踏平坎坷成大道：我和《黑神话》的二三事

早就从几位优秀的朋友那里了解到了随时记录的优秀习惯，可由于贪玩竟拖了至少五年之久。由于近两年走出了人生中目前最勇敢的一次尝试，终于决定以这次转变为第一篇的主题，开启记录之旅。这里冒昧感谢几位（可能并不熟）的朋友带给我的启发：远宁、余神、祥哥、Ella、满哥。

个人价值危机

我的前四分之一人生大体在沿着既定道路行走。由于祖母曾是小学数学老师的缘故，从学前班我就开始接触数学，所幸初见便兴趣浓厚，一路参加的各种大小比赛也偶有斩获（p.s. 5年级的数学竞赛奖品文具袋还一直用到了现在）。于是便依赖惯性在数学的主轴上行进，谁知磕磕绊绊竟一路读到了PhD。惭愧地说，稍稍转向的原因，也是简单的“学不下去了”：抽象代数好难->转应用数学；泛函分析好难->转统计学。对其他领域的好奇和通识课的美好体验确实数次让我动摇，但由于各种原因，始终没能放下小镇做题家的心态而迈出大胆探索的步伐，只能自我安慰“学数学之后什么都能转”，从而继续呆在擅长的舒适区。

真正的个人价值危机在博士第二年逐渐浮现。彼时部分同学朋友已经走上工作岗位，其余也大多在继续深造的过程中找到了自己的缪斯。我这才真正意识到，自己需要在传统意义上的学生生涯尽头来临之前决定未来的去向。我并不是一个十分能耐得住寂寞和吃苦耐劳的人，对数学的喜爱也大概率不足以支撑我走过数十年工作生活不分的科研生活，于是学术界成了第一个被排除的对象。统计学在业界并不算难找工作的类型，其中量化金融研究员（Quantitative Researcher, Quant）和数据科学家（Data Scientist, DS）是常见的选择。由于之前的惯性，我一直在寻找Quant的机会并已经在2021年10月拿到了一个实习offer。然而，经过对个人兴趣、价值观和工作内容的全面思考，我不幸地发现，Quant和DS都不是我理想的工作类型（详细原因见后文）。加之科研项目陷入了一些瓶颈，那段时间的我仿佛陷入泥潭，甚至怀疑我是否能正常完成PhD的学业，就像《十万嬉皮》所描述：

前已无通路，后不见归途。

直到我又一次打开看过无数遍的《黑神话》PV。

好酷啊

2020年8月，《黑神话》横空出世，当时的我正在被《巫师3》正式带进单机3A的世界，于是在《黑神话》第一支PV发布时就惊叹不已，肾上腺素飙升。《黑神话》的优秀在这个时间点上自然不必赘述，但在当时仅仅引发国产单机游戏圈内自嗨，甚至伴随无数质疑声音的时候，这个“小众”作品就成为了我的精神寄托。这当然归功于游戏本身的质量，但更多源于我对孙悟空一贯的喜爱。从小《西游记》相关动画和影视剧的耳濡目染自不必说；《西游记》原著看了不下三遍，对其中妖魔鬼怪千难万险倒背如流；成长一点之后也开始关注和理解其中对政治、宗教、人生的深刻思考；《大圣归来》更是在我本科三观重塑诸事困扰的重要阶段的一针强心剂（当时还在朋友圈写了一篇超长观后感）。如此种种，使得《黑神话》的每一支PV成为我点开最多的系列视频。时间说回2021年，由于对《黑神话》的偏爱，我对相关的技术细节也多了一分对之前游戏没有的好奇与关注。在反复观看当时已经推出的第二支长PV时，自然而然注意到了一个更新：虚幻引擎5。其相比于前代引擎明显提升的渲染效果，促使我顺藤摸瓜继续关注更深的细节，并最终促成了我和计算机图形学（Computer Graphics, CG）的正式的重新邂逅。

