虚拟？现实？
Epic Games的游戏技术，又让人“傻傻分不清”了：
以为就是一个真人小哥赤身耍大宝剑？
不不不，有时候“眼见”可能还真不能“为实”。
这段视频背后的真相，是这样的：
没错，你以为的你以为就是假的。
但视频展示的效果实在是过于逼真了，引得一众网友惊叹连连，Twitter上获赞2399。来感受一下这个feel：
还有网友惊呼：有那么一瞬间甚至不知道哪边才是真实世界！
而这位小哥用到的技术，正是Epic Games的MetaHuman。
没错，又是“Meta”，还是虚实难辨……或许看到这里你已经想到最近火到离谱的元宇宙（Metaverse）。
如果你的脑海里也浮现了这样的字眼，先别急着吐槽。
实际上，让人虚实难辨的游戏技术，绝不仅仅是塑造元宇宙的工具，而是暗中推动现实科技演进，加速各产业发展的重要力量。
没错，搞游戏，真的可以改变世界。
我们不妨先从产业角度来看这个问题。
若要问近几年科技产业中最火的项目是什么，自动驾驶，无疑是无法绕开的那一个。
Meta旗下的元宇宙平台Horizon Worlds手机版开启封闭测试:金色财经报道，目前，Meta公司旗下的“元宇宙”平台Horizon Worlds的手机版允许用户申请加入等待名单，但似乎已经有一些用户获得了测试资格，甚至一位名为Luna的用户还发布了测试视频。更多信息显示，Meta还确认将推出基于网页的Horizon版本的早期访问。（产业观察网）[2023/8/28 13:00:22]
而游戏技术，正在推动着这个“集AI大成者”加速发展。
在自动驾驶技术中，基于现实路面环境的测试是保障它能做到上路的重要环节。
而行业普遍认为，达到能上路的水平需要积累177亿公里的测试数据，这是什么概念呢？大约等于往返地球与太阳4.9次。
于是，虚拟仿真技术成为了推动自动驾驶落地的必要工具。
将现实路测的种种限制，放在虚拟环境中，可以很好的避免。这个过程的实现，像极了在游戏中打造与现实相近的场景：
不难看出，像上面这样的模拟仿真系统，高度还原了现实中的场景，包括几何形象、物理规律以及运行的逻辑等等。
而这个过程中非常重要的一点，就是要逼真，模拟仿真系统要尽可能地向现实世界“靠拢”。
包括光线变化、风雪天气的变化等，这样才能够精准测出这些因素对自动驾驶传感器所带来的影响，以便在现实上路的时候保障安全性。
而游戏技术，更具体一点来说，是游戏引擎，在这个过程中起到了至关重要的作用。
就好比轰动过业界的虚幻引擎5（Unreal Engine 5），就能将细节变化拿捏得稳稳的，让网友直呼“虚拟？现实？傻傻分不清”。
Meta盘前涨超3%:11月7日消息，Meta Platforms(META.O)盘前涨超3%，此前计划从本周三开始大规模裁员。[2022/11/7 12:28:34]
因此，如果能够利用好游戏技术在构建虚拟仿真系统上的优势，让其能够无限接近现实世界，无疑会极大地推动自动驾驶落地的进程。
而除了自动驾驶，游戏技术对影视行业也产生着不小的冲击。
同样是在虚幻引擎5发布之后，影视圈似乎迅速嗅到了游戏技术对电影可能带来的颠覆影响。
以至于在今年的上海电影节中，第一次设立了“电影科技体验展区”，虚拟制片成为展会上的焦点，虚幻引擎也是首次受邀参展。
再例如在电视剧《全职高手》中，便在国内首次引入游戏引擎技术，将剧中男主（杨洋）在现实与游戏场景中的切换，变得焕然一体、十分自然：
而这种虚拟制片，对于影视行业来说是技术上的最新变革，正如此前的有声电影、彩色底片、光学合成、运动控制、数字合成等等。
虚拟制片不仅可以实现演员与虚拟角色的直接互动，拍摄团队还可以实时控场，并通过类似虚幻引擎这样的游戏技术做到实时渲染，会节省大量时间和资源。
而除了产业，游戏技术也在推动着科研的发展。
没错，虽然“游戏”和“科研”似乎是两个背道而驰的词语，但它们的合体却真真儿地在催化着学术的发展。
例如在国内顶级学府北京大学的信息科学技术学院，李文新教授就带着她博士生们在《王者荣耀》里面搞科研。
美银证券：将Meta Platforms(META.O)目标价从218美元降至196美元:10月5日消息，美银证券分析师Justin Post将Meta目标价下调至196美元，并保持买入评级，此外将Alphabet目标价下调至114美元。他降低了对Alphabet和Meta的预估，西方经济可能出现的GDP衰退会对这些公司产生自上而下的潜在影响，也会对亚马逊(AMZN.O)广告增长和新的广告支持流媒体竞争带来潜在不利影响。Post表示，华尔街对Alphabet和Meta广告收入的“2023年预期可能过高”，但预计由于2023年成本削减，两家公司的每股收益都有强劲的弹性，这与2009年情况相似。分析师补充，Alphabet和Meta仍是“该行业中最具价值的股票”。(金十)[2022/10/5 18:39:43]
