10年之后，下一个行业高地在哪里？所有AI从业者都在寻找。

而以计算机视觉技术起家的商汤也给出了自己的答案。

近日，前《星际争霸2》中国冠军，现任商汤智慧决策与游戏（ADG）事业部技术研发负责人——周航，直播发布了目前《星际2》已开源项目中，实力最强模型——DI-star，该模型的底层技术支持来自开源决策智能平台OpenDILab。

在DI-star演示的多场与星际顶尖职业选手对局中，都表现出了可以媲美人类最高宗师分段的决策水平，并且取得了胜利。

“人机对战”的大幕从未落下，游戏一直被作为评估与测试决策智能系统性能，探索人工智能技术创新的重要场景。DI-star在《星际2》拿下第一城的背后，是商汤底层技术实力的体现，更是从感知智能向决策智能跃迁的重要一步。

商汤的“决策”实力

相较于一般场景，游戏的状态空间复杂，呈指数级上升，尤其在《星际2》这款游戏上，如何从庞大的状态空间求解，成了游戏AI最大的挑战。

凭借长期的原创技术研究，商汤在决策智能领域积累了深厚技术实力，多个对战演示片段，充分展示了DI-star灵活多变的决策能力，能够屡次在复杂对局中快速找到最优策略。

首先，通过监督学习，DI-star让AI反复观摩人类职业玩家对战的高质量录像学习人类的打法，快速掌握资源采集、单位生产，以及战斗过程中成百上千步的决策行为。在监督学习的基础上，再通过强化学习让DI-star通过自我博弈的方式进行大量对局，持续提升全局的决策能力，最终达到战胜世界顶级职业玩家的水平。

更重要的是，以DI-star为代表的的游戏智能体只是商汤在游戏行业的布局的一部分，商汤瞄准的是游戏行业的全生态。

商汤加速AI游戏产业布局

游戏的智能化已经不是新鲜话题，在整体游戏行业放缓的大环境下，“智能化”无疑是提升游戏体验，从而抬升天花板的钥匙。

在技术摸索中，越来越多企业意识到决策智能的重要性，技术研究和咨询公司 Gartner 甚至将决策智能确定为 2022 年的首要战略趋势。

有行业人士认为，AI能够让游戏拥有更多的可能，可以在游戏开发运营的各个环节加以运用，从游戏内的智能体、到游戏开发环节，再到运营环节，为整个游戏的生态带来变革。

过往AI普及的很长时间里，AI技术和游戏场景之间的割裂，是一个比较大的脱节的痛点，技术与产业的结合并不高效，也没有大面积传递到前端用户群体。

商汤想做的和需要去做的，就是填补这样的一个鸿沟，把技术上比较成熟的算法，适配到整个游戏业务场景。

技术厂商和游戏厂商的合作并不是一蹴而就的，甚至需要长时间磨合以建立信任。跟大部分游戏厂商合作，需要案例支持，但AI游戏是新行业，没有合作就没有案例，这就是先有鸡还是先有蛋的问题。

这是游戏行业智能化进程缓慢的原因之一。因此，商汤决定自己下场推动产业更进一步。

“硬科技”助力游戏工业化进程

DI-star从诞生到最后能够对战世界顶级职业玩家，商汤的研究团队让AI互相之间进行了差不多一亿局对战，相当于一个人类玩家不间断训练了一万年，才能达到的水平，但是其整个的学习时间只耗时5周。

整个训练过程中算力需求是巨大的，让AI互相之间去对战训练，也需要有一套系统来整合所有的信息交互，这一切就是靠商汤“硬科技”——SenseCore AI大装置的支持。

商汤建立的SenseCore AI大装置，核心解决的就是人工智能应用实现模型的大规模工业化量产，预计能够产生每秒3.74百亿亿次浮点运算的总算力，其1天内可处理相当于23600年时长的视频素材，一定程度上提高了生产的效率，从而实现成本的降低。

从游戏生态来看，从游戏的开发过程到运营，甚至游戏新玩法的诞生，整个产业都在期待一个降本增效的路径。

比如第一步的游戏开发过程，现在的开发环境，制作一个游戏需要非常多的人力物力，而且随着游戏的发展和迭代，工作量是越来越大的。中国整个游戏市场的开发是一个几百亿的消耗级，如果AI能降低它5%的研发费用，其实已经是一个非常大的市场。而商汤的技术就能够做到这这一点，譬如，3D物体重建与骨骼绑定、场景快速建模、自然拼接及动作捕捉等技术，通过各种形式的生成-对抗网络模型，AI能直接生成高质量的角色原画、场景原画，甚至三维动作资源…帮助研发减少了很多简单却繁琐的工作，真正的提高一个游戏的开发效率。

同样，在游戏的运维环节，依托SenseCore AI大装置，商汤也创新性地打造了游戏社区机器人和社区管理SaaS服务平台，可以基于NPL技术提供23种语言的智能客服服务，同时还能进行游戏体验邀请、玩家群群任务与群积分成就管理、高价值社区信息挖掘、高价值社区成员挖掘等服务，大大提高了玩家二次创作的积极性，增强用户粘性。

一种能力，多个场景

商汤作为计算机视觉起家的人工智能头部公司，感知智能技术已经被广泛应用，十分成熟。如今，不仅是商汤，整个AI行业都在向决策AI能力迈进，“决策AI”几乎是所有人工智能公司必争的下一高地。

2018年以来，人工智能进入商业落地加速期，汽车、物流、支付等高关注度场景首先完成了AI对其的智能化改造。但不可忽视的是，冰山一角下，还有更多长尾且复杂的场景需求，比如自动驾驶行为控制、开放场景的资源运筹与调度、城市级交通控制、封闭空间人流的优化等等，而这些场景也需要原来的视觉类、语音语义类AI向决策类AI演进，使“AI仆人”更像“人”。

对此，商汤智慧决策与游戏（ADG）事业部总经理兼高级研究总监刘宇也有同样的观点：“AI不仅要“能听懂看懂”这个世界，更要有自己的“决策能力和想法”。”

面对这样的产业需求，商汤智慧决策与游戏（ADG）事业部也在利用自身研发优势，积极布局面向企业的通用决策任务SaaS平台、智慧运营服务等产品，商汤提供的底层能力正逐步渗透进更多产业，全面赋能产业变革。