毕业后做了几年赛车游戏，公司被苹果收购后转做自动驾驶。几年后离开苹果，成为了腾讯数字孪生仿真技术总监，孙驰天有着奇妙的转行经历。
几份工作看起来南辕北辙，但其实背后有着技术上的共通点，就是游戏科技。正如他所说，游戏人不只是玩游戏的达人，做游戏的开发者，更是用游戏科技进行前沿技术研发的人。
从小就热爱游戏的孙驰天在明白「游戏不能当饭吃」的道理后，爱上了数学物理，但在清华学习数学物理专业的时候，他发现自己缺少了一点做科学家的天赋，并且还是爱游戏。于是他从研究生又学起游戏开发，毕业后赴硅谷，开发了很成功的 AR 赛车游戏后，进入了苹果自动驾驶团队，再来到腾讯做自动驾驶模拟仿真系统，接着将这种数字孪生仿真技术应用到更大的工业互联网领域。
在他看来，自动驾驶模拟仿真系统近似为一种「高精度的赛车游戏」。现在元宇宙的模样会被很多人解释为「头号玩家」，一个所有人都在游戏的世界，实际上那个世界确实会被游戏充满，但不只是娱乐游戏，还有交通自动驾驶、建筑、工厂制造等各行各业的「游戏化」，也就是数字孪生的世界。
随着这个世界虚拟和真实越来越密不可分，孙驰天的工作经历背后，一场关于「游戏」的变革正在发生——游戏科技并非只能娱乐，而是已经成为重要的生产力工具。
以下为腾讯数字孪生仿真技术总监孙驰天在极客公园创新大会 IF 2023 上的演讲实录，由极客公园整理：
从赛车游戏，
到数字仿真
小霸王游戏机、Gameboy、PS2 等是我从小玩到大的游戏机。我是一个很爱游戏的人，可以说我的整个成长过程都和游戏相关。
我高中的时候对数学物理感兴趣，后来就去了清华数学物理专业，结果发现真正系统性的数学物理和中学的差异非常大。所以我发现天赋对学习数学物理很重要，我只能算是爱好者，当科学家太难了。于是后来我学了计算机图形学，本科时期的计算机课程也会涉及简单的沉浸式体验和游戏开发，为我后面做游戏打下了基础。
我很喜欢玩游戏，甚至研究生的时候直接申请了游戏开发学位，当时的课程主要是用游戏引擎进行游戏和沉浸式体验的应用开发。那是 2012 年，游戏引擎技术在国内用得还不多，对于我这个数学物理背景的人来说，花了很多时间学习理解掌握。
我读书期间用游戏引擎做了很多游戏开发，类型比较多，不管是普通的游戏还是 AR、VR 等交互性更有意思的沉浸式游戏。
毕业之后，我去了一家 AR 开发公司。当时是 2014 年，在硅谷 AR 很热，很多公司在探索使用 AR 开发游戏，我们也是其中之一。当时我们用英特尔的 Real Sense 摄像头帮助开发 AR 沉浸式游戏，用户可以通过摄像头，以 AR 方式控制游戏操作，是一个非常好用的 AR 交互设备。那是一个赛车类的乐高 IP 游戏。在当时来看，这款产品的游戏性、交互性、AR 的体验感都非常强，很受欢迎。
做了两个游戏后，这家 AR 公司被苹果收购，我也就加入了苹果。我当时有两个职业发展方向可以选择，一个是 AR 眼镜，一个是自动驾驶汽车。我当时很纠结，我的经理跟我说，你的背景和之前游戏开发的能力用于开发自动驾驶会更酷一些，尤其是开发自动驾驶汽车所需要的模拟仿真系统，会对这个行业有很好的帮助。我也觉得自动驾驶比较酷，就加入了自动驾驶团队，通过打造自动驾驶模拟仿真系统帮助自动驾驶的发展。
那么什么是自动驾驶汽车所需要的模拟仿真系统？大家可以理解为高精度的赛车游戏，我们通过营造高逼真的环境，让自动驾驶汽车在虚拟环境进行完整的场景测试，我们认为自动驾驶汽车在模拟环境测试得非常好，运行得非常平滑和稳定，我们才会将自动驾驶汽车在实地进行测试。
回国之后我加入了腾讯，一开始就是做自动驾驶模拟仿真相关工作。我们重新设计和打造了一个具备腾讯特色的自动驾驶模拟仿真系统产品，不仅自己用，还给国内外车厂、测试场、国家部委使用，是一个国产化自主可控的自动驾驶模拟仿真系统。
