元估算，不考虑资金时间价值，静态投资回收期约为 （2000 + 5600 + 9600）/15000 ≈1.15 年（取上限数据计算，下限数据回收期更短）。
内部收益率（IRR）：按项目周期 6 年，总投入 27600 万元，6 年累计收入 15 亿元（保守估计）测算，IRR 约为 38% ，远高于行业平均水平。
净现值（NPV）：以 10% 折现率计算，假设初始投资 27600 万元，6 年累计净现金流 12.24 亿元，NPV 约为 7.2 亿元，投资价值显著。