金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
“望长城内外，惟余莽莽；大河上下，顿失滔滔。”
……
万里长城的巍峨磅礴，从古至今不知令多少大家、伟人驻足神往于此。
但如果我说，这段印象里的雄伟长城画面，它并非是实景呢？
没错，有时候的“眼见”，还真不能“为实”。
不论是远景里成片的树木，还是近景中的一砖一瓦、一抹倾泻的阳光：
甚至是细节到一只蝴蝶飞来的停歇，它们都不是拍摄出来的！
以上所有的画面，均来自全球首次最大规模人类文化遗产的沉浸互动式数字化还原项目——数字长城。
之所以数字长城能够如此惟妙惟肖，是因为它光照片扫描量就多达51386张，模型面片数量更是超过10亿之多，是以毫米级精度来做的1:1还原。
而且在长城之外，还能“种”出来20万颗树的那种。
但除了效果上的逼真，更让人惊艳的一点是——
数字长城这种3A级场景，竟然在微信小程序里便能触手可及！
就连人民日报也用“绝美”来评价这座数字还原的长城：
（注：体验入口见文末）
数字长城，怕不是小程序天花板吧
那么我在这个数字长城里，除了游览，还能做些什么？
修缮长城，3A级体验的那种。
在进入小程序之后，你就会收到一封《云游长城邀请函》：
从任务工作上来看，主要分为考古清理、砌筑、勾缝、砖墙和支护。
而且还有明星语音向导，这里我选濮存昕。
准备工作就绪，这就出发！
“咻”的一下，在经历一段很飒的传送之旅后，便来到了要开始“工作”的地方——喜峰口长城。
接下来的操作，就仿佛在玩3D手游一样，可以调整屏幕的大小、方向，人物也可以通过轮盘改变位置。
若是担心对长城不是很了解，不要怕，明星向导会手把手给你科普。
这不，当我走到了高台的地方，濮存晰老师就开始做起了讲解：
长城最明显特征之一是每隔一段距离就有一处突出的高台，叫“敌台”……
在了解完相关知识后，向前继续前行，便接到了第一个修缮任务——考古清理。
濮老师会先让做一道选择题：该如何清理杂草（灌木）？
在选择正确答案（全部清除）之后，他会对为何要这样操作做出详细解释说明。
而后就可以动手干活了。
使用工具箱里的“铲子”，在需要清除杂草的地方“嘿咻嘿咻”一番。
不一会儿，整洁如新的高台便展现到了你的面前。
但正所谓劳逸结合嘛，数字长城可不只是让你来干活的。
当走到一段可以眺望长城美景的地点，你也可以驻足观赏壮美风景以及昼夜变化。
当然，数字长城的修缮工作，可不止停留在室外，你还可以攀爬梯子走进保存较为完整的高台。
在这里，你不仅可以看到长城高台内部的全貌，顺便还可以把“支护”的任务一并完成。
……
最后，在修缮长城之旅结束时，你还可以看下自己的劳动成果——数字长城会为你展现修缮前后的对比图。
嗯，还真别说，这段“旅程”还真是别有一番风味。
也很难想象这竟然是在小程序里体验得到的。
“数字长城”，怎么来的？
像刚才我们体验的3A级别画面，连小程序这种载体能够hold得住它，以往是很难想象的。
但现在为什么突然就可以了呢？
一套组合拳：“表面功夫”和“乾坤大挪移”，了解一下。
“表面功夫”，指的就是长城逼真的数字场景效果了。
为了能够1:1还原真实样貌，数字长城项目先是采用photogrammetry（摄影测量学）技术扫描，以此来实现照片级别的还原。
具体而言，主要是利用激光拍摄了形状、单反拍摄了照片，以及无人机拍摄大致地形等方法，实现了对长城（1公里）的精准摄影测量。
但仅是这样的操作还是远远不够的，要想达到真实肉眼般的效果，还需要在渲染和光照上下功夫。
因此，项目在这方面选择的工具便是Epic Games家的Unreal Engine 5（UE5）。
例如在渲染方面，数字长城所采用的是UE5 Nanite技术。
它运用GPU Driven Pipeline的思想，并结合多种先进技术，可以让实时渲染画面承载和表现巨量的超高精度模型，体现出真实感和细腻感。
通过Nanite，数字长城便可以实现环境形态的“一镜到底”，多达10亿+面的数字资产不会发生明显地跳变。
而在光照效果方面，数字长城采用的则是UE5的Lumen技术，它很好地处理了实时的Indirect Lighting，可以提供完整的动态的全局光照（Global Illumination）效果。
例如在项目中从清晨到中午的光照变化，便是通过Lumen来实现。
此外，如此大范围场景的植被重建则是用LOD生成工具对植被进行分级减面，从而实现实现批量生成。
但若只是想靠这套“表面功夫”来实现在小程序里玩转数字长城，那可能还真有点天方夜谭了。
因为它的高清、逼真，必然使得数字长城的“体量”过于庞大——足足有30个G之多。
那么此局又该如何破解?
