AR技术与大规模地理空间模型的最新动态
最新更新：Niantic披露大规模地理空间模型的研发成果
据2024年11月22日的消息，Niantic公司一位发言人向《游戏开发者》确认，工作室在过去五年中利用其游戏和定位技术开发了人工智能模型，以支撑其“大规模地理空间模型”(Large Geospatial Model, LGM)。当玩家选择分享AR扫描数据时，这些数据会输入到模型中。同时，Niantic强调，玩家的个人隐私“未被出售给任何第三方”。
利用AR扫描技术建立真实场景的3D地图
其中，宝可梦GO中的“宝可梦站点扫码”功能是这项技术的一个典例。利用此功能，Niantic能够“生成精准、动态的真实世界物体3D地图，帮助设备在增强现实(AR)环境中实时理解周围环境。” 今年11月13日，Niantic还发表了一篇博客，详细介绍了一项实验性功能，特意提到宝可梦GO和Ingress的玩家“支持了全球范围内大量扫描数据的收集，从而使我们能够为用户带来全新形式的AR游戏体验。”
未来发展：打造更智能、更广泛的全球模型
据发言人表示，Niantic的下一步计划是利用现有的AI模型构建一个更大、更具全球性的模型，旨在“服务更多的全球用户”。
关于地理空间模型的背景介绍
原始消息中，Niantic透露其最新推出的“大规模地理空间模型”(LGM)采用机器学习技术，旨在“理解场景，并将其连接到全球数百万个场景。”
然而，2024年，网站404 Media报道称，LGM可能是在广大玩家无意中通过游戏如宝可梦Go多年收集的海量扫描数据基础上构建的，因为这些扫描数据来自全球超过一千万个地点，每周还会新增约一百万次采集。
技术原理与数据收集方式
类似大型语言模型（Large Language Model, LLM），Niantic的模型通过采集真实场景中的数据，从而实现“让计算机不仅可以感知和理解实体空间，还能以全新的方式与之互动。”
值得注意的是，Niantic强调其收集的数据以“行人视角”为主，包含了车无法到达的特殊地点，增强了模型的多样性和真实性。
隐私保护与技术应用
截至2024年7月15日，Niantic在其隐私政策中确认，公司利用地理空间技术和玩家录制数据，旨在“构建现实世界地点的3D理解，以开发新型AR体验。”玩家可以自主选择开启或关闭相关功能，这也是公司AR战略的重要组成部分。
人工智能在游戏行业的未来方向
Niantic在其博客中指出，“从大型语言模型（LLM）向大规模地理空间模型（LGM）的转变，代表了人工智能发展的新阶段。”未来，融合实体与数字世界的空间计算系统将成为人类生活的重要部分，推动社会的数字化转型。
游戏行业如何应对生成式AI的发展
近年来，NVIDIA、OpenAI等公司因利用公开数据开发AI技术而受到关注。2024年8月，404 Media曾报道NVIDIA在制作AI工具时，曾大量采集YouTube上的有版权内容，公司则声称其行为完全符合法律规定，并未违规。
关于数据与隐私的争议
生成式AI面临的最大批评之一是未经同意使用个人数据。例如，声音演员担心自己的声音被非法采用于游戏内容制作，也有人担忧音频行业在无充分授权的情况下训练AI模型。这些问题引发了行业对数据使用伦理的广泛关注。
创新与挑战：人工智能的双刃剑
部分开发者将生成式AI运用于减轻开发负担或解决 longstanding问题，同时，高层管理者也对其在创意设计、游戏概念生成等方面的潜力充满期待。AI的快速发展，正推动游戏产业不断探索创新的可能性，也带来新的伦理和合规挑战。
未来展望
我们已联系Niantic，询问其地理空间数据的获取方式及使用透明度问题。待公司回复后，将继续为读者提供最新信息。
常见问答（FAQ）
Q: Niantic的地理空间模型会不会侵犯玩家隐私？
A: Niantic公开表示，其模型构建过程中仅采集必要的环境数据，且玩家可以自主选择开启或关闭数据共享功能，确保个人隐私得到保护。
Q: 这些AI模型具体是如何收集和使用数据的？
A: 通过玩家在游戏中的AR扫描数据及位置记录，生成了大量全球地点的三维地图，用于增强现实体验的开发和优化。
Q: 未来这些技术会带来什么样的变化？
A: 预计将推动更多沉浸式AR游戏和智能空间应用的出现，为玩家带来更丰富的交互体验，同时也需要持续关注数据隐私和伦理问题。
