图片来源@视觉中国
消费还没彻底复苏，游戏却已经出现拐点。
(资料图片仅供参考)
在游戏热度猛增的背后，除了版号的利好因素外，AIGC技术的广泛运用成为了一大亮点。在其他行业还在试水、探索之时，生成式内容技术已在改变这个行业的每一个角落。
总体而言，游戏行业受到了系统的、全方位的、全产业链的改变——无论是文生文、文生图还是语音等，大多数前沿技术都可以在这里找到落脚点。
在画面端：它的改变涉及原画、作画到3D建模；在语音端：涉及了内置语音、配乐到自动生成；在开发端：有代码生成、辅助开发的Text to Code；甚至在营销推广端，AIGC技术也有涉足。
在游戏种类中，RPG、FPS再到MOBA等类型都有涉及。更为重要的是，AIGC对游戏行业的变革不仅仅在于为开发者、美术、CG制作、剧情脚本从业人员的效率提升，更被众多游戏厂商用来打开市场、提高用户体验的工具。
在上图中，数科星球总结了游戏+AIGC的高频词汇。除了游戏主流厂商在试水自研外，AIGC供应链中的企业也纷纷参与其中，在涉及的游戏产品里，除了老产品叠加AIGC技术外，在计划推出的新产品中，这种趋势也十分明显。
AIGC大行其道的底层逻辑就商业模式而言，不论是To B还是To C，数字化的基本原理是将物理世界中所涉及的流程、管理制度等进行虚拟化，即将现实世界中的各种实体、事件、数据等抽象成数字形式，并在计算机系统中进行模拟、存储、处理和交互。
游戏作为一种虚拟的娱乐形式，天生就是数字化的，因为游戏中的角色、场景、任务等元素都是由计算机程序生成的，玩家的体验也完全依赖于游戏引擎的设计和实现。
所以，游戏行业率先被AIGC改造就变得顺理成章了。
值得注意的是，目前的AIGC技术仍然可被看作“内容领域的供给侧变革”。虽然，“具身智能”尝试利用操纵机器人的方式直接改造物理世界，但就技术成熟度而言，让AIGC在物理世界操纵机器人要比构建虚拟世界的难度要大得多。
目前来看，文生图、文生文、文生代码、文生语音等领域均已形成各自的生态。仅以文生图的Stable Diffusion为例，它就可以胜任：
在以SD为核心的生态中，还有WebUI Automatic1111、DreamBooth等一系列配套工具作为支撑，当然，对于Midjourney来说，事情同样如此。
AIGC+游戏的下一站：智能化目前，在提升效率和改善产品质量方面，AIGC技术有着一定的优势。仅以游戏中常用的NeRF技术中，就出现了树状技术迭代趋势（NeRF由微软亚洲研究院研究人员于2020年提出，思想是将图像看作是一个三维的辐射场，并通过神经网络对该场进行建模和预测，从而实现图像的生成和编辑）。
在上表中，我们可以清晰地看到技术对于产品功能的迭代作用。
虽然，AIGC可以提升效率，但对于游戏行业的巨大需求来说，这还远远不够。一些从业者认为，AIGC应该跳出降本增效的藩篱，走向智能升级。仅以智能NPC为例，除了提供生成式内容的对话功能外，还应具备自动盖房子、自动开店等等特色。
在智能化升级上，目前业界最为看好“智能NPC”方向。
NPC是游戏中为数不多的、可以迁移现实世界交互的场景。一些人认为，基于底层大模型的NPC将在表情神态、动作处理和连续对话方面进行升级。在未来的游戏中，这些角色可能拥有自己的身份、背景、性格、记忆、目标等，并可根据玩家的动作进行相应和反馈。
智能NPC可能是千人千面的，这同时可极大地提升游戏体验。目前，《逆水寒》等手游已宣布实装游戏GPT，这样，NPC便有更强的自主性与随机性，从而提升互动的真实感。
在剧情设计层面，AIGC技术的叠加将打破以往行业里“线性游戏设计”的桎梏。形象地说，类似于“底特律变人”等故事剧情线将有可能自动生成。
AIGC+游戏大幕徐徐拉开虽然，在游戏界，AIGC被认为是降本增效神器。但就长期情况而言，一些企业的产品已实现长足进步。
举例而言，Runway ML所提供的视频技术已达到极其逼真的程度。除了游戏外，它的产品还可以运用在影视等多个领域之中。
blackshark.ai的产品被运用在《微软飞行模拟》游戏中。该公司的产品除供给飞行游戏外，还可以在数字孪生、无人机领域加以应用。
也就是说，对于游戏AIGC企业而言，其产品的应用空间可能更加广阔。在数科星球的观察中，目前国内外为游戏行业供给技术的AIGC公司也是如此——它们往往有着多行业的Know-How。
虽然，国内的AIGC环境较之其他地区存在一定的滞后性，但就国外发达地区的发展来看，AIGC+游戏大行其道的一天迟早会到来。（本文首发APP）
关键词：
