TAM:MetaHuman效果炸了 但如果只想到元宇宙 那格局有點小了_META

虛擬？現實？

Epic Games的游戲技術，又讓人“傻傻分不清”了：

以為就是一個真人小哥赤身耍大寶劍？

不不不，有時候“眼見”可能還真不能“為實”。

這段視頻背后的真相，是這樣的：

沒錯，你以為的你以為就是假的。

但視頻展示的效果實在是過于逼真了，引得一眾網友驚嘆連連，Twitter上獲贊2399。來感受一下這個feel：

還有網友驚呼：有那么一瞬間甚至不知道哪邊才是真實世界！

而這位小哥用到的技術，正是Epic Games的MetaHuman。

沒錯，又是“Meta”，還是虛實難辨……或許看到這里你已經想到最近火到離譜的元宇宙（Metaverse）。

如果你的腦海里也浮現了這樣的字眼，先別急著吐槽。

實際上，讓人虛實難辨的游戲技術，絕不僅僅是塑造元宇宙的工具，而是暗中推動現實科技演進，加速各產業發展的重要力量。

沒錯，搞游戲，真的可以改變世界。

我們不妨先從產業角度來看這個問題。

若要問近幾年科技產業中最火的項目是什么，自動駕駛，無疑是無法繞開的那一個。

Dimethyltryptamine.eth拋售1800億枚PEPE，仍持有2.07萬億枚PEPE:7月9日消息，據Lookonchain監測，巨鯨地址Dimethyltryptamine.eth在今日以149.4枚ETH（約合27.9萬美元）的價格出售1800億枚PEPE，目前仍持有2.07萬億枚PEPE（約合324萬美元）。

他很早就以0.125枚ETH（約合251美元）買入5.9萬億枚PEPE，并以2411枚ETH（約合450萬美元）的價格出售總計3.83萬億枚PEPE。[2023/7/9 22:26:51]

而游戲技術，正在推動著這個“集AI大成者”加速發展。

在自動駕駛技術中，基于現實路面環境的測試是保障它能做到上路的重要環節。

而行業普遍認為，達到能上路的水平需要積累177億公里的測試數據，這是什么概念呢？大約等于往返地球與太陽4.9次。

于是，虛擬仿真技術成為了推動自動駕駛落地的必要工具。

將現實路測的種種限制，放在虛擬環境中，可以很好的避免。這個過程的實現，像極了在游戲中打造與現實相近的場景：

不難看出，像上面這樣的模擬仿真系統，高度還原了現實中的場景，包括幾何形象、物理規律以及運行的邏輯等等。

而這個過程中非常重要的一點，就是要逼真，模擬仿真系統要盡可能地向現實世界“靠攏”。

包括光線變化、風雪天氣的變化等，這樣才能夠精準測出這些因素對自動駕駛傳感器所帶來的影響，以便在現實上路的時候保障安全性。

而游戲技術，更具體一點來說，是游戲引擎，在這個過程中起到了至關重要的作用。

就好比轟動過業界的虛幻引擎5（Unreal Engine 5），就能將細節變化拿捏得穩穩的，讓網友直呼“虛擬？現實？傻傻分不清”。

MetaMask在最新版本中為提供NFT功能:金色財經報道，web3 數字錢包 MetaMask 引入了一個新的更新，增加了其瀏覽器擴展的 NFT 功能。在 10.28 版本中，用戶現在可以享受專用的 NFT 選項，該選項可以簡化查看和傳輸這些獨特代幣的過程。[2023/4/7 13:49:25]

因此，如果能夠利用好游戲技術在構建虛擬仿真系統上的優勢，讓其能夠無限接近現實世界，無疑會極大地推動自動駕駛落地的進程。

而除了自動駕駛，游戲技術對影視行業也產生著不小的沖擊。

同樣是在虛幻引擎5發布之后，影視圈似乎迅速嗅到了游戲技術對電影可能帶來的顛覆影響。

以至于在今年的上海電影節中，第一次設立了“電影科技體驗展區”，虛擬制片成為展會上的焦點，虛幻引擎也是首次受邀參展。

再例如在電視劇《全職高手》中，便在國內首次引入游戲引擎技術，將劇中男主（楊洋）在現實與游戲場景中的切換，變得煥然一體、十分自然：

而這種虛擬制片，對于影視行業來說是技術上的最新變革，正如此前的有聲電影、彩色底片、光學合成、運動控制、數字合成等等。

虛擬制片不僅可以實現演員與虛擬角色的直接互動，拍攝團隊還可以實時控場，并通過類似虛幻引擎這樣的游戲技術做到實時渲染，會節省大量時間和資源。

而除了產業，游戲技術也在推動著科研的發展。

沒錯，雖然“游戲”和“科研”似乎是兩個背道而馳的詞語，但它們的合體卻真真兒地在催化著學術的發展。

Meta計劃針對VR頭顯推出Meta賬號，以取代Facebook賬號:7月9日消息，當地時間周四，Meta CEO馬克·扎克伯格宣布，下個月起，用戶登錄Quest時，不再需要Facebook賬號。公司計劃推出Meta賬號，以供用戶在VR設備中使用。（科創板日報）[2022/7/9 2:02:00]

