从业者|在2021年来到第五届的TGDC，为国内游戏从业者带来了什么？( 三 )
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在发售初期 ， 修仙模拟器被一片红色的批评之声给淹没 ， 而这完全超乎了制作组的想象 ， 因为除了一些很正常的游戏问题的差评以外 ， 他们还看到了很多别的东西：抄袭换皮、圈钱跑路、碰瓷……当初心被质疑之后 ， 濒临崩溃的开发者们还是很快坚强起来思考更深层次的问题：玩家显然不会对素不相识的开发者有天然的恶意 ， 那就必然是他们自己的“对话”做得不够好 。
在反复的沟通和对话后 ， 廖秋钥将修仙模拟器早期的口碑失败 ， 归结为不准确的宣传导致了错误的玩家预期：随着你宣传的扩大 ， 你距离你的核心玩家越远 ， 他们对这些问题的容忍度将会越低 。 加上想当然的应对带来巨大的隐患 ， 定价不符合宣传人群 ， 就有了早期的遗憾结果 。
作为一名持续关注独立游戏产业的编辑 ， 这种来自一线开发者的实地分享对我来说无疑是可贵的 。 当开发者直面自己的“黑历史” ， 将那种困窘的情绪完全摆在观众面前的时候 ， 这显然就是最真实的经验 。
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还有《暗影火炬城》制作人对“小团队怎么做国际化”的分享也非常好
而在Day1和Day2的“技术实务”之后 ， Day3的分享则逐渐扩大了自己的边界：它关注的是游戏行业新环境下的身份转变 ， 例如围绕跨领域的游戏生态边界 ， 游戏技术应用、游戏学科建设方面的进展 ， 以及网络世界之下的家庭教育等等 。
在这部分分享中 ， 腾讯游戏AI研发中心总监付强的演讲非常令我感兴趣：游戏AI的研究 ， 超出了玩家使用的边界 ， 从知名的棋牌类AI“绝艺”到游戏AI“绝悟” ， 其技术成果对助力人类的现实生活有着非常高的科研价值 。
他提到 ， 对AI技术而言 ， 电子游戏实际上提供了一个不可替代的重要研发环境：游戏明确的胜负指标便于开发者测试和迭代 ， 虚拟世界能够提供海量的训练数据（包括机器的和人类的） ， 对现在的AI研究前沿 ， 如智能复杂博弈 ， 竞技AI也更适合用于测试 。
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当AI技术从虚拟回到现实的时候 ， 就能产生无数的应用场景 。 比如无人车 ， 数字虚拟环境为AI提供了研究空间 ， 更加易于量化和评估 ， 还能制定各种各样的任务 ， 具备更高效、经济和安全的测试场景 。
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AI Lab的“开悟”已经实际运用到前沿医疗实践之中
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