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我们和网易互娱AI Lab的小伙伴聊了聊 ， AI是如何赋能游戏的 。
作者| 李小歪
编辑| 吴怼怼
这几年 ， 不管高屋建瓴的学术圈 ， 还是产业前线的互联网 ， 各路机构和大厂都在下场做AI ， 就发展程度而言 ， AI已经是全面渗透的姿态了 。
我持续关注AI发展趋势和使用场景有一段时间了 。 这几年 ， 自动驾驶、人脸识别、脑机接口 ， 越来越花里胡哨的词儿都或多或少地和AI开始沾边 。
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这直接引发了大众领域内的观点站队 。 保守派大喊着「机器拥有自己的思想很可怕」 ， 技术极客大多是「我们要拥抱AI」的开放姿态 ， 但问题是 ， AI到底能用在哪些领域 ， 怎么用 ， 只有内行人清楚 。
以目前的发展阶段来看 ， AI技术对人类的助益远远大过担忧 。 更何况 ， 万事没有绝对的非黑即白 ， AI这事儿也不是一句两句能说清楚的 。 我们争论这些 ， 不如看一看技术目前已经落下的场景 ， 能给产业带来的实际赋能在哪里 。
我会从大家比较熟悉的游戏等泛文娱领域展开讲讲 。
01
为什么突破点在AI
说一个观点 。
我认为游戏行业竞争的下一个突破点 ， 可能在于各家的AI技术水平 。
来看一个整体脉络 。
根据中国音数协游戏工委最新的游戏产业报告 ， 整个行业的规模肯定在扩大 ， 但从2017年-2020年报告也能看出另一个趋势：随着人口红利见顶 ， 用户规模增长放缓 ， 游戏市场扩张的同时 ， 竞争也越发激烈 。
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这种激烈竞争在2018年版号收窄之后更加明显 ， 监管层面也希望通过数量的减少去促成质量的提升和品质的创新 。 这背后 ， 是大量未被满足的游戏玩家的需求 。
伽马数据等多方报告指出 ， 游戏感受、玩法创新和社交是大多玩家最注重的游戏体验 ， 再往下拆分就是画面、音乐、公平性、竞技感、游戏协作等具体层面的需求 。 而诸如AI等技术层面的突破 ， 无疑会改善玩家的这些体验 ， 加速游戏行业的换挡升级 。
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从玩家角度来说 ， 丰富的竞技感是重要因素 。 Steam上线《全境封锁》时 ， 不同风格的NPC就点燃了玩家 。 胆小的NPC见了你知道绕路 ， 胆大的就开始猛攻 ， 这就是新型AI利用强化学习技术优化出来的多样玩法 。 它更接近一个真实的游戏环境 ， 体验更类似你遭遇到风格不同的三维世界玩家 。
竞技感之外 ， 相对公平有序的游戏环境也是需要的 ， 多少FPS玩家内心的痛就在于 ， 眼睁睁地看着对手外挂还无能能力 。 早年CS反恐精英不知道伤了多少人的心 。 这一点如今的AI技术其实能较好地消化解决 ， 多重维度的匹配和反外挂监测已经在路上了 。
继续深入讨论 ， 如果你打开一款游戏 ， 第一眼看到的画面、听到的声音也是决定你是否会成为潜在玩家的理由 。 音画已经成为绝对不能忽视的因素 。
这是AI技术能够大显身手的地方 ， 在游戏设计和开发中 ， AI的降本增效效果明显 。
举个例子 。 对游戏里的美术同学来说 ， 通过各种形式的生成-对抗网络模型 ， AI能直接生成高质量的角色原画、场景原画 ， 甚至三维动作资源 。 作为制作者 ， 美术同学大概最明白AI减少了多少工作量 ， 还提升了画面质量 ， 增加了玩家沉浸感 。
02
产学研一体 ， 全链路赋能
了解了AI对于游戏行业的破局程度 ， 自然也能理解深入游戏领域的公司们对AI的重视了 。
就拿网易来说 ， 其互动娱乐事业群早在2017年就成立了网易互娱AI Lab ， 收拢的人才基本上都来自于清北浙复交等名校 。
