登录花了两天，让Trae，给我用魔珐星云数字人写了个项目!
最近参加了 pre.xingyun3d.com/hackathon20… 活动，这个由魔珐星云组织的数字人开发活动！
菜鸟感觉我这个想法的商业价值还是挺大的！
下面是背景、需求分析！
二、 项目背景与痛点
2.1 行业与社会背景
随着人工智能、大模型与数字人技术的快速发展，人机交互正从“屏幕点击式”向“自然语言式、具身交互式”演进。语音识别、语义理解与数字人形象的成熟，使 AI 不再只是信息工具，而逐步成为能够融入现实场景、主动提供服务的“智能伴随者”。
与此同时，大型公共空间与商业空间正变得愈发复杂。以医院、综合商场为代表的场所，普遍存在空间结构复杂、信息分散、服务节点多等特征。用户在进入这些场所后，往往面临“找不到路、问不到人、不知道下一步该做什么”的问题。
从社会结构来看，老龄化趋势明显。大量老年人对智能设备操作不熟悉，在医院等高频公共场景中，仍高度依赖人工指引甚至医陪服务，增加了家庭与社会成本。
在消费层面，用户对效率、体验与个性化服务的期待持续提升。传统依赖指示牌、人工咨询、被动检索的服务方式，已难以满足用户对“即时、准确、自然交互”的需求。
在此背景下，一个能够感知用户位置、理解用户意图，并以自然方式进行引导与服务的 AI 数字人交互系统，具备明确的现实价值与应用空间。
2.2 现有场景的核心痛点分析
（一）医院场景：信息复杂，对弱势群体不友好
医院是信息密度极高的公共空间，但其服务体系长期以“懂规则的人”为默认用户。
挂号流程复杂：科室划分专业性强，普通患者尤其是老年人，很难根据症状准确判断应挂哪个科室。
挂错号成本高：一旦挂错科室，往往需要重新排队、重新缴费，甚至改期就诊，造成时间与精力的双重浪费。
老年人操作困难：大量医院已转向自助机、App 挂号，但对老年人并不友好，催生了高成本的“医陪”需求。
人工咨询压力大：导医台与人工窗口长期处于高负荷状态，服务质量难以保证。
痛点本质：医院缺少一个能够“用人话解释规则、替用户思考路径”的智能引导角色。
（二）大型商场场景：空间大、选择多、决策成本高
现代商业综合体体量不断扩大，但用户体验并未同步提升。
门店分布复杂：楼层多、动线绕，用户往往需要反复查看地图或询问工作人员。
找店效率低：想找某一家店，常常需要“走错—返回—再确认”，体验割裂。
消费决策困难：面对大量餐饮与品牌，用户不知道“哪家好吃”“哪家适合自己”。
用户粘性不足：商场难以持续与用户产生互动，只能依赖静态导览与被动推荐。
痛点本质：商场缺乏一个“能随时被询问、能结合场景做推荐”的智能交互入口。
（三）试衣与消费体验：流程繁琐，心理与时间成本高
在服装消费场景中，试衣环节长期存在明显痛点：
试衣过程麻烦：反复穿脱衣物耗时耗力，尤其在客流高峰期体验较差。
心理压力存在：部分用户对在公共试衣间反复试穿存在心理负担。
体验割裂：线下试衣与线上浏览、搭配之间缺乏连续性。
转化率受限：用户因试衣不便而放弃购买的情况普遍存在。
痛点本质：传统试衣方式效率低、体验重，不符合当前“便捷化、数字化”的消费趋势。
（四）公共空间中的“不知道该做什么”
在医院或商场中，用户经常并非目标明确，而是处于一种“被动探索”状态：
- 不知道下一步该去哪
- 不清楚当前有哪些服务或活动
- 不确定自己的选择是否最优
现有系统只能提供静态信息展示，无法主动理解用户需求并给出引导。
痛点本质：场所与用户之间缺乏持续、自然的互动连接。
2.3 项目切入价值总结
综合以上痛点可以看出，无论是医院还是商场，本质问题都不在于“信息不存在”，而在于：
- 信息分散、表达方式不友好
- 服务依赖人工，成本高且不可规模化
- 用户需要的是“被理解、被引导”，而非“自己去找答案”
AI 伴你「衣食行」项目，通过引入具备语音交互能力的 AI 数字人，将复杂的空间信息与服务流程，转化为自然对话式的引导体验，为用户提供：
- 随问随答的空间指引
- 基于语义理解的决策辅助
- 贴近真实人的交互方式
- 覆盖“衣、食、行、医”等高频生活场景的一体化服务
从而有效降低公共空间的使用门槛，提升服务效率与用户体验，同时为场地方构建新的智能服务入口与商业延展可能。
