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在天美,有多少程序员在「搞副业」?

爱游戏的葡萄君 游戏葡萄 2021-12-24

但不是你想的那种副业。


文/托马斯之颅


阿本是天美F1工作室的一名引擎工程师,按理说做游戏应该是他的正经工作。然而在前一阵子,他却在工作时间里公然帮助浙江大学的一个实验室研发专利。如今聊起这件事,他不但毫无愧意,甚至还要吹捧对面的设备:"当时我们的标配还是2060,但他们已经用上了2080Ti!"


更诡异的是,在天美,类似阿本的程序员还有不少。多智能体策略协作、机器人运动控制、场景建模、计算机视觉……总有一些看上去很老实的同事,在项目之外搞了一些奇奇怪怪的副业。偏偏工作室群内部的技术Leader们还很支持这股风气。


前一段时间,葡萄君采访了天美技术中心副总经理徐成龙,听他讲了讲这几年大家一起「搞副业」的故事。



01

副业的开始:AI还能这么用?


一切还是要从腾讯AI Lab和《王者荣耀》的合作说起。

 

2017年,AI Lab找到天美,希望合作研发多智能体策略协作的AI「王者绝悟」——用更简单的话说,就是教AI打《王者荣耀》。

 

如今几年过去,他们不但做出了能击败职业战队的AI,用它来进行模拟对战,辅助游戏新内容的开发;还搭建了一个叫做「开悟」的平台,邀请北大、清华、中科大等20多所高校,一起搞了场AI大赛,锻炼大家的科研能力,颇有些文体两开花的意思。



这项合作打开了天美的视野,于是在天美技术中心内部,他们搭建了一个10人左右的团队,开始在AI方面做一些研究,想看看有没有进一步技术应用的可能;而一些研发团队在遭遇困难的时候,也会想办法寻求AI领域专业人士的帮助——擅长射击品类的J3工作室就是一个例子。



在射击游戏中,角色要在复杂的环境当中,频繁做出「跑跳走蹲趴」等动作。为了避免穿模,游戏大多会采用IK(Inverse Kinematics,反向运动)技术,调整角色在遇到障碍物时关节的位置。但这个方法很难做出足够顺滑的动画效果。


于是J3找到了腾讯集团内部的另一个实验室:研究机器人的Robotics X,希望借鉴后者的神经网络技术,在游戏中搭建不同的场景,先让AI进行海量「障碍赛」,再通过机器学习,把角色的动作调节得越来越自然。Robotics X也并没有藏私,向J3展示了真正的技术。


而在合作过程中,大家又有了新的想法:在机器人研究领域,在真实世界做高强度的重复训练,难免会损耗机器人昂贵的零部件,能训练的动作量也比较有限,因此大家会把训练挪到虚拟环境当中。那是否可以通过与游戏的合作,提升类似训练的质量?


得知这个想法之后,J1和F1工作室也加入了进来。他们在之前研究成果的基础上,运用自己在物理引擎方面的积累,做了一个更符合真实的虚拟环境,在里面训练AI,获取数据。而这些经验和数据也为机器人研究提供了参考,双方表示都很满意。


事情进展到这一步,天美已经充分意识到了这些「副业」的价值:它们既能为前沿科技的探索提供帮助,又能产生新的黑科技,提升各个项目乃至整个工作室群的研发能力。


于是接下来,他们决定主动出击,把目光投向腾讯集团之外的前沿科技组织,争取把副业搞出更大的格局。




02

和高校一起做课题是什么体验?


据徐成龙回忆,在他邀请各个团队申报项目,向浙江大学提案的那段时间,整个天美都洋溢着快活的空气。


浙大的「计算机辅助设计与图形学国家重点实验室」一向在业界和学界闻名。他们既会研究树木生长的动画,又能模拟蜂群的移动,但他们一直有一个困扰:这些研究和实际应用有什么关系?于是他们决定和腾讯合作,看看业界的实际需要,产出新的研究成果。而有了之前的案例,天美的反馈相当积极。


经过双方的重重评估,阿本的《可交互式的全局光照预览器》最终从十多个课题中脱颖而出,他和另一名技术美术,与浙大的一名教授和几名同学共同组成了一支课题小组。


对天美来说,这项研究的初衷是解决研发流程的一大痛点:美术在调节3D场景光照效果的时候,往往需要实时调节灯光和材质的参数。但由于计算量太大,参数改动之后,场景必须要重新烘焙才能看到效果。"烘焙一次要20分钟,平均一个场景要修改上百次,非常影响效率。"