一个比较明显的趋势是 ， 如今巨头们入局AI ， 产学研三者有了更深层的渗透 。 这也是互联网行业的妙处 ， 它们本身走在前沿 ， 对科技边缘的拓展也跑得最快 。
以网易互娱AI Lab为例 ， 这几年 ， 七十多位算法和工程人员在顶会上发表了多篇重磅论文 。
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还是从大家比较好理解的音画这个角度举个例子 ， 比如去年7月网易互娱AI?Lab?获得全球最大的语音会议?INTERSPEECH?2020?声纹识别赛道双料第一 。 在这次比赛中 ， 网易互娱AI Lab提出了一种?ASR-free?的文本相关声纹识别算法 。 相比传统的识别方法 ， 该算法不需要依赖语音识别,?也能在多语言环境下,同时完成说话人和文本内容的验证 。
而声纹识别技术在游戏中 ， 主要可用于进行游戏身份验证或完善用户画像等方面 。 从实用场景来说 ， 以往该技术多用于安防场景 ， 网易互娱?AI?Lab?能够将其嵌入游戏场景 ， 本身就是突破 。
实际上 ， 更多AI技术的落地是围绕游戏的运营痛点来打通的 。 这就促成AI技术在游戏生命周期的全链路上的贯通和覆盖 。 目前 ， 在包括策划、动作、美术、音频、程序、测试、营销和运营的环节 ， 网易的AI技术正在全面赋能 。
03
让子弹先飞会儿
一个共同的走向是 ， 巨头们在AI上的发力并不是仅仅为了游戏 ， 而是不断思考更广泛实用的商业场景 ， 以及游戏业务可能与之产生的化学反应 。
这几年大众触点较多的AI使用场景就是自动驾驶 ， 在实际的场景测试里 ， 自动驾驶公司很难创造或者遇到极限场景 ， 比如暴雨+冰雹的复杂路况 ， 或者高速公路上闯入的动物及行人这种突发事件 。 这往往会造成测试数据的局限 。
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然而在游戏世界 ， 利用AI技术的测试数据获取成本就相对较低 。 而模拟场景中的无限撞车 ， 或持续过弯 ， 都能在AI的短时多次测试中得到一个相对可行的解决路径 。
在赛博朋克的时代 ， AI技术在产业端的落地只是时间早晚问题 ， 技术深度是目前要突破的方向 。 先前我提到的来自大众认知层面最大的争议点 ， 实际在AI是否能取代人上 。
在科学技术螺旋上升的前期阶段 ， 这种讨论其实会牵绊住前进的步伐 ， 不如让子弹飞一会儿 ， 看以后的发展 ， 道德伦理与法律法规必然是伴随技术的进步随之发展的 。
我这里倒是会用网易互娱AI Lab虚拟偶像制作的相关技术来解释一下我自己的观点 ， 为什么我会认为目前AI之益远大于弊 。
2021年跨年之际 ， 数字人「万一」登上了浙江卫视的跨年晚会 ， 其生动的面部表情是由网易互娱AI Lab的AIxFace面部动捕技术打造的 。 这种配置首先就为具备即时性、现场感的直播晚会增强了科技感 ， 其次虚拟人的神态高度真人化也让互动更为有趣 。
依靠AIxFace面部动捕技术 ， 女孩的眼神、唇动、眉毛、甚至法令纹等变化都细致入微 ， 在交谈和说话时 ， 她发出的每一个字也能精准匹配口型 。
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而网易互娱AI Lab开发的这种轻量级面部动捕系统 ， 与传统面部动捕技术的最大区别在于 ， 不需要复杂专业的动作捕捉场地和设备 ， 也不需要设置任何面部标记点 ， 只需要一个单目摄像头 ， 就可以实时将演员的面部表情迁移到可以脸上 ， 并实现舌头、视线、口型等表情细节变化的精准跟踪 。
表情的丰富、自然和准确程度 ， 自然是数字人在互动真实感上的直接体现 。 此外 ， 虚拟偶像是否像真人爱豆那样兼具唱跳能力 ， 也是评判其真实感的重要标准之一 。
在此之前 ， AxFace技术已经在《第五人格》Bilibili秃秃杯游戏决赛的侦探主播中落地 ， 即时的互动、极具情绪感染力 ， 让虚拟偶像挣脱了虚拟的限制 ， 真正实现了「次元壁的突破」 。
