AI 感知：守卫看见了什么，又以为看见了什么

守卫凭什么知道你在哪

潜行游戏里，你贴着墙根溜过去，守卫没有回头；你一冒头，它立刻喊了一声冲过来。守卫的 AI 不能直接去读「玩家坐标」这个变量：那样它要么像开了全图挂，隔着三堵墙也知道你在哪，要么只能把每一步都写成脚本。

真正的做法是给它装一层感知 (Perception)：把世界上发生的事——看见、听见、挨打——变成 AI 可以用来做决策的信念。《游戏引擎架构》(GEA) 把感知和寻路、记忆并列为角色 AI 最底层的三件套，并且强调一条原则：perception is reality。玩家要是不觉得 NPC 聪明，内部模型再精致也白费。所以感知层不只要算得对，还要让玩家看得懂。

感知在整条 AI 管线里的位置是这样的：

flowchart LR
  W["世界里发生的事"] --> S["感知：视觉 / 听觉 / 伤害"]
  S --> K["知识修正（可选）"]
  K --> B["黑板 / Props：AI 的信念"]
  B --> D["决策：行为树、效用……"]

感知的结果先写进一块共享的记忆（黑板，或者 Halo 2 里叫 Props 的对象记忆），决策层只读这块记忆，不直接去翻世界。这一课先从最常见的感官——眼睛——讲起。

视觉：三道关

一个点要被守卫「看见」，得同时过三道关：

1. 距离：在视距以内；
2. 视野锥 (FOV)：和守卫朝向的夹角小于视野半角；
3. 视线 (Line of Sight, LOS)：从守卫到这个点的连线不被墙挡住。

下面是俯视图。黄点是守卫，它会左右转头；鼠标就是你。亮的区域是守卫能发现你的地方，墙后面那块暗影就是被挡住的视线。把鼠标移进亮区，你会变成橙色。

canSee() 函数就是这三道关的直译。视野锥那一关没有去算角度，而是比较余弦：守卫朝向是单位向量 dir，指向目标的方向也归一化，两者的点积就是夹角的余弦，大于 cos(半角) 就说明在锥内。视线那一关把「守卫到目标」看成一条线段，检查它是否穿过墙所在的矩形——游戏里这一步通常是一次射线检测 (Raycast)，依赖物理系统的碰撞查询。

两个圈：丢失半径为什么要比视距大

如果只有一个视距，你站在视距边缘来回晃，守卫就会「发现—丢失—发现—丢失」地抽搐。解决办法是用两个圈：进到视距以内才算发现，已经发现的目标要跑出更大的丢失半径才算丢失。虚幻引擎的视觉感官就有 Sight Radius 和 Lose Sight Radius 这一对参数，用的正是这种滞后 (Hysteresis)。

回到上面的画布，把「丢失半径」拖得比「视距」小，再把它拖大，看看两圈之间那一环怎么出现又消失。

不只是眼睛：听觉、伤害与阵营

视觉只是一种感官。常见的通道还有这些：

虚幻引擎把这些做成可以配置的感官：被感知的一方挂一个刺激源 (Stimuli Source) 组件自动注册，AI 控制器上的感知组件收到更新后触发回调，回调里通常就是去改黑板的键。每条刺激带着 Age、Strength、位置等信息；通用参数 Max Age 决定多久以后遗忘，设成 0 表示永不遗忘（还要在项目设置里开启 Forget Stale Actors）。

信念不等于真相

感知写进记忆的，是 AI 以为的世界。Halo 2 的 AI 把对每个目标的感知结果存在叫 Props 的对象记忆里，存的是过滤过的状态，允许和真实世界不一致。

Props 里还会挂一些和这个目标有关的记录，比如「是否已经搜过」。黑板上常见的「上次看见的位置」「噪声位置」也是同一种信念：它们是感知的结果，不是世界的真相。

「哪里最好」：环境查询

感知回答的是「察觉到了什么」。可战斗里常常还要回答另一个问题：站到哪里最好——哪个掩体能挡子弹，哪个位置能打到玩家。这需要在一批候选位置上采样、过滤、打分。

虚幻引擎的环境查询系统 (Environment Query System, EQS) 就是这个思路：生成器 (Generator) 产生候选项，测试 (Test) 负责过滤和打分，最后返回最好的一项。它的思想来自 UE3 的环境战术查询 (Environment Tactical Query)。

下面的画布里，网格上每个点都是候选位置，守卫要找一个看得见你、又离自己尽量近的点。流程是：先用距离过滤（便宜），再测试到你的视线（贵，相当于一次射线检测），最后按离守卫的远近打分。大点分高，暗淡的小点是被过滤掉的，橙色是最终选中的位置。拖着鼠标绕到墙后面，看看选中的点怎么跟着变。

EQS 把这个顺序做成了规则：过滤类的测试总是先于打分类的测试执行，好让需要打分的项尽量少，所以测试添加的先后无关紧要。开销大致是「候选项数 × 每个测试的成本」，射线类的可见性测试最贵，应该先用便宜的距离过滤缩小集合。

在游戏里怎么用

取舍与常见的坑

小结与练习

• 「看见」要过三道关：距离、视野锥、视线遮挡，按便宜到昂贵的顺序检查；
• 视距和丢失半径组成滞后，避免目标在边缘晃动时状态抽搐；
• 感知写进记忆的是信念，可以和真相不一致，这让 AI 能被骗、会搜索；
• 「站哪里最好」交给环境查询：生成候选、先过滤后打分。

练习：在第一个画布里给守卫加一个「贴身就会察觉」的小圈：距离很近时，不管在不在视野锥里都算发现。提示：改 canSee() 的返回值，再画一个圈帮自己看清范围。想一想，这个圈该不该被墙挡住？