人工智能AIGC专题报告：AI革新游戏研运，构筑玩家全新体验(附下载)

冬致夏陌

今天分享的是人工智能AIGC研究报告：《AI革新游戏研运，构筑玩家全新体验》。（报告出品方：国泰君安）
研究报告内容摘要如下
游戏研运全面革新，AI 赋能降本提效

AI 深入应用与游戏研运全流程，降低制作门槛提升游戏体验。游戏 产品的完整生命周期涵盖研发、发行及运营步骤，主要环节包括，
1）预 研立项：游戏开发的前期环节，根据目标玩家和市场热点，产出游戏基 本概念，一般包括核心玩法、设定、商业化模式等，之后进行初步设计， 通过讨论、调研不断完善核心设定及玩法方向，产出核心玩法 demo、世 界观 IP、美术风格等内容；
2）设计开发：游戏制作的开发环节，主要包 括策划、美术、程序三个部分，进行系统玩法、美术表现等方面的设计 和实现，输出原型，并不断打磨，最终形成具有丰富内容的 α 版本；
3） 测试调优：游戏制作的测试阶段，研发和测试团队对 α 版本进行测试验 收，并进行公司内部测试，而验收调整后推出面向玩家的测试版本，进 行限制玩家数量的封闭测试、不限玩家数量的内测；
4）发行上线&运营： 游戏产品正式上线，大规模买量并进行全网推广，随后运营团队从品牌、 活动、赛事、社群、用户等方面开展运营活动，检测游戏活动效果并持 续优化运营思路，不断完善游戏内容并定期推出新版本。

根据腾讯 AI 实 验室，AI 已深度应用于游戏全生命周期，涵盖游戏研发、发行及运营、 以及游戏周边等环节，研发端实现辅助游戏开发并降低制作门槛，发行 及运营端提升游戏体验，随着 AIGC 持续赋能游戏研运，游戏产业链价 值有望迎来重塑。

AI 赋能美术降本增效，策划、程序效率双双提升

游戏研发涵盖策划、美术、程序，美术、技术成本占据主导。游戏研发主要涵盖策划、美术、程序三个环节，进一步拆分为文案、数值、关卡、2D、3D、角色、场景、音频、测试等20个职能。其中，策划主要负责设计、制定游戏整体的设计方案（世界观、玩法、系统等）；美术负责视觉、表现设计（角色、场景、动画、特效等）；程序负责技术实现（游戏逻辑、图形表现、开发工具等）、攻关技术问题，此外还有负责质量的测试职能，负责进度的项目管理等职能。研发成本上，人力成本在游戏研发过程中占主导，其他成本包括服务采购、基础办公等，而美术、程序环节人力成本占比较高，策划环节及其他环节成本次之。

游戏研发痛点在于研发效率及研发成本的平衡。游戏作为一个注意用户体验的产品，需要将目光聚焦在产品质量上，在提升内容丰富度、可玩性的同时提升内容的沉浸度，需要策划、美工、程序等职位的相互协调，但玩家需求的不断变化与玩家对品质要求日益提升导致游戏开发时长及开发成本日益提升，面临研发效率与研发成本之间冲突。
具体来看，策划阶段需要明确的游戏概念和设计文档，如果需求定义不够清晰，导致开发团队无法准确理解和实现游戏的要求；美术环节通常需要大量的资源和时间进行角色设计、场景绘制、特效制作等，如果面临资源限制或时间压力，可能导致美术设计的质量和效果受到限制；程序环节，在多人协作的开发环境中，版本控制和代码管理是关键，如果团队没有有效的版本控制系统或代码管理流程，可能出现代码冲突、丢失代码或难以维护的代码库。随着AI深度赋能策划、美术、程序等研发环节，AI工具应用与流程革新下内容生产频率提升推动研发效率提升，同时内容生产效率改善亦将推动研发成本实现优化。

策划端：AI 辅助文案和数值，策划效率显著提升

游戏策划以“分析-设计-落地”线路展开。策划环节，游戏策划涵盖 分析、设计、落地三个步骤，1）分析：弄清游戏研发的新系统解决的目 标问题，再在此阶段策划也会主动地分析游戏中可能存在的问题，为接 下来的执行阶段作目的支撑。2）设计：即游戏设计师首先参考同行业竞 品，将上一阶段所提出的大目的拆解成可执行的阶段，进行适度创新。 3）落地：策划方案完成后，经过层层审核、讨论，把控设计质量，之后 交付落地部门开发。策划是整个“小团队”的组织核心，需对总体流程、 各部门的工作方式有深刻了解，进行高效推进。灵活处理各式问题（需 求变更、人员变更、落地难度超出预期等）。

