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“如果说生产力提效是游戏+AI 1.0时代，那么依托AIGC（人工智能生成内容）技术实现的游戏玩法革新则推动了游戏+AI进入2.0时代。”近日，巨人网络AI实验室负责人丁超凡在接受《每日经济新闻》记者专访时如是表示。
在刚刚结束的“2024云栖大会”上，巨人网络（002558.SZ，股价10.8元，市值213.14亿元）展示了最新研发的两款“游戏+AI”大模型——Giant GPT和BaiLing-TTS，再次引发业界关注。
在丁超凡看来，“游戏+AI”2.0将创造游戏论坛一种未来的游戏形态。AI与游戏的结合，能打破传统规则约束，环境基于玩家数据反馈更新，剧情设计动态延展，并且有随机事件触发的非线性世界，给玩家极高自由度，甚至为玩家提供定制化的游戏内容。
事实上，自史玉柱回归以来，AI已成为巨人网络的重要战略。“游戏公司如果不积极拥抱AI，早晚会被淘汰，未来要对AI充分重视，怎么强调都不为过。”今年1月，巨人网络集团董事长史玉柱在公司年会上的这番表态，被视作巨人网络高调布局AI的冲锋号。
图片来源：巨人网络官网
巨人网络之外，各大游戏厂商如腾讯、网易等，都在积极探索AI在游戏中的应用。网易的伏羲团队在《逆水寒》中引入了AI照片捏脸、智能养育等玩法；腾讯的AI Lab则在《王者荣耀国际服》上推出了GiiNEX私人游戏教练。然而，这些尝试大多停留在为传统游戏增加新功能的层面，并未真正颠覆游戏的架构或创造全新的商业模式。AI部门在很多厂商中往往作为成本中心存在，其独立开展业务的能力还很有限。
在过去游戏论坛一年里，得益于大模型技术能力的不断升级，AI游戏的技术路径经历了从文字对话到多模态生成的飞跃。进击“AI+游戏”，史玉柱可以“大力出奇迹”吗？
巨人网络的AI征途
债务缠身、新品不顺……2022年上半年的巨人网络，游戏论坛一度经历空前的困难。从研发投入来看，2022年前后，巨人网络与竞争对手之间的差距也愈发明显。2021年，三七互娱和完美世界的研发费用分别达到12.50亿元和22.11亿元，而巨人网络仅为7.13亿元。
更令人担忧的是，彼时，巨人网络的研发费用已经连续两年下降，研发人数也呈现出逐年递减的趋势。2017年至2021年，公司的研发人数从1661人减少至998人，降幅接近40%。同时，公司在职员工总数也从3917人缩减至1413人，五年间减少了约64%。
因此，史玉柱在正式宣布回归游戏游戏论坛一线后，立刻“吹响进攻号角”。他游戏论坛一方面大力推进旗舰手游新品《原始征途》，另游戏论坛一方面，开始对“游戏+AI”的结合进行深入布局。
史玉柱彼时判断，随着人工智能技术不断成熟，其在游戏领域的应用潜力巨大，有望带来游戏开发和运营模式的革新。因此，他推动巨人网络在多个项目中引入AI技术，特别是在美术渲染、程序辅助等方面取得了游戏论坛一定成效。
“我们正在探索用AI做游戏研发的平台。如果做成了，创作者想做游戏论坛一个游戏，通过详细描述，AI就能把你的游戏生成，降低游戏制作门槛，让热爱游戏、没有研发经验的人也能做出自己想做的游戏，极大提高研发效率。”史玉柱在巨人网络2024年年会上说。
在集团战略层面的引导下，巨人网络在《征途》等产品中基于GiantGPT打造了陪伴型智能NPC（非玩家控制角色），让NPC拥有性格、情绪以及自适应的长期记忆，通过给玩家游戏论坛一个亲密的陪伴关系体验，提升用户留存。借助GiantGPT，巨人网络还实现了本地化翻译大模型、智能问答客服的落地。
图片来源：企业供图
“游戏+AI”：数据仍是行业共性难题
近年来，AI在游戏行业的应用日益广泛，从游戏开发、运营到用户体验，各个环节都可见其身影。
在开发阶段，AI被用于自动生成游戏场景、角色模型及特效，大大提高了开发效率。例如，英伟达的GAN（生成对抗网络）和OpenAI的DALL-E等工具，已经被技术美术师广泛采用，以快速生成多种风格的游戏素材。此外，AI还能通过分析玩家行为数据，优化游戏平衡性和难度设置，提升用户体验。
但最早的AI游戏则相对基础，其通常基于通用语言大模型的通用数据库，根据玩家输入的具体指令生成对应的反馈内容。例如，去年某开发者大会上的“文字拳皇”游戏，就是通过玩家输入招式，由AI裁判判断伤害并给出结果。虽然这类游戏在形态上仍停留在文字对话阶段，但它们已经具备了AI原生游戏的构成要件。
随着AI技术进步，特别是多模态生成技术的发展，AI游戏已经能够提供更丰富、更逼真的游戏体验。从单游戏论坛一的文字形态到文字、图像、音频兼具的视频时代，AI游戏的反馈形式发生了翻天覆地的变化。
这种变化不仅提升了玩家的游戏体验，还极大降低了游戏内容的生产成本，使得游戏内容的提供从开发者游戏论坛一方转移到玩家游戏论坛一方，内容增长速度和体验迭代速度呈现指数级增长。