事实上 ， 游戏AI和非游戏AI的技术核心是一致的 ， 只是数据、应用场景和优化目标不同 。 两者的互相赋能、协同发展是一致的 。
在未来 ， 人类和游戏的交互会呈现愈加多元化的趋势 。 可以遇见的是 ， 未来的人机交互并不是一个单一的技术驱动 ， 而会是一个综合方案 ， 它或许能够让电脑像真人一样通过眼球追踪、语音分析和肢体语言去理解玩家的意图 。
当然 ， 这不止取决于AI技术的进步 ， 也取决于游戏设备和游戏产品本身的演进 。 而这两者 ， 会更深刻地丰富人类的游戏体验和快乐感受 。
以下是吴怼怼工作室与网易互娱AI Lab的独家对话内容节选 ， 对话内容有删减 。
1、网易互娱AI Lab目前的规模和人员如何？研究重点和方向是什么？
网易互娱AI Lab：我们在杭州、广州和上海三地总共有七十多位算法和工程人员 ， 从降低游戏开发成本、提升游戏开发效率、降低游戏获客成本、提升游戏用户留存、改善玩家游戏体验等方面入手 ， 重点围绕计算机图形学中的AI、语音技术 ， 自然语言处理、图像处理和强化学习等技术方向开展工作 。 目前部分技术已应用于《梦幻西游》、《一梦江湖》和《第五人格》等多款热门游戏 。
2、除了AI对话、智能捏脸、智能蒙皮等比较前沿的技术外 ， 还会看好哪些AI技术在游戏中的落地？
网易互娱AI Lab：从目前的技术落地和上线情况可以看到 ， 自动化内容生产相关的技术（如我们的AIxFace面部动捕、AIxPose视频动捕、AIxDance音乐舞蹈合成和语音合成等技术）、精细化运营相关的技术（AI用户智能标签匹配） ， 和为了提升用户体验的强化学习等AI技术在游戏中落地价值更大 ， 也更加受到游戏工作室重视 。
随着玩家对游戏品质的逐渐提升 ， 游戏的制作成本上升明显 ， 为了降低和控制成本 ， 自动化生产工具越来越重要 。 其中角色的面部模型、面部动画和身体动画的制作成本比重最大 。 为此网易互娱AI Lab开发了针对面部动画自动化生产的AIxFace面部动捕技术方案 ， 和针对身体动画的AIxPose视频动捕技术方案以及AIxDance音乐舞蹈合成技术 。
3、之前AI周期已经覆盖到整个游戏周期的全链路 ， 具体覆盖哪些环节 ， 具体如何实现？
网易互娱AI Lab：在策划上 ， AI能够丰富玩法 。 例如 ， AI捏脸让玩家在捏脸环节能够拥有更多自由度 ， 轻松创造千人千面的游戏世界；借助文本生成 ， 游戏可以在新春等节日推出符合传统文化习俗的对联玩法；借助面部动捕技术 ， 游戏可以添加颜艺系统 ， 玩家能在游戏中DIY角色表情包 。 另一方面 ， 其也作为生产效率工具 ， 帮助策划自动完成一些传统需要人手动做的重复性工作 ， 比如音游中的谱面生成 ， 或者关卡配置中的平衡性验证 。
除了画面 ， 在音频上 ， AI音频管理系统将海量音频可视化呈现 ， 做到自动识别并推荐声音 。 语音合成技术可用于游戏前期语音资源的生成及辅助调试 。 借助音色迁移 ， 当游戏中某些角色语音台词需要变动时 ， 无需同个声优再次配音 ， 加快音频迭代速度 。
游戏开发出来之后 ， 就是测试环节 。 AI自动化测试可以实现测试人力的解放 ， 提升游戏平衡性 ， 给玩家更好体验 。 AI一小时的战斗数量是和投入的服务器资源以及游戏类型相关的 ， 比如我们现在正在制作的卡牌游戏 ， 单组服务器的采样速度为14w局/小时 ， 相当于一个真人日夜不休地测试约500天 。
在后续运营层面 ， AI可以帮助实现精细化运营 。 通过AI用户标签匹配 ， 玩家能够匹配到与自身实力相当的对手、获得更符合需求的推荐；通过AIxGuardian游戏环境净化系统 ， 无需大量人力审核就能够建立更加友好清洁的游戏环境 ， 保障玩家的游戏体验 。
4、我们也注意到营销环节有一些UGC内容的产出和实现？