这当然不是CG第一次出现在我的雷达中。之前CG就曾数次惊艳到我，比如皮克斯2016年的电影《鹬》中砂砾的超真实模拟和对远/近景的重新聚焦，还有2017年电影《寻梦环游记》中吉他弦的振动虚化。本科学习有限元（Finite Element）方法时也了解过其和CG密切的联系。只是CG一直和其他选修学科以及爱好一样，从未超越普通的兴趣范畴。直到那又一次为《黑神话》而心潮澎湃时，我恍然意识到：如果我个人数学生涯的终点是转行，为什么不能是我觉得这么酷的CG？如果要给这一次转行选一个时间线，为什么不是现在？

2022年5月1日，正巧感染新冠在宾馆独自隔离，加上学期临近结束时间略微充裕，索性暂时放下不安与焦虑，花了三天看完了b站上闫令琪老师的GAMES101(CG入门)。那三天属实有点恍惚，身体被限制在十几平米的宾馆房间，精神却进入了此前从未涉足且相见恨晚的广阔世界（突然理解“宇宙中心后朋克地下室”的梗了）。我惊叹于CG高度的跨学科性，数学、统计、物理和CS在CG中各显神通，实现最终无比炫酷的渲染效果。本科学完被即将扔掉的许多知识重新浮现，再次提醒我，脱离了分数和工作的纯粹获取知识是多么快乐。值得一提的是，闫老师在课程中提到，年少时对《暗黑破坏神2》的喜爱让他走上了CG的道路，这对因为《黑神话》而开始关注CG的我来说何尝不是一针强心剂！诚然，身处PhD第二年，试错成本相比“年少时”已经显著提高。然而，远到像Edward Witten这样历史本科转物理PhD并最终做出重要成果，近到身边同学朋友转专业的励志故事，我也都有所耳闻。如果有人做过更大的转行并取得过更高的成就，那我眼前的这点试错成本又何足挂齿？

鸡汤归鸡汤，现实因素还是将我了回来。由于CS学科近些年来越来越卷，没有相关的科研经历已经不可能获得对应机会（不禁令我思考，Witten当年没有任何经历就去Princeton读物理PhD是怎么做到的？），类似换一个CG PhD读这样的选择可能至少意味着3-4年的沉没成本。理性思考后，我最终决定，在维持正常PhD学业的同时，抽时间学习CG相关技能并寻找机会。

新机遇

非常巧合地，在一位朋友的ins里见到了NeRF（Neural Radiance Field）这个概念。虽然当时NeRF对于内行人来说已经是提出2年的“老方法”，它显然让刚接触CG的我耳目一新，并进而意识到：在类似NeRF的新技术飞速发展的时代，内行人也需要一直学习跟上步伐，这对于我这样有一定数学基础的外行，无疑降低了门槛。

顺藤摸瓜地，我找到了MIT于2023年秋季即将开的新课6.S980: Machine Learning for Inverse Graphics并果断报了名。这（据说）是全网第一个讲NeRF和其他相关Inverse Graphics技术的课程，授课者Vincent Sitzmann也是领域的领头羊之一。Vincent不但讲课深入浅出，记得我电脑背后的Fender贴纸，还贴心地给毫无背景的我提供了一个class project思路。也是通过这节课，我更深刻地认识到了AI以及GenAI在CG/CV领域的广阔前景。

总算是将将摸到了新领域的门槛，真正的困难才开始显现。若是要在此领域继续深造，无论是科研项目还是实习经历，需要大量时间投入且是其次，更需要一个之前没有意识到的因素：人脉（connection）。科研方面，PhD不再有本科时期可以自由联系导师并依靠专门的科研项目（比如Caltech的SURF，MIT的UROP）获得科研经历的可能性，毕竟学校认为绝大多数的PhD应该不会想转行（真的是这样吗？）。像Vincent这样热门新领域的导师，时间基本被自己的PhD、本科生和访问学者占满，无暇顾及像我这种鄙视链底层的人。直接的影响便是，不仅身边找不到有经验的前辈指导和志同道合的伙伴讨论，连能跑小模型的GPU都要用自己的游戏主机凑合。此时连Harvard/MIT春假时间不同，甚至我的办公室离哈佛CS楼/MIT单程20分钟，这种看似无关紧要的因素都在影响着为数不多的交流学习机会。实习方面更是如此，没有相关文章和学术界的导师人脉，想找实习基本免谈。这对于习惯了Quant行业“不拘一格降人才”，给申请就给面试的我来说，确实是不小的打击。在这些实打实的困难面前，刚入门时获取知识和做出炫酷效果的快乐也会被冲淡。我需要一个更有力的动机，来说服自己这是我真正想要的工作。