AIGC 游戏策划广泛应用，ChatGPT生成文本内容提供策划反馈。 目前，多款 AIGC 工具已广泛应用于游戏策划环节，通过文本生成、任 务设定、关卡调整等，优化游戏体验并大幅提升游戏策划效率。以关卡 玩法设计环节为例，AIGC 工具应用于，1）任务和目标设计：设计师可 以与 ChatGPT 对话，探讨不同的任务设定、目标设定和完成条件，以确 保关卡具有足够的挑战性和趣味性；2）动态关卡调整：利用 ChatGPT 等 AIGC 应用的生成能力，游戏设计师可以实现动态关卡调整。通过根据 玩家的行为和选择生成不同的关卡元素或调整关卡难度，可以提供更加 个性化和挑战性的游戏体验。
AIGC 工具上，游戏策划使用 ChatGPT 来生成对话内容，例如游戏 任务、故事情节和角色对话，开发者提供输入信息如场景、目标和角色 特点，获取与游戏内容相关的生成对话，有助于创造更丰富、引人入胜 的游戏世界。同时，策划人员使用 ChatGPT 以获得即时提示和建议，向 其提供问题或描述，以获取关于关卡设计、游戏机制或故事发展方面的 建议，通过提供创意激发和实用的建议，帮助策划人员克服创作难题。

HuggingGPT助力数值及关卡设计，Ghostwriter 生成 NPC 台词提 升策划效率。HuggingGPT 是一个基于 GPT 模型的开源项目，可用于文 本生成、自动化任务和对话系统的构建，帮助策划人员快速生成游戏相 关的文本内容，如任务描述、对话文本等。在系统数值环节中， HuggingGPT 可以生成游戏中的角色属性和技能系统的描述，策划人员 可以用其来创造各种属性和技能的名称、描述和效果，以丰富游戏中角 色的能力和特点。此外，在关卡设计环节，HuggingGPT 可以创造各种任 务和事件的名称、描述、目标和奖励，设计有趣和多样化的任务和事件， 为玩家提供挑战和奖励，推动游戏的进程和玩家的互动。

2023 年 3 月，育碧发布 Ghostwriter，可以帮助策划文案写不同事件或情况下 NPC 的对话台词以及游戏界面语言。Ghoswritter 通过结合NPC 的一段基础台词或想表达的语意，快速生成用于和剧情主线关联不大的 NPC 台词，育碧利用其更快更有效地完成重复性任务，令策划团队能有 更多时间和精力聚焦游戏的叙事、角色和剧情上，继而推动策划效率的 提升。根据以色列高科技公司 Playtika ，通过 AI 优化游戏策划，公司收 购的 7 款游戏平均每款一年玩家人数增加 2-3 倍，收入增长 10 倍， AIGC 有望深度应用于游戏策划端，通过提升策划效率实现游戏研发效 率及研发成本的进一步优化。

美术端：绘画与建模深度应用，降本增效成效已现

美术环节工作繁杂，人力需求相比各环节占比最高。游戏制作中的 美术部分涉及到概念设计、角色设计、场景建模、纹理绘制、动画制作 等环节，工作内容繁多，人力成本占比较高，其主要环节涵盖：1）概念设计：包括创建角色、场景和物体的概念草图和概念艺术，以捕捉游戏 的整体视觉风格和风格指导。2）角色设计：角色设计是创造游戏中角色 的外貌和特征的过程。3）场景建模：创建游戏中场景和环境的过程。场 景建模师使用专业的 3D 建模软件。 4）纹理绘制：纹理绘制是为角色、 场景和物体创建表面纹理和细节的过程。5）动画制作：动画制作是为游 戏中的角色和物体创建动作和行为的过程。6）特效设计：为游戏中的特 殊效果创建视觉效果的过程。

AIGC 美术工具获广泛应用，AI 绘画降本提效成效已现。AIGC已 广泛应用于美术环节，主要应用于概念/原画设计、动画设计、场景建模 等众多环节，代表性 AIGC 工具包括 Stable Diffusion、Midjourney、Disco Difussion 、Novel AI 等。AI 绘画方面，Midjourney 和 Stable Diffusion 为广泛应用的 AIGC 工具，二者使用人数均超过千万级，实现“文生图” 及“图生图”功能。其中，Midjourney 作为闭源模型，主要搭载在 Discord 社区，用户向 Midjourney Bot 输入指令即可在云端完成生成；Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，能够根据任 意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像，但本地部署形式对 电脑配置和学习要求较高。美术建模方面，传统的 3D 建模通常需要耗 费大量的时间和人力，而 AIGC 生成 3D 模型的技术突破显著提高美术 资源的生成效率，开发人员可以使用文本或点云等输入，通过 AIGC 工 具快速生成贴图和 3D 模型，从而减少手动建模的时间和工作量，美术 人员建模效率大幅提升，同时实现更富创意的游戏内容制作。
应用效果上，多家头部游戏公司已明确反馈 AI 美术环节应用效果， 其中，完美世界使用 AI 绘画等技术，对于开拓设计思路与创意灵感、提 升游戏研发效率起到很好的额推动作用；巨人网络研发团队广泛运用 “文生图”工具，人效、产出、以及产品质量均有大幅提升；游族网络 其 AI 在 2D 美术应用相对比较成熟，公司 4 月 2D 美术外包成本已经降 低了约 25%，预计到年底可以实现更大程度的成本下降。由此可见，AIGC 美术工具在游戏公司中已获广泛应用，实现美术环节的降本增效。随着 AIGC 工具持续迭代并进一步应用于音频、交互、技术美术等美术环节， 未来有望推动美术成本进一步优化以及整体研发效率进一步突破。


