原神LOL齊聚的Unity開發(fā)者大會，我看到了AI游戲的未來

鷺羽 發(fā)自 上海

量子位 | 公眾號 QbitAI

在上海，“AI+游戲”的浪潮得到了最新證明。

從《戀與深空》到LOL，技術(shù)論道的背后，開發(fā)者們正在用AI創(chuàng)造全新的世界。

有人說，這一刻，就像當(dāng)年游戲第一次進入3D時代——只是這次，接管手柄的，是AI。

下面就讓我們將目光轉(zhuǎn)向2025 Unity開發(fā)者大會，看看AI+游戲又會碰撞出怎么的火花：

現(xiàn)在游戲引擎要講AI賦能，Unity中國CEO張俊波開幕第一天就在臺上講：

要與AI能力深度融合，全面釋放創(chuàng)作潛力。

游戲開發(fā)者要用AI提高生產(chǎn)力，Unity官方報告顯示，目前只有4%的開發(fā)者不用AI。

游戲玩家現(xiàn)在對生成式AI的接受程度也與日俱增，比如說全網(wǎng)圍觀的蔡浩宇A(yù)I新游。

……

這些都無一例外地說明一件事——AI不再只是輔助，而是成為游戲創(chuàng)意與效率的發(fā)動機。

2022年就有人開始用AI做游戲，而今年是AI+游戲的商業(yè)價值實用之年。

團結(jié)引擎：深入引擎的AI創(chuàng)作過程

Unity團結(jié)引擎想必玩游戲的無人不知無人不曉，除去E寶（Epic）開發(fā)的虛幻引擎，就當(dāng)屬Unity引擎名列前茅。

強大的跨平臺能力和易用性，讓Unity引擎廣泛應(yīng)用在游戲開發(fā)、智能座艙等領(lǐng)域，在過去一年里使用Unity引擎進行移動游戲開發(fā)的數(shù)據(jù)占比就高達73.12%。

而在最新的團結(jié)引擎1.7.3版本發(fā)布中，官方強調(diào)此次升級重心就在AI能力集成上。

此次大會，團結(jié)引擎攜手騰訊混元，聯(lián)合推出可以深度集成在引擎里的AIGC工作流平臺AI Graph，讓游戲AI開發(fā)變得觸手可及。

眾所周知，一款游戲的開發(fā)，尤其是3A大作，難就難在制作周期長，從創(chuàng)意到demo再到成品，往往需要高昂的游戲資產(chǎn)成本支持。

開始用AI后，生產(chǎn)效率委實提升了不少，但老實說，還是麻煩。建模、拓撲、UV展開等等，整個流程當(dāng)中每一步又分別對應(yīng)不同的AI工具，要一個個去外部找，要想上手也不輕松。

但現(xiàn)在團結(jié)引擎內(nèi)部就能直接調(diào)用行業(yè)一流的AI能力，版本對齊混元官網(wǎng)，開發(fā)者只需像平時使用大模型一樣輸入文字Prompt或圖像，就能立即獲得完整的3D角色模型。

原來可能需要數(shù)天甚至數(shù)月的工作，幾小時就能借助團結(jié)引擎搞定，2D設(shè)計效率可提升30%，3D資產(chǎn)生產(chǎn)效率更是提升70%，而成本卻只有原來的90%。(贊美太陽.jpg)

整個制作工作流也已實現(xiàn)可視化，因為創(chuàng)作之初就是按照團結(jié)引擎渲染管線預(yù)設(shè)，所以無需再考慮格式是否沖突，即拿即用，更有利于開發(fā)者進行實時編輯和協(xié)作。

還有各種配套的入門訓(xùn)練課程，所以即使是完全不懂游戲開發(fā)的新人小白，想要做游戲也比以前容易得多，據(jù)Unity中國技術(shù)總監(jiān)顧申華的說法就是：

