《宝可梦GO》玩家数据被用于构建视觉定位系统

2016年，《宝可梦GO》上线后迅速在全球走红，玩家走上街头寻找卡比兽、杰尼龟等虚拟角色，许多用户也首次通过这款游戏接触到增强现实（AR）玩法。

近十年后，当年玩家在游戏过程中拍摄和上传的环境图像，正被用于支持机器人导航技术。《麻省理工科技评论》近日报道，Niantic从母公司中分拆出的子公司Niantic Spatial，正在利用这些图像构建高度精准的视觉定位系统，并将其应用于机器人导航等场景。

与Coco Robotics合作 依赖视觉定位避免“迷路”

报道援引Niantic Spatial首席执行官约翰·汉克（John Hanke）的话称，让皮卡丘在现实世界场景中“逼真地四处奔跑”和让合作伙伴Coco Robotics的机器人安全、准确地在现实世界中行进，“实际上是同一个问题”。

Niantic Spatial与Coco Robotics展开合作，后者的行李箱大小送货机器人目前已在洛杉矶、芝加哥、泽西市、迈阿密和赫尔辛基的人行道上投入使用。这些机器人要按时完成配送任务，前提是能够准确到达目的地，即在城市环境中不“迷路”。

Niantic Spatial首席技术官布莱恩·麦克伦登（Brian McClendon）对《麻省理工科技评论》表示，公司“在全球拥有超过一百万个地点，可以精确定位你的位置”。

由玩家扫描图像训练 形成数百亿级数据集

在《宝可梦GO》流行期间，玩家为寻找稀有宝可梦，频繁前往热门地点，并从多个角度拍摄周边城市环境。类似的图像还来自Niantic旗下另一款手机AR游戏《Ingress》。

这些由玩家上传的环境扫描图像，成为训练Niantic当前视觉定位模型的图像数据的一部分。据报道，该模型共使用了约300亿张图像，构成了全球规模较大的图像数据集之一。

Niantic方面表示，收集足够的数据需要大量人力参与，而热门游戏的玩家群体在其中发挥了关键作用。《宝可梦GO》在上线第一周的下载量就超过5亿次，近十年后仍保持数百万活跃用户。

玩家需主动同意扫描 Niantic称已在条款中说明

并非所有游戏数据都会被用于地图和模型训练。报道指出，玩家需要主动选择同意扫描周围环境。用于训练视觉定位模型的数据，主要来自Niantic在2020年推出的“现场搜索”（Live Search）功能。该功能要求玩家通过扫描地标等现实世界对象来获得游戏内奖励。

Niantic一名发言人在接受《Fast Company》采访时表示，玩家必须主动选择扫描特定公共场所，“这不是被动的，常规游戏玩法不会训练任何人工智能”。该发言人称，自2019年以来，公司在隐私政策和公开声明中“一直对此保持透明”。

据报道，Niantic的服务条款中写明，公司会使用用户内容来开发新服务。不过，部分玩家在选择参与时，可能并未完全了解相关技术用途。

社交媒体反应不一 有人质疑“你们一直都是产品”

Niantic数据用途的报道在社交媒体上引发讨论。一名用户在X平台上写道：“一亿五千万玩家玩《宝可梦GO》；扫描了地球上的每条街道、每栋建筑和每个角落；以为自己在抓皮卡丘。Niantic却在构建一个由300亿张图像组成的AI世界地图，现在驱动着不依赖GPS的送货机器人。你们一直都是产品。”

也有用户表示早有预期。一名Reddit用户称：“任何认为AR任务是为了其他目的而非收集现实世界数据的人，都对现实世界一无所知。我完全预料到了。”另一名用户则写道：“废话，你以为我们扫描补给站是为了好玩？”

部分用户则以调侃方式回应。一名Reddit用户表示：“你们见过这些可怜的机器人试图导航的样子吗？我们做得不够好。”

相关报道称，文章已根据Niantic就此事对媒体询问作出的回应进行了更新。