为什么要转行？

关于工作的选择，我喜欢参考源自日本的Ikigai概念（姑且把它翻译为“意义”）。一份有意义的工作需要四个要素：享受、擅长、能挣钱、社会需要。考虑到自身专业和背景，以及未来三年能继续充实的技能，DS、Quant和AI+CG算是都符合擅长这一项。因此在下文中我着重分析其他几个要素。

Quant：放弃Quant真是一个艰难的决定，毕竟Quant有着同等条件下除创业之外几乎是最高的工资，且和统计学专业有着最高的适配度没有之一。因此最大的减分项便是社会价值，这里借用在一亩三分地里看到的一位同道中人的灵魂提问：量化行业所汇聚的人才密度，真的与其社会价值相匹配吗？

这里我不想讨论严谨的社会价值定义，姑且模糊地定义为对全社会的平均健康和幸福指数的提升。在此基础上，我当然理解流动性，高效市场，公平价格的相关论点，只可惜我并不认为一个聚集几千几万高智商人群的行业应该满足于这样几乎是自欺欺人式的回答。在超过满足市场流动性需求之外，还有大量的资源被浪费在和对手/普通韭菜的零和博弈之中。如果同样这批顶尖人才放在科技行业，我相信不需要冗余的论证也易得出，他们大概率会奉献更高的社会价值。至于不少的Quant公司和个人在慈善或是其他高社会价值的相关活动中慷慨付出，虽然行为完全值得肯定，但是否这本就反映了工作本身社会价值不足？

当然会有坦诚的朋友承认Quant的社会价值缺失，并强调选择的个人性。毕竟谁不想和同样的聪明人一起赚更多钱呢？

不得不承认，根据我有限的身边统计学观测，Quant行业的平均智商真的很高。但同样根据我有限的专业知识判断，Quant行业所解决的问题并不是全世界最难解决的一类问题，只是由于有限蛋糕和相互博弈形成的行业内卷，使得公司必须雇佣更聪明的研究者来和竞争对手对抗。不得不说，“享受自己比别人聪明”真的会上瘾，尤其是在Quant这种直接跟数字挂钩的行业（这也能解释为什么Quant公司喜欢打Poker的比例高的惊人），尽管我也会享受这种罪恶的优越感，但其和我最底层向往天下大同的价值观不符（希望之后有机会分享更多）。话说回来，既然Quant的工作社会价值不足，工作难度也不是鹤立鸡群，那就只剩一个原因能解释如此高的人才聚集度：钱。

终于说到了最根本的问题，一切的一切都指向了钱。我的家庭不算富裕，远没有到我可以随意追求自己兴趣而不考虑经济条件的程度，所以我也十分理解任何人对于高工资的追求。但凭心而论，湾区科技公司的工资水平不仅远远高于平均工资，而且能满足体面的生活需求。我所认识在Quant工作的朋友，也大多维持着较低的花销。因此Quant的收入因素在实际生活的效用函数可能会打折扣。当然，财务自由或许是一个质变，但花费毕业之后最高产的十余年达成财务自由，之后在40岁“高龄”再从头开始（毕竟Quant的很多技能并不能有效地转化到其他行业）转战所谓更有社会价值的事，似乎有点本末倒置。

