每經(jīng)記者 李卓    每經(jīng)實習記者 張梓桐    每經(jīng)編輯 董興生    

“如果說生產(chǎn)力提效是游戲+AI 1.0時代，那么依托AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)實現(xiàn)的游戲玩法革新則推動了游戲+AI進入2.0時代。”近日，巨人網(wǎng)絡AI實驗室負責人丁超凡在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者專訪時如是表示。

在剛剛結(jié)束的“2024云棲大會”上，巨人網(wǎng)絡（002558.SZ，股價10.8元，市值213.14億元）展示了最新研發(fā)的兩款“游戲+AI”大模型——Giant GPT和BaiLing-TTS，再次引發(fā)業(yè)界關注。

在丁超凡看來，“游戲+AI”2.0將創(chuàng)造一種未來的游戲形態(tài)。AI與游戲的結(jié)合，能打破傳統(tǒng)規(guī)則約束，環(huán)境基于玩家數(shù)據(jù)反饋更新，劇情設計動態(tài)延展，并且有隨機事件觸發(fā)的非線性世界，給玩家極高自由度，甚至為玩家提供定制化的游戲內(nèi)容。

事實上，自史玉柱回歸以來，AI已成為巨人網(wǎng)絡的重要戰(zhàn)略。“游戲公司如果不積極擁抱AI，早晚會被淘汰，未來要對AI充分重視，怎么強調(diào)都不為過。”今年1月，巨人網(wǎng)絡集團董事長史玉柱在公司年會上的這番表態(tài)，被視作巨人網(wǎng)絡高調(diào)布局AI的沖鋒號。

圖片來源：巨人網(wǎng)絡官網(wǎng)

巨人網(wǎng)絡之外，各大游戲廠商如騰訊、網(wǎng)易等，都在積極探索AI在游戲中的應用。網(wǎng)易的伏羲團隊在《逆水寒》中引入了AI照片捏臉、智能養(yǎng)育等玩法；騰訊的AI Lab則在《王者榮耀國際服》上推出了GiiNEX私人游戲教練。然而，這些嘗試大多停留在為傳統(tǒng)游戲增加新功能的層面，并未真正顛覆游戲的架構(gòu)或創(chuàng)造全新的商業(yè)模式。AI部門在很多廠商中往往作為成本中心存在，其獨立開展業(yè)務的能力還很有限。

在過去一年里，得益于大模型技術(shù)能力的不斷升級，AI游戲的技術(shù)路徑經(jīng)歷了從文字對話到多模態(tài)生成的飛躍。進擊“AI+游戲”，史玉柱可以“大力出奇跡”嗎？

巨人網(wǎng)絡的AI征途

債務纏身、新品不順……2022年上半年的巨人網(wǎng)絡，一度經(jīng)歷空前的困難。從研發(fā)投入來看，2022年前后，巨人網(wǎng)絡與競爭對手之間的差距也愈發(fā)明顯。2021年，三七互娛和完美世界的研發(fā)費用分別達到12.50億元和22.11億元，而巨人網(wǎng)絡僅為7.13億元。

更令人擔憂的是，彼時，巨人網(wǎng)絡的研發(fā)費用已經(jīng)連續(xù)兩年下降，研發(fā)人數(shù)也呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢。2017年至2021年，公司的研發(fā)人數(shù)從1661人減少至998人，降幅接近40%。同時，公司在職員工總數(shù)也從3917人縮減至1413人，五年間減少了約64%。

因此，史玉柱在正式宣布回歸游戲一線后，立刻“吹響進攻號角”。他一方面大力推進旗艦手游新品《原始征途》，另一方面，開始對“游戲+AI”的結(jié)合進行深入布局。

史玉柱彼時判斷，隨著人工智能技術(shù)不斷成熟，其在游戲領域的應用潛力巨大，有望帶來游戲開發(fā)和運營模式的革新。因此，他推動巨人網(wǎng)絡在多個項目中引入AI技術(shù)，特別是在美術(shù)渲染、程序輔助等方面取得了一定成效。

“我們正在探索用AI做游戲研發(fā)的平臺。如果做成了，創(chuàng)作者想做一個游戲，通過詳細描述，AI就能把你的游戲生成，降低游戲制作門檻，讓熱愛游戲、沒有研發(fā)經(jīng)驗的人也能做出自己想做的游戲，極大提高研發(fā)效率。”史玉柱在巨人網(wǎng)絡2024年年會上說。

