AI技术在游戏领域的应用情况研究报告

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2023-11-03 22:32:19

一、发展环境技术端

大模型时代，AI在游戏行业加速落地。具体而言，在训练方法方面，大模型主要分为监督学习和无监督学习两种方式，以更低的成本提高模型智能化水平，提升训练效率。在开发效率方面，AI大模型在经过微调后，可获得特定、具体的行业知识，充分挖掘AI模型潜力，降低数据需求量和训练时间，进而减少边际落地成本。

例如，StableDiffusion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。AI可优化从策划到剧情、音频、图像、动画制作再到宣发等游戏制作全流程，提高开发人员创造效率，减少研发周期和人员规模，进一步降低游戏研发成本。

二、需求端

AI全方面赋能游戏制作流程，实现行业降本增效。例如，一名画师需两至三天完成一套用户头像制作，AI则仅需不到一天时间。面对越来越高的开发成本，游戏行业降本增效以提高盈利能力、行业竞争力的强烈需求推动AI与游戏行业的深度结合。

三、发展现状应用场景

AI技术在游戏行业应用场景丰富，包括代码编写、虚拟玩家、NPC动态互动、内容创作、美术设计等方面。例如，AI可辅助设计游戏中的剧情及对话，根据用户要求生成不同场景、背景、角色的个性化内容，并保证游戏世界内众多角色语言的流畅性和世界观的一致性。

四、应用效果

AI技术可提升图像、音频、文本、视觉设计等内容生产效率，打破人工制作产能天花板，缩短游戏制作周期的同时，更易将创意实现，推动游戏更加精美。例如，《微软模拟飞行2020》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。创新具体体现在全新游戏品类与个人定制化游戏两方面。

五、发展展望

政策颁布，规范AI在游戏行业的应用。技术逐渐成熟，AI将进入原创阶段。到2030年，游戏中文本、代码、图像、视频、3D都可以通过生成式AI生成，并且达到专业开发人员和设计师水平，原创阶段的生成式AI将发挥更大效用，进一步提升游戏产业研发效率并降低成本。

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