近年来，游戏行业有哪些提高制作效率的新技术？

好的，我们来聊聊游戏开发领域那些能让制作流程“飞起来”的新技术，摆脱那些千篇一律的AI腔调，咱们就当是一群资深玩家在咖啡馆里头脑风暴。

1. 程序化生成（Procedural Generation）的“量变引起质变”

这东西其实不算什么新鲜玩意儿，但近些年的发展，尤其是和AI的结合，让它彻底告别了“换皮”的尴尬，进入了“鬼斧神工”的境界。

不再是简单的“随机”： 过去我们谈程序化生成，可能想到的是《我的世界》那种规则化的地形，或者《暗黑破坏神》里换个配方的地下城。现在，它能生成的是结构复杂、逻辑严谨、风格统一的内容。
场景与关卡： 想象一下，不再是人工一点点堆砌地形、摆放物体，而是通过预设的规则集（比如“有水源的地方植物更茂盛”、“山脉附近容易生成矿洞”），让AI自动生成数平方公里的高细节地形、植被、河流、洞穴系统，甚至是任务线索的分布。开发者只需要调整参数、引导方向，就能获得大量独特的、可玩的区域。这对于开放世界游戏来说，简直是福音。
资产与纹理： 以前制作一张纹理，从建模、UV展开、烘焙到绘制，耗时耗力。现在，借助AI驱动的纹理生成器（比如 Substance Alchemist 现在深度融合了AI能力），你可以输入几个关键词（“古老石墙”、“潮湿苔藓”、“风蚀木板”），或者上传一张参考图，AI就能生成出高分辨率、 PBR（Physically Based Rendering）材质的纹理，并且还能自动生成法线、粗糙度、金属度等多种贴图。更牛的是，AI还能根据不同场景需求，智能地对这些纹理进行变化，比如给石头加上裂缝、给木头加上虫蛀痕迹。
角色与动画： 虽然还未完全成熟，但AI驱动的角色生成也在起步。通过学习大量人体骨骼和动作数据，AI可以辅助生成角色的基础模型，甚至在动画方面，可以根据输入的情感或动作描述，生成出逼真的动画片段，这能极大地减轻动画师的工作量，尤其是对于大量NPC的需求。

效率提升的关键： 程序化生成直接解决的是“重复性劳动”和“规模化需求”。本来需要几十个美术和关卡设计师花费几个月才能完成的内容，现在可能只需要几个人调整几天参数就能产出。

2. 实时光线追踪（Realtime Ray Tracing）与AI降噪（AI Denoising）的“视觉革命”

曾经被视为“电影级效果”的光追，如今已经走进游戏实时运算。但它有个致命伤：计算量巨大，画面会变得非常“噪点”化，影响观感。这就需要AI出马了。

光追的“真实感”： 光线追踪模拟了光线的真实传播路径，能够实现极其逼真的反射、折射、阴影和全局光照。比如，一个角色在镜子前的反射，一个水洼里的倒影，或者阳光穿过窗户在墙壁上投下的柔和漫射光，这些细节都能被完美呈现。这大大提升了游戏的沉浸感和视觉冲击力。
AI降噪的“救世主”： 要让光追在游戏帧率下跑起来，通常需要“牺牲”一部分采样率，这就导致画面出现大量的噪点。传统的降噪算法效果往往不够理想，容易模糊细节。而 AI降噪技术（如NVIDIA的DLSS Ray Reconstruction，AMD的FSR，以及一些游戏引擎内置的AI降噪器）则通过深度学习，能够智能地识别并去除噪点，同时又能尽可能地保留画面细节和锐度。它不是简单地模糊，而是“理解”画面，然后“重构”出更清晰、更平滑的图像。
效率提升的逻辑： AI降噪让游戏开发者可以在更低的采样率下启用光追，从而在不牺牲太多视觉质量的情况下，显著提高帧率。这相当于在同等硬件条件下，用更少的“计算资源”换来了更好的画面，极大地提升了视觉表现的效率。

3. 实时渲染引擎的“进化与融合”