對新手而言，AI Graph是從想法到原型的超級加速器。

而這種游戲技術(shù)門檻的降低，造就的不僅僅是加速游戲開發(fā)進程，也是讓游戲回歸本質(zhì)、回歸創(chuàng)意。

這也是AI從誕生之初就被賦予的使命——解放人類雙手，只不過這一次終于來到了游戲行業(yè)，來到了底層引擎。

從0到1的過程，注定AI Graph現(xiàn)在并非是十全十美，但在會上，顧申華也表示，后續(xù)還將繼續(xù)接入Tripo-Vast、 Hyper3D-Rodin等頂尖模型以及接入更多的AI能力，進一步激發(fā)游戲開發(fā)者的創(chuàng)意落地。

AWS：AI賦能游戲全生命周期

作為全球最大的云計算游戲商，亞馬遜云科技（AWS）見證了AI在整個游戲行業(yè)里的發(fā)展變遷，從最初的概念驗證、實際應(yīng)用，再到現(xiàn)在的商業(yè)價值兌現(xiàn)，可以說AWS正在和生成式AI一起重塑游戲生態(tài)。

對此，AWS分別針對行業(yè)、開發(fā)者、用戶提出了三個問題：AI能做什么？我能用AI做什么？我的玩家能用AI做什么？

首先AI在整個行業(yè)中是面向游戲的全生命周期建立的，依次是構(gòu)建、運行、增長三個階段。

1、構(gòu)建：

在游戲制作與內(nèi)容生成階段，AI常見的用途是提高開發(fā)效率、豐富內(nèi)容、降低成本并支持更多創(chuàng)意。

比如用大語言模型Amazon Bedrock可以賦予NPC更智能的交互能力，或者調(diào)用智能體Amazon AI Bot加速游戲關(guān)卡訓(xùn)練，又或者是在游戲內(nèi)部提供AI工具讓玩家自己自由創(chuàng)作。

2、運行：

該階段主要面向游戲上線后持續(xù)運行的技術(shù)與云服務(wù)能力，關(guān)注性能、安全與運維效率。

包括借助Amazon GameLift Server實現(xiàn)游戲全球托管，減少運營團隊負擔(dān)，以及AI收集并存儲海量客戶端和后端服務(wù)信息，支持實時分析數(shù)據(jù)指標(biāo)。

3、增長：

在這個階段，通?？简灥氖怯螒虻墨@取、留存與變現(xiàn)的能力，AI要做的就是讓游戲長期保持活躍并持續(xù)成長。

最常見的案例就是用亞馬遜的Serverless云計算模型做游戲數(shù)據(jù)分析，收集玩家的行為數(shù)據(jù)，再用AI量化玩家分層、生命周期價值（LTV）預(yù)測等，并指導(dǎo)產(chǎn)品運營策略。

但除此之外，AI也能用作社區(qū)論壇的輿情監(jiān)控，或者基于玩家畫像做出個性化推薦，提高付費轉(zhuǎn)化與長期留存。

而對于游戲開發(fā)者本身，AI最廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域還是Coding。

市場的競爭壓力讓越來越多游戲作品選擇跨平臺開發(fā)，例如《原神》同時覆蓋PC端和移動端，但這對開發(fā)者的編程能力提出了考驗，可能移動端用Java，轉(zhuǎn)到PC主機就要換C#，而在AI的協(xié)助下，開發(fā)壓力可以減輕許多。

另外，如果想要在一些大型的專有代碼庫中進行代碼搜索、文檔解析或者生成定制化的智能工作流程，可以由Amazon Q for Developer這類AI智能助手提供支持。

所以AWS認為，今年是游戲行業(yè)生成式AI的一年，也是Agent大爆發(fā)的一年，在代碼生成這塊，將由AI輔助生成轉(zhuǎn)向AI自主創(chuàng)建，同時保留人類提供需求和決策的權(quán)限。

那么站在用戶角度，AI帶來的則是游戲的快速迭代、交互體驗感的增強以及Bug的及時處理，比如說EA發(fā)行的《Apex英雄》通過GameLift Server，僅用了10天時間就完成了全球百萬玩家的在線流量切換；同樣情況下，還有《猛獸派對》借助它實現(xiàn)了全球9個區(qū)域同步上線，延遲甚至低于45毫秒。