在集團戰(zhàn)略層面的引導下，巨人網(wǎng)絡在《征途》等產(chǎn)品中基于GiantGPT打造了陪伴型智能NPC（非玩家控制角色），讓NPC擁有性格、情緒以及自適應的長期記憶，通過給玩家一個親密的陪伴關系體驗，提升用戶留存。借助GiantGPT，巨人網(wǎng)絡還實現(xiàn)了本地化翻譯大模型、智能問答客服的落地。

圖片來源：企業(yè)供圖

“游戲+AI”：數(shù)據(jù)仍是行業(yè)共性難題

近年來，AI在游戲行業(yè)的應用日益廣泛，從游戲開發(fā)、運營到用戶體驗，各個環(huán)節(jié)都可見其身影。

在開發(fā)階段，AI被用于自動生成游戲場景、角色模型及特效，大大提高了開發(fā)效率。例如，英偉達的GAN（生成對抗網(wǎng)絡）和OpenAI的DALL-E等工具，已經(jīng)被技術(shù)美術(shù)師廣泛采用，以快速生成多種風格的游戲素材。此外，AI還能通過分析玩家行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化游戲平衡性和難度設置，提升用戶體驗。

但最早的AI游戲則相對基礎，其通?；谕ㄓ谜Z言大模型的通用數(shù)據(jù)庫，根據(jù)玩家輸入的具體指令生成對應的反饋內(nèi)容。例如，去年某開發(fā)者大會上的“文字拳皇”游戲，就是通過玩家輸入招式，由AI裁判判斷傷害并給出結(jié)果。雖然這類游戲在形態(tài)上仍停留在文字對話階段，但它們已經(jīng)具備了AI原生游戲的構(gòu)成要件。

隨著AI技術(shù)進步，特別是多模態(tài)生成技術(shù)的發(fā)展，AI游戲已經(jīng)能夠提供更豐富、更逼真的游戲體驗。從單一的文字形態(tài)到文字、圖像、音頻兼具的視頻時代，AI游戲的反饋形式發(fā)生了翻天覆地的變化。

這種變化不僅提升了玩家的游戲體驗，還極大降低了游戲內(nèi)容的生產(chǎn)成本，使得游戲內(nèi)容的提供從開發(fā)者一方轉(zhuǎn)移到玩家一方，內(nèi)容增長速度和體驗迭代速度呈現(xiàn)指數(shù)級增長。

但需要指出的是，數(shù)據(jù)的缺乏對當前的“游戲+AI”行業(yè)來說仍然是一大挑戰(zhàn)。丁超凡舉例稱，當前，語音合成大模型技術(shù)在普通話領域已經(jīng)取得了顯著進展，但在方言領域的發(fā)展卻十分緩慢，無法滿足多樣化的語音合成需求。

“數(shù)據(jù)是核心，我們構(gòu)建了一個基于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)以及自有數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)集，讓模型有足夠的規(guī)模去保證通用和泛化能力，以及指令follow（跟隨）的效果，從而在自定義角色的泛化性上具備不錯的表現(xiàn)，而非只去擬合單一或有限角色內(nèi)容。”

丁超凡告訴記者，基于以上背景，巨人網(wǎng)絡構(gòu)建起了一個完整的數(shù)據(jù)生產(chǎn)鏈路，包括數(shù)據(jù)自動化清洗、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估以及篩選，能夠大幅提升數(shù)據(jù)的生產(chǎn)效率，同時得到高質(zhì)量的角色扮演數(shù)據(jù)集。

“中國擁有數(shù)十種主要方言，每一種方言都有獨特的語音特征和語法結(jié)構(gòu)，這使得訓練一個覆蓋各種方言的TTS（從文本到語音）大模型變得極具挑戰(zhàn)。此外，方言語料庫的稀缺以及高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)的匱乏，也進一步增加了技術(shù)難度。”丁超凡說。

因此，巨人網(wǎng)絡的思路是首先在研發(fā)過程中將語音和文本進行標記化處理，然后通過一個多階段、由粗到細的標記對齊，基于自回歸大語言模型（LLM）進行離散化標記生成，接著利用離散標記到擴散轉(zhuǎn)換器（DIT）的轉(zhuǎn)換生成連續(xù)語音表征，最后通過聲碼器輸出高質(zhì)量的合成語音。

而在具體落地過程中，丁超凡表示，團隊首先是基于大規(guī)模預訓練的精細化代碼對齊，在對齊方面采用兩個階段策略，第一階段在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行粗略訓練，讓模型具備基本的對齊能力；第二階段采用精細化采樣策略，在高質(zhì)量的方言數(shù)據(jù)集上進行細粒度訓練，進一步促進兩種模態(tài)的對齊效果。

