【沙龙分享】记录一下AI/ML/元宇宙在游戏领域中的落地场景

简介: 元宇宙、AI、机器学习、元宇宙游戏、Mate、人工智能,这些名词一方面让人觉得憧憬,一方面又因为几乎在全球范围都在讨论而觉得烂大街,在天空上飞翔的空中楼阁,只听说是未来,但却没亲眼看过一眼未来~

去年7月参加了一场关于元宇宙和机器学习的沙龙,主要听了Amazon 云科技的一位老师关于游戏和ML落地实践案例的分享。

image.png

AI/ML在游戏中的落地场景

分享老师一开讲我就莫名地有兴趣,于是也全程站起来听着(在最后一排),具体内容这里不说了(也都忘了),这里简单聊聊顺便记录一下“听后感”吧

由于没有做笔记,以及记性差,以下内容跟会议实际讲的会有出入,并非讲师的原意,仅代表我的观点。

  1. Amazon SageMaker 跟国际上以及国内的大型游戏公司,几乎都有合作,包括某国民级mobi手游的游戏公司,分享过程中一直不说这家公司的名字,这里猜测一下是有某些保密级很高的合作项目吧。
  2. 现在AI/ML几乎覆盖了游戏产业链的全部,从最开始的游戏创意到研发,再到最后的获益(收割)都有基于机器学习的模型支撑,中小型游戏公司可以通过Amazon SageMaker 实现快速、相对低成本地搭建一套机器模型。
  3. 游戏领域的元宇宙探索,不只是这些传统科技大厂,还有epic这样的游戏公司也在投入,通过跟Amazon的深度合作,epic可以将以往在游戏里面的“技战术”和“产品思维”运用到社会生产的场景中,跟现实生活更加紧密结合,例如汽车VR在线多人同时选购预览。
  4. 相比于其他公司,Mate公司算是全部押宝在元宇宙里面,这里面的底层逻辑,可以简单猜测一下原因:facebook、Ins、WhatsApp、Oculus 这几个主要业务都跟元宇宙契合,再加上一个游戏的话就几乎是现在关于元宇宙里面的主流实现场景了,社交、游戏、虚拟现实体验,这里的题外话是因为Mate流媒体视频打不过tiktok,游戏在国际上是群雄割据,在中国是一超多强。别的领域怎么投入都打不过,现在领域都已经遇到瓶颈,那么股东期盼的增长应该寄托在哪里呢?所以Facebook肯定是希望能冲进元宇宙,拉开新的市场。
  5. 未来的游戏公司,仅站在目前的视角去展望,投入到元宇宙和AI才可能会有高增长,毕竟一家游戏公司最重要的就是创意和创新,而且单一一款火爆游戏的昙花一现的公司,大概率也只会走向被巨头收购的路线,后续还是得看大公司的总体战略,毕竟基于游戏IP变现的前提是,这个游戏IP本身的玩家数量就很庞大且忠诚。

谨此,上面5点包含里自己武断的一下言论,各位看看就好。

image.png

参与互动赠送的西瓜书和南瓜书

分享一下参加沙龙薅的2本书,一本是拉了6个朋友换的礼物,一本是自己互动拿的奖品。

这两本书近期大概率是不会看了,翻看了西瓜书的目录和绪论,还是吃力的,很多名词没听过,硬看细看精看也许也能看懂,但与现在我自己的技术规划方向耦合度不高。参加完这次的分享,也可以说是跟当初毕业自己没有选择投身算法、机器学习的心结和解了,这里也致敬一下投身于机器学习和算法研究的学者与工程师们,牛。

回答问题的时候被讲师夸了一下这小伙子不错,我估计是因为我全程也站着听,他认真在听,我认真在听, 这才是一场让人愉悦的沙龙,他可能是在享受他的传道受业解惑,而我则对感兴趣的内容不断张望试探学习。

如果这篇文章有幸不止我自己一位读者看到,那么我建议在参加沙龙、会议的时候,遇到自己感兴趣的议题一定要坐好、站好、听好,我觉得这是对讲师的尊重。

Keep Learning!

目录
打赏
0
0
1
0
1
分享
相关文章
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
212 48
【01】做一个精美的打飞机小游戏,浅尝阿里云通义灵码python小游戏开发AI编程-之飞机大战小游戏上手实践-优雅草央千澈-用ai开发小游戏尝试-分享源代码和游戏包
DynamicCity:上海AI Lab开源4D场景神器助力自动驾驶场景!128帧动态LiDAR生成,1:1还原城市早晚高峰
DynamicCity 是上海 AI Lab 推出的 4D 动态场景生成框架,专注于生成具有语义信息的大规模动态 LiDAR 场景,适用于自动驾驶、机器人导航和交通流量分析等多种应用场景。
15 1
与1.0 相比,通义灵码 2.0 AI 程序员有哪些功能、亮点、优势、场景?
通义灵码2.0相比1.0新增了工程级编码任务、单元测试生成和图片多模态问答等功能,支持多文件代码修改、批量生成单元测试及根据图片内容生成代码建议。亮点包括支持主流IDE、垂直智能体覆盖更多场景、企业级检索增强和灵活对话交互体验。技术优势涵盖多模态上下文感知、快速推理、企业数据个性化及一流代码生成效果。典型应用场景有新功能开发、跨语言编程、单元测试自动生成和错误排查修复。
252 7
Tablestore深度解析:面向AI场景的结构化数据存储最佳实践
《Tablestore深度解析:面向AI场景的结构化数据存储最佳实践》由阿里云专家团队分享,涵盖Tablestore十年发展历程、AI时代多模态数据存储需求、VCU模式优化、向量检索发布及客户最佳实践等内容。Tablestore支持大规模在线数据存储,提供高性价比、高性能和高可用性,特别针对AI场景进行优化,满足结构化与非结构化数据的统一存储和高效检索需求。通过多元化索引和Serverless弹性VCU模式,助力企业实现低成本、灵活扩展的数据管理方案。
71 12
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了ECS和OSS的操作流程,分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置,通过实验创建并管理存储桶,上传下载文件,确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用,演示如何将对象存储挂载为磁盘,进行大文件加载与模型训练,强调环境搭建(如Conda环境)及依赖安装步骤,确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性,帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
210 34
AI时代下, 边缘云上的技术演进与场景创新
本文介绍了AI时代下边缘云的技术演进与场景创新。主要内容分为三部分:一是边缘云算力形态的多元化演进,强调阿里云边缘节点服务(ENS)在全球600多个节点的部署,提供低时延、本地化和小型化的价值;二是边缘AI推理的创新发展与实践,涵盖低时延、资源广分布、本地化及弹性需求等优势;三是云游戏在边缘承载的技术演进,探讨云游戏对边缘计算的依赖及其技术方案,如多开技术、云存储和网络架构优化,以提升用户体验并降低成本。文章展示了边缘云在未来智能化、实时化解决方案中的重要性。
118 3
每一个大模型应用都需要一个 AI 网关|场景和能力
本次分享的主题是每一个大模型应用都需要一个 AI 网关|场景和能力。由 API 网关产品经理张裕(子丑)进行分享。主要分为三个部分: 1. 企业应用 AI 场景面临的挑战 2. AI 网关的产品方案 3. AI 网关的场景演示
133 1
AI 场景下,函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
当前,函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注工具,支持图像和视频的多样化标注样式,适用于多种AI训练场景。本文将详细介绍X-AnyLabeling的功能、技术原理以及如何运行该工具。
299 2
X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等