在解决AI数字人小程序的技术难题时，技术人员可以采取以下策略：

通过优化算法和模型，可以提高AI数字人的运行效率和准确性。例如，使用更高效的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以提高数字人的识别和理解能力。

数据是AI数字人的基础，技术人员需要收集和处理大量的数据，包括文本、语音、图像等，以训练数字人的模型。数据的质量和数量将直接影响数字人的表现效果。

实时驱动和渲染是AI数字人小程序的关键技术。技术人员需要开发高效的实时驱动算法，确保数字人的动作和表情能够实时响应外界刺激。同时，使用先进的渲染技术，如OpenGL和DirectX，来提高数字人的视觉效果。

AI数字人需要具备多模态交互的能力，包括语音识别、自然语言处理、手势识别等。技术人员需要整合这些技术，确保数字人能够以自然的方式与用户进行交流。

不同用户和品牌有不同的个性化和定制化需求。技术人员需要开发相应的工具和平台，允许用户定制数字人的外观、服装、发型等，以满足不同应用场景的需求。

技术人员需要将训练好的模型和算法集成到小程序中，并进行全面的测试和优化，确保系统的稳定性和性能。这包括对硬件资源的优化利用，以及对不同平台和设备的兼容性测试。

在开发AI数字人小程序时，技术人员需要特别关注用户数据的安全和隐私保护。这包括数据的加密传输、存储安全，以及遵守相关法规和标准。

通过上述策略，技术人员可以有效地解决AI数字人小程序开发过程中遇到的技术难题，确保数字人的性能、稳定性和用户体验。同时，技术人员还需要不断学习和跟进新的技术发展，以保持系统的先进性和竞争力。