騰訊遊戲科技為科學家「上天下地」　虛擬與現實融合催生技術突破

遊戲也能成為生產力。
前段時間，科學界出了一個大新聞：DeepMind 通過 AI 算法控制了核聚變。這家公司和瑞士洛桑聯邦理工使用強化學習控制核聚變反應堆內等離子體的研究宣告成功，研究登上了 2 月份的《自然》雜誌。

DeepMind 曾因為在遊戲上的研究而聞名。從訓練 AlphaGo 算法在圍棋上超越人類頂尖棋手、AlphaStar 挑戰星際爭霸 2，到這些算法的「進化版」實現蛋白質預測、核聚變等前沿突破，DeepMind 的技術在很多領域體現了想不到的價值。

像 DeepMind 這樣，成就於遊戲，又被應用到其他領域的例子。在國外並不少見，諸如英偉達、Epic 早期也專注服務遊戲研發技術，如今已經成為汽車、建築、影視等領域的核心硬件及軟件工具。而最近，一些國內遊戲廠商也正在做著一些「並不遊戲」的事情。

在6月尾舉行的遊戲發布會上，騰訊首次曝光了七個遊戲技術合作項目，或者說叫「遊戲科技」 項目。這些項目中有下一代機器人的訓練系統，超高清還原歷史古蹟的沉浸式互動環境，還有天文領域里程碑級的探索計劃。更重要的是，它們背後的技術大部分都源自於遊戲。

引入遊戲 AI，做「改變規則的事」

深度學習是最近一波 AI 浪潮的關鍵詞。自 2010 年以來，這類 AI 技術在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域獲得了重要進展。

基於深度強化學習，AlphaGo、AlphaStar 和 OpenAI Five 曾分別在圍棋、星際爭霸 2 和 Dota 2 上展示了頂尖玩家的水準。騰訊也在國民手遊王者榮耀中上線了「絕悟」，讓所有玩家都可以在遊戲中進行挑戰。虛擬世界中有超越人類水平的 AI 技術也可以幫助現實事物實現精準的協作控制，完成人們此前無法想象的事。

騰訊公布的 「遊戲科技」 項目中，最引人關注的是「獵人星座計劃」，它的全稱是「全變源追蹤獵人星座計劃（CATCH）」。

傳統的衛星天文觀測非常依賴於地面中心的人工控制，每顆衛星可能需要配置一支專門團隊，數十名科學家進行維護，由於物理距離和盲區等因素，操作延遲可能長達數分鐘。面對引力波、伽馬射線暴、快速射電暴等天文現象，傳統操縱方式容易錯失大量發現機會。

而 CATCH 計劃則嘗試解決這一難題。科學家們期望將上百顆衛星組成觀測星座，每個衛星上都將載有中國自主研發的新一代 X 射線望遠鏡，並且讓它們之間進行智能協同，從而實現全天候、高效率地對海量變源的無死角無間斷監測，合力觀測某些重要天文事件。

這是中國科學家提出的一項極富想象力的探索項目。該計劃自 2019 年提出概念以來，一直受到國內外天文領域的關注。美國科學院院士、時域天文學領軍人物 Shrinivas Kulkarni 曾評價道：「如果真的能實現，它將改變遊戲規則。」

如何實現上百顆衛星的智能調度？這就需要用到多智能體強化學習算法了。

而當下，多智能體算法應用最多的應該就是遊戲領域了。於是，騰訊遊戲加入了 CATCH 項目，據了解，其 AI 多智能體算法已經經歷了上億局「人機模式」遊戲對戰遊戲對戰的訓練。改進後既滿足科研的精度要求、符合太空環境實時調度的算力要求，還能支持大規模算力的基礎系統架構要求。

這並不是件簡單的工作——CATCH 所使用的多智能體協同算法，需要使用大量天文數據進行訓練。騰訊遊戲的算法工程師已結合我國的天文爆發源數據搭建仿真爆發源模擬器，用以訓練專屬於太空觀測環境的 AI 算法。

為了適應衛星上有限的計算資源，研究團隊通過最新的模型壓縮、部署優化方案，讓算法可以有效平衡空間信號的感知、控制精度的要求，高效完成協同控制任務。

遊戲 AI 中的多智能體強化學習方法可以幫助衛星群完成各類觀測任務，讓觀測收益最大化。

最終發射上天的 CATCH 衛星在軌運行時，基於 AI 的技術將對深空中成千上萬的爆發源數據進行實時計算分析，實現目標優化選擇，向衛星發出指向調整、列隊組合等觀測指令，從而對觀測目標進行全天候、全時間段的監測，還能根據探測結果持續進行算法優化。

有了遊戲 AI 的加持，衛星可以實現高度的智能化，學會自己安排陣型，類似的技術也可以幫助機器人實現智能控制，從而適應複雜指令和環境的變化。

2021 年 3 月，騰訊 Robotics X 實驗室發布了首個全自研四足機器人 Robotics X Max，它採用創新的足輪融合一體式設計，有腿又有輪，擁有較好的平衡能力，兼顧了移動速度和穩定性，達到了行業領先水平。

Max 機器人有腿有輪，不僅擁有「崎嶇路面走得穩，平坦路面跑得快」的特長，還首次實現了從四足到雙足的站立移動，能完成後空翻、摔倒自恢復等動作，達到了行業領先水平，運行時速可以達到 25km/h。

