AI走出实验室、打破“不可能三角”，游戏大厂谈大模型落地

游戏论坛资讯 · 发表于 2024-7-31 19:29:33

“去年论坛上，大家还在讨论‘游戏+AI’的试验成果和应用前景，仅仅一年，AI已经走出实验室、正式‘上岗’开工，成为当下必不可少的新质生产力。”刚刚过去的ChinaJoy上，网易公司副总裁庞大智这样描述AI对游戏行业的改变。生成式AI近两年一跃成为全球最热的科技前沿话题，在去年ChinaJoy 的上，官方第一次增设了AIGC大会，在当时的论坛上，行业还只是在讲探索、聊未来，但到今年，腾讯、网易等大厂们已经有了可以分享的落地成果，原画生成、游戏营销、智能NPC等都是可见的方向。
在庞大智看来，AIGC技术正在打破游戏行业的“不可能三角”。长期以来，游戏行业里成本、质量和效率三者很难同时满足，但AIGC带来的提质提效有望使游戏行业摆脱传统的增长束缚。
不过，游戏行业对AIGC的探索才刚开始。目前来看，可控性和成本仍然是需要解决的问题。行业对此的观点是，短期审慎，长期乐观。
打破“不可能三角”
“游戏行业一直是公认的AI技术最好的试验田，也是最早感知、适应AI冲击的前哨。”庞大智认为。
此前，游戏产业分析师张书乐也对记者提到，游戏较之其他载体更具有多游戏币性，是文本、图像、音效、音乐、3D 模型、动画、电影、代码等多种类型资源的复合体。游戏产业的全链条，生成式AI都有用武之地，因此其对游戏产业来说近似于一次技术革命。
近两届ChinaJoy 都将AIGC设置为讨论的关键词。但如果说去年的展会上，还只是游戏行业的展商来展示AI技术，今年，大模型行业的明星公司们也来了——大家都看到了在游戏里业务落地的可能性。
作为通用大模型独角兽之一的智谱AI来了大会，副总裁吴玮杰在演讲中介绍了智谱AI的GLM大模型在游戏行业的应用场景，涵盖游戏的策划立项、角色增强、研发管线及发行游戏推广等流程。
生数科技CEO唐家渝也是第一次来到ChinaJoy。生数科技是视频生成领域今年崛起的明星创企，唐家渝在现场分享了多模态大模型在游戏娱乐行业的应用，他介绍，国内首部AI制作的3D动画短片《最后的机器人》，其超过200张概念图在3小时内基于AI自动生成，超过500+的3D模型在5天时间完成所有建模，一周完成整支动画的制作，制作效率提升3倍。
庞大智认为，游戏行业、尤其是持续运营的中国网络游戏行业，是所有内容制作行业中工业化程度、交互、实时性要求最高的。因此，这也产生了一个“不可能三角”：成本、质量、效率很难同时满足，“通常一个几百人的团队、花费几个月时间制作的内容，玩家消耗完可能只需要两周时间。”
但是AI的出现带来了新的思路，游戏行业的“不可能三角”正在被打破，在庞大智看来，借助AI的内容海量涌现，如何把控内容质量会是下半场的重要关注点。
腾讯、网易作为行业两大龙头，对于前沿技术往往也是最敏感的，在AIGC落地上，目前两家厂商有哪些进展？
庞大智提到，网易目前在语音生成、原画生成、智能NPC、动作捕捉、模型生成等多个关键环节，都在利用人工智能技术来提升工作效率。
通过将AI技术“开源”给玩家，让玩家融入游戏生态系统去创造UGC内容，可以缓解游戏内容输出的难题。例如《蛋仔派对》中，基于AIGC打造的乐园地图“万能生成器”，已被5300万玩家所使用。《逆水寒》手游中，玩家上传视频，或输入文本、语音到游戏中，就能一键生成大片。
此外，互动是AIGC技术目前所擅长的部分，在游戏中可用于创建智能NPC。在《逆水寒》手游中，玩家可以随时 “路遇”一群没有固定剧本、会自主思考的智能NPC，这些NPC，也可以在和玩家的不断交互中，自我学习和升级。
“人工智能在游戏领域已经成为研发标配。”腾讯副总裁张巍提到，腾讯今年推出了新的自研AI引擎4，具备3D图形、剧情、关卡等多种AIGC能力，能够让游戏场景制作、内容生成等领域的部分工作效率提升40倍以上。
在更具体的应用上，腾讯云互联网行业技术总经理陈亮提到，腾讯互动娱乐基于AIGC技术提升了游戏制作管线效率，如自动蒙皮、角色生成、美术资产创作、智能NPC等多项技术。
除此之外，陈亮对第一财经表示，基于AIGC的内容生成，现在相对比较好做的是游戏营销场景，“因为营销要生成很多素材，游戏的素材投放是一个很大的生产压力，我们怎么去做素材、怎么投放，这是AIGC相对会快速落地的。”
游戏营销素材对质量要求并非不高，但没有到游戏内的质量要求那么高，且营销素材的数量要求、频率要求都更高，基于此，陈亮认为，这是一个较快去落地的场景。
在营销环节，第一财经了解到，一些游戏产业下游企业也已经开始实践了。
Liftoff主要帮助企业做营销和变现增长，Liftoff首席营收官（CRO） Scott Silverman对记者提到，AIGC类素材成为广告主们2024年营销的新趋势，在广告视频的本地化上AIGC的应用也已经较多。
“如果你在西班牙，我们会给你一个西班牙语广告；如果你在巴西，我们会给你葡萄牙语；如果你在中国，我们会给你一个普通话广告。”Scott表示，这些工作如果手动完成工作量是巨大的，但是使用生成式AI以更自动化的方式进行操作，这些内容可以在数小时内交付结果。
重要的是，在这些视频本地化的过程中，人物说话的口型也会跟着语言而变化，不会有“翻译感”。不过，Scott也提到，在市场扩展时也要谨慎，关注当地的具体情况，例如在AI基础上，如果采用更多本地俗语和流行语能拉近与当地受众的距离。
除了本地化之外，AIGC还可以做到的是，将同一种广告素材生成适配不同位置、不同大小的广告格式，提高广告制作的效率，在传统流程中，竖屏、横屏，4:3或者16:9这种画面格式都需要剪辑人员一一去调整，是细致而繁杂的工程，AI大大减少了这些枯燥的工作。
Scott认为，AI还有很大的潜力，他提及Liftoff在 AI 方面正进行大量投资，“我们组建了生成式 AI 的团队，将围绕广告创意层面为客户提供服务，帮助他们更快生成符合特定市场的广告创意。”