Unreal Engine 5（UE5）和Unity等主流引擎的不断迭代，本身就集成了大量提高效率的技术。

UE5的Nanite与Lumen：
Nanite（虚拟化微多边形几何体）： 这是UE5最大的亮点之一。它允许开发者导入电影级别的、包含数百万甚至数十亿多边形的模型，而无需担心多边形数量的限制。Nanite能够智能地在屏幕上渲染出所需的几何体细节，只加载玩家视角下可见的、当前所需的多边形。这意味着美术师可以完全不用考虑 LOD（Level of Detail，细节层次）的制作，直接使用最高精度的模型，大大解放了他们的双手，也保证了最终画面的惊人细节。
Lumen（全动态全局光照和反射）： Lumen实现了完全动态的全局光照和反射，这意味着光线在场景中的行为会根据场景变化实时更新，而无需预烘焙（bake）。比如，你移动一个光源，或者场景中的物体发生变化，全局光照和反射都会立刻跟随调整，而且效果媲美光追。这意味着关卡设计师和灯光师可以更加自由地迭代和调整场景的氛围，而不用等待漫长的烘焙时间。
Unity的DOTS（DataOriented Technology Stack）与HDRP/URP：
DOTS： Unity的DOTS是一套面向数据设计的开发模式，它强调将数据和逻辑分离，充分利用现代多核CPU的并行计算能力。对于需要处理大量实体（如策略游戏中的单位、模拟游戏中的粒子）的游戏来说，DOTS可以带来数量级的性能提升。虽然学习曲线略陡峭，但一旦掌握，能在性能敏感的项目中节省大量优化时间。
HDRP/URP： High Definition Render Pipeline (HDRP) 和 Universal Render Pipeline (URP) 是Unity提供的两种渲染管线，它们分别针对高品质视觉效果和跨平台兼容性进行了优化。通过预设好的渲染流程和着色器库，开发者可以快速构建出不同风格的画面，而无需从零开始编写复杂的渲染代码。

效率提升的共性： 这些引擎层面的技术革新，都是将一些过去非常耗时、非常专业的环节“傻瓜化”或“自动化”。开发者可以更专注于创意和玩法本身，而不是被技术细节所束缚。

4. AI辅助工具在美术流程中的“助手”化

AI不再只是生成内容，更多的是成为美术团队的“超级助手”。

AI驱动的纹理和材质生成（前面提过，再强调一下）： 这种工具的普及，使得美术师可以快速生成大量不同风格的材质，然后通过调整参数或进一步的手工绘制，达到想要的效果。
AI辅助的角色概念设计和概念图生成： 类似Midjourney、Stable Diffusion等工具，可以让概念艺术家快速探索不同的设计方向，生成大量的角色、场景、道具的概念图，从中筛选出最合适的。这比纯手工绘制草图要快得多，也能激发更多的创意。
AI驱动的2D到3D转换： 有些工具能够从2D图像中提取深度信息，甚至生成粗糙的3D模型，为美术团队提供一个基础的起点，后续再进行精修。
AI辅助的后期处理和风格化： AI可以用来进行智能的色彩校正、风格迁移，甚至生成特殊的视觉特效，进一步提升画面的表现力，同时减少后期处理的时间。
效率提升的体现： 这些AI工具大大缩短了美术资产的制作周期，让团队能够尝试更多样的风格和设计，并在有限的预算和时间内产出更多高质量的内容。

5. 更加智能的协同与项目管理工具

虽然不直接是“渲染”或“生成”技术，但这些工具对制作效率的提升同样关键。

云端协同平台： 像Perforce、Git LFS、Unity Cloud Build等，以及更专业的项目管理工具（如Jira、Asana结合定制化插件），能够让分布在全球各地的团队高效地共享代码、美术资产、进行版本控制和任务分配。
AI辅助的代码补全与Bug检测： 智能的代码编辑器（如Visual Studio Code配合GitHub Copilot）能够预测开发者意图，自动补全代码，甚至根据上下文生成代码片段，极大地提高了编程效率。同时，AI也能在早期发现潜在的bug，减少后期调试的痛苦。
数据分析与性能监控： 通过收集玩家的游戏数据和性能数据，AI可以帮助开发者识别出游戏中的瓶颈，或者哪些玩法设计不够吸引人，从而更有效地指导后续的优化和内容调整。

总结一下，游戏制作效率的提升，正经历着从“人力密集”到“技术赋能”的深刻变革。 程序化生成让内容规模化，实时光追+AI降噪让视觉效果更上一层楼，引擎自身的技术革新提供了强大的基础，而AI辅助工具则渗透到美术、编程的各个环节，扮演着“超级助手”的角色。这些技术的融合与发展，正在以前所未有的速度，将我们脑海中的幻想，更快、更好地转化为触手可及的虚拟世界。

网友意见

大公司知道用聲音中間件（FMod/Wwise/Cri）來設定播放規則了，知道聲音設計應該是在研發內容核心之列，而不是像以前那樣試玩demo弄出來之後再找人製作聲音素材、再死板滴把聲音文件直接綁定到觸發對象上，過分依賴程序員編寫播放規則及參數~~

現在不少手游也開始使用中間件了，在遊戲音頻交互方面比以前提升了一大截子，也由此把“音效師”的職責跟“作曲”正式區分開了（幾年前Gameloft招作曲卻給我發音效測試題，讓我十分懵逼），雖然聲音設計師從業者的隊伍目前還不算大，全國也就二百人左右，但至少也是跟國際做法接軌了~~

