本发明专利技术公开了数字永生方法、系统、设备、存储介质和智能身外化身，属于数字技术应用领域。目前的生物医疗技术，无法实现人类个体的永生。本发明专利技术的一种数字永生方法，包括以下内容：获取某人类的存在痕迹信息；某人类为某个人类或某群人类或某个区域人类；利用预先构建的身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，实现某人类的数字永生。本发明专利技术经过不断探索以及试验，首先获取某人类的存在痕迹信息；然后利用身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，实现某人类的数字永生，从而可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体的永生，方案科学合理，切实可行，便于实施，经济性好，利用推广利用。利用。利用。
【技术实现步骤摘要】
数字永生方法、系统、设备、存储介质和智能身外化身
[0001]本专利技术涉及数字永生方法、系统、设备、存储介质和智能身外化身，属于数字技术应用领域。
技术介绍
[0002]从人类自我意识觉醒开始，获得永生一直是每一个人最大最永恒的愿望。为了实现这一目标，人类投入了，巨额的生物医疗资源。但至今也只是稍微延长了人类的平均寿命。
[0003]目前的生物医疗技术，对于实现人类个体的永生，几乎完全看不到任何技术的可能性。且即使未来技术有所突破，人类个体依旧容易受到伤害而死亡。
[0004]进一步，有人提出通过脑机接口把自己的“记忆”、“意识”直接导出，用U盘、存储卡来储存自己的“灵魂”，实现人的“意识永生”。
[0005]但现有技术中没有公开如何进行意识存储，以及如何对这些意识进行处理，导致“数字永生”无法真正实施，影响数字永生技术的推广使用。本
技术介绍
中公开的信息仅用于理解本专利技术构思的背景，因此它可以包括不构成现有技术的信息。
技术实现思路
[0006]针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的一在于提供一种首先获取某人类的存在痕迹信息；然后利用身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，实现某人类的数字永生，从而可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体的思维永生，方案科学、合理，切实可行，便于实施，经济性好，利于推广利用的数字永生方法。
[0007]针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的二在于提供一种利用数据采集模块获取某人类的存在痕迹信息；然后利用物理超算模块对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，从而可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体的思维永生，方案科学合理，切实可行，经济性好，便于推广利用的数字永生系统。
[0008]针对上述问题或上述问题之一，本专利技术的目的三在于提供可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体永生的数字永生方法、系统、设备、存储介质和智能身外化身。
[0009]为实现上述目的之一，本专利技术的第一种技术方案为：
[0010]一种数字永生方法，包括以下内容：
[0011]获取某人类的存在痕迹信息；
[0012]某人类为某个人类或某群人类或某个区域人类；
[0013]存在痕迹信息至少包括行为信息或/和语言信息或/和饮食信息或/和娱乐信息或/和心理状态信息或/和感情信息或/和运动信息或/和思考信息或/和性格信息或/和身体健康信息或/和体形信息或/和习惯信息或/和生活场景信息或/和工作场景信息或/和娱乐场景信息或/和家庭场景信息或/和亲人信息；
[0014]利用预先构建的身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿
真，实现某人类的数字永生。
[0015]本专利技术经过不断探索以及试验，首先获取某人类的存在痕迹信息；然后利用身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，实现某人类的数字永生，从而可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体的永生，方案科学、合理，切实可行，便于实施，经济性好，利于推广利用。
[0016]进一步，本专利技术将人类意识转化为存在痕迹信息，以便能够被存储设备进行收录、存储，并能够被算法模型识别以及处理，同时构建身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，使得数字永生能够真正被实施，易编程实现，方案简单、实用。
[0017]作为优选技术措施：
[0018]身外化身模型为深度学习模型，其能把非线性的原始数据转变成高层次、抽象的特征表示，其构建方法如下：
[0019]步骤1，获取存在痕迹信息；
[0020]步骤2，将存在痕迹信息转换为能被机器识别的存在痕迹数据；
[0021]即将行为信息或/和语言信息或/和饮食信息或/和娱乐信息或/和心理状态信息或/和感情信息或/和运动信息或/和思考信息或/和性格信息或/和身体健康信息或/和体形信息或/和习惯信息或/和生活场景信息或/和工作场景信息或/和娱乐场景信息或/和家庭场景信息或/和亲人信息转换为能被机器识别的行为数据或/和语言数据或/和饮食数据或/和娱乐数据或/和心理状态数据或/和感情数据或/和运动数据或/和思考数据或/和性格数据或/和身体健康数据或/和体形数据或/和习惯数据或/和生活场景数据或/和工作场景数据或/和娱乐场景数据或/和家庭场景数据或/和亲人数据；