例如在國內頂級學府北京大學的信息科學技術學院，李文新教授就帶著她博士生們在《王者榮耀》里面搞科研。

他們要做的，其實就是在限定的時間和資源內，訓練出一個最優決策模型，并把它部署到游戲AI對戰服務器平臺上。

這就像是一個“煉丹”的過程，讓他們的智能體通過訓練，練就各種“功法”，然后去和別人家的智能體過招：

在他們眼中，甚至游戲AI才是真正的人工智能：

他們認為 “游戲”是對“現實”的抽象和模仿，在游戲中可以獲得與現實接近的快樂成功體驗，卻又避免現實中由于失誤和出錯帶來的真實損失。

也正因如此，游戲是一個非常好的試錯和迭代成長的虛擬環境。

將現實問題環境虛擬成游戲，在游戲中通過大量試錯糾錯來迭代優化問題解決方案，“是一種重要的教育手段和研究手段”。

總而言之，現在的游戲技術無論是對產業亦或是科研，都在發揮著潛移默化的作用。

而這正是在最近一個游戲行業盛會——由騰訊游戲學堂舉辦的2021 騰訊游戲開發者大會 （TGDC）中被熱議的話題。

例如不造車的騰訊，利用游戲技術打造了自動駕駛虛擬仿真系統 TAD Sim，來提高自動駕駛模擬仿真的真實性。

TAD Sim除了支持場景編輯、路采數據回放式仿真之外，還可以利用類似于游戲智能體AI的技術，用大量路采數據來訓練交通流AI，生成真實度高、交互性強的交通場景。

Netgear的Meural智能相框集成MetaMask，可用于展示NFT:1月4日消息，消費電子產品制造商Netgear將加密錢包MetaMask集成至其Meural智能相框中，使該設備能夠展示NFT藝術品。

Netgear在拉斯維加斯的消費電子展（CES）上發布了這一更新，宣布它將使Meural用戶能夠將他們的MetaMask錢包連接至智能相框，并選擇錢包中持有的NFT來加以展示。據The Verge報道，這一集成目前正在進行beta測試。（Decrypt）[2022/1/4 8:25:03]

再如用MetaHuman技術來生成高保真數字人；“絕悟”、“開悟”等AI智能體或平臺，對強化學習、策略訓練發展帶來的幫助……

與此同時，騰訊游戲副總裁、騰訊游戲學堂院長夏琳，還介紹了游戲、技術與學術圈“交織”后的成果。

例如騰訊游戲學堂與國內外16所高校展開科研學術合作，已發表了30個課題成果、8項國家專利、5篇報告。

騰訊與清華大學聯合共建的國內首個“互動媒體設計與技術”碩士專業，也迎來了第二學年。

在夏琳看來：

游戲作為一個高度跨學科的產業，被置于數字虛擬與現實世界的交匯處。

伴隨全球游戲市場正在發生的顯著變化，游戲產業精品化、全球化、多元化的趨勢將更為突出。

讀到這里可能有人會覺得好奇，為什么一家游戲公司要投入跨領域的技術研發和應用。

但其實，若是深挖游戲與技術發展的歷史，也就不難理解騰訊如此重視它的原因了。

動態 | 礦業巨頭Fortescue Metals創始人抨擊Facebook縱容加密貨幣詐騙廣告:金色財經報道，澳大利亞礦業巨頭Fortescue Metals創始人Andrew Forrest抨擊Facebook，稱其為冒用其身份的加密貨幣騙局提供便利，并敦促全球政府協調針對Facebook的監管。Andrew Forrest在11月8日發給馬克·扎克伯格的一封信中批評了Facebook。他在信中警告稱，冒充他的網站上刊登的詐騙廣告誤導了無辜的人，導致他們失去了畢生積蓄。“我和我的家人一直是你們社交媒體網絡上詐騙廣告的對象。我們和其他人的圖像正被用來鼓勵您的用戶投資欺詐性的加密貨幣方案。”他形容這種做法“令人厭惡”。（The Sydney Morning Herald）[2019/11/11]

