原神LOL齊聚的Unity開發者大會，我看到了AI游戲的未來

鷺羽 發自 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，技術論道的背后，開發者們正在用AI創造全新的世界。

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

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

現在游戲引擎要講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，全面釋放創作潛力。

游戲開發者要用AI提高生產力，Unity官方報告顯示，目前只有4%的開發者不用AI。

游戲玩家現在對生成式AI的接受程度也與日俱增，比如說全網圍觀的蔡浩宇AI新游。

……

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

2022年就有人開始用AI做游戲，而今年是AI+游戲的商業價值實用之年。

團結引擎：深入引擎的AI創作過程

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

強大的跨平臺能力和易用性，讓Unity引擎廣泛應用在游戲開發、智能座艙等領域，在過去一年里使用Unity引擎進行移動游戲開發的數據占比就高達73.12%。

而在最新的團結引擎1.7.3版本發布中，官方強調此次升級重心就在AI能力集成上。

此次大會，團結引擎攜手騰訊混元，聯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開發變得觸手可及。

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

開始用AI后，生產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，整個流程當中每一步又分別對應不同的AI工具，要一個個去外部找，要想上手也不輕松。

但現在團結引擎內部就能直接調用行業一流的AI能力，版本對齊混元官網，開發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。

原來可能需要數天甚至數月的工作，幾小時就能借助團結引擎搞定，2D設計效率可提升30%，3D資產生產效率更是提升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可視化，因為創作之初就是按照團結引擎渲染管線預設，所以無需再考慮格式是否沖突，即拿即用，更有利于開發者進行實時編輯和協作。

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

對新手而言，AI Graph是從想法到原型的超級加速器。

而這種游戲技術門檻的降低，造就的不僅僅是加速游戲開發進程，也是讓游戲回歸本質、回歸創意。

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，來到了底層引擎。

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

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在整個游戲行業里的發展變遷，從最初的概念驗證、實際應用，再到現在的商業價值兌現，可以說AWS正在和生成式AI一起重塑游戲生態。

對此，AWS分別針對行業、開發者、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在整個行業中是面向游戲的全生命周期建立的，依次是構建、運行、增長三個階段。

1、構建：

在游戲制作與內容生成階段，AI常見的用途是提高開發效率、豐富內容、降低成本并支持更多創意。

比如用大語言模型Amazon Bedrock可以賦予NPC更智能的交互能力，或者調用智能體Amazon AI Bot加速游戲關卡訓練，又或者是在游戲內部提供AI工具讓玩家自己自由創作。

2、運行：

該階段主要面向游戲上線后持續運行的技術與云服務能力，關注性能、安全與運維效率。

包括借助Amazon GameLift Server實現游戲全球托管，減少運營團隊負擔，以及AI收集并存儲海量客戶端和后端服務信息，支持實時分析數據指標。

3、增長：

在這個階段，通常考驗的是游戲的獲取、留存與變現的能力，AI要做的就是讓游戲長期保持活躍并持續成長。

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

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

而對于游戲開發者本身，AI最廣泛應用的領域還是Coding。

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

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，今年是游戲行業生成式AI的一年，也是Agent大爆發的一年，在代碼生成這塊，將由AI輔助生成轉向AI自主創建，同時保留人類提供需求和決策的權限。

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》借助它實現了全球9個區域同步上線，延遲甚至低于45毫秒。

也正因為如此，AWS判斷，游戲產業與AI技術的碰撞將會帶來潛在的增長機遇，同時AWS也會持續為生成式AI應用落地提供一站式服務。

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創作工具，擁有超500萬創作者的AI社區，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引擎和AWS對整個游戲行業的思考，這次Meshy技術負責人則把側重點放在細分的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網絡，而是一套由多個模型、多種算法組成的復雜系統，其中主流的3D大模型架構又包括擴散模型和自回歸模型：

• 擴散模型：在3D GenAI領域中發展相對成熟，市場上各大GenAI旗艦模型大多都使用該架構。最終效果接近掃描資產，可實現非常豐富的幾何細節和造型能力，尤其是在復雜結構上表現優異，但同時也存在結構瑕疵或錯亂等問題。
• 自回歸模型：正在被積極應用在3D城市建模中，其發展也相當迅速。效果更接近人工建模資產，但生成能力受限，可實現的造型復雜度和多樣性偏低。

誠然，現在這樣的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（用戶生成內容）場景中不僅可以讓玩家自主創建3D場景、角色、互動玩法等內容，提升游戲用戶留存率和活躍度，同時可以實現新增內容與原游戲風格保持高度一致性。

