消費還沒徹底復蘇，游戲卻已經出現拐點。

【資料圖】

在游戲熱度猛增的背后，除了版號的利好因素外，AIGC技術的廣泛運用成為了一大亮點。在其他行業還在試水、探索之時，生成式內容技術已在改變這個行業的每一個角落。

總體而言，游戲行業受到了系統的、全方位的、全產業鏈的改變——無論是文生文、文生圖還是語音等，大多數前沿技術都可以在這里找到落腳點。

在畫面端：它的改變涉及原畫、作畫到3D建模；在語音端：涉及了內置語音、配樂到自動生成；在開發端：有代碼生成、輔助開發的Text to Code；甚至在營銷推廣端，AIGC技術也有涉足。

在游戲種類中，RPG、FPS再到MOBA等類型都有涉及。更為重要的是，AIGC對游戲行業的變革不僅僅在于為開發者、美術、CG制作、劇情腳本從業人員的效率提升，更被眾多游戲廠商用來打開市場、提高用戶體驗的工具。

在上圖中，數科星球總結了游戲+AIGC的高頻詞匯。除了游戲主流廠商在試水自研外，AIGC供應鏈中的企業也紛紛參與其中，在涉及的游戲產品里，除了老產品疊加AIGC技術外，在計劃推出的新產品中，這種趨勢也十分明顯。

AIGC大行其道的底層邏輯

就商業模式而言，不論是To B還是To C，數字化的基本原理是將物理世界中所涉及的流程、管理制度等進行虛擬化，即將現實世界中的各種實體、事件、數據等抽象成數字形式，并在計算機系統中進行模擬、存儲、處理和交互。

游戲作為一種虛擬的娛樂形式，天生就是數字化的，因為游戲中的角色、場景、任務等元素都是由計算機程序生成的，玩家的體驗也完全依賴于游戲引擎的設計和實現。

所以，游戲行業率先被AIGC改造就變得順理成章了。

值得注意的是，目前的AIGC技術仍然可被看作“內容領域的供給側變革”。雖然，“具身智能”嘗試利用操縱機器人的方式直接改造物理世界，但就技術成熟度而言，讓AIGC在物理世界操縱機器人要比構建虛擬世界的難度要大得多。

目前來看，文生圖、文生文、文生代碼、文生語音等領域均已形成各自的生態。僅以文生圖的Stable Diffusion為例，它就可以勝任：

在以SD為核心的生態中，還有WebUI Automatic1111、DreamBooth等一系列配套工具作為支撐，當然，對于Midjourney來說，事情同樣如此。

AIGC+游戲的下一站：智能化

目前，在提升效率和改善產品質量方面，AIGC技術有著一定的優勢。僅以游戲中常用的NeRF技術中，就出現了樹狀技術迭代趨勢（NeRF由微軟亞洲研究院研究人員于2020年提出，思想是將圖像看作是一個三維的輻射場，并通過神經網絡對該場進行建模和預測，從而實現圖像的生成和編輯）。

在上表中，我們可以清晰地看到技術對于產品功能的迭代作用。

雖然，AIGC可以提升效率，但對于游戲行業的巨大需求來說，這還遠遠不夠。一些從業者認為，AIGC應該跳出降本增效的藩籬，走向智能升級。僅以智能NPC為例，除了提供生成式內容的對話功能外，還應具備自動蓋房子、自動開店等等特色。

在智能化升級上，目前業界最為看好“智能NPC”方向。

NPC是游戲中為數不多的、可以遷移現實世界交互的場景。一些人認為，基于底層大模型的NPC將在表情神態、動作處理和連續對話方面進行升級。在未來的游戲中，這些角色可能擁有自己的身份、背景、性格、記憶、目標等，并可根據玩家的動作進行相應和反饋。

智能NPC可能是千人千面的，這同時可極大地提升游戲體驗。目前，《逆水寒》等手游已宣布實裝游戲GPT，這樣，NPC便有更強的自主性與隨機性，從而提升互動的真實感。

在劇情設計層面，AIGC技術的疊加將打破以往行業里“線性游戲設計”的桎梏。形象地說，類似于“底特律變人”等故事劇情線將有可能自動生成。

AIGC+游戲大幕徐徐拉開

雖然，在游戲界，AIGC被認為是降本增效神器。但就長期情況而言，一些企業的產品已實現長足進步。

舉例而言，Runway ML所提供的視頻技術已達到極其逼真的程度。除了游戲外，它的產品還可以運用在影視等多個領域之中。

blackshark.ai的產品被運用在《微軟飛行模擬》游戲中。該公司的產品除供給飛行游戲外，還可以在數字孿生、無人機領域加以應用。

也就是說，對于游戲AIGC企業而言，其產品的應用空間可能更加廣闊。在數科星球的觀察中，目前國內外為游戲行業供給技術的AIGC公司也是如此——它們往往有著多行業的Know-How。

雖然，國內的AIGC環境較之其他地區存在一定的滯后性，但就國外發達地區的發展來看，AIGC+游戲大行其道的一天遲早會到來。（本文首發鈦媒體APP）

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