他们要做的，其实就是在限定的时间和资源内，训练出一个最优决策模型，并把它部署到游戏AI对战服务器平台上。
这就像是一个“炼丹”的过程，让他们的智能体通过训练，练就各种“功法”，然后去和别人家的智能体过招：
在他们眼中，甚至游戏AI才是真正的人工智能：
他们认为 “游戏”是对“现实”的抽象和模仿，在游戏中可以获得与现实接近的快乐成功体验，却又避免现实中由于失误和出错带来的真实损失。
也正因如此，游戏是一个非常好的试错和迭代成长的虚拟环境。
将现实问题环境虚拟成游戏，在游戏中通过大量试错纠错来迭代优化问题解决方案，“是一种重要的教育手段和研究手段”。
总而言之，现在的游戏技术无论是对产业亦或是科研，都在发挥着潜移默化的作用。
而这正是在最近一个游戏行业盛会——由腾讯游戏学堂举办的2021 腾讯游戏开发者大会 （TGDC）中被热议的话题。
Web3风投工作室LiquidX收购Anime Metaverse 70%股份:8月25日消息，Web3风投工作室LiquidX宣布，已经收购专注于动漫和漫画出版和授权公司Anime Metaverse 70%的股份，具体金额未披露。LiquidX计划投资并运营Anime Metaverse的Web3业务。
据悉，LiquidX由波卡和BNB Chain早期投资者Kendrick Wong创立。（Techinasia）[2022/8/25 12:47:48]
例如不造车的腾讯，利用游戏技术打造了自动驾驶虚拟仿真系统 TAD Sim，来提高自动驾驶模拟仿真的真实性。
TAD Sim除了支持场景编辑、路采数据回放式仿真之外，还可以利用类似于游戏智能体AI的技术，用大量路采数据来训练交通流AI，生成真实度高、交互性强的交通场景。
再如用MetaHuman技术来生成高保真数字人；“绝悟”、“开悟”等AI智能体或平台，对强化学习、策略训练发展带来的帮助……
与此同时，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏学堂院长夏琳，还介绍了游戏、技术与学术圈“交织”后的成果。
例如腾讯游戏学堂与国内外16所高校展开科研学术合作，已发表了30个课题成果、8项国家专利、5篇报告。
腾讯与清华大学联合共建的国内首个“互动媒体设计与技术”硕士专业，也迎来了第二学年。
在夏琳看来：
游戏作为一个高度跨学科的产业，被置于数字虚拟与现实世界的交汇处。
MetaMask Mobile v4.3.1上线，iOS版本支持Visa和MasterCard:金色财经报道，MetaMask官方推特宣布MetaMaskMobilev4.3.1已上线，并公布了一些重大更新。包含：1.暗屏模式，适配设备全局暗屏模式；2.iOS版本除支持借记卡外，新增支持Visa和MasterCard，使购买加密货币更加方便；3.DApp发来请求时，会显示具体合约，并可进行标记，使交互更加透明；4.支持一些网络的无Gas费交易。[2022/3/29 14:23:34]
伴随全球游戏市场正在发生的显著变化，游戏产业精品化、全球化、多元化的趋势将更为突出。
读到这里可能有人会觉得好奇，为什么一家游戏公司要投入跨领域的技术研发和应用。
但其实，若是深挖游戏与技术发展的历史，也就不难理解腾讯如此重视它的原因了。
游戏是前沿技术的“试验田”，此言从不虚妄。
最有力的证明便是如今发展火热的AI技术。
或许提到AI，很多人都会想到IBM的“深蓝”、谷歌的AlphaGo，它们都曾在下棋(Game)这事儿上打败过人类。
事实上，下棋是电子游戏最早期出现的主要形式。
早在1950年——通用计算机诞生不满5年时，人类就已经与人工智能有过对弈。
当时的计算机都还更多应用于实验室，如果能用它来稍微做点别的事，人们便已经觉得十分新奇了。
在计算机上下棋、还是和计算机对战？
这事儿可能早就冲出了大众的想象范围。于是，当《大脑伯蒂》在加拿大国家展览会上亮相时，就吸引了很多人的注意力。
这是一个类似于井字棋的游戏，玩家可以通过一个九宫格操作板出棋，电脑“思索”片刻后落子，棋局情况会同时显示在大屏幕上，游戏难度也可调节。
