莉莉絲CTO聊UGC編輯器，AIGC大有作爲
乾貨還很多
編者按：作爲融合了科技、藝術、文化等元素的複合型內容產品，遊戲的科技價值在近年來越來越多的被提及。尤其在今年AIGC大爆發之際，遊戲中的硬科技更被賦予了更大的想象空間。
在今天的中國遊戲產業年會“遊戲再認知”分論壇上，紫龍遊戲CTO王琦、騰訊引擎技術中心總監吳羽、本站伏羲實驗室AI技術負責人呂唐傑、莉莉絲研發負責人徐小悅、以及中國科學院技術史博士劉毅，就“遊戲硬科技的自研與應用”這一主題，展開了充滿思辨的圓桌對話。
對於國內廠商和國際大廠間的技術差距，活躍在研發一線的王琦認爲，最大的缺口在於我們缺少在頂尖技術下的成規模應用能力。這個缺口不止在技術實現層面，更體現在大規模下的技術管理能力和經驗。
而相似的問題也發生在遊戲引擎領域。作爲遊戲技術的集大成者，遊戲引擎是每個廠商想要更進一步、創造壁壘的必經之路。在實際探索中，騰訊用技術和工具，將對複合型人才的需求解耦爲更易實現的小步快走。
同樣在引擎側發力的廠商還有莉莉絲，CTO徐小悅直言在第一眼見到AIGC時就認爲它在UGC領域會大有作爲，而莉莉絲也正是選擇從UGC切入引擎領域，並推出了“達芬奇編輯器”。就在不久前，由達芬奇衍生出的派對遊戲新作《生活派對》開啓了首測，而備受期待的UGC能力也有望在遊戲的下一測時接入。
整體來看，關於遊戲自研，國內廠商們進步顯著但仍需更多的時間來培養人才沉澱經驗。不過在遊戲技術的跨領域應用上，我們則看到了更多的驚喜。
一直以來，騰訊本站都是遊戲技術跨領域應用的排頭兵。在耳熟能詳的數字長城和數字藏經洞之外，騰訊又與南航合作將遊戲引擎的高精度渲染應用到了飛行員訓練之中，並克服了遊戲技術在工業領域中遇到的穩定性和精確性挑戰。
如果說騰訊選擇“上天”，那本站就選擇了“入地”。通過將渲染、AI、遠程控制等遊戲技術運用到挖機作業中。本站初步解決了在惡劣危險環境下，人員對挖機的遠程操控，大大增加了工程安全性，後續也將更廣泛的運用在川藏線的建設之中。
可以說，在未來萬物互聯的超級數字場景下，遊戲中的硬科技有望成爲衆多行業和領域的發展轉型基石。而像AIGC、XR等新技術的涌現，也讓我們的未來變得更加智能和可期。
以下爲圓桌論壇全部分享內容，爲方便閱讀稍作編輯。
比起技術，差距更多是人才與經驗
主持人：今年很多3A大作有着讓人印象深刻的技術細節，比如說《荒野大鏢客》中的馬匹肌肉線條，《美國末日》中極其擬真的麻繩，這些技術的背後是大量的時間和精力投入。基於這一點，目前國內的研發商和世界一流廠商的技術差異主要在哪？
王琦（紫龍遊戲CTO）：目前國內的遊戲產業主要還是集中在手機遊戲，我們在資源和計算能力受限情況下的開發能力，在全球是比較領先的，但在最高端的技術應用方面是存在缺陷的。
準確來說，對於技術單點我們是能夠在合理的成本下獲取到，那麼真正的壁壘的是什麼？我覺得是在非常高技術領域的成規模應用。
我們研究一個單點技術，形成一個demo其實很容易。下一步的工程化，即在工程裡處於可用狀態也還不難，組建一個小團隊是能做到的。再下一步是如何用高效的方式整合到整個開發流程當中，這就需要大量的能夠使用技術和懂技術的人。
對比汽車產業，國內的汽車產業開始是買核心部件來組裝，隨後開始對一些部件進行國產化，再到全產業鏈的國產化，我認爲遊戲產業正處於國產化的過程中。結合我們自己的發展，一開始也是基於Unity和UE引擎做一些上層的開發，然後逐漸需要對引擎進行更深入的定製化。
