游戏行业深度报告：游戏产业全景解析(17)

6、新技术在游戏中的应用

近年来，AI、VR、视觉识别、声音识别等新技术不断迭代，降低游戏开发成本、 提升游戏可玩性、创新游戏玩法，游戏愈加智能化、玩家体验更真实。
6.1 AI 赋能游戏，降本增效效果明显
AI 已在代码编写、美术设计、内容创作、虚拟玩家、智能 NPC 和数据分析方面应 用。GPT 系列的诞生进一步推动了 AI 在游戏中的应用。随着自然语言大模型逐 渐成熟，其在游戏领域的商业化落地进度进一步提升。例如，Stable Diffusion 可 快速创建成场景、道具、武器等游戏资产；Ghostwriter 可帮助研发人员设计游戏 剧情和对话内容。
6.1.1 生成式 AI 应用
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）狭义上定义为利用 AI 自动生成内 容的生产方式；广义上代表像人类一样具备生成创造能力的 AI 技术，即生成式 AI，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、 视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，以及包括开启科学新发现、创造新 的价值和意义等。在国际上与人工智能合成媒体对应，即通过人工智能算法对数 据或媒体进行生产、操控和修改的统称。
内容创作经历了四个发展阶段：专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、 AI 辅助生产内容、AI 生成内容（AIGC）。当 PGC、UGC 受产能和质量所限、人 脑的信息处理能力达到极限时，新的生产方式将带来内容变革。
AIGC 辅助生产，难以生成原创内容。AIGC 游戏应用端主要为辅助生产，应用于 代码编写、剧情设计和美术设计。提高内容生产效率，打破人工制作产能天花板， 缩短游戏制作周期，降低创意实现难度，推动游戏更加精美。仿真游戏《微软模 拟飞行 2020》与 Blackshark.ai 合作，借助 AI 和云计算，通过 2D 卫星图像生成世 界各地约 15 亿座 3D 建筑物，并保证数据实时交互，突破了人工制作的桎梏。从 发展趋势看，AI 内容生产将弥补数字世界内容消耗与供给的缺口。AI 技术不仅 有助于提高生产效率，而且有助于进一步提升互动性。例如，在游戏《AI 地下城》 （AI Dungeon）中，当用户输入文字后，系统便会使用 GPT-3（Generative PreTraining Transformer）自然语言模型来理解脚本并生成接下去的几段文字，并且基 本能够实现前后世界观一致。