在發布會上，騰訊遊戲宣佈發起遊戲驅動機器人加速智能學習項目，利用 AI 和遊戲技術幫助多模態四足機器人 Robotics X Max 不斷成長。

由騰訊天美 J3 工作室、天美技術中心、騰訊 Robotics X 實驗室、騰訊 AI Lab 進行合作研發的智能體動作生成技術，源於遊戲和 AI 的創新結合。基於該技術，Robotics X Max 的運動軌跡規劃更加自然流暢，可以實現更細顆粒動作的智能生成、控制和決策，使動作表現體現高度智能，讓機器人變得「更聰明」。

智能體生成技術是提升遊戲 NPC 智能方向上的最新研究思路。在遊戲開發過程中，人們可以使用自回歸神經網絡自動生成可交互人物動作。相較於傳統遊戲中人物依賴的預設動作，前者在不增加工作量的同時具有更好的表現力，動作靈活、自然，智能體也能夠自主地適應各種複雜的指令和環境變化。

在此次宣佈的合作項目中，這一技術被應用在機器人研發領域，它可以讓虛擬環境中不管是遊戲中的 NPC 還是機器人的表現都更加真實、擬人、行為複雜化，也可以幫它們適應複雜指令和環境的變化，讓它們根據環境變化進行自主決策，動作也更靈活、更自然。

隨著機器人越來越「聰明」，在不遠的將來，我們也會在工程建設、醫療陪護，甚至日常生活中看到它們的身影。

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用遊戲引擎渲染真實世界

驅動機器人進步的，其實不止有智能體動作生成技術，搭建訓練機器人的虛擬物理環境背後所依賴的技術——遊戲引擎也是重要的動力之一。

遊戲是模擬現實世界的最佳場所，也是最好的虛擬模擬和訓練環境。

利用在遊戲中被廣泛使用、積累了豐富技術優勢的高效物理模擬技術，在遊戲中可以快速搭建不同擬真虛擬訓練場景，參照現實中的運動數據，讓機器狗 Robotics X Max 在複雜地形中完成行走、奔跑、相互協作等訓練，可以大力縮減其在現實世界完成訓練的過程與時間，實現高效訓練的目標。

基於這一技術，騰訊目前已經實現了單隻機器狗 CPU 優化後的 20 倍訓練提速，同時訓練 50 只機器狗時，訓練時間可以提速超百倍。原本在現實世界需要幾年的時間收集的數據量，可以在加速後的虛擬環境下縮短成幾小時來生成。

而遊戲引擎相關技術的應用還遠不止於此，人們還在探索它在製造領域的應用。

民航飛行員訓練的全動飛行模擬機（FFS）是用於幫助飛行員進行高仿真度訓練的高精尖設備，該領域的核心技術在國內基本處於空白狀態。騰訊計劃利用物理真實光照和渲染等技術共同研發 FFS 視景軟件系統關鍵技術，應用於飛行員的訓練中。

在和南航集團旗下珠海翔翼達成的合作中，騰訊將利用在遊戲研發中積累的 PCG 程序化內容生成技術「地球級別」地形渲染、PRT 晝夜系統、天氣系統、物理仿真等能力，助力國產全動模擬機的研製。未來，該系統將充分運用到全動飛行模擬機訓練中，進一步保障中國民航的運行安全。

遊戲為科學賦予的能力，除了面向未來，也可以復現過去。遊戲引擎對於虛擬場景構建、實時渲染的能力正被應用於文物保護工作。

此次發布會上的 「數字長城項目」，大量運用了能夠實現高精度數字還原的照片掃描建模和遊戲引擎渲染技術、能夠提升數字資產製作效率的自動化生成技術，以及幫助用戶擺脱終端算力限制的雲遊戲技術等。最終實現了超 10 億面片的超寫實數字場景，還在長城周圍山體「種植」 了超過 20 萬顆樹，用戶可以 「一鏡到底」看到非常完整的自然環境。

這也是是全球首次通過雲遊戲在內的多種前沿技術，實現最大規模文化遺產毫米級精度、沉浸交互式的數字還原，並且在手機上點開小程序就能隨時體驗。

在這個過程中，騰訊遊戲積累了一套全鏈條的數字文保技術解決方案，可以幫助更多文物、古蹟進行數字化保存、復刻和再開發。

遊戲技術，不止於娛樂

這一系列 「遊戲科技」 項目的發布，讓我們對遊戲的未來充滿了更多想象。

如今，開發遊戲大作的成本已經上升到數億美元，這種加碼絲毫沒有停下來的趨勢。為了製作更好的遊戲，各家公司構建的技術也越來越先進。縱觀全行業，遊戲自誕生以來就始終在與前沿科技存在各類互動。遊戲推動了很多軟硬件技術，自身也積累了一系列獨特的技術能力。

如果我們去了解科技領域的歷史，會發現遊戲經常將科技推向新的高度，同時還因為面向數百萬，甚至數以億計的玩家而具有大規模應用的能力。GPU 就是這樣一個例子：由於人們對於遊戲畫面的需求，專用的圖形計算晶片得以興起，算力暴增的晶片進而推動了深度學習時代。

今天成為熱門概念的新技術，不論元宇宙、雲遊戲還是 VR，都是首先在遊戲業中產生的。隨著技術成本的降低，遊戲中的技術不斷找到新應用場景，並正在傳遞到其他行業。可以預見，基於當前遊戲技術的很多方法將會成為推動很多行業發展重要力量，成為數字社會新基建必不可少的一部分。

在虛擬與現實加速融合的趨勢下，遊戲技術已在數字文保、工業仿真、智慧城市、影視創作等越來越多的領域中發揮作用。在探索遊戲技術的同時，遊戲在不斷創造新的可能。

你觸動手機屏幕正在玩的遊戲，正在催生下一個技術突破。

【本文轉自「機器之心」，微信公眾號：almosthuman2014】