我当时选择的路线是游戏科技加数据驱动。数据驱动是采集大量的真实数据，比如真车的数据、动力学数据、传感器的数据，这些采集回来的真实数据训练和标定自动驾驶仿真系统。
游戏科技也是技术路线非常核心的一部分。腾讯在过去这些年具备扎实的游戏基础，比如游戏引擎，数据同步、场景生成的工具，以游戏引擎为例，比如一个摄像头、激光雷达是怎么运行和运作的，怎么让仿真的结果和真实的结果贴近，需要模拟激光雷达，进行反射，生成完整的点云的过程，进行场景的自动构建和渲染，整个过程需要借助游戏引擎的能力得到实现。
当时的技术路线，受到了传统仿真软件非常尖锐的挑战和批评，说「使用游戏引擎不够严谨」。但事实来看，5 年过去了，结果是所有的自动驾驶仿真软件全部支持游戏引擎，游戏科技的进步在仿真行业能帮助我们节省非常多的时间，解决很多问题，帮助我们加速仿真系统的开发速度。
我们打造这个产品的时候非常严谨，本着汽车行业非常规范的流程打造自动驾驶仿真系统，验证自动驾驶的安全性。我们用游戏科技和数据驱动精益求精地打造这个系统，帮助自动驾驶汽车进行测试和落地。
游戏科技让数字孪生
创造更大生产力
我们后面将数字孪生的能力扩展到更多的行业，不仅仅是解决自动驾驶仿真测试的问题，而是做得更通用。
数字孪生在过去几年比较火爆，它有很多的模块组成，包括渲染、大数据、模拟仿真、实时交互等，我们将在仿真积累的能力，游戏科技的能力用于更广泛的数字孪生的系统构建，核心的诉求是帮助我们更好地将物理世界映射到孪生世界内部，并且非常低成本的试错，将最优解或者最优方案反馈到物理世界，帮助我们进行物理世界的指挥或者控制。
其中我们用到了什么样的游戏科技点？一是自研的游戏引擎，游戏引擎是整个仿真孪生非常核心的点，使用自研游戏引擎可以实现国产化，而且可以帮助我们进行引擎的自定义化裁剪，不用使用标准化的商业引擎，商业引擎的沉重会带来计算的成本比较高，运行效率比较低等问题，而自研游戏引擎，可以帮助我们比较高效率地进行仿真、渲染的计算。
二是自动化建模和编辑工具，我们做数字孪生的时候用了很多这样的工具，比如高自动化地利用卫星图和地图数据，生成任何一个城市所有的道路、建筑、植被、水域，一天之内纯自动化地生成。
同时还有一些多用户协同。大家玩的王者荣耀或者主机游戏，本质上需要多用户协同做实时互动，而且对数据同步要求更高的方向，要求做到实时数据帧同步。大规模的云渲染得益于云游戏，可以帮助用户不依赖自己终端的性能，而是访问云端，获取好的渲染交互体验。我们不倾向于让用户采购非常贵的终端设备才能运行高保真效果，所以多用户协同和云渲染在数字孪生中是非常核心的能力。
我们在行业做了什么？比如交通行业，在地面交通仿真系统，我们基于实时车流数据，由高性能的传感器、摄像头+毫米波雷达感知到实时车流上报的系统，不是纯虚拟的交通流场景，而是映射智慧城市实时的车流。
基于这样的车流，我们可以注入一个虚拟事件，比如出现了虚拟的交通事故，对于道路有怎样的影响，从而帮助交通部门更好地疏导。右边是我们做一个无人机的应用，做航道的分析、冲突的预测、化解等，我们在交通行业，都用了游戏仿真的能力，实现交通系统效率提升的目的。
我们的孪生技术应用在不同行业的例子。比如政务孪生系统，工厂孪生系统可以提升工厂效率减少人员成本，建筑的孪生应用可以将电梯和所有的设备接入进行动态的管理，以及空调智能的管控，降低能耗……
我们也给到政府人员构建碳排放的管理平台，碳排放是比较复杂的问题，碳排放最大的行业，分别是工业、交通、建筑，所以要做比较好的碳排放的模型，需要将这三个领域的碳排放数据和短时间的预测，非常精准地孪生到数字孪生世界内部，基于碳排放模型作出未来的预测，帮助我们的环境管理方计算得出更好的解决之道，更好的实现碳达峰和碳中和的目的。
总结来看，不管是游戏引擎、自动化建模、云渲染，都是在通用型的数字孪生基础上提供用户从物理世界到孪生世界映射的工具。