# 永不眠，不停售：AI 直播主持人全球部署 > **合规声明（生成式 AI 服务）**：前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营，具体信息以中国区域官网为准。 > > **完整资料：如果想了解更多内容可以访问:https://events.amazoncloud.cn/china-summit-on-demand/ > > **免责声明**：本摘要仅为便于您了解峰会内容而提供，我们不对其完整性及准确性作出任何保证，且不构成任何建议或结论。相关内容仅供参考，实际内容以峰会回放视频为准。 ## 一、基础信息 - **会议类型**：专题演讲 - **Persona**：出海实践者 - **时间信息**：6月23日 | 14:00 - 14:30 - **标题**：永不眠，不停售：AI 直播主持人全球部署 - **PDF 资料**：无 - **视频回放**：有 ## 演讲人信息 ### 会议信息 - **地点**：上海世博中心（2026 亚马逊云科技中国峰会） - **日期**：2026年6月23日（Day 1） - **时间**：14:00 - 14:30 - **会议类型**：专题演讲 - **面向 Persona**：出海实践者 ### 亚马逊云科技演讲人 - **薛东**：资深解决方案架构师 ### 客户 / 合作伙伴演讲人 - **王一佳**（北京百度网讯科技有限公司）：数字人直播出海产品负责人 ## 二、会议资料 PDF 转录内容 （本场次无 PDF 资料） ## 三、会议回放视频转录内容 各位来宾合作伙伴大家好 我是王一佳来自百度 负责数字人直播出海业务 很荣幸有机会来到这里给大家做分享 我今天分享的一个主题是永不眠不停售 这个标题听起来还挺卷的 感觉在说我们这些干互联网的牛马 但是对于我们出海商家来说 这其实是一个非常现实的问题 因为我们全球的消费者 并不会等我们去上线 美国的消费者可能会在我们睡觉的时候下单 东南亚的消费者可能会在我们吃饭的时候去比价 所以说我今天不想花太多的时间去证明 数字人他现在还是不是一种趋势 我觉得大家心里都有一定的认知了 我需要去更多的是聊一件事 就是 AI 数字人进入到直播以后 能给我们商家真正带来什么 以及说我们现在又做到什么程度了 我们可以快速看一下 为什么数字人这些年变得越来越重要了 就是整个从市场来看看 数字人这个赛道增长还是比较明显的 它的核心市场、带动市场 以及相关的企业注册规模 这些年都是在逐年攀升的 这个增长背后 其实各行各业都会归因到同一个问题上来 就是我们现在内容生产变得越来越重了 但是我们用户对于内容的享用 诉求却变得越来越快了 所以说数字人才从一个新鲜的技术 真正进入到我们业务里面 去变成了一个核心的生产力 那在我们电商行业里面其实很明显 我们去做直播 它可以让直播的门槛变得更低 然后直播的时长拉得更长 对于广告行业来说 我们让素材生产越来越快 在内容消费行业里 用户除了和数字人之间去看数字人产生的内容 还可以和数字人之间去产生互动 所以说有了数字人之后 其实直播间是围着我们用户去在线的 就是用户什么时候来 这个直播间都在 它的价值说白了就是一个 全天候多语种可复制 并且表达稳定的这种直播系统 我们一个直播间跑通了之后 也可以去快速复制到不同的市场 语言平台上去 这个对于我们做全球经营的商家其实很重要 因为全球经营是不缺用户的 但是我们用户来了之后 怎么能接得一致接得稳定 这个其实是非常难的 所以数字人为什么会火呢 其实它已经不是我们现在展会上看到的 这些 demo 了 而是我们已经把它应用到 真正的业务里面去拿结果了 那我们去看一下它真正的结果是什么样的 这个是在我们百度平台上过去 618 这个节点上的一个数据 大家可以看到我们的头部商家 腰部商家和中小商家 在使用了我们数字人技术之后 它的 GMV 和直播转化率 都是有一个非常明显的提升的 其实这组数据背后 其实我想说的是 