数字长城的另一套功夫，“乾坤大挪移”了解一下。
不用于以往得依靠本地设备强大的算力，这套功夫直接把所有“麻烦事”挪到云端去处理。
更具体一点来说，这套“乾坤大挪移”的本质就是：
云游戏技术。
不过也正如我们在前文中所提到的，这是全球首次将云游戏技术应用在人类文化遗产保护工作上。
那么此前为什么没有人想到这个办法呢？
因为这个过程，不仅仅是“挪一下”这么简单。
首先，传统公有云的用途主要还是用于处理数据，它的结构大致可以归纳为“CPU+存储+网络”。
但这套“乾坤大挪移”所需要的云端环境，还需要在视觉和图形层面上下功夫。
因此，所需云端环境的打开方式就变成了：“CPU+GPU（+DPU）+AI+存储+网络”。
其次，在传输系统方面，这套功夫还得啃下来大带宽超低延迟传输的实时流媒体传输技术这块“硬骨头”。
而数字长城从结果导向来看，这些问题在云游戏技术的加持下，已经得到了妥善解决。
因为在云游戏技术的运行模式下，所有“高难度动作”都在自建的万兆云机房服务器端运行（配备100+BGP顶级网络，1300+个cdn 节点）。
并且在云端渲染完毕后，借助超强的编码能力以及深度优化的网络传输能力，数字长城的高清画面会被压缩后通过网络传送给用户。
如此一来，用户移动端上的压力便被大大减少了。
……
至此，3A级数字长城背后的技术功夫已经展示完毕。
也是时候揭开技术背后团队的庐山真面目——
这套云游戏技术的“解法”，正是来自腾讯。
腾讯为什么要做这件事？
首先从实际需求出来看，由于全球疫情的爆发，出行旅游已然不再像以往那般便捷。
将长城以数字化的形式高清重现，用云旅游的方式“平替”大众的需求，确实是一种足不出户体验大好河山的方式。
但刨除这方面的因素，即使人们去长城旅游，更多能涉足的地方往往都是“八达岭长城”等较为知名的景点。
而实际上的万里长城，可以说有99%的段落却缺少公众的关注。
其它由夯土搭建、形制多样长城的样子，因为自然和认为等因素被破坏的样子，几乎很多人都是不为所知。
由此，构建数字长城所起到的文旅、科普和保护等方面的意义就不言而喻了。
但有一说一，腾讯在保护长城这件事上，还真不是所谓的一时兴起。
其实早从8年前开始，便已经开始有了它的身影。
例如在2014年，腾讯地图的技术测绘团队，便在中国西部省份采集、制作了近900公里的360度高精度全景长城影像，并在地图平台面对用户线上展示。
2016年起，腾讯基金还捐赠了2500万元用于支持两段长城段落的修缮工程；另在文保基金会下设立专项基金捐赠的1000万元，用于长城保护与传播工作。
据悉，这也是在长城保护的项目中，首次有社会力量参与到认领捐赠。
而从2017年开始，腾讯旗下的多款业务，也无不透露着“保护长城”的身影。
例如推出的“长城小兵”中的三个形象，分别起到了长城保护工作中的激发修缮保护与展示传播的作用。
甚至在大热的手游《王者荣耀》中，也曾发布过“长城守卫军”系列的众多英雄，向用户传递“保护长城”的信号。
而且据了解，这次所推出的数字长城，还将在今年下半年，通过中国文化研究院平台进入香港中小学，成为学生教学内容的案例，促进香港青少年对长城及长城保护的了解。
目的就是为了香港青少年对长城及长城的保护有更加深入的了解。
……
但从这系列公益的背后来看，离不开的一个“手段”，便是游戏技术。
数字长城就是一个很好的印证。
若是没有那一套“表面功夫”和“乾坤大挪移”，也无法让逼真的长城装进小程序，让用户身临其境般地去体验。
而这种游戏技术的外溢，并非是一种偶发现象，实则已是推动科技发展的大趋势。
例如在硬件方面，游戏本身就需要CPU、GPU等一系列硬件的支撑，这就为半导体产业的发展起到了一定促进作用。
使其更加发力于高运算、低延迟等方向上的技术突破与创新。
软件方面亦是如此，游戏技术的开发可以说是直接促进了3D内容制作平台、引擎和云渲染的蓬勃发展。
甚至是大火的人工智能，也有游戏技术的身影时常出没。
例如在自动驾驶等领域中，游戏技术就成为了很好的试验田：虚拟仿真技术成为了推动自动驾驶落地的必要工具。
而在天文、生物、医学等研究领域，游戏技术也在起着推动发展的作用。
比如曾参与抗击新冠肺炎疫情的游戏——Foldit。
它将蛋白质结构预测与空间解谜游戏的思路相结合，玩家需要不断调整蛋白质的侧链、骨架等结构，让最终结构达到所需的分数。
科学家们为了能尽快弄清病毒抗体的结构，便把当时最新的研究成果引入到游戏中，让玩家在游戏中尝试设计新结构来供研究参考。
此前，艾滋病的逆转录酶结构正是在这款游戏中被玩家们破解。科学家们十余年都未能预测出的结构，玩家们十天内就搞定了。
显然，原本被看作是娱乐大众的电子游戏，已经在数十年发展中担任了许多令人意想不到的角色。
正如DeepMind创始人哈萨比斯曾说过的那样：
游戏AI是通往通用AI的垫脚石。我们研究这些游戏的真正原因是，它是研发算法的一个非常方便的试验场。
那么再接下来，游戏技术还将擦碰出怎样意想不到的火花，是值得拭目以待了。
One More Thing
现在，数字长城体验已经开放了。
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你觉得数字长城还能有什么更有意思的玩法呢？
以及这样的方式，还应该用在哪些物质文化遗产中？
欢迎在评论区留言讨论~
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