AI也要进游戏产业，最后会不会是机器人在打游戏？

游戏业内也不乏其他想竞争“软硬兼施”宝座的角色，但其产生的人才成本就成了双倍，还有诸多复杂变数，形成了超高的综合难度。机器将能够自动识别受限内容，令人反感的图像、视频以及文本将会被标记并触发警告。电脑识别软件将能够检测到违法内容。

于是乎，这群绅士们就开始尝试起把自己最喜欢的游戏角色头像替换到小电影里。例如就有一位国外论坛的网友尝试了把《巫师3》特莉丝的头像提取出来，然后“嫁接”小电影的一个演员身上。

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比如万代的神奇天鹅和SNK的NGP都曾经尝试比前述的Capcom控制器级别更加高端的主机领域，最后还是不得不退回去做一个安静的软件厂，想实现“软硬兼施”的困难程度可见一斑。

韩国首尔大学的研究人员已经创造出能够依靠吸收周围环境中水分而前行的机器人。杂志上描述的所谓的“湿度机器人”可以爬行、蠕动，像蛇一样弯曲。而且在未来，它们可以用于各种应用，包括将药物输送到人体皮肤等。

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动静堪称海啸级效果，玩家也都把硬纸板和“硬盒”玩家玩出了花。而如今话题风头渐渐平息，是时候让我们静下心来探究一番，这个乍看只是一款NS“插件包”的LABO，究竟为何能如此吸引人？

这种微型机器人的设计灵感来自植物，它们可以通过吸收地面或空气中的水分来改变形状和大小。例如，松果的鳞片在潮湿时紧闭，干燥时则打开，使其内部的种子可以传播得更远。

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激增的智能助理和AI激发了基础的对话系统对“情感智能”的需求，以便能够为用户提供更好的语境和使用体验。例如，汽车公司可以使用手机的前置摄像头来了解用户的身体情况、疲劳程度等，来增加驾驶安全。

分析到4年后的2022年，将有80%的手机加入AI强化功能。人工智能加持下的手机，将不再仅仅是通讯工具。未来的手机将能够检测到用户的情绪，通过我们的行为而无须密码就能解锁，能够更容易的通过语音指令完成动作，甚至能够在用户发出指令前，完成用户要做的事。

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而这一回，LABO不仅仅像任天堂往常那样“软硬兼施”——上次与任天堂相关的现象级作品宝可梦GO也是这么干的，专门配套了可穿戴设备Pokemon Go Plus。

机器学习能够改进机器的表现和续航能力。例如，通过各种传感器，手机能够了解用户的行为，例如用户什么时候将会用哪些应用。手机可以让经常使用的应用在后台运行以便达到快速开启，并关掉不常用的应用来节省内存和电量。

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这其中固然有在互联网时代，一个有趣的创意可以在社交媒体传播中如鱼得水的外部原因，但另一方面，LABO本身也自有它的妙处。它极为接近娱乐机器人的概念，却把这一领域短期内各种填不上的坑——行业壁垒、技术关系、成本限制以及定位冲突等等，全都凭技术、创意和巧劲一一填平或绕过。

这种最新的机器人不是由植物材料制成的，它们只是模仿植物背后的机制。制造一台依靠吸收空气中水分来运行的机器人是很有价值的，因为空气中的水分是一种全天然的能量来源。这也是没有毒性的，不像电池可能会发生爆炸。这是微型机器人未来或能在人体内使用的关键。

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研究人员此次模仿非洲的灌木植物枯野葵种子的鬃毛，“湿度机器人”具有由纳米纤维制成的两层：一层吸收水分，另一层不吸收。当机器人放置在潮湿的表面上时，吸湿层膨胀，使机器人弓起。一旦干燥，机器人就会回落，循环重复。这可以让机器人移动。

手机将变成用户的“人格扩展”，未来我们的手机将会识别并预测用户的行为。他们会清楚用户的身份，用户想要做什么，用户什么时候想要做以及用户想如何做这件事。

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这次还更进一步，直接跳出了传统电子游戏的圈子，穿过了那层液晶屏次元壁，和原本与电子游戏各个空间都具有相当差距的“娱乐机器人”戳在了一起——LABO实际上已经无限接近于如今新兴流行的机器人科技娱乐产品。

在基于科学技术支撑和金融体系下的现代社会，虽然信息流通早已便利万分，但不同的社会业务反而比起历史时代更加“隔行如隔山”，想要“通吃”非常困难。

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乐高在2013年推出了其智能机器人系列的第三代产品Mindstorms EV3，功能之强大完全配得上“无所不能”这一形容。它相当于现实版的《我的世界》，秒解魔方如今都是小儿科，合体变形，开炮射击，甚至体感操纵或者工业流水线，只有想不到没有做不到，打十个、打十年不是问题。

为了证明它的潜力，研究人员发现，用抗生素浸泡过的“湿度机器人”可以穿过装满细菌的培养板，留下一条消毒的小道。将来，这些机器人可以将药物输送到人体，仅靠使用皮肤水分来推动自己。

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以游戏业之内为例，就分为软件和硬件两个不同领域，大部分公司只是且只能专精其一。软件领域大家都很熟悉，比如KONAMI、Capcom之类，其佳作大多如雷贯耳，除了几位能自立平台、自导自演的爸爸级角色如任天堂、索尼、微软之外，KONAMI、Capcom这种已经算能够“染指”硬件的大大了。

比喻一下效果的话，如果本就是做食品业务但菜单上没鸡翅的麦当劳推出个炸鸡翅，顶多让人吓半跳，再念叨一下隔壁的肯德基得上点心了。但要是麦当劳忽然推出个单兵作战口粮，那就把人镇住了——能够跨越实现这件事的鸿沟，本就令人佩服。

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通过不间断的训练和深度学习会让手机的语音识别更加准确，更容易理解用户目的。例如，当用户说“今天很冷”时，机器能够根据语境推测出用户是想“请上网买件夹克”，还是“请把暖气打开”。

机器学习、生物识别以及用户行为将会促进安全技术的可用性和自助服务的能力。手机可以记录并学习用户的行为，例如用户如何行走、如何扫过和按压屏幕，因此不需要密码就可以完成身份认证。

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也许将来有新技术支撑，能解决现今一些问题，但至少，还不是现在。这种技术上的“不可能”或“短期不可能”在娱乐机器人以及电子游戏两个领域都客观存在，并被从业人士和玩家所承认，也是行业间自然形成区分定位的缘由。