享受：⭐⭐⭐⭐⭐，能挣钱：⭐⭐⭐⭐⭐，社会需要：⭐

DS：个人观点，DS在公司的地位有点类似于“做PPT”。既不能像工程师一样做出实打实的产品，又不能像产品经理一样做出重要的决策，这也解释了为什么纯粹的DS工资比较低。听到过不少吐槽，DS时常需要根据老板们的市场直觉来“折磨”数据，直到两者相符，其中严谨和前沿的统计学方法自然不被重视，这对统计学出身的我来说有点无法接受。诚然，DS在生物公司和政府部门等地方享有者更高的地位和话语权，但相对应的限制也会更多，需要带着镣铐跳舞。另外，尽管从杂乱的数据中找到信号是很酷的事，但和工程师们做出产品或模型相比，似乎后者对我来说更有和创造性相关的成就感。

广义的DS会延伸至推荐（推）、广告（广）、搜索（搜）算法和其他与用户粘性相关的增长式业务的科学家/工程师。由于对公司营收的影响更直接，其地位和工资也相对更高，甚至优秀的算法本身也可以被视为产品。然而，相比于真正的科技推动的产品，推广搜还是处于略上层的生态位。一路学数学且对其他理工科颇有兴趣的我，还是保有一些纯粹的技术情怀，因此更享受酷炫的技术产品。更何况，从社会价值来讲，现如今一些大众沉迷奶头乐却反而觉得没有之前幸福的现状，与推广搜算法有脱不开的联系。

享受：⭐⭐⭐，能挣钱：⭐⭐⭐，社会需要：⭐⭐⭐

AI+CG：我对AI+CG的热情已不用赘述，工资方面也无需多言。因此同样重点分析其社会价值。由于AI在某些方面可以被理解为通用的效率加速器，因此这里主要聊（被AI放大的）CG的价值。

在考虑幸福感的时候，我喜欢这样一个设问：如果未来你只需要每天工作一小时，那么其它时间你会干什么？对于这个问题，电子游戏一定会出现在我的（和很多其他人的）清单中，甚至在我的清单中排名十分靠前。作为“第九艺术”，电子游戏独特的互动性使得其可以包容其他各种艺术形式并提供更新的感官体验。《黑神话》中对中国建筑、文学、音乐、书法等全方面的文化战术就是最好的例子。CG作为一直长期推动电子游戏发展的技术，更是未来电子游戏全面迈向AR/VR从而继续拓宽体验维度的核心支柱。另外，相比于许多其他体验形式（旅游、看展等），电子游戏以低廉的价格给人提供长时间、不限次数的独特体验，这（在我可能不成熟的三观体系中）对于拉平不同阶级之间的幸福感差异有着正向推动作用。当然，任何廉价且缺乏深度的娱乐方式都可能成为“奶头乐”而组织阶级流动，但高质量的CG恰恰是帮助提高游戏质量和深度的重要技术。综上，我认为CG技术通过游戏的应用，在提升社会平均幸福感方面有显著的正向作用。

当然，CG在电影、工业生产、建筑、甚至健康等其他各行业都有直接或间接的应用价值，这里不再一一讨论。对我个人而言更重要的是，相比于更基础的研究学科，CG（包括AI）落地的周期较短，可以在短期内看到其社会价值的显现，无疑是令我激动的。

享受：⭐⭐⭐⭐⭐，能挣钱：⭐⭐⭐⭐，社会需要：⭐⭐⭐⭐

路在脚下

仰望星空结束，该轮到脚踏实地了。既然做出了深思熟虑之后的选择，便少了些许犹疑和焦虑。2023年春季，我继续选了MIT的另一门计算机视觉入门课（尽管大多数内容我都会），就为了能蹭Office Hour和Vincent多聊几句，顺便继续做之前的class project（成品效果）。再之后的过程便是更多学习与实践的循环，对于求学之路上的各位已是家常便饭不再赘述。在漫长的过程中我不止一次地羡慕那些深爱着自己学科的PhD们，那些他们习以为常的工作学习环境对于想转行的我来说无疑是一种奢求。我无奈地发现，由于需要分散精力，我像是活在夹缝里，在想跳出的统计系，和从不曾属于的CS系，都找不到真正的归属感。身边圈子里也没有任何一个人和我有相似的境遇，“人类的悲欢并不相同”此时真实而深刻地应验了。

