全球最大的飞行模拟游戏《微软模拟飞行2020》本周正式发布。这款游戏复刻了全球200万个城镇、15亿座建筑物以及3.7万个机场，玩家可以在游戏中体验到如同现实世界般的飞行感受。
知名游戏评测媒体IGN对此游戏给予了满分10分的评价。
《微软模拟飞行2020》的安装文件庞大，达到90GB，这仅仅是飞机数据和基本的世界数据。此外，其他城市的3D图像和机场数据需从微软服务器下载，共使用了2000TB的必应地图数据。
那么，微软是如何利用这2000TB的数据来构建真实世界的模型呢？显然，单靠人工是不可能完成的，因此他们与一家AI公司展开了合作。
其中之一的合作伙伴是来自奥地利的初创公司BlackshaRk.AI。这支大约50人的团队借助AI和云计算技术，从2D图像中重建了全球的15亿座建筑物。
微软选择与BlackshaRk合作的原因有两个：首先，BlackshaRk所在的格拉茨曾有微软地图团队开发必应地图的初期版本，虽然谷歌在地图领域占据市场，但必应的3D地图表现更为优越。其次，BlackshaRk的团队源于游戏工作室Bongfish，后者开发了《坦克世界：前线》和《Stoked单板滑雪》等知名游戏。
在开发《坦克世界》的过程中，Bongfish意识到，像以前开发《Stoked》那样手动构建庞大的3D地图已经不再现实，因此开始建立内部AI团队，利用机器学习技术来构建地图。
BlackshaRk的CEO Michael Putz在一次偶然的机会中遇到了微软的代表，后者正在寻找一个工作室来协助开发新的飞行模拟游戏，双方一拍即合。
尽管如此，从2D地图重建3D建筑并非易事，Putz表示，确定建筑物的轮廓相当具有挑战性。“在飞行模拟器中，我们的工作是先分析2D区域，找出建筑物的占地面积，这实际上是计算机视觉的任务。”
Putz举了一个简单的例子：“建筑物可能会被树木的阴影遮挡，这使得识别建筑物的组成部分变得困难，因此我们需要机器学习来完成剩余的部分。”
虽然BlackshaRk可以使用其他数据来源，如照片、传感器数据和现有地图数据，但必须在信息有限的情况下推测建筑物的高度和其他特征。
在确认建筑物轮廓后，接下来的挑战是计算建筑物的高度。若存在现有的GIS（地理信息系统）数据，这一问题比较容易解决，但在许多地区，这类数据往往缺乏或难以获取。团队需依赖2D图像中的阴影等信息进行推测。
然而，依靠阴影确定建筑物高度需要考虑拍摄照片的时间点，而必应地图的图像并未标记时间戳。Putz指出：“机器学习方法略有不同，例如摩天大楼和购物中心的屋顶都是平的，但两者的屋顶细节是不同的。当我们正确标记时，有助于AI进行学习。”
如果系统得知该区域内购物中心的平均高度通常为三层，则可以使用这一数据推测其他建筑的高度。
尽管《微软飞行模拟2020》获得了10分的好评，但利用机器学习重建3D建筑数据不可避免地会出现bug。同时，地标和桥梁的生成无法依赖AI，需要手动构建。
自8月18日上线以来，已有多位玩家发现了一些奇怪的建筑。例如，墨尔本出现了一座212层的摩天大楼，而当地并不存在如此高的建筑，推测可能是系统错误估算了尤里卡大楼的高度。
另一些建筑则将普通建筑风格套用在地标建筑上，像英国女王的白金汉宫被转变为90年代风格的办公楼；美国的华盛顿纪念碑也被替换为狭长的摩天大楼；而佛罗里达州的一个橄榄球场则变成了屋顶覆盖草皮的办公楼。
微软表示，将会修复这些bug，逐步完善这款游戏。即便如此，《微软飞行模拟2020》依然是全球最真实的模拟器。
未来，该技术可能被应用于自动驾驶领域。像《刺客信条》或《GTA》这样的开放世界游戏通常需要上千人来开发，而未来的扩展可能更依赖自动化。Putz认为，行业需要更多的自动化来实现这一目标。
此外，BlackshaRk还有更大的愿景，他们与微软以外的其他公司合作，旨在通过自动驾驶模拟重建城市场景。BlackshaRk目前还在关注飞行模拟器中未利用的点云，计划使用AI系统分析点云数据以识别建筑物的层数。
Putz指出，虚幻引擎就是一个从游戏走向其他领域的成功案例，该引擎最初只用于游戏，现在已经广泛应用于各个行业。微软的飞行模拟游戏则为其他行业提供了重要的借鉴。
