金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI“望長城內外，惟餘莽莽；大河上下，頓失滔滔。”
……
萬里長城的巍峨磅礴，從古至今不知令多少大家、偉人駐足神往於此。
但如果我説，這段印象裏的雄偉長城畫面，它並非是實景呢？
沒錯，有時候的“眼見”，還真不能“為實”。
不論是遠景裏成片的樹木，還是近景中的一磚一瓦、一抹傾瀉的陽光：
甚至是細節到一隻蝴蝶飛來的停歇，它們都不是拍攝出來的！
以上所有的畫面，均來自全球首次最大規模人類文化遺產的沉浸互動式數字化還原項目——數字長城。
之所以數字長城能夠如此惟妙惟肖，是因為它光照片掃描量就多達51386張，模型面片數量更是超過10億之多，是以毫米級精度來做的1:1還原。
而且在長城之外，還能“種”出來20萬棵樹的那種。
但除了效果上的逼真，更讓人驚豔的一點是——
數字長城這種3A級場景，竟然在微信小程序裏便能觸手可及！
就連人民日報也用“絕美”來評價這座數字還原的長城：
（注：體驗入口見文末）
數字長城，怕不是小程序天花板吧那麼我在這個數字長城裏，除了遊覽，還能做些什麼？
修繕長城，3A級體驗的那種。
在進入小程序之後，你就會收到一封《雲遊長城邀請函》：
從任務工作上來看，主要分為考古清理、砌築、勾縫、磚牆和支護。
而且還有明星語音嚮導，這裏我選濮存晰。
準備工作就緒，這就出發！
“咻”的一下，在經歷一段很颯的傳送之旅後，便來到了要開始“工作”的地方——喜峯口長城。
接下來的操作，就彷彿在玩3D手遊一樣，可以調整屏幕的大小、方向，人物也可以通過輪盤改變位置。
若是擔心對長城不是很瞭解，不要怕，明星嚮導會手把手給你科普。
這不，當我走到了高台的地方，濮存晰老師就開始做起了講解：
長城最明顯特徵之一是每隔一段距離就有一處突出的高台，叫“敵台”……
在瞭解完相關知識後，向前繼續前行，便接到了第一個修繕任務——考古清理。
濮老師會先讓做一道選擇題：該如何清理雜草（灌木）？
在選擇正確答案（全部清除）之後，他會對為何要這樣操作做出詳細解釋説明。
而後就可以動手幹活了。
使用工具箱裏的“鏟子”，在需要清除雜草的地方“嘿咻嘿咻”一番。
不一會兒，整潔如新的高台便展現到了你的面前。
但正所謂勞逸結合嘛，數字長城可不只是讓你來幹活的。
當走到一段可以眺望長城美景的地點，你也可以駐足觀賞壯美風景以及晝夜變化。
當然，數字長城的修繕工作，可不止停留在室外，你還可以攀爬梯子走進保存較為完整的高台。
在這裏，你不僅可以看到長城高台內部的全貌，順便還可以把“支護”的任務一併完成。
……
最後，在修繕長城之旅結束時，你還可以看下自己的勞動成果——數字長城會為你展現修繕前後的對比圖。
嗯，還真別説，這段“旅程”還真是別有一番風味。
也很難想象這竟然是在小程序裏體驗得到的。
“數字長城”，怎麼來的？像剛才我們體驗的3A級別畫面，連小程序這種載體能夠hold得住它，以往是很難想象的。
但現在為什麼突然就可以了呢？
一套組合拳：“表面功夫”和“乾坤大挪移”，瞭解一下。
“表面功夫”，指的就是長城逼真的數字場景效果了。
為了能夠1:1還原真實樣貌，數字長城項目先是採用photogrammetry（攝影測量學）技術掃描，以此來實現照片級別的還原。
具體而言，主要是利用激光拍攝了形狀、單反拍攝了照片，以及無人機拍攝大致地形等方法，實現了對長城（1公里）的精準攝影測量。
但僅是這樣的操作還是遠遠不夠的，要想達到真實肉眼般的效果，還需要在渲染和光照上下功夫。
因此，項目在這方面選擇的工具便是Epic Games家的Unreal Engine 5（UE5）。
例如在渲染方面，數字長城所採用的是UE5 Nanite技術。
它運用GPU Driven Pipeline的思想，並結合多種先進技術，可以讓實時渲染畫面承載和表現巨量的超高精度模型，體現出真實感和細膩感。
通過Nanite，數字長城便可以實現環境形態的“一鏡到底”，多達10億+面的數字資產不會發生明顯地跳變。
而在光照效果方面，數字長城採用的則是UE5的Lumen技術，它很好地處理了實時的Indirect Lighting，可以提供完整的動態的全局光照（Global Illumination）效果。
例如在項目中從清晨到中午的光照變化，便是通過Lumen來實現。
此外，如此大範圍場景的植被重建則是用LOD生成工具對植被進行分級減面，從而實現實現批量生成。
但若只是想靠這套“表面功夫”來實現在小程序裏玩轉數字長城，那可能還真有點天方夜譚了。
因為它的高清、逼真，必然使得數字長城的“體量”過於龐大——足足有30個G之多。
那麼此局又該如何破解?