唯一遺憾的是這個職位更貼近程序員邏輯，但卻要求懂音樂，所以很多本行是作曲的人不得不逼著自己現學現賣，變成了一個“會作曲但不作曲、不敲代碼的程序員”。。。

最後希望廣大遊戲公司無論規模大小，請不要歧視音頻工作者，畢竟滿大街的盜版不是他們的錯，音樂容易被盜版導致讓人覺得沒有價值更不是他們的錯~~

没有人深入讲一下procedural generation，怒答一波

procedural generation，也就是程序化生成

广义来说，就是将原来人手制作的东西，交给程序算法去自动生成。

严格来说不能算新技术，但是近年却因为3A游戏的内容制作量爆炸性地提高，加上open world游戏的流行，而开始真正发扬光大

其中又以Ubi最为精通，开放世界类游戏高产大王（也最常被人吐槽内容重复）

自动生成的范畴很多，涉及美术资源甚至音乐音效，但是以场景生成应用最为广泛，所以也集中讲讲这块

（评论里有很多同学反馈，这里强调一下：通常大厂open world用的procedural generation，只是用来做辅助生成，不是100%从头到尾的自动化（下文也提到），毕竟这是不可能达到高品质的。而即使狭义上100%的自动生成，例如minecraft, no man's sky，也往往有一部分基础部分是人先摆好，然后再随机像零件一样拼装的）

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+ 自动生成场景有多大意义？

传统的场景制作流程，都是人手工往场景内添加物件，对于2000年代的游戏来说，当时的地图不算大，细节也没今天那么丰富，所以人手制作尚且能够支撑。

但现在场景制作量多到什么程度呢

枭雄还是12平方公里的伦敦地图，而起源是120公里的埃及（部分）。广州大学城跑一次内环也才4.5km

像这样满街都是的民房，内部有：

-各种家具、物品

-墙上有破损

-有很多地方要标记能不能攀爬、攀爬点在哪

……

而这样的建筑，一个城镇有20~50座不等，而这样的城镇，在刺客信条起源里头光大城市就有5座，小的乡镇或者城寨更是到处分布。

你还不能都长一样（想想魔兽世界的人族兵营）

现在的开放世界游戏，物件数量往往都会百万级起步，并且为了尽可能呈现真实感，都要为每个地方尽可能增加细节（杂物、破损、表面凹凸）。这样如果全人手摆放，规模之大可想而知。

应用了自动生成的优势除了成本之外，就是可以大胆地提升很多东西的细节丰富度，比如far cry 5可以用比较低的成本就可以制作细节很高的山崖。

这意味着什么呢？

对于开放世界而言，最怕的就是玩家跑到一个地方发现没有内容。

以前这些山崖，只能作为一个远景看看，而现在即使爬上去你也会感到细节丰富，都是有相当逼真的碎石和植物，而不是光秃秃的贴图。（老滚爬山党路过）

另外，传统人工摆放，最蛋疼的，往往还不是产出第一版场景，而是策划要做修改的时候：

我的主角要帅气的从这个位置跑过去，把这个房子拆开，往两边挪一下，中间插个马路。

不够地方？想想办法嘛~

记得周围的花园还是要摆的漂漂亮亮的哦！

而自动生成意味着程序可以做到针对你新修改的内容，自动布置。

最典型的的就是在树丛里刷了道路，草丛会自动删除，同时周围的碎石还会好好看看的重新布置一下，以适应新的情况

---

+ 主要难点

而这种制作模式也有很多难题，当然怎么解决这些难题就是自动生成的核心技术壁垒了：

1.如何避免重复感

场景之所以可以自动生成就是里头很多东西确实很好规则化。

但是规则化最大的敌人就是重复感，人为描述的规则往往考虑不够周全。

著名的No man's sky其实在自动化生成上已经做到很不错的水平，但上市依然一边倒的差评，就是因为重复。除了玩法缺乏之外，另一个就是自动生成并没有真正给玩家带来不重复的体验。去到一个新的地方，植物动物造型变一变，颜色变一变，其他都差不多。

即使技术屌如Ubi也没能完全摆脱自动生成产生的重复感，但是随着他们不断实践，我们能明显感受到品质在持续提升。

怎么解决重复感是一个很大的学问，往往不仅仅是算法的问题，还涉及美术设计，基础资源积累，甚至游戏玩法设计本身。这里只是简单说一下要点。

首先，基础资源的堆积也是很重要的环节：要搞清楚，自动生成场景不代表不需要人工资源的堆积，也就是你想你的自然生态场景看起来丰富，你还是要先有足够多种类的树木、石头。