[0022]步骤3，将存在痕迹数据分成训练组数据和验证组数据；
[0023]步骤4，将训练组数据输入到深度学习模型中，进行训练，并用验证组数据进行校验，从而得到训练完成的深度学习模型。
[0024]作为优选技术措施：
[0025]获取存在痕迹信息的方法如下：
[0026]从一路或多路摄像头中得到某人类的视频图像信息；
[0027]或/和，从一路或多路麦克风中得到某人类的声音信息；
[0028]或/和，从一个或多个传感器中得到生物体征信息；
[0029]或/和，从档案文件中得到某人类的存在痕迹信息。
[0030]所述档案文件包括网络聊天记录、医疗档案、体检记录、人事档案、学籍档案、日记信息、工作记录等。
[0031]作为优选技术措施：
[0032]深度学习模型至少包括一个或多个神经网络模型；
[0033]所述神经网络模型为大型神经网络模型或/和Transformer神经网络或/和深度强化学习神经网络或/和卷积神经网络CNN模型或/和递归神经网络RNN模型或/和深信度网络DBN模型或/和深度自动编码器AutoEncoder模型或/和生成对抗网络GAN模型。
[0034]为实现上述目的之一，本专利技术的第二种技术方案为：
[0035]一种数字永生系统，
[0036]包括物理超算模块和数据采集设备；
[0037]物理超算模块运行上述的一种数字永生方法；
[0038]数据采集模块用于采集某人类的存在痕迹信息。
[0039]本专利技术经过不断探索以及试验，利用数据采集模块获取某人类的存在痕迹信息；然后利用物理超算模块对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，从而可以不借助生物医疗技术，就可以实现人类个体的思维永生，方案科学合理，切实可行，便于实施，经济性好，利于推广利用。
[0040]或/和，数据采集设备为帽状结构或眼镜或耳帽或项链或手环或脚环或衣服状结构，其至少包括一路或多路摄像头或/和一路或多路麦克风或/和一个或多个传感器。
[0041]作为优选技术措施：
[0042]数据采集设备为穿戴式物理数据采集设备，其至少包括一路或多路摄像头或/和一路或多路麦克风或/和一个或多个传感器。
[0043]作为优选技术措施：
[0044]摄像头装配在人体头部，其与人体眼睛处于同一高度或相差距离一，确保采集的视频信息与人类个体的视野相类似，从而使得数字仿真更逼真。
[0045]距离一的值为A；
[0046]‑
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数字永生方法，其特征在于，包括以下内容：获取某人类的存在痕迹信息；某人类为某个人类或某群人类或某个区域人类；存在痕迹信息至少包括行为信息或/和语言信息或/和饮食信息或/和娱乐信息或/和心理状态信息或/和感情信息或/和运动信息或/和思考信息或/和性格信息或/和身体健康信息或/和体形信息或/和习惯信息或/和生活场景信息或/和工作场景信息或/和娱乐场景信息或/和家庭场景信息或/和亲人信息；利用预先构建的身外化身模型对存在痕迹信息进行处理，完成存在痕迹的数字仿真，实现某人类的数字永生。2.如权利要求1所述的一种数字永生方法，其特征在于，身外化身模型为深度学习模型，其能把非线性的原始数据转变成高层次、抽象的特征表示，其构建方法如下：步骤1，获取存在痕迹信息；步骤2，将存在痕迹信息转换为能被机器识别的存在痕迹数据；即将行为信息或/和语言信息或/和饮食信息或/和娱乐信息或/和心理状态信息或/和感情信息或/和运动信息或/和思考信息或/和性格信息或/和身体健康信息或/和体形信息或/和习惯信息或/和生活场景信息或/和工作场景信息或/和娱乐场景信息或/和家庭场景信息或/和亲人信息转换为能被机器识别的行为数据或/和语言数据或/和饮食数据或/和娱乐数据或/和心理状态数据或/和感情数据或/和运动数据或/和思考数据或/和性格数据或/和身体健康数据或/和体形数据或/和习惯数据或/和生活场景数据或/和工作场景数据或/和娱乐场景数据或/和家庭场景数据或/和亲人数据；步骤3，将存在痕迹数据分成训练组数据和验证组数据；步骤4，将训练组数据输入到深度学习模型中，进行训练，并用验证组数据进行校验，从而得到训练完成的深度学习模型。3.如权利要求1所述的一种数字永生方法，其特征在于，获取存在痕迹信息的方法如下：从一路或多路摄像头中得到某人类的视频图像信息；或/和，从一路或多路麦克风中得到某人类的声音信息；或/和，从一个或多个传感器中得到生物体征信息；或/和，从档案文件中得到某人类的存在痕迹信息；深度学习模型至少包括一个或多个神经网络模型。4.如权利要求1
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3任一所述的一种数字永生方法，其特征在于，所述神经网络模型为大型神经网络模型或/和Transformer神经网络或/和深度强化学习神经网络或/和卷积神经网络CNN模型或/和递归神经网络RNN模型或/和深信度网络DBN模型或/和深度自动编码器AutoEncoder模型或/和生成对抗网络GAN模型。5.一种数字永生系统，其特征在于，包括物理超算模块和数据采集设备；物理超算模块运行如权利要求1
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4任一所述的一种数字永生方法；
【专利技术属性】
技术研发人员：王兴兴，
申请(专利权)人：杭州宇树科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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