制片|影视制作、自动驾驶背后,游戏如何改变未来( 三 )


而近期 , 来自世界各地的500名程序员 , 也参与了一项在游戏中“找钻石”的竞赛——该项目是由内基·梅隆大学、微软、DeepMind、OpenAI , 联合机器学习顶级会议NeurIPS共同举办的MineRL (Sample Efficient RL Competition) 赛事 , 今年已是第三个年头 , 目的在于训练样本高效的AI智能体 。
在科技共生论坛上 , 电子科技大学计算机科学与工程学院副教授谢宁 , 印证了这些探索背后的原理 , “游戏是一个闭环的 , 具有反馈式互动性的实时环境 。 这种特性 , 恰恰为我们当今很多人机协同智能、大规模多智能体等问题 , 提供了非常有效的验证场景 。 ”因此 , 业界也认为 , 下一个 AI 里程碑 , 可能会在游戏中诞生 。
简单来说 , 当AI在游戏中 , 能够像玩家一样实时感知、分析、推理、决策和行动 , 就可能在复杂多变的真实环境中发挥更大作用 , 比如民用领域的智能交通、电力调度、物流调度等 , 一旦这些算法和模型投入使用 , 将为我们现实的生活带来巨大改变 。
另一方面 , 作为虚拟技术的载体 , 游戏不仅仅是人工智能的试验沙盒 , 也在数字孪生中扮演起“新型工业软件”的角色 , 推动数实融合发展 。
以自动驾驶为例 , 长期以来困扰研究人员的难题就在于 , 缺乏足够充分的测试条件 。 从时长来看 , 行业普遍认为 , 保证无人驾驶技术的安全性需要积累 177 亿公里的测试数据——大概要跑遍全国公路 3400 多次才能完成 。 从环境来看 , 传统道路的测试成本高昂 , 突发情况的测试机会有限 , 并且存在一定的安全隐患 。
游戏引擎具备的虚拟仿真能力 , 恰好提供了一种高效的解法 。 以腾讯开发的自动驾驶模拟仿真系统 TAD Sim 为例 , 使用自研游戏引擎技术 , 基于高精度的画面渲染 , 可以为自动驾驶搭建出一个高仿真的虚拟环境 , 来进行24小时不间断的海量测试 , 并能够模拟出大雨、大雾、下雪等极端恶劣天气 , 就连太阳的高度、雾的浓度、雨滴的大小 , 都能进行及时的调整 。

制片|影视制作、自动驾驶背后,游戏如何改变未来
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腾讯自动驾驶模拟仿真系统TAD Sim
基于游戏技术的模拟仿真 , 大大降低了自动驾驶的研发成本 。 不仅是在国内 , 全球领先的自动驾驶研发厂商 , 也纷纷转型使用游戏引擎来进行测试 。 业界公认技术领先的谷歌无人车 Waymo , 在现实中只完成了0.2 亿英里道路测试 , 但在虚拟场景中已经进行了 150 亿英里仿真测试 。
此外 , 得益于游戏引擎在3D建模、物理特性及动作方面的长期积累 , 能够以相对较低的成本1:1打造城市、物理世界的数字孪生 , 因此也在航空航天、智能制造等领域广泛使用 。

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