Stable Diffusion 应用于原画及动画制作，素材生成及精准迭代提升 美术效率。AIGC 应用效果上，基于 Stable Diffusion 的文生图功能，美 术人员可以快速获取大量的原画素材储备，用于设计稿的构思和细化， 快速生成 IP 设计的初稿。随即，结合 Stable Diffusion 的精准优化功能， 美术人员可以将设计手稿进行细致调整，确保最终效果符合要求，并可 以对简化版勋章图标进行深入刻画和迭代，从而得到精细版本的图标。 此外，在动画分镜制作上，美术人员使用 Stable Diffusion 对动画分镜的 初稿进行色彩优化，可以直观展示分镜效果，并提供视觉上的静态图， 有助于设计师更好地理解分镜的效果，同时为后续的动画制作提供参考 和指导。

Midjourney提供自动化工具和流程，深度优化多环节提升美术效 率。Midjourney 经过持续迭代，目前已更新至 V5 版本，实现美术原画 及草图、动画和特效、图像处理与批量渲染等环节的深度优化，深度应 用于游戏美术环节，实现美术团队多个岗位效率及协同的显著提升，1） 生成美术概念和设计草图：Midjourney 可以提供新颖的艺术风格和构图 方案，通过学习和分析真实世界的材质，生成高质量的纹理和材质资源，帮助美术师更快速地创建逼真的游戏环境，减少手动绘制的工作量，帮 助美术师快速探索和发展创意；2）生成动画和特效：Midjourney 可以生 成动画序列、粒子效果和物理模拟等，帮助美术师更好地实现游戏中的 动态元素和视觉效果，为美术师提供创意和技术支持，而 Midjourney 5.2 版本 Zoom out 功能通过原画实现拓展生产高精度动画，实现原画-动画 的跨越；3）自动完成重复性任务：通过自动化工具和流程，Midjourney 能助力美术人员实现批量渲染和图像处理，减轻美术师的负担，提高生 产效率；4）提升团队交流与反馈：Midjourney 可以提供实时的预览和修 改功能，促进团队成员之间的合作和迭代，帮助美术人员与其他团队成 员进行实时的交流和反馈。

程序端：AI 降低代码门槛，辅助程序解决疑难

程序端涵盖游戏引擎选择-系统设计-编码实现-调试和测试。游戏 程序环节为游戏研发的关键环节，涵盖引擎选择、系统设计、编码实 现等多个步骤，实现游戏创意的执行及展现，并对游戏的性能及效果 起到关键作用。1）游戏引擎选择：游戏引擎提供了开发工具和框架， 使程序编程更加高效和便捷，代表性游戏引擎包括 Unity、Unreal Engine 等；2）系统设计：系统设计有助于确保游戏的可扩展性、稳定 性和性能，包括设计游戏的整体架构、各个模块之间的关系和交互， 以及数据管理、用户界面等；3）编码实现：程序编程师将游戏逻辑转 化为可执行的代码，并实现玩家控制、AI 行为、物理模拟、碰撞检测、 动画控制等功能；4）调试和测试：在编码实现完成后，程序编程师进 行调试和测试，检查代码中的错误和漏洞，并进行功能测试和性能优 化，同时，根据游戏设计的要求，程序编程师可能需要开发特殊功能 和特效，如游戏 AI、网络功能、多人模式、音效处理等；5）最终优 化和发布：在程序编程完成后，进行最终的优化工作，以提高游戏的 性能和稳定性，包括内存管理、资源加载优化、代码优化等。