No man's sky的动物就是将头、身、四肢、小配件等模型分拆再按规则重组，加上颜色、材质的随机来做出随机感。其实这个方法很不错，但是因为原始资源实在不够，最多几十个星球你就会觉得毫无新意。而随机可选的东西多了，重复感才会相对减弱。

然后，是自动生成选择的随机维度，要尽量容易产生有意义的差异化。比如生成动物，虽然靠部件换色能够轻松组合出几百个能看的组合，但是往往没有人会觉得里头有记忆点，从而感到烦厌。而相比之下，体型、夸张的形状，会更有记忆点。另外，用人的设计在里头做干扰，也是很重要的环节，比如加上生物的行为，行为与玩法又要关联。玩家遇到一些动物有变态的行为组合（能喷火又跑得快）

最后，就是算法产生的东西的随机性要符合自然的感觉，这个就要看具体的情景，例如树和灌木怎么混搭，怎么选择位置，怎么加杂色和大小变化，这些就不再赘述。

2.针对不同的物件/情景设计合理算法

目前自动生成并没有非常通用的方案，基本上针对不同的物件都要设计不同的方案，大到产生山谷河流，小到种树放石头布电线。

同样布置石头，在山壁上和在平原上不同，山壁需要考虑斜率，考虑山壁的材质是不是石头，平原上则考虑随机分布的合理性和去模式化感觉。

模块化建筑合成，不同的建筑风格可能都会有不同的思路。

而针对不同的游戏，这些方案往往还要跟着游戏的一些细节做调整，比如有些游戏要能攀爬，可攀爬的部分就要针对做设计。

当然，随着这些方案的持续积累，这些技术最终都会变得越来越全面和通用，毕竟常规题材还是有限的。

3.与人工布置的结合

目前还不可能做到从头到尾都让计算机生成场景（不然很多人要失业了），所以实际制作过程中还是需要大量的人工参与。

那么一方面，随机算法不能破坏人制作的东西，比如你布置了一条路，算法就不能再上面放一棵树，如果之前已经有一棵树，自动生成还要会删除它。而这个事实上比想象中还要复杂，例如AI的巡逻路线可能被自动摆的物件挡住、程序设计的规则可能没有考虑到特殊情况导致某个角落出现不正常，GDC2018上刺客信条就分享了测试团队怎么用自动化的思路来发现自动生成和人工内容相冲突的问题。

另一方面，人还要能引导算法去遵从设计师的思路。例如策划可能会想为自己的玩法设计地形（区域大小、关键路线、关键物件等），自动生成还要考虑如何配合人的想法，而不是胡乱生成一堆随机但是完全不搭的东西

这里说两种常见思路：

3.1人工布点、曲线、面，然后算法大规模生成

简单说就是，美术和策划布置比较少的点或者线作为引导标记，来引导自动生成算法应该在哪里布置相应的东西，剩下的事情就是交给算法去生成，并且保证生成的东西符合这些引导标记。

举几个GDC分享

far cry5：

https://www. gdcvault.com/play/10240 29/-Ghost-Recon-Wildlands-Terrain

这个分享非常细的讲到以自然环境+城市fps为基础的这个大框架下各种东西的自动布置，包括植被、山崖、碎石、电线、地形、河流等等，还应用到了houdini（其实也可以自己写随机算法，但估计是想使用houdini里头各种现成的solver用来做生成算法）

刺客信条枭雄：伦敦不是一日建成

主要介绍街道、建筑的生成

https://www. gdcvault.com/play/10233 05/-Assassin-s-Creed-Syndicate

3.2基于笔刷

地平线：基于GPU的自动物件布置方案

https://www. guerrilla-games.com/rea d/gpu-based-procedural-placement-in-horizon-zero-dawn

这种方式在更加适合美术和策划需要仔细定制地图细节的情况。

相当于程序开发了一个很强的地图刷，这个刷可以根据美术策划的需求配置成几种分类：道路、树1、树2、杂物

然后你就只管往上刷，程序会自动帮你按照合理的规则（当然需要程序/TA帮忙定制）放置这些东西，例如保证路和斜坡上没有树，保证树与树之间密度合理，保证树下有合理的灌木草丛覆盖，等等。

相比大规模生成，这种方案可控程度更高，美术策划很好控制细节，当然也意味着更高的人工参与量（刷漆工还有码农）。

另外这个思路现在在UE4/unity里也能实现，并且市场还有几个实例方案（例如landscape auto material），虽然这些实现的性能比较捉急……还没有达到地平线这种产品化的程度，但不失为一个很好的思路参考。

随着现在AI发展，未来自动生成这块肯定会越来越强大，大厂和小厂在这块的壁垒差距会越加明显，但是玩家未来也能够更容易相守到更高品质，细节更丰富的，内容量更大的游戏，包爽。

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