随着AI数字人技术的快速发展，很多企业都面临着系统迁移的问题。旧的数字人系统可能是几年前搭建的，技术栈老旧，功能有限，性能也跟不上现在的需求。但迁移到新系统不是一件简单的事情，涉及到数据、模型、接口、业务流程等方方面面。

我们公司上个月刚完成了一次AI数字人系统的迁移，从用了三年的旧系统迁移到了新一代的数字人平台。整个过程持续了一个多月，踩了不少坑，也积累了不少经验。

这篇文章我想完整记录这次迁移的过程，从迁移前的评估、方案设计，到迁移执行、验证、上线，分享实战经验和踩坑记录。如果你也在考虑迁移数字人系统，希望这篇文章能帮到你。

为什么要迁移

先说说我们为什么要迁移。

我们的旧数字人系统是三年前搭建的，用的是当时比较流行的开源方案，自己做了一些二次开发。刚上线的时候效果还不错，但随着业务的发展，旧系统的问题越来越明显。

第一个问题是性能瓶颈。旧系统的数字人渲染是在CPU上做的，实时性很差，延迟经常在两秒以上。随着用户量增长，服务器压力越来越大，经常出现卡顿和超时。

第二个问题是功能不足。旧系统只支持固定形象的数字人，不能自定义形象和服装，也不支持手势和表情的精细控制。现在的用户对数字人的要求越来越高，旧系统满足不了。

第三个问题是维护困难。旧系统的技术栈比较老，文档不全，很多代码是前同事写的，出了问题排查很困难。而且依赖的一些开源库已经停止维护了，有安全风险。

第四个问题是成本高。旧系统的资源利用率很低，为了保证稳定性，我们不得不超配服务器，成本一直降不下来。

综合考虑之后，我们决定迁移到新一代的数字人平台。新平台支持GPU渲染，延迟低，功能丰富，而且是SaaS服务，不需要自己维护基础设施。

迁移前的评估

决定迁移之后，我们没有立刻动手，而是先做了详细的评估。

第一个是业务评估。我们梳理了所有使用数字人的业务场景，包括客服、直播、培训、营销等。每个场景的使用频率、用户量、对延迟的要求、对功能的要求都不一样。我们把这些场景分成了核心业务和非核心业务，核心业务优先迁移，非核心业务可以后迁。

第二个是数据评估。旧系统里积累了大量的数据，包括数字人形象、语音模型、对话脚本、用户交互记录等。我们评估了这些数据的格式、大小、质量，以及迁移到新系统的可行性。

第三个是接口评估。旧系统和很多业务系统有接口对接，包括CRM、客服系统、直播平台等。我们梳理了所有的接口，评估新系统是否支持这些接口，或者需要做适配。

第四个是风险评估。我们列出了迁移过程中可能遇到的风险，比如数据丢失、业务中断、性能不达标、用户体验下降等。针对每个风险，我们都制定了应对措施。

评估的结果是，迁移是可行的，但需要分阶段进行，不能一刀切。我们制定了详细的迁移计划，整个过程分为四个阶段：准备阶段、测试阶段、灰度阶段、全量阶段。

方案设计

评估完成之后，我们开始设计迁移方案。

迁移方案的核心原则是"业务不中断，数据不丢失，体验不下降"。为了实现这个目标，我们设计了双系统并行运行的方案。

具体来说，迁移期间旧系统和新系统同时运行。用户的请求先经过一个路由层，路由层根据配置把请求分发到旧系统或者新系统。刚开始的时候，所有请求都走旧系统；然后逐步把一部分流量切到新系统；最后全部切到新系统，旧系统下线。