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，就可以通過調用MeShy改變游戲內的建筑外觀。

而對于3D寵物養成類游戲，它的作用則更為明顯。這類游戲通常以廣告形式變現，一個廣告解鎖一個新寵物，用戶留存率受限于游戲內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模型創建，增添游戲豐富度；用戶也能利用該API進行個性化創作，例如給自己的現實寵物留存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工具帶來的則是關鍵的成本壓縮。

目前常規開發一款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百人團隊耗時三年，每小時開發成本高達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，這對絕大多數游戲廠商而言，都是不小的挑戰，而3D GenAI能夠實現低成本高效生成，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，每年可能需要開發數百款游戲，他們就非常依賴3D GenAI快速驗證產品概念和創新性想法。

通過MeShy的文生3D和圖生3D功能，只需短短幾分鐘就能產出，再通過腳本把優化后的3D模型導入Unity引擎，直接應用于游戲中。

由于現階段GenAI技術的缺陷，期間仍然需要人工處理，但只要合理融入游戲開發流，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，所以其實現在正是非常好的AI接入時機。

據Meshy負責人所說，其實現在很多游戲大廠早已經擁抱AI，使用AI加速游戲開發過程已經成為各家游戲開發工作室秘而不宣的共識。

在剛剛過去的科隆游戲展上，開發者們便一致表示：

與其花五年或更長時間無休止地開發一款游戲，不如在一兩年內制作游戲。如果到那時它們還不夠完善，無法完整發布，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先地位，據Niko Partners在八月最新發布的《中國游戲玩家和市場洞察》報告顯示，中國60%的工作室已經在其開發管道中使用生成式人工智能。

網易作為當中的佼佼者，已經將多種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建自定義視頻。

國內游戲玩家對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用感興趣，85.2%的游戲玩家表示了解這項技術。

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

Meshy負責人是這樣回答的：

我不能給出準確的答案，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，團結引擎負責人左瑞文給出了他的觀察。

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

但現在，隨著模型能力的快速提升，AI生成資產的可用性已經來到突破的臨界點，比較典型的應用場景趨勢有三個：

1、用AI生成游戲原型demo。

在原型制作中，開發者需要快速做出一個能玩的樣機，期間注重速度和數量，但不追求美術精細度，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。

以抖音、微信、快手等平臺為代表的小游戲生態，在中國已經成為一個值得注意的細分市場，據市場數據分析，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，普遍開發周期短、成本低，但要求更新頻繁且玩法多樣，AI生成資產的優勢可以讓小游戲團隊迅速組裝不同主題和關卡，形成規模化內容生成。

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，用戶無需下載應用程序，即可直接在廣告中體驗游戲的核心玩法或應用的主要功能，時長一般為30秒左右。

其制作周期短、內容輕量，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工程師，幾乎所有人都已經在用AI工具輔助代碼書寫，比如Copilot、Cursor等。

而且都是程序員們自發采用，因為他們確實關注到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”到現在的“開發者提需求，AI生成完整方案+測試+注釋”。

這是完全提效的過程，讓開發者們能把時間花在系統設計、玩法創新以及性能優化上，而不是重復性勞動；對整個游戲團隊而言，這也意味著縮短的開發周期和更低的試錯成本。

總的來說，AI生成游戲資產，已經從概念階段升級到實用階段，它的第一個集中爆發點，可能不是3A大作，而是“輕內容+快產能”領域，更長遠的未來則是AI與引擎開發流程的深度融合。

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

比如說，此前《侏羅紀世界：進化3》在其Steam頁面上發布人工智能披露聲明后，就引發了玩家的大規模批判；動視暴雪也曾因確認使用生成式人工智能工具幫助開發一些游戲內資產而遭到強烈反對。

這說明仍有許多潛在用戶對AI創作持謹慎態度，玩家普遍并不渴望通用的、沒有靈魂的支線任務或合成的人工智能聲音，藝術家們也在強調當中的知識產權問題，甚至部分創作者群體也會認為AI削弱了人類創意勞動的價值，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，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浪潮，現階段游戲公司需要做的是建立規則和信任機制，對AI生成內容進行標注聲明，明確讓玩家們知道哪些部分由AI生成，比如團結引擎就會在相關內容中加入數字水印，用于標記和追蹤AI生成內容。

然后用這種開放透明的態度，去贏得玩家的信任，相信假以時日，AI內容會逐步被玩家認可接受，并視作游戲創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/