开发AI数字人软件是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术要点。以下是一些关键步骤和技术要点：
1. 需求分析：在开始开发之前，需要明确AI数字人软件的目标和功能。这包括确定用户群体、应用场景、性能要求等。
2. 设计阶段：根据需求分析结果，进行系统架构设计，包括硬件选择、软件架构、数据存储等方面。同时，还需要设计AI模型，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
3. 数据采集与预处理：为了训练AI模型，需要收集大量的数据，并进行预处理，如清洗、标注、转换等。
4. 模型训练与优化：使用收集到的数据训练AI模型，并根据性能指标对模型进行优化。常用的优化方法有正则化、dropout、batch normalization等。
5. 系统集成：将训练好的AI模型集成到软件中，实现与用户的交互。这包括前端界面设计、后端逻辑实现、API接口开发等。
6. 测试与部署：对AI数字人软件进行全面的测试，确保其稳定性、可用性和性能。然后将其部署到服务器或云端，供用户使用。
7. 维护与更新：根据用户反馈和市场需求，对AI数字人软件进行维护和更新，以保持其竞争力。
技术要点：
1. 深度学习：AI数字人软件的核心是深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。这些技术可以用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。
2. 数据预处理：为了提高模型的训练效果，需要对数据进行预处理，如归一化、标准化、去噪等。
3. 模型训练与优化：选择合适的模型结构和训练策略，如交叉熵损失函数、梯度下降法、Adam优化器等。同时，可以使用正则化、dropout等技术来防止过拟合。
4. 系统集成：将AI模型与软件的其他部分紧密结合，实现流畅的用户体验。这包括前端界面设计、后端逻辑实现、API接口开发等。
5. 性能评估：通过测试和评估，了解AI数字人软件的性能表现，如响应时间、准确率、召回率等。根据评估结果，对模型进行调整和优化。
6. 安全性与隐私保护：在开发过程中，需要注意数据的安全性和隐私保护，避免泄露用户信息。这包括加密传输、访问控制、审计日志等措施。
总之，开发AI数字人软件需要综合考虑需求分析、设计、数据采集与预处理、模型训练与优化、系统集成、测试与部署、维护与更新等多个方面。同时，要关注关键技术要点，如深度学习、数据预处理、模型训练与优化、系统集成、性能评估、安全性与隐私保护等。只有不断学习和实践，才能开发出高质量的AI数字人软件。