三、 产品核心功能
3.1 语音驱动的自然交互数字人
产品以 AI 数字人为核心交互载体，采用语音作为主要交互方式，用户无需复杂操作，仅通过自然语言即可完成信息获取与服务请求。
- 支持实时语音唤醒与连续对话
- 能理解口语化、非标准表达的用户提问
- 通过拟人化数字人形象进行反馈，降低技术使用门槛
- 特别适配老年人等对智能设备不熟悉的群体
功能价值：
将传统“点按钮、看说明”的操作模式，转变为“像问一个人一样问系统”，显著提升公共空间中的服务可达性与亲和力。
3.2 基于位置感知的智能导航与指路服务（行）
产品可结合用户当前位置，为其提供直观、可理解的空间引导服务。
- 自动识别或确认用户所处位置
- 支持语音查询目的地（如科室、门店、服务点）
- 提供清晰的路线指引与方向说明
- 可在医院、商场等复杂空间中使用
应用场景：
- 医院内寻找挂号窗口、科室、检查区域
- 商场内寻找具体门店、餐饮区域、服务设施
功能价值：
帮助用户在复杂空间中快速建立方向感，减少迷路、反复确认和对人工咨询的依赖。
3.3 智能科室引导与就医辅助（医）
针对医院高频痛点，产品提供基于症状描述的科室引导能力。
- 用户可通过语音描述自身症状或就诊目的
- 系统对语义进行解析，并匹配对应科室类型
- 以“引导建议”的形式告知推荐科室方向
- 明确提示结果为辅助参考，避免误导性医疗判断
功能价值：
降低因不了解医学专业划分而造成的挂错号概率，减少患者时间成本，缓解医院导医压力，尤其对老年患者具有显著帮助。
3.4 商场智能推荐与即时问答（食）
在商业场景中，产品可作为“随行导购式数字人”，提供即时咨询与推荐服务。
- 支持询问商场内“吃什么”“去哪逛”等问题
- 可根据餐饮类别、位置等进行推荐
- 通过对话方式帮助用户快速做出选择
- 减少用户在商场内的决策成本与犹豫时间
功能价值：
让用户在商场中“随时有人可问”，提升消费体验，同时为商场构建更具互动性的服务入口。
3.5 虚拟试衣与数字分身体验（衣）
产品支持通过数字人技术，构建用户的虚拟形象，实现虚拟试衣体验。
- 可生成与用户外形相近的数字分身
- 在无需实际更换衣物的情况下进行服装展示
- 支持多款式、多颜色的快速切换对比
- 可应用于服装零售、品牌展示等场景
功能价值：
减少试衣流程带来的时间与心理成本，提升服装消费效率，为线下商业场景引入更具吸引力的数字化体验。
3.6 多场景融合的一体化服务能力（衣 · 食 · 行）
“AI 伴你『衣食行』”并非单一功能工具，而是围绕用户在公共与商业空间中的完整行动路径，提供连续性的服务体验。
- 同一交互入口，覆盖导航、咨询、推荐与体验
- 根据场景不同切换服务重点
- 数字人形象统一，降低用户学习成本
- 可根据不同场所进行定制化部署
功能价值：
实现从“被动信息查询”到“主动智能陪伴”的转变，打造可持续扩展的场景级智能交互平台。
3.7 核心功能总结
通过将语音交互、位置感知、语义理解与数字人形态进行融合，产品构建了一个面向真实空间的智能服务系统，使用户在医院与商场等高频场景中：
- 找得到路
- 问得到人
- 做得出决定
- 得到更好的体验
开发
直接按照官网 xingyun3d.com/developers/… ，下载一个demo示例，解压后运行即可！
菜鸟本来是想接入大模型的，结果发现需要money就算了，还想着魔珐星云有AI大模型可以直接使用，结果这个活动原来只是提供一个数字人，要用大模型一样要花钱，所以就没搞了。
还有语音识别也是一样。
菜鸟做的第一件事就是试试水，看Trae能否帮我完成这个艰难的任务！
准备是看看能不能直接把Trae接入的，结果只是多了个下拉选项 (ˉ▽ˉ；)...
但是确实完成了任务，说明这种小问题还是可以解决，接下来就是开发了！
后续的一些需求沟通
菜鸟后续还提出了很多需求，基本上都能完成，有些需要人为判断一下是否正确，不正确的时候git撤销掉，然后重新描述一下，这样就能保证每一个需求都能准确完成！
代码，大家可以直接访问获取，可以的话给个Star，感谢大家：
视频演示见：