AI繪畫：2D游戲美術(shù)的效率革命

但一個不爭的事實是，傳統(tǒng)意義上的“游戲+AI”主要指的是在游戲基礎上增加AI元素，如AI NPC、AI輔助等，以增強玩家的游戲體驗。然而，這種模式并沒有對游戲的核心架構(gòu)產(chǎn)生根本性影響。

但在提升游戲生產(chǎn)效率方面，人工智能的應用正逐步展現(xiàn)其巨大潛力。

一位游戲引擎行業(yè)人士對《每日經(jīng)濟新聞》記者指出，當前，AI在2D游戲美術(shù)領域的應用最為廣泛且效果顯著。AI繪畫不僅極大地提高了生產(chǎn)力，還顯著降低了制作成本。通過AI技術(shù)，游戲開發(fā)者能夠迅速生成高質(zhì)量的美術(shù)素材，從而縮短游戲開發(fā)周期。

他強調(diào)，盡管智能NPC的嘗試也在進行中，但目前仍處于非常早期的階段，尚未達到商業(yè)化應用的水平。相比之下，AI在2D美術(shù)方面的應用已經(jīng)相對成熟，并正成為游戲研發(fā)中的一股重要力量。

針對不同類型游戲?qū)I需求的差異，他表示，雖然游戲類型多樣，但AI在游戲內(nèi)容生成方面并沒有明顯的區(qū)別。他強調(diào)，游戲的研發(fā)和制作是一個復雜的系統(tǒng)工程，AI的應用需要綜合考慮多個環(huán)節(jié)和因素。然而，在提升生產(chǎn)效率和優(yōu)化美術(shù)資源方面，AI的潛力無疑是巨大的。

丁超凡也以巨人網(wǎng)絡AI實驗室內(nèi)部孵化的AI繪畫平臺巨人摹境舉例稱，其在公司游戲業(yè)務場景落地中收獲了非?？捎^的提效收益。

圖片來源：巨人網(wǎng)絡官網(wǎng)

AI繪畫的主要功能在于構(gòu)建起協(xié)作式的標準AI美術(shù)生產(chǎn)管線，無需頻繁導入、導出或切換軟件，就可在同一平臺內(nèi)完成復雜任務，提高創(chuàng)作效率。同時，集成了一鍵式工作流，簡化大量復雜操作，適用于大規(guī)模美術(shù)生產(chǎn)工作。

此外，有意思的是，盡管AI游戲在技術(shù)上取得了突破性進展，但對掌握大部分行業(yè)資源的游戲大廠而言，試錯成本高且回報未知，使得它們在這一領域相對謹慎。這反而給了獨立開發(fā)團隊新的機會。

另一方面，AI技術(shù)也為游戲開發(fā)者提供了廣闊的商業(yè)化前景。通過AI生成開放世界和豐富的內(nèi)容，游戲開發(fā)者可以將游戲從一個產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€平臺，吸引更多的用戶和創(chuàng)作者參與其中。在PUGC（專業(yè)用戶創(chuàng)造內(nèi)容）和UGC（用戶創(chuàng)造內(nèi)容）的推動下，游戲內(nèi)容正在呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。

獨立開發(fā)團隊也憑借其靈活性和創(chuàng)新性，在AI游戲領域迅速崛起，成為推動行業(yè)變革的重要力量。為了避免玩法同質(zhì)化的問題，獨立開發(fā)團隊紛紛尋找新的突破口。

以日本同人游戲社團上海愛麗絲幻樂團制作的一系列同人游戲《東方project》為例，這個原本只是戀愛文字冒險游戲的作品，通過粉絲的二創(chuàng)內(nèi)容，衍生出了動畫、音樂等豐富形式，形成了穩(wěn)定的亞文化受眾群體。同樣地，AI游戲也有潛力成為這樣的平臺級產(chǎn)品，通過用戶的創(chuàng)造力和想象力不斷擴展游戲的世界和玩法。

由Hello Games開發(fā)的太空冒險生存主題游戲《無人深空》則利用遺傳算法和隨機生成技術(shù)，創(chuàng)造出一個龐大且獨特的宇宙，其中的每一顆星球、每一種生物都獨一無二。玩家可以在游戲中探索未知的星球，發(fā)現(xiàn)新的生物和資源，享受極大的自由度和隨機性。

無論是游戲大廠還是獨立團隊，當前，對AI的應用已經(jīng)是一道必答題，如何利用AI進一步“彎道超車”，成為各路玩家需要思考的問題。