也正因為如此，AWS判斷，游戲產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)的碰撞將會帶來潛在的增長機遇，同時AWS也會持續(xù)為生成式AI應(yīng)用落地提供一站式服務(wù)。

Meshy：3D GenAI的案例實踐

Meshy成立于2018年，專門致力于提供3D生成式AI創(chuàng)作工具，擁有超500萬創(chuàng)作者的AI社區(qū)，也是A16Z唯一入選最受歡迎的3D AI工具。

所以不同于前面團結(jié)引擎和AWS對整個游戲行業(yè)的思考，這次Meshy技術(shù)負責(zé)人則把側(cè)重點放在細分的3D GenAI賽道。

首先要厘清一個事實，3D GenAI并不只是一個大模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是一套由多個模型、多種算法組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其中主流的3D大模型架構(gòu)又包括擴散模型和自回歸模型：

• 擴散模型：在3D GenAI領(lǐng)域中發(fā)展相對成熟，市場上各大GenAI旗艦?zāi)Ｐ痛蠖喽际褂迷摷軜?gòu)。最終效果接近掃描資產(chǎn)，可實現(xiàn)非常豐富的幾何細節(jié)和造型能力，尤其是在復(fù)雜結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)優(yōu)異，但同時也存在結(jié)構(gòu)瑕疵或錯亂等問題。
• 自回歸模型：正在被積極應(yīng)用在3D城市建模中，其發(fā)展也相當(dāng)迅速。效果更接近人工建模資產(chǎn)，但生成能力受限，可實現(xiàn)的造型復(fù)雜度和多樣性偏低。

誠然，現(xiàn)在這樣的3D GenAI還做不出類似《戀與深空》的3D乙游，但上至3A游戲公司，下到只有幾個人的游戲小作坊，3D GenAI對開發(fā)者的助力仍然不容小覷。

以VR/AR游戲為例，MeShy正在幫助元宇宙平臺搭建虛擬世界的生成，為用戶提供一個更強的VR編輯器。

這樣，在UGC（用戶生成內(nèi)容）場景中不僅可以讓玩家自主創(chuàng)建3D場景、角色、互動玩法等內(nèi)容，提升游戲用戶留存率和活躍度，同時可以實現(xiàn)新增內(nèi)容與原游戲風(fēng)格保持高度一致性。

例如大家熟知的LBS游戲（基于位置的游戲）《Pokémon GO》，在與真實世界交互時，就可以通過調(diào)用MeShy改變游戲內(nèi)的建筑外觀。

而對于3D寵物養(yǎng)成類游戲，它的作用則更為明顯。這類游戲通常以廣告形式變現(xiàn)，一個廣告解鎖一個新寵物，用戶留存率受限于游戲內(nèi)容普遍處于較低水平。

此時如果接入MeShy，游戲商本身可以快速完成大量3D模型創(chuàng)建，增添游戲豐富度；用戶也能利用該API進行個性化創(chuàng)作，例如給自己的現(xiàn)實寵物留存3D虛擬形象。

那么對于3A游戲工作室而言，以MeShy為代表的3D GenAI工具帶來的則是關(guān)鍵的成本壓縮。

目前常規(guī)開發(fā)一款3A游戲，成本最低都保持在1到2億美金，例如《黑神話：悟空》，僅場景建模就需要數(shù)百人團隊耗時三年，每小時開發(fā)成本高達1500-2000萬元人民幣；PS5版本的《漫威蜘蛛俠 2》光引擎調(diào)試就花費超3000萬美元。

如果要盈利，保守估計要銷售2500萬份以上，這對絕大多數(shù)游戲廠商而言，都是不小的挑戰(zhàn)，而3D GenAI能夠?qū)崿F(xiàn)低成本高效生成，通過提示詞快速生成多組模型對比驗證，再對合適的貼圖進行精細處理，極大地減少人力和時間成本。