AIGC工具降低代码门槛，辅助程序提高编码效率。游戏程序端 AIGC工具处于探索阶段，主要通过降低代码门槛优化游戏人员编程， 继而提升研发程序效率，主要应用工具包括 GitHub Copilot，Source AI, SpellBox, GitFluence, Programming Helper 等。Programming Helper（编 程助手）是一种辅助开发人员编写代码的工具，它提供了多种功能和 功能，以提高编程效率和准确性。SpellBox 是一个游戏开发工具，旨 在简化游戏开发过程中的编写和管理游戏脚本的任务，可协助开发人 员进行游戏脚本编写，逻辑和行为管理，快速迭代调试游戏脚本。 SourceAI 可以根据任何人类语言描述生成任何编程语言的代码，简化、 查找错误并修复代码。GitFluence 是一种人工智能驱动的解决方案， 可协助工作人员快速找到适合其特定需求的正确 git 命令。
未来，AIGC 工具有望进一步应用于游戏程序的其他环节，1）错 误检测和调试：帮助开发人员进行错误检测和调试，可以分析代码中 的潜在错误和漏洞，并给出修复建议。有助于减少开发中的错误和 bug， 并提高代码的质量和稳定性。2）代码文档和注释：生成代码文档和注 释，帮助开发人员更好地理解和维护代码；自动提取代码的关键信息， 并生成清晰、易读的文档和注释，减少开发人员在文档编写方面的工 作量。3）代码版本控制和合并：辅助代码版本控制和合并，分析代码 的变化和冲突，并提供智能的合并和解决方案。

GitHub Copilot 生成代码片段，提供代码建议和学习工具。GitHub Copilot 以 OpenAI 的大型代码库为训练基础，能够理解大量编程语言和 框架，如 Python、JavaScript、Unity 和 Unreal Engine 等，提供代码生 成、代码补充、代码优化服务。Copilot 可以根据上下文和输入，生成代 码片段和函数，帮助开发者快速构建游戏原型，并加速开发迭代的过程， 让开发者能够更快地验证和调整游戏的设计和功能。与此同时，Copilot 通过学习大量的开源代码，可以提供关于游戏开发中常见任务的代码片 段和函数建议开发者可以通过 Copilot 的自动补全和建议功能，获取关 于游戏研发的最佳实践和编程模式的参考，以提高代码质量和效率。此 外，对于新手开发者来说，Copilot 可以作为一个有用的学习工具提供参 考代码和建议，帮助新手了解游戏研发的编程模式和技巧。

Code Assist 实现代码补全、代码建议及代码重构，多维度助力程序 环节量质提升。Roblox 团队推出的生成式 AI 工具 Code Assist（代码辅 助），可以在有参考代码的情况下，根据自然语言提示填补细节或者重复 性的编码部分，帮助用户将他们的想法转化为可以嵌入到 Roblox 虚拟 空间或物体中的代码。在游戏研发中，Code Assist 自动补全代码的功能 可以加快编码速度，减少输入错误，并提供对游戏引擎、API 和库的快 速访问。此外，Code Assist 还可以根据当前编写的代码，提供相关的代 码建议和提示，包括方法、函数、类和变量等的命名建议，以及代码结 构的优化建议，有助于开发者编写更规范、可读性更好的代码。此外， Code Assist 可以协助开发人员实时错误检测，检测代码中的错误和潜在 问题，并提供警告和错误提示，帮助开发者及早发现并修复代码中的问 题，减少调试和排错的时间。Code Assist 还可以支持代码的重构操作， 例如重命名变量、提取方法和优化代码结构等，帮助开发者改进代码的 可维护性和可扩展性，使得游戏研发过程更加高效和可靠。

Unity Muse 解决程序疑难，Unity Sentis 实现 AI 互动助力创作。6 月 28 日，主流引擎厂商 Unity 发布了两款基于 AI 的新产品 Sentis 和 Muse，以便创作者们丰富他们的实时 3D 内容，目前产品仍在封测，计 划在 2023 年稍后全球发布。另外，Unity 还宣布在 Asset Store 发布专门 的 AI 市场，提供了 9 款经过验证的全新 AI 解决方案，全维度助力开发 者提升开发效率。

Unity Muse 是一套帮助用户轻松、高效制作实时 3D 内容的工具， 该平台的最终目的是让开发者能够在 Unity 编辑器中输入文字指令或涂 鸦的自然输入创造任何东西。Unity Muse Chat 可以查找相关资料，包括 工作代码示例，以加快开发并解决问题，类似 Unity 版本的 ChatGPT。 Unity Sentis 是一个跨平台运行时推理解决方案，将神经网络与 Unity Runtime 连接起来，在 build 里嵌入神经网络以实现实时体验，实现将 AI 模型嵌入任何 Unity 项目中，而极少出现高延迟，通过互动 AI 助力开发 者创作。根据 Unity 公司 CEO，Unity Muse 可以让开发者工作效率提升 十倍，Unity Sentis 帮助开发人员以前所未有的方式通过互动 AI 完成创作。

报告原文目录如下：


（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
本报告共计：43页。受篇幅限制,仅列举部分内容。
精选报告来源公众号：【幻影视界】,回复关键字“202307”，获取完整PDF电子版

来源：
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！