为了让驾驶汽车的AI变强人类把它送去打游戏了。

　　虽然有点被被“ 骗 ”上船的味道，但我后来还真去搜了搜，才发现赤潮这个 50 年的国际难题，已经被咱们科学院海洋研究所解决了。

　　在小学那会，谁信息技术课上打字快，谁就大威风。当时我能被班里一半女生追，除了帅，可没少这游戏功劳。

　　当然，除了当年这种 “ 学前班 ”级别的游戏，现在还真有在辐射整个社会的，比如大家都熟知的“ 学术众包 ”。

　　十几年前，华盛顿大学开发一款游戏叫《 Foldit 》，游戏里玩家要参考教程，来调整蛋白质的正确结构。

　　说出来你可能不信，一种科学届 15 年都未解决的蛋白酶晶体结构，被玩家们用 10 天时间破解了。

　　类似的事情还有不少，比如《星战前夜》2016 年上线了一款叫“ 探索计划 ”的迷你游戏，为了获得奖励，玩家需要分类蛋白质图像。

　　两年后，玩家们一共分类 3300 万个图像，最后这些数据上传到了人类蛋白图谱数据库，为全世界的科学家提供了便利。

　　就拿汽车厂家做自动驾驶来说，肯定要做一些场景测试，比如前车突然旋转 180°冲向你，应该如何反应。

　　此外医生模拟做手术，建筑师设计房子，也都会利用到游戏引擎。不仅省去了成本，还提高了效率，保证了安全。

　　不光是扮演了“ 训练场 ”的角色，因为强大的实时渲染能力，能在镜头中直接生成图像，游戏引擎在影视行业也大放异彩。

　　你可能不知道，迪士尼的《曼达洛人》、HBO的《西部世界》和《逃》当中不少场景都借助了游戏引擎。

　　应该有很多差友还记得这个新闻：2019 年，在一局《 王者荣耀 》比赛中，“ 王者绝悟 AI ” 打败了职业选手，杀疯了。

　　比如 AlphaGo 只会下围棋，但它的后辈 Alpha Fold，就解决了困扰人类 50 年来的蛋白折叠问题。

　　同样腾讯和《 王者荣耀 》把AI 研究平台和相关数据开放给公众，那肯定能给他们进行算法研究提供了相当大的便利条件。

　　但其实这也让厂家们有资金、有动力不断在技术上寻求突破，还得想方设法压低成本，好让消费者都能买得起。

　　早在上世纪 20 年代，人类就已经开始做自动驾驶系统的实验， 50 年代半自动驾驶已经上路测试。

　　不知道大家有没有一个疑问：为什么不是自动驾驶给游戏引擎提供支持，反而是作为后辈的游戏引擎给它们提供支持呢。

　　说人话就是，数字化是游戏的老本行，用它在数字化上积累的经验和技术反哺其他行业，是水到渠成的一件事。

　　最后也给大家安利一下腾讯游戏年度故事的四个小短片，讲了这一年游戏里发生的四件很有意义的小故事。真心希望游戏都能越来越好，让每份力量，都有分量！