虚拟人交互平台

架构设计：采用分层架构，包含交互层、业务逻辑层、数据处理层与平台支撑层。交互层通过Flutter或UniApp实现多端适配；业务逻辑层以微服务拆分语音识别、NLP、动画生成等模块；数据处理层集成实时流处理引擎与消息队列；平台支撑层提供AI能力封装、数字资产管理及低延迟通信框架。关键技术包括多模态融合引擎、轻量化3D模型渲染、边缘-云协同计算，确保跨平台兼容性与实时性。

实现路径：1. 环境准备：配置跨平台开发工具链，集成TensorFlow Lite、ONNX Runtime等轻量化推理框架；2. 模型部署：将预训练的语音识别、TTS、表情生成模型转换为跨平台格式，通过联邦学习保障数据隐私；3. 功能集成：利用Java NIO与线程池处理多用户并发，结合WebRTC实现低延迟音视频同步；4. 性能优化：采用模型量化压缩体积，通过ASTC纹理压缩减少内存占用，优化渲染管线降低GPU负载；5. 场景适配：针对金融客服、虚拟主播等场景定制对话策略与动作库，支持Windows/Linux/macOS及移动端无缝部署。