而對一些中小型游戲工作室來說，每年可能需要開發(fā)數(shù)百款游戲，他們就非常依賴3D GenAI快速驗證產(chǎn)品概念和創(chuàng)新性想法。

通過MeShy的文生3D和圖生3D功能，只需短短幾分鐘就能產(chǎn)出，再通過腳本把優(yōu)化后的3D模型導(dǎo)入Unity引擎，直接應(yīng)用于游戲中。

由于現(xiàn)階段GenAI技術(shù)的缺陷，期間仍然需要人工處理，但只要合理融入游戲開發(fā)流，就能將效率拉滿。此外AI的迭代速度非常之快，每個月它的生成效果都會邁上新的高度，所以其實現(xiàn)在正是非常好的AI接入時機。

據(jù)Meshy負責(zé)人所說，其實現(xiàn)在很多游戲大廠早已經(jīng)擁抱AI，使用AI加速游戲開發(fā)過程已經(jīng)成為各家游戲開發(fā)工作室秘而不宣的共識。

在剛剛過去的科隆游戲展上，開發(fā)者們便一致表示：

與其花五年或更長時間無休止地開發(fā)一款游戲，不如在一兩年內(nèi)制作游戲。如果到那時它們還不夠完善，無法完整發(fā)布，則可以將它們放入搶先體驗階段。

如何做到呢？其中一種選擇是使用人工智能來加快開發(fā)過程。這也是越來越多的工作室正在采用的一種選擇。

其中中國工作室則在這方面處于領(lǐng)先地位，據(jù)Niko Partners在八月最新發(fā)布的《中國游戲玩家和市場洞察》報告顯示，中國60%的工作室已經(jīng)在其開發(fā)管道中使用生成式人工智能。

網(wǎng)易作為當(dāng)中的佼佼者，已經(jīng)將多種GenAI功能集成到《逆水寒》手游版中，允許玩家與智能NPC互動，或使用劇組模式一句話創(chuàng)建自定義視頻。

國內(nèi)游戲玩家對GenAI的接受能力也有所增加，39.4%的受訪者表示對生成式人工智能在游戲中的應(yīng)用感興趣，85.2%的游戲玩家表示了解這項技術(shù)。

那么在GenAI扎根游戲行業(yè)的大勢所趨下，3D GenAI能讓我們做出更好的游戲嗎？

Meshy負責(zé)人是這樣回答的：

我不能給出準(zhǔn)確的答案，但AI和游戲本身就是相輔相成的過程，還需要大家一起探索。

AI+游戲的趨勢不可阻擋

至于AI+游戲的未來將走向何處，團結(jié)引擎負責(zé)人左瑞文給出了他的觀察。

在過去幾年里，大家已經(jīng)意識到這是一個很有潛力的方向，但早期模型還不夠穩(wěn)定、質(zhì)量也不滿足需求，難以用于正式生產(chǎn)。

但現(xiàn)在，隨著模型能力的快速提升，AI生成資產(chǎn)的可用性已經(jīng)來到突破的臨界點，比較典型的應(yīng)用場景趨勢有三個：

1、用AI生成游戲原型demo。

在原型制作中，開發(fā)者需要快速做出一個能玩的樣機，期間注重速度和數(shù)量，但不追求美術(shù)精細度，AI生成的角色、背景、動畫則恰好適合這種快速驗證階段，可以極大地縮短demo制作周期，從原先的幾周變成幾天甚至幾小時。

2、AI適配中國小游戲生態(tài)。

以抖音、微信、快手等平臺為代表的小游戲生態(tài)，在中國已經(jīng)成為一個值得注意的細分市場，據(jù)市場數(shù)據(jù)分析，中國84.4%的游戲玩家玩過小游戲，其中17.7%的女性每天玩小游戲，而男性的這一比例為10.3%。

小游戲無需下載，可以立即上手，普遍開發(fā)周期短、成本低，但要求更新頻繁且玩法多樣，AI生成資產(chǎn)的優(yōu)勢可以讓小游戲團隊迅速組裝不同主題和關(guān)卡，形成規(guī)?；瘍?nèi)容生成。