这种方案的好处是，迁移过程中业务不会中断，如果新系统出了问题，可以立刻切回旧系统。而且可以做A/B测试，对比新旧系统的性能和用户体验。

数据迁移方面，我们设计了"全量+增量"的方案。先把旧系统的历史数据全量迁移到新系统，然后通过双写的方式，把新产生的数据同时写入旧系统和新系统，保证两边数据一致。

接口适配方面，我们在新系统前面加了一个适配层，把旧系统的接口格式转换成新系统的接口格式。这样业务系统不需要改动，对迁移无感知。

准备阶段

准备阶段主要做了几件事情。

第一件是搭建新系统环境。我们在新平台上创建了账号和工作空间，配置了网络和安全策略，开通了需要的功能模块。还做了性能压测，确认新系统的性能能满足业务需求。

第二件是数据全量迁移。我们写了迁移脚本，把旧系统的数据导出，转换成新系统的格式，然后导入新系统。数据量比较大，全量迁移花了将近一天的时间。迁移完成之后，我们做了数据校验，确认两边的数据一致。

第三件是接口适配开发。我们开发了适配层，把旧系统的接口都适配到新系统上。适配层做了很多兼容处理，比如参数格式转换、错误码映射、超时重试等。

第四件是数字人形象重建。新系统的数字人形象格式和旧系统不一样，不能直接迁移。我们用新系统的工具重新制作了数字人形象，包括形象建模、语音训练、动作库配置等。这个过程比较耗时，因为要保证新形象和旧形象尽量一致，减少用户的感知差异。

准备阶段持续了两周，所有准备工作完成之后，我们进入了测试阶段。

测试阶段

测试阶段的目标是，在不影响线上业务的情况下，全面验证新系统的功能和性能。

我们先在测试环境做了功能测试。把所有的业务场景都跑了一遍，确认新系统的功能满足需求。测试过程中发现了一些问题，比如某些手势在新系统里不支持，某些语音的发音和旧系统有差异。我们逐一修复或者找到了替代方案。

然后做了性能测试。我们模拟了峰值流量，测试新系统的响应时间、并发能力、稳定性。测试结果显示，新系统的性能比旧系统好很多，延迟从两秒降到了五百毫秒以内，并发能力提升了三倍。

接下来做了兼容性测试。我们测试了各种终端和浏览器，确认数字人在不同环境下都能正常显示和交互。还测试了网络不好的情况下的表现，确认弱网环境下也能正常使用。

最后做了故障演练。我们模拟了新系统宕机、网络中断、数据异常等故障场景，验证路由层的切换能力和系统的恢复能力。确认出了问题能快速切回旧系统，不会影响业务。

测试阶段持续了一周，所有测试通过之后，我们进入了灰度阶段。

灰度阶段

灰度阶段是迁移过程中最关键的阶段。我们按照"从非核心到核心，从少量到大量"的原则，逐步把流量切到新系统。

首先切的是内部测试流量。我们让公司内部员工使用新系统，收集反馈，发现问题。内部使用了三天，发现了一些小问题，修复之后继续。

然后切了5%的外部流量。我们选择了一个非核心的业务场景，把5%的用户请求切到新系统。同时监控新系统的性能指标和用户反馈。运行了两天，没有发现大问题。

接着逐步扩大比例，10%、20%、50%。每次扩大比例之前，我们都会确认前一个比例下系统运行稳定，没有异常。每次扩大之后，我们都会密切监控，一旦发现问题立刻切回旧系统。

在灰度到50%的时候，我们遇到了一个问题。有用户反馈数字人的声音偶尔会卡顿。排查之后发现，是新系统的语音合成在某些网络环境下有兼容性问题。我们和新平台的技术团队一起排查，找到了原因，升级了客户端SDK之后问题解决了。

灰度阶段持续了一周，最终所有业务场景都100%切到了新系统。但我们没有立刻下线旧系统，而是让双系统继续并行运行了一周，作为兜底。

全量上线

确认新系统稳定运行一周之后，我们正式全量上线，下线了旧系统。

下线旧系统之前，我们做了最后一次数据同步，确认所有数据都已经迁移到新系统。然后关闭了旧系统的写入，只保留读取功能，作为数据备份。再运行了一周之后，彻底关闭了旧系统。

