以为就是一个真人小哥赤身耍大宝剑？
不不不，有时候“眼见&Rdquo;可能还真不能“为实&Rdquo;。
这段视频背后的真相，是这样的：
没错，你以为的你以为就是假的。
但视频展示的效果实在是过于逼真了，引得一众网友惊叹连连，TwITteR上获赞2399。来感受一下这个feel：
还有网友惊呼：有那么一瞬间甚至不知道哪边才是真实世界！
而这位小哥用到的技术，正是Epic GaMes的MetaHuMan。
没错，又是“Meta&Rdquo;，还是虚实难辨&hellIP;&hellIP;或许看到这里你已经想到最近火到离谱的元宇宙（MetaveRse）。
如果你的脑海里也浮现了这样的字眼，先别急着吐槽。
实际上，让人虚实难辨的游戏技术，绝不仅仅是塑造元宇宙的工具，而是暗中推动现实科技演进，加速各产业发展的重要力量。
没错，搞游戏，真的可以改变世界。
游戏技术，正在改变着什么？
我们不妨先从产业角度来看这个问题。
若要问近几年科技产业中最火的项目是什么，自动驾驶，无疑是无法绕开的那一个。
而游戏技术，正在推动着这个“集AI大成者&Rdquo;加速发展。
在自动驾驶技术中，基于现实路面环境的测试是保障它能做到上路的重要环节。
而行业普遍认为，达到能上路的水平需要积累177亿公里的测试数据，这是什么概念呢？大约等于往返地球与太阳4.9次。
于是，虚拟仿真技术成为了推动自动驾驶落地的必要工具。
将现实路测的种种限制，放在虚拟环境中，可以很好的避免。这个过程的实现，像极了在游戏中打造与现实相近的场景：
不难看出，像上面这样的模拟仿真系统，高度还原了现实中的场景，包括几何形象、物理规律以及运行的逻辑等等。
而这个过程中非常重要的一点，就是要逼真，模拟仿真系统要尽可能地向现实世界“靠拢&Rdquo;。
包括光线变化、风雪天气的变化等，这样才能够精准测出这些因素对自动驾驶传感器所带来的影响，以便在现实上路的时候保障安全性。
而游戏技术，更具体一点来说，是游戏引擎，在这个过程中起到了至关重要的作用。
就好比轰动过业界的虚幻引擎5（UnReal engine 5），就能将细节变化拿捏得稳稳的，让网友直呼“虚拟？现实？傻傻分不清&Rdquo;。
因此，如果能够利用好游戏技术在构建虚拟仿真系统上的优势，让其能够无限接近现实世界，无疑会极大地推动自动驾驶落地的进程。
而除了自动驾驶，游戏技术对影视行业也产生着不小的冲击。
同样是在虚幻引擎5发布之后，影视圈似乎迅速嗅到了游戏技术对电影可能带来的颠覆影响。
以至于在今年的上海电影节中，第一次设立了“电影科技体验展区&Rdquo;，虚拟制片成为展会上的焦点，虚幻引擎也是首次受邀参展。
再例如在电视剧《全职高手》中，便在国内首次引入游戏引擎技术，将剧中男主（杨洋）在现实与游戏场景中的切换，变得焕然一体、十分自然：
而这种虚拟制片，对于影视行业来说是技术上的最新变革，正如此前的有声电影、彩色底片、光学合成、运动控制、数字合成等等。
虚拟制片不仅可以实现演员与虚拟角色的直接互动，拍摄团队还可以实时控场，并通过类似虚幻引擎这样的游戏技术做到实时渲染，会节省大量时间和资源。
而除了产业，游戏技术也在推动着科研的发展。
没错，虽然“游戏&Rdquo;和“科研&Rdquo;似乎是两个背道而驰的词语，但它们的合体却真真儿地在催化着学术的发展。
例如在国内顶级学府北京大学的信息科学技术学院，李文新教授就带着她的博士生们在《王者荣耀》里面搞科研。
他们要做的，其实就是在限定的时间和资源内，训练出一个最优决策模型，并把它部署到游戏AI对战服务器平台上。
这就像是一个“炼丹&Rdquo;的过程，让他们的智能体通过训练，练就各种“功法&Rdquo;，然后去和别人家的智能体过招：
在他们眼中，甚至游戏AI才是真正的人工智能：
他们认为 “游戏&Rdquo;是对“现实&Rdquo;的抽象和模仿，在游戏中可以获得与现实接近的快乐成功体验，却又避免现实中由于失误和出错带来的真实损失。
也正因如此，游戏是一个非常好的试错和迭代成长的虚拟环境。
将现实问题环境虚拟成游戏，在游戏中通过大量试错纠错来迭代优化问题解决方案，“是一种重要的教育手段和研究手段&Rdquo;。
