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游戏没有「标准答案」( 三 )


在国内电竞产业向好的大背景下 ， 《王者荣耀》KPL赛事接下来的布局方向是电竞地域化 。 腾讯互娱天美电竞中心总经理、王者荣耀电竞负责人张易加此前在接受媒体采访时表示：“目前 ， 我们最大的战略是希望能够持续推进KPL联赛的地域化 。 ”
诸如篮球、足球等传统体育项目 ， 已然证明了体育赛事“地域化”的优势 ， 它能帮助该项体育项目快速地俘获各个城市的观众 ， 提升大众参与度和粘性 ， 建立当地独特的圈层文化 。 同时 ， 随着赛事在各个城市落地 ， 发售门票、贩卖周边等商业活动也有效地带动地方商业生态的建立和发展 。
而将这一模式移植到KPL联赛 ， 既能帮助电竞活动从线上深入线下 ， 拉近和大众的距离 ， 提升其接纳度与参与度 ， 又能通过和各个城市当地的组织机构深度合作 ， 推动更多电竞衍生产业的发展 。
据36氪了解 ， 目前KPL联赛的16支俱乐部已经完成城市化冠名 ， 6支俱乐部在对应城市拥有了自己的线下主场 ， 上海、南京、重庆、武汉、广州、深圳、成都等地的观众得以近距离地观看电竞比赛 。
游戏没有「标准答案」
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张易加此前曾表示：“地域化的阶段性目标 ， 是希望能围绕电竞地域化主场 ， 打造O2O2O模式 ， 让电竞场馆、商业业态、线上商家活动成为一个有机整体 。 而最终目标 ， 是希望用户在家门口就能参与的比赛 ， 在家门口就能看到比赛 ， 每个人都有机会享受电竞 。 ”
在不久的将来 ， 或许KPL联赛这样的电竞赛事也能像MLB（美国职业棒球大联盟）那样 ， 成为全民观赏、全民参与的体育活动——玩家可以在自己所在的城市就近观看比赛 ， 为自己喜欢的战队加油打气 。
前沿科技的“科研平台”
近些年来 ， AI技术被引入各种竞技类游戏 ， “人机大战”在全球范围内获得广泛讨论 。 有许多为人们熟悉的例子 ， 都是在游戏中诞生的 。
其中最有名的莫过于AlphaGo 。 2016年 ， 由谷歌旗下公司DeepMind开发的AI机器人AlphaGO与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石展开交锋 ， 最终以4比1的总比分获胜；次年 ， 进化后的AlphaGO又以3：0的成绩击败柯洁 。 一时间 ， AI的潜能和价值被学界再度重视 ， 一些海外的科技公司开始尝试利用比围棋变量更多的复杂策略游戏如《星际争霸》、《Dota2》 ， 探索AI能力的上限 。
视线拉回到国内 ， 《王者荣耀》和腾讯AILab2017年开始合作投入AI研究 ， 推出了策略协作型AI“王者绝悟” 。 它在2019年打败了职业选手赛区联队 ， 同天在ChinaJoy参与了504场1V1比赛 ， 在和众多顶尖玩家的对局中只输掉了一场 ， 总体胜率高达99.8% 。 据悉 ， 目前“王者绝悟”的实力已经达到了职业电竞水平 。
随着AI研究的深入 ， 《Dota2》、《王者荣耀》等复杂策略游戏的价值被学界进一步挖掘 。 在此类游戏中 ， AI要在信息不完全、高度复杂度的情况下作出大量、不间断、即时的决策 ， 包括战斗策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作方式 ， 操作可能性高达10的20000次方（整个宇宙的原子总数只有10的80次方） 。 如果AI能在游戏中 ， 学会和人一样实时感知、分析、理解、推理、决策和行动 ， 就有可能在真实环境中发挥更大作用 。
因此很多AI研究者认为 ， 下一个AI里程碑 ， 可能会在复杂策略游戏中诞生 。
不过对于国内的AI研究机构 ， 特别是国内高校而言 ， 想自行搭建一个类似复杂策略游戏的AI研究平台 ， 技术难度大 ， 成本也很高 。 关注到这一问题后 ， 《王者荣耀》和腾讯AILab2019年搭建了“开悟”AI多智能体与复杂决策开放研究平台 ， 通过组织高校赛事等形式 ， 向受邀的北京大学、电子科大、清华大学、中科大等二十多家国内外顶尖高校 ， 开放《王者荣耀》的游戏测试环境、脱敏游戏数据集及游戏核心集群等研究资源 ， 供其开展AI研究 ， 目前第二届比赛正在进行中 。

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