生成式人工智能在游戏行业的落地已经超乎大众的想象

自2023年初生成式人工智能（AIGC ）概念逐渐进入公众视野以来，游戏行业对其寄予了厚望。当时，游戏板块的股票价格一路飙升， 相关指数增长了1倍，市场普遍认为生成式人工智能将赋能游戏制作的各个环节。然而，时至今日，这一概念已经普及一年半有余，生成式人工智能在游戏行业的落地情况如何？它是否达到了人们的预期？

翻阅各大上市游戏企业的财报，不难发现人工智能已成为其中重点提及的部分。众多厂商纷纷表示正在积极布局人工智能，并在原画、文案、配音、海报、客服等多个场景开始应用。然而，当谈及降本增效的具体效果时，却似乎难以给出明确的答案。

有游戏行业分析师指出，尽管游戏作为多媒体内容，是生成式人工智能能够全覆盖的试验场，但目前人工智能在游戏行业的应用还只是一个简单的外挂。由于仍处于初步使用阶段，生成式人工智能的研发维护成本尚未能在较长时间线上摊薄，加上应用不够深入，因此降本增效的效果在短时间内并不明显。

游戏行业的投资人也表达了类似的观点，认为生成式人工智能在游戏行业并非噱头。这是行业的共识，但离大众想象中的效果还有一定距离。主流公司都在积极关注生成式人工智能的新产品，但尚未有公认很成熟的应用案例。游戏研发是一项复杂工程，需要跨职能紧密协作，且作为非刚需的娱乐消费品，玩家主要是为体验买单，对品质的要求并不低。

尽管如此，生成式人工智能在游戏行业的应用仍在不断推进。全球游戏开发者大会发布的《2024游戏行业现状报告》显示，49%的游戏开发者称生成式人工智能已应用于他们的工作场景。而伽马数据发布的《中国游戏产业新质生产力发展报告》则提到，99%受访游戏行业从业者所在公司已引入人工智能技术和工具，近六成头部游戏企业已构建人工智能产品开发管线。

在游戏制作的具体环节中，生成式人工智能的应用已经初见成效。以概念原画为例，这是游戏最开始找风格、确定风格的阶段。生成式人工智能可以帮助美术团队拓展风格、减少绘制试稿的时间，从而早日定调、早日生产。有特效外包公司总监曾表示，人工智能能帮原画提高近50%的效率。

除了原画生成，生成式人工智能在游戏的发行环节也能提高部分效率。特别是对依赖于买量、对素材需求量较大的游戏而言，发行部门可以利用人工智能生成的图进行测试，看看平台的点击率、转化率如何，以及玩家是否感兴趣。

在游戏的3D绘画环节，生成式人工智能也有所帮助。一些游戏团队过往是将3D外包生产，而生成式人工智能平台可以一键生成3D资产，从而取代部分外包需求。

从各游戏大厂的公告和财报中，我们能窥到生成式人工智能更多的应用细节。三七互娱已经将生成式人工智能技术成熟应用于2D绘图、智能客服、本地化翻译、文案生产、协同办公等模块。完美世界则表示已将人工智能技术应用于包括美术、程序、策划、运营、安全、测试等多个核心环节。巨人网络更是高举高打，在人工智能绘画、人工智能语音生成、人工智能代码等多个方面进行了深入布局。

然而，尽管生成式人工智能在游戏行业的应用已经取得了一定进展，但离全面普及和深度应用还有一定距离。多位行业人士都认为，游戏的工业化流程复杂是最大阻碍之一，此外，目前生成式人工智能还在发展初期，能力还并不足以替代原有生产环节。

专业人士认为，目前能够较好结合人工智能的游戏场景大体在研发层面的语音、原画生成、游戏测试以及游戏体验中的人工智能NPC和UGC游戏上。至于文本、代码、音乐和视频等需要创意层次较高较复杂的领域，人工智能还只是“玩具”。目前人工智能可能只解决某个环节里的一个小的问题、小的场景。在整个游戏的生产生命周期里面，其占的成本其实不高。而且，模型的泛化能力还不是很好，所以仅能解决单点的问题。从产业链结构来讲，游戏行业很多资金投入都是作为营销费用给了拥有流量的平台，很多时候也降不了这些成本。

此外， 对于头部产品而言， 它们仍然以更高品质为追求， 玩家也更成熟， 对品牌、质量、IP都有考量。当下人工智能的水平还达不到高端体验的要求。因此， 在一些对美术标准要求较高的游戏项目中，生成式人工智能更多被用于进行早期的原画概念设计， 从而快速概念验证、降低策划和美术的沟通成本。

不过， 对于一些小型的游戏工作室来说，生成式人工智能或许会有更大的意义。它能帮助实现较为简单的需求，让开发者更快落实游戏的原型。更重要的是，生成式人工智能降低了游戏开发的进入门槛，让更多潜在创作者能够迈出第一步。

整体来说，对于目前生成式人工智能在游戏行业的落地情况，离预期还是有一定距离。不过，技术路径的变革需要时间。随着工具的不断发展和完善，以及更多人才的涌现，我们有理由相信生成式人工智能将在未来为游戏行业带来更大的变革和机遇。 （综合整理报道）（策划/黄李玲）