事情终于还是有了转机。首先是随着ChatGPT在2022年底带火LLM，从2023年起，越来越多的朋友跳出自己原专业的限制学习新领域和技术，从而体验过和我类似的境遇，这让我有了“同病相怜”的吐槽和安慰对象。更幸运的是，2023和2024年中，我分别获得了去腾讯和Nvidia实习的机会，都是和我想做的方向非常相关的组，这让我受宠若惊甚至有种深深的不配得感。这两次实习经历对我专业技能显然有大幅提升，但更重要的是，两次遇到的非常热心和包容的导师和同事们，让我意识到，原来我这种经历独特的转行人真的会有人欣赏（往往对方也是有转行经历的人），在茫茫人脉组成的关系网中我这种“局外人”也能获得少数的机会，从而慢慢地融入圈子、积累资质，并最终成为圈子的一员。

当然，不变的是《黑神话》的陪伴和激励。2021-2024年间，《黑神话》稳步推进，一支又一支的PV发出。当初那个看似遥远的中国3A理想越来越近了，我何其想让我的小梦想也乘着《黑神话》的风，一起开花结果！

兜兜转转到了2024年底的全职找工季节，《黑神话》已经“先行一步”大获成功，而我却接连收到几个脆拒而受到当头一棒。也意识到了无论我在过去的两年如何努力，在热爱、专业技能、资质和人脉方面还是会被CS PhD们全方位吊打。全职毕竟不比实习，更少的名额让招聘者没有任何理由不选择更合适的候选人。为了至少“有个班上”，我不得不重拾差点要扔到垃圾桶的Quant和DS准备资料，开始多线程投递与面试。

63场中的41场面试给了Quant，熟悉的面试题，申请就给面试的被重视感，以及最后拿到的工资不菲的offer，确实让我想起了从大三开始就在为Quant奋斗的时光，也在最后一次考验我，是否愿意放弃自己最擅长的技能和高工资，去追求所谓“酷”和“社会价值”。然而在收到Apple offer时（甚至之前）悸动的的心跳和肾上腺素早已告诉了我答案，那是初见《黑神话》时的惊艳的déjà vu。Apple的offer也充满了意外之喜：投递了20多个组杳无音讯，反而被没有投递的组在简历池中以“PhD”和“Computer Vision”关键词捞了出来（Fake it till you make it赢麻了）。起初还在担心没有相关经验不太合适，谁知组里同样有其他背景的成员，同样对我的数学背景感兴趣，面试中聊得也格外开心。于是，我第三次意外地被有相似经历的人认可，并幸运地获得宝贵的的机会。

结语

就这样，一次以《黑神话》为契机的寻找自我之旅，完成了一个小章节的阶段性目标。细数下来，这竟是我第一次完全自主的、不以分数/学历/金钱等定量指数为目标的、勇敢的职业探索。相信这一路的困难可以成为后面漫漫长路的无尽养料。同时，也正式向追求了四年的Quant白月光告别，我想我找到属于自己的缪斯了。数学肯定是不会告别，我依然是洗澡时候想明白一个公式能高兴得拍墙拍得手疼的人，日后的工作也需要常和数学相伴。CG/AI方面我自然还是刚摸到门槛的新手，希望之后全职从事相关工作时可以真正心无旁骛地努力进步。

要感谢的人很多。最重要当然是在CG/AI领域愿意欣赏并帮助我的贵人：Vincent、Runze、Haotian、James、Weili、Yilun、Karsten、Jon、Paul，这一路像是踩着你们搭起的独木桥，靠着各种幸运走到这里。一起奋战过Quant的人生赢家们：Robert、Changnan、Jing、Jim、Wenjun、Mohan、Kuanhao、Buyu、Yufan、Zhou，愿你们带着不变的智慧和冲劲，早日走上巅峰（然后捐点钱给我搞技术🐶）。和我（曾经）有类似境遇的战友们：Ruihan、Jingxuan、Zechen、Weize，感谢一路的鼓励和慰藉，愿你们，和其他所有正在迷茫的朋友们，所愿皆所得，在这或许有些不平等/不如意的系统中，踏平坎坷成大道，天时地利人和总会站在你们这边！

最后，《黑神话》你什么时候出DLC？！