网易互娱AI Lab：是的 ， 在营销环节AI能够加速创意内容生成 ， 同时也可以帮助实现更多维度的互动玩法 。 例如 ， 通过AIxDance音乐生成舞蹈动作等技术 ， 角色NPC可以快速生成贴合短视频平台热点的舞蹈动作；时下热门的H5换脸、声音互动、文本生成玩法等也都可借助AI得以实现 。
5、网易的游戏画面精细程度一直蛮受认可的 ， 尤其是动画 。 AI在这块可以有什么赋能？
网易互娱AI Lab：AI能够提升动画的制作效率 ， 帮助实现美术减负 。 已经提过的 ， 传统动捕流程或手K生成的表情或动作动画 ， 如今通过AIxFace轻量级面部动捕和AIxPose视频动捕技术 ， 无需宽敞的空间或专业技术人员 ， 只需要一个普通摄像头就几乎可以做到表情动作动画的实时生成 ， 而耗时耗力的NPC建模过程也可以通过3D人头重建或风格化模型生成得以改变 ， 只需一张照片 ， AI就可以实时生成超写实的3D人头或符合游戏风格的脸模 。
比如在PGC场景下 ， 美术可以基于需求对AIxPose的结果进行和传统美术生产流程一样的调整 ， 但相比按传统流程 ， 动画制作效率可以提升4-5倍 ， 节省7-8成的成本 。
6、目前在游戏中已经成熟使用的AI技术 ， 如果拓宽到非游戏的实用领域 ， 还有哪些商业化场景？
网易互娱AI Lab：就拿游戏AI中的计算机图形学技术来说 ， 它也可以应用于文娱、会展、教育、金融等各领域 。 像前面提到的面部动捕技术、视频动捕技术和其他虚拟偶像制作相关的技术 ， 它和会展中的虚拟导航员、在线教育中的卡通老师形象、金融领域的虚拟客服角色等背后的技术本质其实差别不大 。
而游戏AI中的语音识别、语音控制、语音合成等技术 ， 也可用于搜索、导航、教育/英语口语的自动评分 ， 以及文娱、会展等领域的智能交互场景 。
游戏AI中使用的视觉技术也可以应用于其他非游戏领域 ， 如在游戏中为防沉迷开发的人脸识别技术 ， 和为净化游戏环境开发的政治、色情和暴力监控技术 ， 应用至其他领域分别可以是安防领域的人脸识别 ， 以及电商平台的政治、色情和暴力监控等 。
7、之前叶明江也提过 ， 「AI在游戏领域最著名的事件就是在游戏中击败人类职业玩家」 ， 像这个AlphaGo打败人类的事件有意义吗？有一种观点是 ， 游戏就应该为人类创造美好的体验 ， 如果AI都赢过了人类 ， 那我们还玩游戏干嘛呢？对这个观点怎么看？
网易互娱AI Lab：AlphaGo的实现对于游戏 ， 特别是游戏AI的发展有重要意义 。 首先AlphaGo的实现让游戏公司/游戏工作室认识到AI可以达到人类顶级水平 ， 可以做到很多以前不敢考虑的事情 。
在AlphaGo事件后 ， 游戏公司给与了AI更大的投入和耐心 ， 同时也开始在各游戏环节考虑引入AI技术 。
其次 ， AlphaGo的成功给AI研发者注入了一支强心剂 ， 有更多的AI研究者会投入到游戏AI领域 。
最后 ， 我们相信AlphaGo的技术不仅仅可以用于游戏 ， 未来可以用于很多其他的领域 ， 比如智能机器人 ， 技术的进步总能带来新的生产力 。
游戏AI的目的是为人类创造更好的游戏体验 ， 这是游戏AI不变的追求 。 我们认为AI赢过玩家不会阻碍 ， 反而会激发玩家更大的兴趣 。
首先 ， 一个竞技感不强的AI缺乏挑战性 ， 难以让玩家体验到游戏的乐趣 。 更高段位的“玩家”对抗 ， 是激发玩家兴趣的一个重要因素 。 好的游戏AI可以成为不同水平玩家的对手 。
其次 ， 能做出职业选手水平的AI ， 让陪玩型AI的实现也更简单 。 我们可以用很多种不同的方式去降低AI的强度 ， 创造出低强度但是多样性的陪玩AI ， 从而通过更好的冷启动、玩家陪玩、智能辅助等方式提升玩家游戏体验 。
【技术|游戏的下一个突破点，很可能是AI】最后 ， AI可以发现/探索出一些顶尖玩家也未发现的操作和玩法 ， 成为职业选手们的辅助或者陪练 。
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