按照“人工智能之父”艾伦·图灵对机器智能的定义：
如果一台机器能够与人类开展对话（通过电传设备）而不能被辨认出机器身份，那么称这台机器具有智能。
那么，《大脑伯蒂》或许就是人工智能最初期时的模样了。
这种基于游戏的形式，其实也是很多科学家探索AI的方式。
1944年，冯·诺依曼在《博弈论与经济行为》一书中，首先提出了两人对弈的Minimax算法；
1947年，图灵编写出了第一个下棋程序；
1950年，香农发表《计算机下棋程序》一文，开启计算机下棋的理论研究。
1951年，图灵的好朋友克里斯托弗·斯特拉切（Christopher Strachey）写出了世界上第一个视觉游戏checkers。
与《大脑伯蒂》不同，checkers是一个类似于跳棋的游戏，难度系数更高；但相同的是，它们都是人机对战。
后来，曾于1959年普及“机器学习”一词的人工智能先驱亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel），也在IBM的一台商用电脑上编写出了一个跳棋游戏。
此时的这个跳棋游戏已经大有不同，因为机器不再是单纯地按照程序落子，而是可以通过自主学习来应战，塞缪尔还在程序中设置了奖励机制。
在这里，我们已经看到强化学习的影子了。
而在此后的几十年里，AI领域的科学家们似乎都和下棋这游戏杠上了，跳棋、象棋、围棋都有尝试。
Unix之父肯·汤普森（Ken Thompson）都曾开发过一个国际象棋计算机Belle，这也是世界上第一台能够达到“大师”级的下棋计算机。
而且它还引起了国家层面的重视，当时Belle要前往苏联进行比赛，但是却被美国政府在海关扣下了，原因是“企图向苏联输送先进武器”。
事实上，当年美苏争霸也扩展到了计算机下棋游戏上。
由此可见，AI从诞生至今，始终都站在科技发展的最前端，而电子游戏也始终都是AI体现实力的一个重要场景。
而游戏还不只是前沿科技的“试验场”，更是普通大众触碰到前沿科技的一个重要通道。
在天文、生物、医学等研究领域，也总是不乏游戏的身影。
比如曾参与抗击新冠肺炎疫情的游戏——Foldit。
它将蛋白质结构预测与空间解谜游戏的思路相结合，玩家需要不断调整蛋白质的侧链、骨架等结构，让最终结构达到所需的分数。
在去年新冠肺炎疫情暴发期间，科学家们为了能尽快弄清病抗体的结构，便把当时最新的研究成果引入到游戏中，让玩家在游戏中尝试设计新结构来供研究参考。
而且，这还不是Foldit第一次为科研做出贡献。
此前，艾滋病的逆转录酶结构正是在这款游戏中被玩家们破解。科学家们十余年都未能预测出的结构，玩家们十天内就搞定了。
Nature在2010年还点名表扬过这款游戏。
无独有偶，《无主之地 3》的DLC《炮、爱情与触手之婚礼大作战》中，也有一个科研项目。
开发者们在游戏中的一个街机上，设计了一款DNA简单分类的游戏，不同颜色的砖块代表不同的核苷酸。
玩家只需要在规则内，让某一行的砖块颜色一致就能通关，排列的过程其实就是将DNA进行正确分类。
随之产生的结果数据，可以帮助麦吉尔大学绘制人体肠道微生物图谱，这对于糖尿病、抑郁症等疾病的临床研究具有重要作用。
不仅如此，许多高精尖技术也是通过游戏来拥抱大众。
比如已经多次让平民体验太空之旅的SpaceX，就在去年推出了一款太空模拟程序。
它可以让人们在游戏中体验飞船对接空间站的过程。
而且对于太空状态的还原十分逼真，一点操作就会引起受力变化，对玩家也是个考验。
显然，原本被看作是娱乐大众的电子游戏，已经在数十年发展中担任了许多令人意想不到的角色。
DeepMind创始人哈萨比斯曾表示：
游戏AI是通往通用AI的垫脚石。我们研究这些游戏的真正原因是，它是研发算法的一个非常方便的试验场。
这句话如今或许还能推及到VR、AR、仿真等等科学领域。
如今，当我们谈论起游戏，说起自动驾驶、AI、MetaHuman等字眼都变得不再稀奇。
这也是为什么在腾讯的一场游戏开发者大会上，会看到众多高校产学研成果，覆盖领域包括深度学习、城市结构化建模等等。
而我们能够感受到，此刻还不是游戏与前沿科技结合发展的终点，当下游戏作为前沿技术应用最密集的一种艺术娱乐形式，不但推动其他行业向前，更催化技术演进，释放更多元的价值。
未来还将有多少尖端科技会通过游戏来前进、落地？
让我们一起拭目以待。
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