但需要指出的是，数据的缺乏对当前的“游戏+AI”行业来说仍然是游戏论坛一大挑战。丁超凡举例称，当前，语音合成大模型技术在普通话领域已经取得了显著进展，但在方言领域的发展却十分缓慢，无法满足多样化的语音合成需求。
“数据是核心，我们构建了游戏论坛一个基于互联网公开数据以及自有数据的庞大数据集，让模型有足够的规模去保证通用和泛化能力，以及指令follow（跟随）的效果，从而在自定义角色的泛化性上具备不错的表现，而非只去拟合单游戏论坛一或有限角色内容。”
丁超凡告诉记者，基于以上背景，巨人网络构建起了游戏论坛一个完整的数据生产链路，包括数据自动化清洗、数据质量评估以及筛选，能够大幅提升数据的生产效率，同时得到高质量的角色扮演数据集。
“中国拥有数十种主要方言，每游戏论坛一种方言都有独特的语音特征和语法结构，这使得训练游戏论坛一个覆盖各种方言的TTS（从文本到语音）大模型变得极具挑战。此外，方言语料库的稀缺以及高质量标注数据的匮乏，也进游戏论坛一步增加了技术难度。”丁超凡说。
因此，巨人网络的思路是首先在研发过程中将语音和文本进行标记化处理，然后通过游戏论坛一个多阶段、由粗到细的标记对齐，基于自回归大语言模型（LLM）进行离散化标记生成，接着利用离散标记到扩散转换器（DIT）的转换生成连续语音表征，最后通过声码器输出高质量的合成语音。
而在具体落地过程中，丁超凡表示，团队首先是基于大规模预训练的精细化代码对齐，在对齐方面采用两个阶段策略，第游戏论坛一阶段在大规模数据集上进行粗略训练，让模型具备基本的对齐能力；第二阶段采用精细化采样策略，在高质量的方言数据集上进行细粒度训练，进游戏论坛一步促进两种模态的对齐效果。
AI绘画：2D游戏美术的效率革命
但游戏论坛一个不争的事实是，传统意义上的“游戏+AI”主要指的是在游戏基础上增加AI元素，如AI NPC、AI辅助等，以增强玩家的游戏体验。然而，这种模式并没有对游戏的核心架构产生根本性影响。
但在提升游戏生产效率方面，人工智能的应用正逐步展现其巨大潜力。
游戏论坛一位游戏引擎行业人士对《每日经济新闻》记者指出，当前，AI在2D游戏美术领域的应用最为广泛且效果显著。AI绘画不仅极大地提高了生产力，还显著降低了制作成本。通过AI技术，游戏开发者能够迅速生成高质量的美术素材，从而缩短游戏开发周期。
他强调，尽管智能NPC的尝试也在进行中，但目前仍处于非常早期的阶段，尚未达到商业化应用的水平。相比之下，AI在2D美术方面的应用已经相对成熟，并正成为游戏研发中的游戏论坛一股重要力量。
针对不同类型游戏对AI需求的差异，他表示，虽然游戏类型多样，但AI在游戏内容生成方面并没有明显的区别。他强调，游戏的研发和制作是游戏论坛一个复杂的系统工程，AI的应用需要综合考虑多个环节和因素。然而，在提升生产效率和优化美术资源方面，AI的潜力无疑是巨大的。
丁超凡也以巨人网络AI实验室内部孵化的AI绘画平台巨人摹境举例称，其在公司游戏业务场景落地中收获了非常可观的提效收益。
图片来源：巨人网络官网
AI绘画的主要功能在于构建起协作式的标准AI美术生产管线，无需频繁导入、导出或切换软件，就可在同游戏论坛一平台内完成复杂任务，提高创作效率。同时，集成了游戏论坛一键式工作流，简化大量复杂操作，适用于大规模美术生产工作。
此外，有意思的是，尽管AI游戏在技术上取得了突破性进展，但对掌握大部分行业资源的游戏大厂而言，试错成本高且回报未知，使得它们在这游戏论坛一领域相对谨慎。这反而给了独立开发团队新的机会。
另游戏论坛一方面，AI技术也为游戏开发者提供了广阔的商业化前景。通过AI生成开放世界和丰富的内容，游戏开发者可以将游戏从游戏论坛一个产品转变为游戏论坛一个平台，吸引更多的用户和创作者参与其中。在PUGC（专业用户创造内容）和UGC（用户创造内容）的推动下，游戏内容正在呈现爆发式增长。
独立开发团队也凭借其灵活性和创新性，在AI游戏领域迅速崛起，成为推动行业变革的重要力量。为了避免玩法同质化的问题，独立开发团队纷纷寻找新的突破口。
以日本同人游戏社团上海爱丽丝幻乐团制作的游戏论坛一系列同人游戏《东方project》为例，这个原本只是恋爱文字冒险游戏的作品，通过粉丝的二创内容，衍生出了动画、音乐等丰富形式，形成了稳定的亚文化受众群体。同样地，AI游戏也有潜力成为这样的平台级产品，通过用户的创造力和想象力不断扩展游戏的世界和玩法。
由Hello Games开发的太空冒险生存主题游戏《无人深空》则利用遗传算法和随机生成技术，创造出游戏论坛一个庞大且独特的宇宙，其中的每游戏论坛一颗星球、每游戏论坛一种生物都独游戏论坛一无二。玩家可以在游戏中探索未知的星球，发现新的生物和资源，享受极大的自由度和随机性。
无论是游戏大厂还是独立团队，当前，对AI的应用已经是游戏论坛一道必答题，如何利用AI进游戏论坛一步“弯道超车”，成为各路玩家需要思考的问题。 中国游戏论坛 › 网络游戏论坛 › 其他网络游戏 ›
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发表于 2024-10-1 16:55:07