现在数字人技术已经不是帮这种大品牌 去给市场推广或者做炫技了 对于我们中小商家来说 数字人技术可以大幅的去降低 它整体开播的门槛 对于这些比较成熟的商家来说 它可以补充长时段精细运营的这些能力 所以很多商家其实开播之前 都非常头疼 就是我去哪里找主播 我在哪里布场地 脚本怎么写 并且在播每期的时候 可能还会想那个夜场谁能来播 现在其实是多了一个选择的 数字人可以把我们的直播间 先撑起来 用户来了至少我们能把流量留住 不让这些流量白白的去浪费掉 那我们的现在的能力 也已经通过了非常多行业的验证 我们现在平台上的 已经有10万个数字人主播 并且覆盖了30多个行业 大家屏幕上看到了这些行业评测和表 榜单其实也从我们的产品 稳定性技术能力上面 给了我们一个比较扎实的认证 这些认证背后 其实我们真正使用产品的 这些商家关心的问题是非常现实的 就是它能稳定吗 可以复制到其他市场吗 能给我最终带来转化吗 所以我们直接去看一下 我们现在做到什么样的能力 其实去做直播出海 它最难的并不是把大家好 直接翻译成 Hello everyone 其实它最难的是不同的市场 它对应的用户平台 消费习惯都是非常不一样的 所以说我们去做数字人的一个目标 是希望它具备全场景的对话能力 希望和全球的消费者进行沟通 我们现在支持24个语言 并且覆盖市面上所有主流的设备 和电商的平台 我们的商家无论在什么平台上 可以使用我们的产品快速地去开播 简单来说我们并不是把一个中文的直播间 直接搬到了海外 而是给它装上了全球的适配器 大家可以先去感受一下 它在海外真实的直播间是一个什么样的效果 对这个已经不是一个单点的 demo 了 因为我们在海外已经跑了几十万场 这种数字人的直播间了 我们希望把语言平台和商品表达整体都打包起来 可以让它快速地去复制到不同的市场上去 我接下来会拆开讲一下 这套能力有哪些部分去组成 很多人一提 数字人第一反应肯定就是它像不像真人 其实这也很正常 就是因为大家也是第一眼去看脸嘛 但是真正去做电商直播 我们光像还是不够的 它需要把商品能讲清楚 用户有问题能承接住 最后才有机会走到转化上 所以说一个能做生意的数字人直播间 它不光需要形象 还需要声音脚本 装修 氛围 这些都要跟得上 用户愿意停下来 听下去 然后问一个问题 有可能才会走到转化上 所以我们做的绝对不是一个会动的虚拟人 而是一个完整的数字人直播的系统 那我会挑几个关键能力给大家展开讲一下 首先还是形象 就是我们现在支持真人的一键克隆 很多商家手里其实已经有比较好的素材了 比如说我们过去的一场直播的回放 短视频的片段 或者说之前效果很好的一场直播 这些以前过去的素材 我们以前只能用来复盘 做数据的复盘 看哪里能调整 但是现在我们可以把它变成新的生产力 我们只需要最少三分钟的直播回放 就可以完成一个形象的克隆 我们也不需要重拍 也不需要搭棚重新去录一遍 这些已经被用户验证过的素材 可以直接沉淀下来 变成我们的脚本继续去开播 那一次生成之后 它也不是一个用后即弃的素材 它可以复制到更多的账号 拓展市场上去 那这里其实最重要的就是自然 我们现在支持复制后的形象 大幅度侧身转动 以及唇部有遮挡的时候 唇形完美的拟合 那大家可以去看一下 这是我们之前和快手的一个 KOL 去合作的一场数字人直播 我们只用了它在约30秒的视频素材 就已经做到了现在这样的效果 对 所以这一步其实解决的是 我们人从哪里来 我们下一步要去做直播 要留住用户 就要去关注它的声音 那数字人像不像呢 其实第一眼是去看脸 第二秒是去听声音 脸决定用户会不会停下来 声音就会决定我们能不能留住用户 我们现在支持15秒收音 20秒就可以完成一个声音的复刻 但是我们这里 要做的绝对不只是复刻它的音色 为什么我们一提到 买它买它买它就能想到李佳琦 其实它的这些感染力 是表现在这些主播表达中的 比如说我们讲商品的时候 其实是要足够坚定的 讲优惠的时候要层层递进有节奏感 回答用户问题的时候 要具备亲和力 所以这些感染力是体现在这些细节里的 