數字長城的另一套功夫，“乾坤大挪移”瞭解一下。
不用於以往得依靠本地設備強大的算力，這套功夫直接把所有“麻煩事”挪到雲端去處理。
更具體一點來説，這套“乾坤大挪移”的本質就是：
雲遊戲技術。
不過也正如我們在前文中所提到的，這是全球首次將雲遊戲技術應用在人類文化遺產保護工作上。
那麼此前為什麼沒有人想到這個辦法呢？
因為這個過程，不僅僅是“挪一下”這麼簡單。
首先，傳統公有云的用途主要還是用於處理數據，它的結構大致可以歸納為“CPU+存儲+網絡”。
但這套“乾坤大挪移”所需要的雲端環境，還需要在視覺和圖形層面上下功夫。
因此，所需雲端環境的打開方式就變成了：“CPU+GPU（+DPU）+AI+存儲+網絡”。
其次，在傳輸系統方面，這套功夫還得啃下來大帶寬超低延遲傳輸的實時流媒體傳輸技術這塊“硬骨頭”。
而數字長城從結果導向來看，這些問題在雲遊戲技術的加持下，已經得到了妥善解決。
因為在雲遊戲技術的運行模式下，所有“高難度動作”都在自建的萬兆雲機房服務器端運行（配備100+BGP頂級網絡，1300+個CDN 節點）。
並且在雲端渲染完畢後，藉助超強的編碼能力以及深度優化的網絡傳輸能力，數字長城的高清畫面會被壓縮後通過網絡傳送給用户。
如此一來，用户移動端上的壓力便被大大減少了。
……
至此，3A級數字長城背後的技術功夫已經展示完畢。
也是時候揭開技術背後團隊的廬山真面目——
這套雲遊戲技術的“解法”，正是來自騰訊。
騰訊為什麼要做這件事？首先從實際需求出來看，由於全球疫情的爆發，出行旅遊已然不再像以往那般便捷。
將長城以數字化的形式高清重現，用雲旅遊的方式“平替”大眾的需求，確實是一種足不出户體驗大好河山的方式。
但刨除這方面的因素，即使人們去長城旅遊，更多能涉足的地方往往都是“八達嶺長城”等較為知名的景點。
而實際上的萬里長城，可以説有99%的段落卻缺少公眾的關注。
其它由夯土搭建、形制多樣長城的樣子，因為自然和人為等因素被破壞的樣子，幾乎很多人都是不為所知。
由此，構建數字長城所起到的文旅、科普和保護等方面的意義就不言而喻了。
但有一説一，騰訊在保護長城這件事上，還真不是所謂的一時興起。
其實早從8年前開始，便已經開始有了它的身影。
例如在2014年，騰訊地圖的技術測繪團隊，便在中國西部省份採集、製作了近900公里的360度高精度全景長城影像，並在地圖平台面對用户線上展示。
2016年起，騰訊基金還捐贈了2500萬元用於支持兩段長城段落的修繕工程；另在文保基金會下設立專項基金捐贈的1000萬元，用於長城保護與傳播工作。
據悉，這也是在長城保護的項目中，首次有社會力量參與到認領捐贈。
而從2017年開始，騰訊旗下的多款業務，也無不透露着“保護長城”的身影。
例如推出的“長城小兵”中的三個形象，分別起到了長城保護工作中的激發修繕保護與展示傳播的作用。
甚至在大熱的手遊《王者榮耀》中，也曾發佈過“長城守衞軍”系列的眾多英雄，向用户傳遞“保護長城”的信號。
而且據瞭解，這次所推出的數字長城，還將在今年下半年，通過中國文化研究院平台進入香港中小學，成為學生教學內容的案例，促進香港青少年對長城及長城保護的瞭解。
目的就是為了香港青少年對長城及長城的保護有更加深入的瞭解。
……
但從這系列公益的背後來看，離不開的一個“手段”，便是遊戲技術。
數字長城就是一個很好的印證。
若是沒有那一套“表面功夫”和“乾坤大挪移”，也無法讓逼真的長城裝進小程序，讓用户身臨其境般地去體驗。
而這種遊戲技術的外溢，並非是一種偶發現象，實則已是推動科技發展的大趨勢。
例如在硬件方面，遊戲本身就需要CPU、GPU等一系列硬件的支撐，這就為半導體產業的發展起到了一定促進作用。
使其更加發力於高運算、低延遲等方向上的技術突破與創新。
軟件方面亦是如此，遊戲技術的開發可以説是直接促進了3D內容製作平台、引擎和雲渲染的蓬勃發展。
甚至是大火的人工智能，也有遊戲技術的身影時常出沒。
例如在自動駕駛等領域中，遊戲技術就成為了很好的試驗田：虛擬仿真技術成為了推動自動駕駛落地的必要工具。
而在天文、生物、醫學等研究領域，遊戲技術也在起着推動發展的作用。
比如曾參與抗擊新冠肺炎疫情的遊戲——Foldit。
它將蛋白質結構預測與空間解謎遊戲的思路相結合，玩家需要不斷調整蛋白質的側鏈、骨架等結構，讓最終結構達到所需的分數。
科學家們為了能儘快弄清病毒抗體的結構，便把當時最新的研究成果引入到遊戲中，讓玩家在遊戲中嘗試設計新結構來供研究參考。
此前，艾滋病的逆轉錄酶結構正是在這款遊戲中被玩家們破解。科學家們十餘年都未能預測出的結構，玩家們十天內就搞定了。
顯然，原本被看作是娛樂大眾的電子遊戲，已經在數十年發展中擔任了許多令人意想不到的角色。
正如DeepMind創始人哈薩比斯曾説過的那樣：
遊戲AI是通往通用AI的墊腳石。我們研究這些遊戲的真正原因是，它是研發算法的一個非常方便的試驗場。
那麼再接下來，遊戲技術還將擦碰出怎樣意想不到的火花，是值得拭目以待了。
One More Thing現在，數字長城體驗已經開放了。
你覺得數字長城還能有什麼更有意思的玩法呢？
以及這樣的方式，還應該用在哪些物質文化遺產中？
歡迎在評論區留言討論~
— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條號簽約