原因很简单:游戏和电影不同,它的结果并不固定,美术需要检查交互和镜头移动时的即时效果;而为了实现这一特性,场景要预先生成大量离线数据,最终才能生成可以实时读取的海量数据,这个过程要花费不少时间。


而浙大的优势则在于,他们在离线渲染方面有不少积累,"很多都是在数学公式层面。"最终他们想到了一条路:通过路径追踪 、光线追踪和降噪等算法,改变离线渲染的过程:不要一帧渲染完整的结果,而是通过多帧的累积,逐渐逼近最终的效果,然后在低帧率的情况下先呈现它们不太完善的样子。这样美术可以一边等待渲染,一边与场景交互。


当然,浙大的研究成果大多停留在理论阶段,而且因为游戏开发会使用很多取巧的办法提高渲染效率,它与真实的光传递过程也存在差异。阿本和TA同事还需要再对算法进行拆解,替换一些逻辑,让渲染效果和游戏内的效果尽量一致。



阿本告诉我,如果让天美自己独立开发,可能要抽调2-3个人专职工作1年才能攻克那些技术难关。但有了浙大的帮助,他们在基本保证日常工作的同时,用大半年就做出了成品。现在天美F1已经有几个项目都在使用他们研发的预览器,这项技术也已经在公司内部开源,只要略经修改就可以直接迁移;而浙大也准备把一系列的研究成果申请专利。



徐成龙说,业界做事会更加工程导向,有的时候为了节省时间还会绕一绕;但学界的视角更体系化,他们更习惯用理论从正面解决问题。"两种不同的思维碰撞起来很有意思。像在海外,有些从业者和高校教师甚至会分别担任顶级论文的第一、第二作者。“


而在这次合作之后,如今天美又和浙大开启了一个新的研究课题:《生物动力学的动画间补》,探索两个动作之间的插值方案,让动作之间的切换变得更加平滑,更符合生物动力学。未来他们还计划与更多高校和科研项目合作:"比如研究水流、大气和物理碰撞的模拟,类似的方向还有很多。"


 

03

结语


从某种角度上说,天美这几年在副业上面的探索,也是整个游戏行业在跨界合作上的缩影。


刚开始,大家只是因为种种机缘巧合,半推半就地接触了其他领域;后来大家发现跨行业的交流能够为项目提供实在的帮助;再之后大家意识到了不一样的思维方式的价值;而到了现在,大家渐渐发现游戏还是一个不错的辅助,它已经开始帮助到更多的领域。



在徐成龙看来,如今天美搞的这些副业,还只是整个游戏行业和前沿科技领域合作的冰山一角。比如程序化内容生成的技术,可以降低所有行业内容生产的成本;高真实感的建模技术,可以在房地产、博物馆和科普教育领域进行应用;而多智能体强化学习的AI技术,则可以应用到自动驾驶、智能交通、电力调度、物流调度等领域当中。


比如搭建一个多智能体协作的交通系统,图片来自网络

 

而且除了业界,学界也正在认可游戏对于科研的价值。比如之前中国科技大学教授李厚强就在演讲当中,介绍了「用AI打游戏」在网络结构、奖励设计等方面的思路,以及它在科研教学中的作用——用更简单的话说,游戏还可以唤起更多年轻人对于前沿科技的兴趣。



可能是因为发现了游戏在这方面上的作用,天美也在尝试一些没有那么硬核的方向。比如昨天的华语星云奖颁奖典礼上,天美工作室群总裁姚晓光就和刘慈欣一起担任了七星连珠奖的颁奖嘉宾,来自J3 工作室的制作人郭智和主策划李光源也参与了科幻游戏主题的圆桌讨论。据相关人士称,天美内部还在孵化多款科幻题材的 3A 级游戏——看来在这个领域,主业和副业已经融为了一体。


左为刘慈欣,右为姚晓光

 

徐成龙说,之所以这几年天美,甚至整个行业在副业上投入的精力越来越大,是因为游戏行业在引擎、图形和AI等领域的技术正在变得越来越先进。而越往前走,和其他行业的交集就会越多。“做这些合作不只是了完成KPI,还是因为我们能够产生更大的价值。”


在中国游戏行业飞速发展的时代,不少人觉得做游戏的目的就是看到项目取得成功。但谁不希望自己的工作能有更大的意义?也许过去我们会说,玩游戏是在虚拟世界中寻找真实;但在未来,我相信做游戏的人,能够创造的不仅仅是虚拟。



 

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