那这里可能大家对小语种没有那么敏感 所以不知道怎么回事 我这里放了一个罗永浩的 demo 大家可以一起去听一下 他现在这场直播里所有的声音形象 动作 商品的讲解 都是用我们的数字人技术去完成的 大家可以关注一下 我们是怎么去还原它的音色情绪 和说话节奏的 主稍有什么 好吧 真客气 来给大家看一下 今天歌舞测译 所有的品都可以买 对能买的都能买 买不的可能就没货了 赶紧买的买的就行 今天给大家终合同意 真的很大忙 该我还有几例活动 大家可以开始 很难 好 也做拉包吧 所以 对 这是一个双人直播的效果 我们也支持双人的直播 当然并不是所有的商家 可能一开始都有这种非常好的素材 或者这些没有直播经验的商家 我们也提供了上百个国内外的公共库的形象和声音 我们可以直接去选择一个符合我们品牌调性的 数字人的形象和声音 直接把这个直播间开起来 那接下来我们去聊一下脚本 很多商家其实是不缺商品或卖点 以及卖点的 他们缺的是持续去产出好内容的能力 怕就怕脚本写到最后只剩三句话 质量很好 加个优惠催一下单 其实这三句话倒是都没错 但是我们用户听了这三句话之后 可能会想 为什么我现在需要 为什么我要在你这里买 也就是它的信息是完整的 但是购买欲望也是没有的 所以我们支持全文的智能生成 在不同的场景和不同的品类 我们对应的脚本的风格一定是完全不一样的 比如说像3C 类 我们可能更适合科技风 像美妆类可能更适合种草风 那绝对不能用一套话术去打天下 同时我们也支持个性化的仿写 也就是我们商家只要提供它的商品信息和目标脚本 AI 大概一分钟之内就可以把个性化仿写的脚本生成出来 以及我们过去一些效果很好的一些录音 也可以通过 AI 的音频转录 把这些资产去沉淀下来 这就意味着我们每次开播都不是从零去开始的 首先我们支持个性化智能的生成 同时我们过去播的好的这些脚本 也可以持续的去迭代和进化 所以说一篇好的脚本肯定不是我们商品参数去堆叠起来的 它需要告诉用户我为什么需要它 什么时候会用到它 以及我为什么在你这里买 你这里为什么值得买 讲成一个自然决策的过程 我们再往下去看互动 其实直播它不是把一个短视频去拉长 直播的价值在于用户一开口 主播就能承接得住 比如说用户去问尺码问材质问优惠 我们的数字人也不是从我们的商品知识库里去找到 相关的商品知识搜索到直接去回答用户 我们是需要先判断用户当前关心的是什么 然后再去通过大模型生成回复 最后还要把这个直播节奏接回到这个直播氛围里来 所以说去做互动问答绝对不是去做客服 而是去做一个懂商品懂节奏懂氛围的主持人 那这里的互动效果 大家可以去关注一下 它是怎么去承接用户的问题 然后带到直播节奏里来的 对 这个就是用户有实时的提问 然后我们主播用口播直接去回复了用户的问题 然后最后它还要继续在介绍当前的商品的这个节奏里 除了我们被动去回复用户问题之外 我们还支持主动的去邀请用户评论 然后对用户问题进行追问 以及多轮的问答去记忆用户的行为 所以这个就是我们去做短视频和直播最大的区别 我们不是只把内容去放出去 而是希望用户有问题了之后 我们能承接住用户 承接之后我们才有可能最终去走向转化 那我们刚才看到的所有的能力 都是我们前台的能力 往后看的话 一个高性能的数字人 他绝对不可能是一个单点模型去驱动的 他一定是一个多智能体的系统 那早期我们要求数字人他能动起来 人动动起来 嘴型能对得上 这个确实也很关键 但是肯定还是不够的 就是一个主持人 如果他发音标准 咬字端正 但是完全不看现场观众的反应 可能观众已经在问价格了 他还在讲品牌历史 所以说我们才需要一个 AI 大脑 他能理解人设目标和商品的知识 可以调动主播文本 氛围 脚本这些多个智能体 直播信号实时输入了之后 他根据现场情况去再做决策 再做判断 形象声音互动问答 其实对应着我们前台的能力 AI 大脑其实对应的就是我们的调度中心 这就是我说的从一个会说话 到一个会看场子的数字人的变化 直播间就算在这 我们系统也得知道我下一步该去做什么 