要在AI数字人小程序中实现路径规划，开发者可以采用以下几种方法：

寻路算法是路径规划的基础，常见的寻路算法包括A算法、Dijkstra算法等。这些算法可以帮助数字人在复杂的环境中找到从起点到终点的佳路径。例如，在游戏开发中，开发者可以使用A算法来实现角色的自动寻路功能，使得角色能够避开障碍物，找到到达目标点的短路径。

AI数字人需要能够感知周围的环境，以便进行路径规划。这可以通过传感器技术或者计算机视觉技术来实现。例如，无人驾驶车辆通过激光雷达、摄像头等传感器感知周围的道路、行人、车辆等信息，然后基于这些信息进行路径规划，确保行驶的安全性和高效性。

在实际应用中，环境可能会发生变化，因此路径规划需要具备动态调整的能力。例如，当交通状况发生变化或者出现新的障碍物时，AI数字人应该能够实时更新路径规划，选择新的优路径。这需要算法能够快速重新计算路径，并且在必要时进行局部调整。

考虑到不同的应用场景，AI数字人可能需要支持多种交通方式的路径规划。例如，在城市出行场景中，数字人可能需要综合考虑步行、公交、地铁等不同交通方式，为用户规划出佳的出行路线。这需要整合多种交通方式的数据，并能够根据用户的需求和实时交通信息进行综合规划。

利用机器学习技术，可以让AI数字人通过学习大量的路径规划案例，不断优化自己的路径规划策略。例如，通过强化学习算法，数字人可以在模拟环境中进行大量的路径规划实验，学习到优的路径选择策略，从而在实际应用中提高路径规划的效率和准确性。

为了便于开发者进行路径规划的调试和优化，提供可视化工具是很有帮助的。例如，Unity引擎提供了导航系统的可视化工具，开发者可以在场景中直观地看到AI角色的路径规划情况，从而更容易发现问题并进行调整。

通过上述方法，开发者可以在AI数字人小程序中实现高效、智能的路径规划功能，使得数字人能够在各种复杂环境中自主导航，完成指定的任务。