全量上线之后，我们做了全面的效果评估。

性能方面，新系统的平均延迟从旧系统的2.1秒降到了0.4秒，用户体验明显提升。并发能力提升了三倍，服务器成本降低了40%。

功能方面，新系统支持了很多旧系统没有的功能，比如自定义形象、手势控制、多语言支持等。我们基于这些新功能开发了几个新的业务场景，受到了用户的欢迎。

稳定性方面，新系统上线之后没有出现过大的故障，可用性达到了99.9%。SaaS平台的运维团队也很专业，遇到问题响应很快。

用户反馈方面，大部分用户对新系统的体验表示满意，特别是延迟降低之后，交互流畅了很多。当然也有一些用户习惯了旧系统，对新系统的界面和操作不太适应，我们做了引导和培训之后慢慢适应了。

踩坑记录

整个迁移过程踩了不少坑，这里记录几个比较典型的。

第一个坑是数据格式不兼容。旧系统的数字人形象数据和新系统完全不兼容，不能直接迁移，只能重新制作。这个工作量比我们预想的大很多，导致准备阶段延长了几天。建议在迁移前一定要仔细评估数据格式的兼容性，如果需要重新制作，要预留足够的时间。

第二个坑是接口语义不一致。虽然我们做了接口适配，但有些接口的语义不一致，比如旧系统的某个参数是可选的，新系统是必填的；旧系统的错误码和新系统不一样。这些细节问题在测试阶段才暴露出来，花了不少时间修复。建议在接口适配的时候，要仔细对比每个接口的语义，不要只看格式。

第三个坑是灰度阶段的监控不足。刚开始灰度的时候，我们的监控主要关注系统指标，对用户体验的监控不够。后来用户反馈了卡顿问题，我们才发现监控里没有覆盖到这个指标。建议在灰度阶段建立完善的用户体验监控，包括客户端的性能数据和用户反馈。

第四个坑是回滚预案不够完善。虽然我们设计了双系统并行的方案，但回滚的具体操作流程没有演练过。有一次新系统出了小问题，我们想切回旧系统，发现操作步骤比预想的复杂，花了十几分钟才切回去。建议在灰度之前一定要做回滚演练，确保出了问题能快速回滚。

经验总结

最后总结几个迁移的经验。

第一，迁移前要做充分的评估。不要急于动手，先把业务、数据、接口、风险都评估清楚，制定详细的计划。评估越充分，迁移过程越顺利。

第二，采用渐进式迁移。不要一刀切，要分阶段进行，从测试到灰度到全量，逐步扩大范围。这样风险可控，出了问题影响面小。

第三，双系统并行是关键。迁移期间保持新旧系统并行运行，是保证业务不中断的最佳方案。虽然成本会高一些，但值得。

第四，监控和回滚要到位。迁移过程中一定要有完善的监控，及时发现问题。同时要有完善的回滚预案，并且要演练过，确保出了问题能快速恢复。

第五，和供应商保持密切沟通。如果用的是SaaS平台，一定要和供应商的技术团队保持密切沟通，遇到问题及时反馈，他们的支持对迁移成功很重要。

第六，用户沟通不能少。迁移会影响用户体验，要提前告知用户，收集用户反馈，及时解决用户的问题。用户的理解和配合是迁移成功的重要因素。

写在最后

系统迁移是一件有风险的事情，但也是必要的事情。技术在不断发展，旧系统迟早会跟不上业务的需求。与其等到旧系统彻底不行了再被动迁移，不如主动规划，提前迁移到更好的平台。

这次迁移虽然过程中有一些波折，但最终的结果是好的。新系统的性能、功能、稳定性都比旧系统好很多，成本还降低了。更重要的是，新平台的迭代速度很快，后续可以基于新功能做更多的业务创新。

如果你也在考虑迁移AI数字人系统，希望这篇文章能给你一些参考。每个系统的情况不同，具体的迁移方案需要根据实际情况来设计，但核心的原则和方法是相通的。

最后用一句话来结束这篇文章："迁移不是目的，提升业务才是。技术的选择永远要服务于业务的需求。"

愿每一个做技术迁移的团队，都能顺利完成迁移，让技术更好地服务于业务。