那这些能力之间是怎么协同的呢 他背后其实就是多个智能体的系统 把主播脚本问答氛围和运营策略 全都串联起来 让主播不再是根据脚本内容一个字 把它读出来 而是根据现场情况进行表达组织 那最后呢给大家去看一小段 AI 大脑的效果 大家可以去很直观的看到 他在直播现场是怎么做调度和响应的 对 在这个效果里面 大家可以看到我们根据现场用户的一些反馈 可以去切到近景远景 车里的内景 以及说邀请用户评论之后 根据用户的评论结果 主播去上福袋等等这些行为 其实都是需要我们 AI 大脑去调度我们所有的 这些智能体协作起来才能完成的效果 那到这里我们看到的这些产品和技术的能力 包括我们的脚本能生成 声形能克隆 互动能承接以及 AI 大脑能调度 但是我们去真正出海了之后 它具体能不能稳定落地 其实是另外一回事 那接下来我会把时间交给我们亚马逊云科技的架构师 同时请他继续和大家分享 我们直播出海是如何做到稳定落地的 谢谢 好 谢谢那个一佳的精彩分享 然后我先做个自我介绍 我是亚马逊云科技的 资深解决方案架构师薛东 然后我在这个过程中 支持了客户的这个数字人网站 应该叫 vistar.com 然后落地在我们美国的亚马逊云科技 Region 下面我会抓住这个机会 为大家介绍一下 到底面对这样的一个 这么炫酷的这样的一个方案和服务 我们亚马逊云科技 如何用我们的技术 去支撑客户更好的落地在海外的区域 其实从整体来看 客户的业务 大家已经解到它是一个直播业务 那么它有内容的生产 有业务上的直播 然后还要考虑内容合规 以及最终它有一个持续运营的过程 这个过程也要持续地考虑 如何把这个业务持续地增长 把它做大做强 那么在这个过程中 我们一直在跟客户去探讨一件事情 特别是当海外的首站 vistar.com 还没有落地之前 我作为一个架构师 我是有责任去和客户一起商量出来说 我们在架构上到底怎么去提前设计 然后能够让这个业务将来 保证一个好的业务连续性 然后让这个业务可以持续地去扩大 它的流量 扩大它的增长 那么在这里面 我们就梳理出来几个关键的架构点 一个自然是我们 亚马逊云科技 坚持了很多年的一个技术点 就叫做高可用 这是我们在海外的多个 Region 多个 AZ 这样的一个架构来保证的 同时我们在海外做业务 一定要坚持的两个原则 就是安全和合规 因为我们在看到很多先例 就是在安全和合规这块如果你做不好 可能这个业务就算你跑起来 可能很快也会被当地的一些法律法规影响 导致你的下架或者业务的停顿 所以在这里我们总结出来的三个架构点 也是后面我分享的重点 我们怎么在我们 亚马逊云科技 的整个的架构上 来保证客户的业务可以连续地保证 它的安全合规和高可用的一个发展 那么我们如果把刚才 一佳老师讲的整个的直播业务 给它拆成不同的业务点 我们可以看到从内容输入 到所有的素材生成 然后到我们上线之后的内容编排 以及直播推流 还有最终我们要把 我的这个数字人的直播间 持续运营下去 它是一个完整的一个流水线 那么在流水线上 如果我要把它拆成不同的点 我作为一个 亚马逊云科技 架构师 我是有责任 去为它找到每一个关键的技术业务点上 用什么样的服务去做支撑 我可以看到在前端 这个合规这一块 我们 亚马逊云科技 有 结合我们的大模型服务 Bedrock 的这个 Guardrails 服务 可以在我们的输入输出上 做各种各样的内容的审核和确认 同时最关键的我们的 这个 AI 的这个视频推流 我们需要用到 亚马逊云科技 的 Amazon SageMaker 也就是我们非常经典的一个 AI 平台 在这个平台上我们借助我们的 EKS 也就是大家熟知的 K8S 集群 我们可以支撑起来 我们基于 G5 也就是英伟达的这个 A10 的显卡 可以支撑出来一个大 大批量的一个推流的集群 让这个推流的视频可以更加快速的推理 然后在这个直播服务之外 我们还需要在边缘节点上 去做整个的数据的加速 也就是我们需要用到 像 CloudFront 这样的边缘服务 然后最终还有我们的安全服务 以及整体的监控 