游戲是前沿技術的“試驗田”，此言從不虛妄。

最有力的證明便是如今發展火熱的AI技術。

或許提到AI，很多人都會想到IBM的“深藍”、谷歌的AlphaGo，它們都曾在下棋(Game)這事兒上打敗過人類。

事實上，下棋是電子游戲最早期出現的主要形式。

早在1950年——通用計算機誕生不滿5年時，人類就已經與人工智能有過對弈。

當時的計算機都還更多應用于實驗室，如果能用它來稍微做點別的事，人們便已經覺得十分新奇了。

在計算機上下棋、還是和計算機對戰？

這事兒可能早就沖出了大眾的想象范圍。于是，當《大腦伯蒂》在加拿大國家展覽會上亮相時，就吸引了很多人的注意力。

這是一個類似于井字棋的游戲，玩家可以通過一個九宮格操作板出棋，電腦“思索”片刻后落子，棋局情況會同時顯示在大屏幕上，游戲難度也可調節。

按照“人工智能之父”艾倫·圖靈對機器智能的定義：

如果一臺機器能夠與人類開展對話（通過電傳設備）而不能被辨認出機器身份，那么稱這臺機器具有智能。

那么，《大腦伯蒂》或許就是人工智能最初期時的模樣了。

這種基于游戲的形式，其實也是很多科學家探索AI的方式。

1944年，馮·諾依曼在《博弈論與經濟行為》一書中，首先提出了兩人對弈的Minimax算法；

1947年，圖靈編寫出了第一個下棋程序；

1950年，香農發表《計算機下棋程序》一文，開啟計算機下棋的理論研究。

1951年，圖靈的好朋友克里斯托弗·斯特拉切（Christopher Strachey）寫出了世界上第一個視覺游戲checkers。

與《大腦伯蒂》不同，checkers是一個類似于跳棋的游戲，難度系數更高；但相同的是，它們都是人機對戰。

后來，曾于1959年普及“機器學習”一詞的人工智能先驅亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel），也在IBM的一臺商用電腦上編寫出了一個跳棋游戲。

此時的這個跳棋游戲已經大有不同，因為機器不再是單純地按照程序落子，而是可以通過自主學習來應戰，塞繆爾還在程序中設置了獎勵機制。

在這里，我們已經看到強化學習的影子了。

而在此后的幾十年里，AI領域的科學家們似乎都和下棋這游戲杠上了，跳棋、象棋、圍棋都有嘗試。

Unix之父肯·湯普森（Ken Thompson）都曾開發過一個國際象棋計算機Belle，這也是世界上第一臺能夠達到“大師”級的下棋計算機。

而且它還引起了國家層面的重視，當時Belle要前往蘇聯進行比賽，但是卻被美國政府在海關扣下了，原因是“企圖向蘇聯輸送先進武器”。

事實上，當年美蘇爭霸也擴展到了計算機下棋游戲上。

由此可見，AI從誕生至今，始終都站在科技發展的最前端，而電子游戲也始終都是AI體現實力的一個重要場景。

而游戲還不只是前沿科技的“試驗場”，更是普通大眾觸碰到前沿科技的一個重要通道。

在天文、生物、醫學等研究領域，也總是不乏游戲的身影。

比如曾參與抗擊新冠肺炎疫情的游戲——Foldit。

它將蛋白質結構預測與空間解謎游戲的思路相結合，玩家需要不斷調整蛋白質的側鏈、骨架等結構，讓最終結構達到所需的分數。

在去年新冠肺炎疫情暴發期間，科學家們為了能盡快弄清病抗體的結構，便把當時最新的研究成果引入到游戲中，讓玩家在游戲中嘗試設計新結構來供研究參考。

而且，這還不是Foldit第一次為科研做出貢獻。

此前，艾滋病的逆轉錄酶結構正是在這款游戲中被玩家們破解。科學家們十余年都未能預測出的結構，玩家們十天內就搞定了。

Nature在2010年還點名表揚過這款游戲。

無獨有偶，《無主之地 3》的DLC《槍炮、愛情與觸手之婚禮大作戰》中，也有一個科研項目。

開發者們在游戲中的一個街機上，設計了一款DNA簡單分類的游戲，不同顏色的磚塊代表不同的核苷酸。

玩家只需要在規則內，讓某一行的磚塊顏色一致就能通關，排列的過程其實就是將DNA進行正確分類。

隨之產生的結果數據，可以幫助麥吉爾大學繪制人體腸道微生物圖譜，這對于糖尿病、抑郁癥等疾病的臨床研究具有重要作用。

不僅如此，許多高精尖技術也是通過游戲來擁抱大眾。

比如已經多次讓平民體驗太空之旅的SpaceX，就在去年推出了一款太空模擬程序。

它可以讓人們在游戲中體驗飛船對接空間站的過程。

而且對于太空狀態的還原十分逼真，一點操作就會引起受力變化，對玩家也是個考驗。

顯然，原本被看作是娛樂大眾的電子游戲，已經在數十年發展中擔任了許多令人意想不到的角色。

DeepMind創始人哈薩比斯曾表示：

游戲AI是通往通用AI的墊腳石。我們研究這些游戲的真正原因是，它是研發算法的一個非常方便的試驗場。

這句話如今或許還能推及到VR、AR、仿真等等科學領域。

如今，當我們談論起游戲，說起自動駕駛、AI、MetaHuman等字眼都變得不再稀奇。

這也是為什么在騰訊的一場游戲開發者大會上，會看到眾多高校產學研成果，覆蓋領域包括深度學習、城市結構化建模等等。

而我們能夠感受到，此刻還不是游戲與前沿科技結合發展的終點，當下游戲作為前沿技術應用最密集的一種藝術娛樂形式，不但推動其他行業向前，更催化技術演進，釋放更多元的價值。

未來還將有多少尖端科技會通過游戲來前進、落地？

讓我們一起拭目以待。

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