此外，還有一種能直接在廣告中試玩的小游戲式廣告Playable Ads。

這是一種新型的交互式廣告模式，通常以簡短的迷你游戲或互動體驗的形式呈現(xiàn)，用戶無需下載應(yīng)用程序，即可直接在廣告中體驗游戲的核心玩法或應(yīng)用的主要功能，時長一般為30秒左右。

其制作周期短、內(nèi)容輕量，非常適合AI批量生成素材，從而快速測試具體的廣告轉(zhuǎn)化率。

3、AI輔助游戲Coding。

在如今的游戲公司里，無論是主程還是工具開發(fā)工程師，幾乎所有人都已經(jīng)在用AI工具輔助代碼書寫，比如Copilot、Cursor等。

而且都是程序員們自發(fā)采用，因為他們確實關(guān)注到AI Coding可以顯著提升效率，AI在游戲公司里的定位也從原先的“自動補全+StackOverflow”到現(xiàn)在的“開發(fā)者提需求，AI生成完整方案+測試+注釋”。

這是完全提效的過程，讓開發(fā)者們能把時間花在系統(tǒng)設(shè)計、玩法創(chuàng)新以及性能優(yōu)化上，而不是重復(fù)性勞動；對整個游戲團隊而言，這也意味著縮短的開發(fā)周期和更低的試錯成本。

總的來說，AI生成游戲資產(chǎn)，已經(jīng)從概念階段升級到實用階段，它的第一個集中爆發(fā)點，可能不是3A大作，而是“輕內(nèi)容+快產(chǎn)能”領(lǐng)域，更長遠的未來則是AI與引擎開發(fā)流程的深度融合。

另外，在游戲AI生成中，還有一個話題也是最近多方關(guān)注的焦點——行業(yè)使用AI已成必然，但玩家層面仍情緒化抵觸。

比如說，此前《侏羅紀(jì)世界：進化3》在其Steam頁面上發(fā)布人工智能披露聲明后，就引發(fā)了玩家的大規(guī)模批判；動視暴雪也曾因確認使用生成式人工智能工具幫助開發(fā)一些游戲內(nèi)資產(chǎn)而遭到強烈反對。

這說明仍有許多潛在用戶對AI創(chuàng)作持謹(jǐn)慎態(tài)度，玩家普遍并不渴望通用的、沒有靈魂的支線任務(wù)或合成的人工智能聲音，藝術(shù)家們也在強調(diào)當(dāng)中的知識產(chǎn)權(quán)問題，甚至部分創(chuàng)作者群體也會認為AI削弱了人類創(chuàng)意勞動的價值，讓他們的崗位岌岌可危。

面對這一問題，左瑞文的回答則相當(dāng)直白：

AI+游戲的趨勢是不可阻擋的，這是早晚的事情。

不僅僅是游戲行業(yè)，大眾接觸AI都有一個循序漸進的過程，包括像ChatGPT剛出來，也同樣有很多人抵制，而隨著AI能力的提升，大家也會自然而然接受它。

所以面對不可逆的技術(shù)浪潮，現(xiàn)階段游戲公司需要做的是建立規(guī)則和信任機制，對AI生成內(nèi)容進行標(biāo)注聲明，明確讓玩家們知道哪些部分由AI生成，比如團結(jié)引擎就會在相關(guān)內(nèi)容中加入數(shù)字水印，用于標(biāo)記和追蹤AI生成內(nèi)容。

然后用這種開放透明的態(tài)度，去贏得玩家的信任，相信假以時日，AI內(nèi)容會逐步被玩家認可接受，并視作游戲創(chuàng)作的一種新形式存在。

參考鏈接：
[1]https://nikopartners.com/chinas-video-games-market-in-2025-a-50-billion-opportunity/
[2]https://www.gamesindustry.biz/at-gamescom-it-felt-like-the-industry-now-has-a-plan-make-games-quicker-opinion
[3]https://www.gamespot.com/articles/jurassic-world-evolution-3-announced-with-jeff-goldblum-devs-used-generative-ai/1100-6532200/