CloudWatch 包括我们在云上的 大家可以在一楼的展台上看到 我们的 Quick 服务 过去我们叫 QuickSight 现在已经进化成 QuickSuite 叫 Quick 这样的服务 可以帮我们客户完成 他们的一个 Business Insight 这样的一个完整的数据的业务的追踪 所以这是我们整个在 亚马逊云科技上目前的一个技术支撑 那这张图是我们现在真实落地的一个架构 这个架构其实我相信 对于很多做技术老师应该也不陌生 我们可以看到中央这一层 就是我们的 EKS 集群 有它的这个稳定性 它的多 AZ 的这样的一个高可用 决定了我们客户推流的一个稳定性 然后在底层客户就使用了我们的 MSK 然后还有消息队列服务 包括我们的 Aurora 的关系数据库 这些我们全部为客户配备 高可用的这个多 AZ 的这样的一个 这样的一个架构 实现它的这个业务的连续性 然后在边缘我们可以看到从 我们的负载均衡器向外 我们会有 WAF 这样的这个 应用层的防火墙 然后最外面是我们的 CDN CloudFront 配合起来一起来完成 我们整个的这个边缘防护 然后业务韧性 包括我们数据 AI 的一个完整性 所以整个我们还是 跟我们上一场的老师介绍的一样 就是我们出海 我们会推荐大家选择我们的 亚马逊云科技的技术架构 因为它可以更好的 用我们在各个地方 各个海外的这个不同的 Region 所搭建的这个跨 AZ 的这样的一个 高可用的架构 为我们实现真正的业务连续性 那么最终到目前为止 我们客户的这一套方案 已经落地成一个海外的 一个真实的网站 大家可以去 不过可能需要一点点技术 能访问到我们这个 vis.com 然后我们现在和客户商量下来 我们其实有不同的通路 可以去触达到我们这个服务 也就是说我们既可以通过个人用户 以 vis.com 这样的网站 去直接去注册登陆你的身份 然后获得我们新手的一些 credit 然后直接去试用我们的服务 在那个网站上我们可以看到 它有不同的 agent 的工具 同时也可以直接去开通直播间 同时我们今天在一楼的 那个零售行业的我们有一个展台 也是展在展出我们这个 demo 大家可以去莅临我们的展台 待会去感受一下 我们真实的一些现场的那个 demo 然后还有一个就是我们的 可以说是一个突破的通道 也就是我们现在可以通过 亚马逊云科技中国的云市场 来获得我们的服务的订购 然后通过一些私有的 offer 我们可以去完成我们 API 的接入 去实现我们突破的一些 数字人的集成的工作 所以整体来讲 我们希望通过不同的这个渠道 能够把这个服务 更快地触达到我们的所有的用户 为大家提供更好的服务 总的来说 站在这个亚马逊云科技架构师的角度 我还是要去推荐我们的亚马逊云科技 不仅仅是我们的高可用的架构 更多的是我们全球的骨干网络 以及全球的边缘网络 可以为大家提供更加高速 更加安全 更加可靠的一个数据链路 所以总结一下 如果我们去看在海外 还是我刚才想强调的三个 很重要的我们 亚马逊云科技一直强调的就是叫做 良好架构的设计原则 我们叫 Well-Architected 也就是三个点 高可用 安全 合规 那么我们都可以在上面找到 我们对应的服务 这些服务虽然不是现在大火的 这个生成式 AI 但它依然是我们的一个 backbone 依然是我们云计算 希望能给大家提供的一个 最基础的服务 有这样的服务 我们才能在上面去搭建 更多的不同的业务流 今天我们可以为百度去提供这样的一个 云上的可复制的直播间的这样的一个架构 也就是我们可以在一两个月之内 通过这个 landing zone 来实现我们整体的业务上云 然后实现我们在海外的 首站的这样的一个服务 然后我们希望后期 可以把这样的服务 更多的从美国复制到东南亚 甚至复制到全球更多的地方 所以这是刚才说的 wiz.com 的网站的一个截图 通过这个截图我们也可以快速看到 不仅仅是直播间 我们还给客户提供了 基于 AI 的 agentic 的各种各样的工具 