总而言之，现在的游戏技术无论是对产业亦或是科研，都在发挥着潜移默化的作用。
而这正是在最近一个游戏行业盛会&Mdash;&Mdash;由腾讯游戏学堂举办的2021 腾讯游戏开发者大会 （TGDC）中被热议的话题。
例如不造车的腾讯，利用游戏技术打造了自动驾驶虚拟仿真系统 TAD SiM，来提高自动驾驶模拟仿真的真实性。
TAD SiM除了支持场景编辑、路采数据回放式仿真之外，还可以利用类似于游戏智能体AI的技术，用大量路采数据来训练交通流AI，生成真实度高、交互性强的交通场景。
再如用MetaHuMan技术来生成高保真数字人；“绝悟&Rdquo;、“开悟&Rdquo;等AI智能体或平台，对强化学习、策略训练发展带来的帮助&hellIP;&hellIP;
与此同时，腾讯游戏副总裁、腾讯游戏学堂院长夏琳，还介绍了游戏、技术与学术圈“交织&Rdquo;后的成果。
例如腾讯游戏学堂与国内外16所高校展开科研学术合作，已发表了30个课题成果、8项国家专利、5篇报告。
腾讯与清华大学联合共建的国内首个“互动媒体设计与技术&Rdquo;硕士专业，也迎来了第二学年。
在夏琳看来：
游戏作为一个高度跨学科的产业，被置于数字虚拟与现实世界的交汇处。
伴随全球游戏市场正在发生的显著变化，游戏产业精品化、全球化、多元化的趋势将更为突出。
读到这里可能有人会觉得好奇，为什么一家游戏公司要投入跨领域的技术研发和应用。
但其实，若是深挖游戏与技术发展的历史，也就不难理解腾讯如此重视它的原因了。
游戏一直是前沿技术最佳的“试验田&Rdquo;
游戏是前沿技术的“试验田&Rdquo;，此言从不虚妄。
最有力的证明便是如今发展火热的AI技术。
或许提到AI，很多人都会想到IBM的“深蓝&Rdquo;、谷歌的AlphaGo，它们都曾在下棋(GaMe)这事儿上打败过人类。
事实上，下棋是电子游戏最早期出现的主要形式。
早在1950年&Mdash;&Mdash;通用计算机诞生不满5年时，人类就已经与人工智能有过对弈。
当时的计算机都还更多应用于实验室，如果能用它来稍微做点别的事，人们便已经觉得十分新奇了。
在计算机上下棋、还是和计算机对战？
这事儿可能早就冲出了大众的想象范围。于是，当《大脑伯蒂》在加拿大国家展览会上亮相时，就吸引了很多人的注意力。
这是一个类似于井字棋的游戏，玩家可以通过一个九宫格操作板出棋，电脑“思索&Rdquo;片刻后落子，棋局情况会同时显示在大屏幕上，游戏难度也可调节。
按照“人工智能之父&Rdquo;艾伦&Middot;图灵对机器智能的定义：
如果一台机器能够与人类开展对话（通过电传设备）而不能被辨认出机器身份，那么称这台机器具有智能。
那么，《大脑伯蒂》或许就是人工智能最初期时的模样了。
这种基于游戏的形式，其实也是很多科学家探索AI的方式。
1944年，冯&Middot;诺依曼在《博弈论与经济行为》一书中，首先提出了两人对弈的miniMax算法；
1947年，图灵编写出了第一个下棋程序；
1950年，香农发表《计算机下棋程序》一文，开启计算机下棋的理论研究。
1951年，图灵的好朋友克里斯托弗&Middot;斯特拉切（ChRistopheR StRachey）写出了世界上第一个视觉游戏checkeRs。
与《大脑伯蒂》不同，checkeRs是一个类似于跳棋的游戏，难度系数更高；但相同的是，它们都是人机对战。
后来，曾于1959年普及“机器学习&Rdquo;一词的人工智能先驱亚瑟&Middot;塞缪尔（ARthuR SaMuel），也在IBM的一台商用电脑上编写出了一个跳棋游戏。
此时的这个跳棋游戏已经大有不同，因为机器不再是单纯地按照程序落子，而是可以通过自主学习来应战，塞缪尔还在程序中设置了奖励机制。
在这里，我们已经看到强化学习的影子了。
而在此后的几十年里，AI领域的科学家们似乎都和下棋这游戏杠上了，跳棋、象棋、围棋都有尝试。
Unix之父肯&Middot;汤普森（Ken ThoMpson）都曾开发过一个国际象棋计算机Belle，这也是