从一个基座模型服务提供者的视角，微软大中华区副总裁田灼看到，AIGC正在配音、文本转视频、翻译、内容总结、内容审核和安全、文本语音互转、图像替代文本、个性化推荐、定向营销内容生成等内容创作和生产上有较广泛的使用。
“微软认为，数字娱乐行业在几方面能重新想象，不管是赋能创作者创作过程中的成本节省，还是优化运营，进而提升广告投放效率、提升变现可能性，都已经能利用生成式人工智能技术取得很好的结果。”田灼说。
短期审慎、长期乐观
“大家对AI的期待值很高，但落地仍处于早期。”谈及当前的大模型落地，格灵深瞳董事长赵勇认为，在初期创意、原画过程中AIGC确实有一定帮助，但落实到生产中，还有不小的挑战。
赵勇介绍，在游戏策划、整个故事传递的体验方面，行业用户对效果的要求很高，目前AI还存在较大的差距。“游戏能不能成功，有一个词叫入魂。这代表着游戏为玩家带来的体验是不是上涨。”他提到，目前大模型的能力距离这个标准还相差较远。技术公司需要和产品公司更紧密地坐在一起，以更好地降本增效。
陈亮认为，如果谈AI落地，例如机器学习这类技术在效率提升上已经有很明显的效果，但如果要界定到AIGC，也就是去年年初开始的生成式AI这样新范式，确实现在大家都在探索阶段。
即便现在最典型的应用场景也会有一些待解决的难题，陈亮以智能NPC为例，这个典型场景里面就会遇到的问题是，将生成式AI给到智能NPC，是希望它更加泛化，更能扩散其沟通内容，但在此过程中会忽略一个更关键的问题是，怎么控制它。
“首先NPC不能乱讲话，以及每一个游戏都有自己的世界观，有相应的时代背景以及角色的背景，以及这个角色和周边所有角色之间的关系链，因此这个NPC说什么话才是不会出错、不会让玩家感到突兀的，这类控制也是有很多事情要去做的。”陈亮提到，如果发现剧中有一个人的思维跑偏时，作为玩家也会有某种恐慌，因此，在技术上就需要将NPC控制得很好，才能保证这个游戏整体的用户体验持续好。
此外，上述情况还只是针对单个NPC，但一个游戏里NPC数不胜数，要花多少精力和成本将游戏里所有NPC都做到又能泛化、体验又好，而且又在控制范围以内的，陈亮认为，这其实是一个需要衡量的点。
无论是腾讯游戏还是行业中的其他游戏公司，对于智能NPC都在做一些尝试，但大部分是在单个或几个NPC的场景去做尝试，对于更大程度地应用，行业还有一段路要走。
从一名游戏开发者的角度出发，盛趣游戏技术中心AI负责人李锋也表示，大模型技术虽然在不断精进，但是游戏开发非常复杂，需要模型提供方能提供更多“掰碎”的功能，例如精准对接开发者痛点，他期待模型供应商能增强模型的可控性和灵活性。
整体而言，赵勇对大模型未来发展的态度是审慎乐观，“审慎从短期角度出发，而乐观是长期的。”李锋认为，大模型在游戏行业的深度应用，将会在两到三年内落地开花。
在行业探讨落地、探讨价值以及降本增效时，世纪华通总裁谢斐则抛出了一个流行词“松弛感”。
谢斐提到，在突飞猛进的行业大势中产生了很多矛盾，有很大一部分原因来自于新技术，“从去年开始业内随着AI工具的引入，开展了不同比例的裁员。因为AI技术的引入确实让我们优化了很多最基础的人工堆砌。但科技进步造成了一定的就业压力，就业压力不仅仅在于暂时失业的人，也让上班的人产生了很多焦虑和内卷内耗。”
“在关注科学、科技进步的同时，我们是否需要花时间来尊重人的创意能力，机器确实能取代很多简单重复的劳动，但是最终的创意火花还是来自于人。”
谢斐表示，虽然AI工具已经能在几分钟里生成几百张画作，但是原始创意以及最终对成品的提升还得靠员工自己，她认为，长期主义来看，企业人才的培养值得花更多精力