和模型的调用 来生成我们整个直播间的这些素材 可以快速的去完成整个工作流的搭建 这是我们客户的一些方案的入口 大家可以通过扫描的方式去把它留存下来 希望我们接下来 在我这个分享之后 我们有机会可以做更多的线下交流 待会我们在一层也可以 见到我回到展台 然后我们可以更多的把这个 方案的一些细节做一些交互 好吧 可能还有五分钟 大家有没有什么问题可以 可以互动一下 好 没有的话 这是我们今天整个的服务 也是非常感谢大家的时间 所以24小时 那么如果我给他的内容 我也是随机的不断的输送进去的 他也会同时播的时候 就像那个新闻直播一样 他可以不断的变化吗 其实大部分情况是 因为我们为了节省算力 大部分情况是我们提前 要播的内容生成好的 但是我们也支持边播边生 就是这两个模式 是可以做到的 对 费用大概的 比方说一个小时 或者怎么算法的 费用的话 建议您去我们下面展台上去了解一下 费用资料 好 谢谢 展台在一层那个展区的零售行业 是网络情况 靠走廊的一个地方 就是我们自己 就是我们自己百度内 就是只有五秒以内的延迟 但是比如说传输到海外 可能会基于您这边的网络情况 以及 VPN 或者内网的情况 去决定它最终的端到端的延迟 那这么说的话 就说交互 比如说用我说的一个问题 然后到数字人回复 可能时间会有十秒以上的 其实这个比如说 我们真实情况 不会到十秒以上 但是我们自己这边 我能保证在五秒以内 但是这个情况 并没有您想的那么惨 就是因为我的数字人 一直在介绍商品 他肯定要把现在的这句话说完 才有可能去关注到问题 所以在这个过程中 我其实已经把那个信息 拿到并且开始处理了 就是巧妙的就是 就是把它 对 你可以这么理解 另外一个问题 就是说 我想问一下 就是说这个模型 是百度它自己训练的是不是 我们现在所有的文本生成 以及唇动的模型 都是自己训练的 但是也支持调用外部模型 对 因为对口型只是一方面 我看它人物还会有很多的动作 比如说刚才那个 一个外国人 就是很溜的手型 这个伸手指头的 左右互搏那种感觉 就是这所有的东西 都是在一个模型里面 把它做出来的 还是就是说它依赖于 你之前要上传的 就是那个视频素材 也是两种模式 上传素材这种最便宜 就是因为我们只需要管它 唇动形象像不像 但是我们也支持所有的动作 是跟你的声音形象是对齐的 这种的话 我们会有声音的模型 然后动作的模型和唇动的模型 这三个模型搭配起来去做调度 对 就是说这个模型的话 就是不管用多少个模型 然后就是我上传的视频 和我最终上传的动作 可以是不一样的 对吧 可以是不一样的 就可以 OK 就可以根据现场用户的问题 或者说它介绍商品 然后它就说 随机应变的 就是说渲染出了一些动作 一些口型 你以为你的底板素材里有一些 我认为它的脸部有高光 手部有高光的 我会把这些高光的动作提取出来 然后再做一些对应的生成 然后把这些节点真正放到我们那个直播的 直播间里 然后根据现场场景再去把它调度出来 OK 就再问一个问题吧 就是说 这个模型应该专门训练用来处理视频 这样的东西 然后它通用性这一块 是不是比如说 用户问题的反馈 然后结合用户的肢体这块怎么打通呢 或者说怎么做的 因为我这个对这块也不是特别了解 想 想就咨询一下 您这个问题是说 我们接收到一个问题 如何判断我现在该用什么语气 以及动作去回复它吗 对 是不是有联动 或者是不是已经做了这个东西 我们刚刚介绍的那个 AI 大脑的能力 就是我先输入 收到用户的问题之后 我先去判断它是 到底关心的价格 还是随便给你打招呼 那可能说真正关心价格 我就会去拿商品知识 那可能我这时候对应的 态度的表情就是比较自然的 然后手势可能是拿起对应的商品 那如果说你再给我打招呼 我可能情绪就会欢快一点 然后手势可能会是打招呼这种手势 对 对 这还是很强的 因为我也看了一些 比如对口型的 就是国外的一些模型 他们做的比如说 用一张图片生成这些东西 但它包含的肢体动作 其实还是很有限的 所以我对这个百度产品还是 很感兴趣的 点个赞 谢谢 行 好 谢谢