（来源：上观新闻）
清华AIR刘💧云新老师比我早🍽几年做这个选择🚱，他在M🍬🌋SRA工作了将近🗽二十年，也是我💚在端侧智🍆🙍能方向上最重要的💹合作者之一🈷🇦🇼。
本节将沿🙄用“物理—社📮🏘会规则模拟”🇷🇼🧹的双重维度，深入😫☪探讨游戏环😷👨🎓境如何推动A🔔🦆I算法的实质性🧟♀️🍘进化： 🚼物理规📉则环境：侧重于🤜🇳🇦利用游戏🇱🇨的时空🕺逻辑，🌻训练以🥧🏭及检验AI的时🧲🦕空感知、因果🍨推理与长程规🧩🥨划能力； 社😖🏏会规则🚻🇮🇳环境：侧🌽重于利用游戏🥚的对抗机制，进🇬🇭🦇化AI在💚非完全信🔣息下的高维决🧹📚策、战🌼略博弈与多智能体🇳🇵协作能🧜♀️❕力⏱。
实验测得： ✨滚动运动👠功耗仅27🕣W，而传统🔝👤泛站程序侧向蜿🦐🛄蜒需要5🐤👡4.9🔷W 行驶效率η👨🏫😌达到0🇳🇺.43，📴是侧向蜿蜒（🔮0.24）的近2🛎😱倍 速度达到🚸👨🦳0.207🇯🇴 m/s⛏😛，与传统💸🇹🇲方法相当😐但能耗降🚀🔊低一半🔆 特别值得一🧝♀️提的是，➕强化学习方法不再👷♀️💪严格区分⌛⚡踢腿阶段、🇨🇺🇧🇷重心转移阶段🖱和自由滚动阶段，🕍🔷而是实现了连😕续平滑的运动控🏢制☂👍。
