300学者云游戏中开AI大会,网易伏羲全球首创沉浸式会议

在宋代参加一场充满科技感的国际人工智能学术大会是什么体验?在网易伏羲实验室全球首创的沉浸式会议系统中,这一畅想已经成为现实。

10月24-27日,第二届国际分布式人工智能学术会议(DAI 2020)在网易旗舰级武侠端游《逆水寒》中举行,包括图灵奖得主、中国科学院外籍院士John E. Hopcroft教授在内的300余位全球人工智能领域的知名学者“穿越”到古色古香的虚拟世界中,畅谈前沿AI技术。

(会议现场)“身临其境”的在线参会体验如何实现?网易伏羲实验室创新使用了云游戏等六项专利技术,实现了客户端免下载、PPT嵌入式播放、文字和语音聊天、多个分会场自由切换等数十项会议功能。这些功能与《逆水寒》的古风场景深度结合,让沉浸式会议比线下会议更有灵活度和想象力,比视频会议更有参与感和仪式感。

场景真实还原,补齐视频会议短板

沉浸式会议的灵感来源于一位美国学者今年7月在《动物森友会》中举办的一场学术会议。尽管会议最多只能容纳8人同时联机,主要借助Zoom完成直播,不过,这次尝试依然给行业带来了全新的灵感,探索线上会议的新形式。

网易伏羲的沉浸式会议系统基于《逆水寒》场景构建。为了尽可能还原线下会议流程,网易伏羲跟DAI 2020主办方南京大学团队经过数次讨论,根据实际需要,在系统里实现了演讲、学术讨论、论文墙展(Poster)等一系列互动环节。

其中最值得一提的是墙展(Poster)环节。在线下举办的学术会议中,墙展环节通常是交流最充分、价值最大的环节之一。学者们会围着论文海报,面对面交流科研经验。在视频会议中,这个环节是完全缺失的。

在沉浸式会议系统中,网易伏羲在会场门口摆放了几十个用于墙展的展示架。学者们可以其中仔细阅读展示内容,也可以点开对话框,用语音或文字与其他作者交流,就像在线下一样。(真实还原的墙展环节)丰富细节,打造沉浸式体验

除了满足学术探讨的需求外,网易伏羲精心设计了许多细节,进一步提升参会体验。同时,《逆水寒》充满江湖气质的场景,也向世界各地的参会者们展示和传递了博大精深的中华文化。

在沉浸式会议系统中,每位学者可以自由设定自己的虚拟形象,选择喜欢的发型和服饰;茶歇时,可以观赏舞者和乐师的精彩表演;如果想去别的会场听讲,让守卫NPC一键传送即可到达。会议结束时,全场点燃烟花庆祝,画面美轮美奂。

(DAI 2020定制古装文化衫)(时装、发型选择多样)

(茶歇时,学者观赏舞者NPC起舞)网易伏羲还为每位参会者准备了两张特殊的照片:一张是根据真人照片,使用AI智能捏脸技术制作的个人形象照;另一张则是身穿古风服装的虚拟形象大合影。据了解,其中使用的AI智能捏脸技术是网易伏羲全球首创的玩法,已服务《逆水寒》《天谕》等6款游戏和应用。网易伏羲运用AI智能捏脸技术,为参会讲师、学者制作了古风纪念照)云游戏+AI价值落地,突破想象边界

本次大会创新使用了云游戏的技术。参会学者只要通过浏览器登陆网址,就能便捷地进入会议现场,免去下载80G客户端的步骤。

(大会登陆界面)目前,网易已经拥有成熟的自研云游戏方案,并且广泛应用在市场推广、游戏测试等领域,为旗下《逆水寒》、《天谕》手游、《流星群侠传》、《战意》等多款游戏提供技术支持。在云游戏的应用下,游戏制作方能够大幅节约成本、提升效率。

未来,沉浸式会议系统与云游戏技术的结合落地,还将碰撞出更大的商业想象空间。据了解,网易伏羲的沉浸式会议系统复用性强,能够定制不同风格、不同场景的线上活动。除了举办大会以外,沉浸式会议系统还可以应用于教育、文旅、婚庆等多种场景,堪称目前最有商业价值的云游戏落地方案之一。(沉浸式会议系统还可应用于教育、文旅、婚庆等场景)网易伏羲实验室成立于2017年,是国内首家游戏人工智能研究机构,专注文娱领域的研究与应用,研究方向包括强化学习、图像动作、虚拟人、自然语言、用户画像人工智能与大数据平台等。下一步,网易伏羲将把AI技术,进一步融入到沉浸式会议系统中,实现AI智能捏脸、表情动作迁移、虚拟社群、虚拟接待、VR虚拟现实等功能。

或许不久的将来,穿越时间学习历史知识,在月球的环形山旁举办婚礼,去海底参加时尚大秀,都能在沉浸式系统创造的虚拟世界中实现和体验。

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人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

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用户画像(persona)的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真实用户的虚拟代表,是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。

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