隨着定製化的產生，整個信息的厚度，即參與開發的人員的信息交流的力度就會變得更多。爲了維持整個信息系統不限於混沌，傳統3A廠商在開發上的技術管理經驗就顯得尤爲重要，它可以令你不斷的正向前進。只要保證每天都有一點前進，認認真真做事，我相信整個我們會向汽車產業一樣，能夠迎來自己全產業鏈的大發展。
吳羽（騰訊IEG研發效能部引擎技術中心總監）：我接着王老師的觀點再說兩句，遊戲引擎是各項遊戲技術的集大成者，它是由非常多的遊戲餵養出來的，國內還需要時間去積累。
國外一個比較值得我們學習的地方，是工業化的遊戲製作流水線。它不僅是技術，還包括工具以及經驗。你會發現需要有一個人他既懂美術，又瞭解整個遊戲的製作流程，還要會寫底層算法。很顯然，這樣的人才非常少，整個項目都流轉不起來。
而國外發展那麼多年了，確實有很多複合型人才，這點我們還要慢慢培養。在此情況下，我們認爲除了學習國外經驗，還得去打造適合自己的工具技術和流程。因此上述的三個方向需要解耦，畢竟單個領域在國內都能招到很優秀的人才。通過一些工具，把不同角色剝離出來，各司其職再有機的結合。
主持人：現在主流的引擎公司大多來自國外，這會不會讓我們的遊戲科技發展遇到被阻斷的情況？在這個角度下，我們做自研引擎的必要性和意義在哪裡？
徐小悅（莉莉絲研發技術負責人）：我覺得卡脖子問題是會出現的，同時國外廠商的經歷也可以作爲參考。他們在早期也是使用商業引擎來做研發，可一旦形成一定規模，幾乎所有的大廠都會試圖去掌握核心的引擎技術，並進行巨大的投入。
對於遊戲引擎，我也很愛把它和汽車產業做對比。它就像汽車發動機，你買一個進口發動機也能造成不錯的汽車，但會缺少核心的競爭力和技術壁壘，缺少建造護城河的能力。我相信對於任何一家達到一定規模，且希望在領域內生根的公司，自研引擎都是一件不可避免的事情。
做這件事的路徑其實很多，不同公司有自己的方法。比如說騰訊，在我看來應該是一個多點開花的方式，因爲它有足夠多的資源。那麼像莉莉絲，我們是要尋找到一個比較好的切入點，以漸進的方式來積累能力。所以我們選擇了UGC，因其對於引擎能力的需求和傳統商業引擎有比較大的差異。
主持人：其實我對達芬奇也很好奇，想追問一下，在做達芬奇的過程中有沒有遇到一些比較大的挑戰和想解決的問題？
徐小悅：我們針對的是業餘開發者，他們的專業知識儲備是不足的，但又要讓他們能夠非常容易的去創造遊戲、展開協作、共享資源等等。因此，我們所涉及到的技術棧其實是超過了傳統遊戲引擎的範疇。比如說作爲一個編輯器，它還要承擔版本管理相關功能，且要足夠的好用，這也是一個非常大的挑戰。
跨越領域，遊戲技術大有可爲
主持人：我們知道遊戲也是一個非常重要的文化產品，它作爲一個新興的，有強烈衝勁和能量的產業，在超級數字場景以及遊戲跨界方面，發生過哪些變化？
劉毅（中國科學院技術史博士）：今天坐在這裡是有點惶恐的，4位都是技術大咖，我本身不研究技術的迭代，只是從旁觀者的角度去看整個技術的發展的脈絡。
遊戲技術在遊戲中的應用，和在其他行業的應用，最本質的區別在哪？首先它的滿足點是不一樣的，遊戲首先是玩，即遊戲科技在滿足用戶的娛樂需求後，其實就已經合格了。
但當它運用到其他領域時，滿足點就發生了變化。比如剛纔說到的敦煌藏經洞，一毫米的復刻精度非常厲害了，但站在數字孿生或者工業領域，0.01毫米0.001毫米的加工精度比比皆是，這其中的量級的變化對於數字技術的挑戰非常之高。
此外，遊戲技術在研究領域的更深層次應用是什麼？它解決了三個問題，一是過去想做而不能做的實驗，比如一些重大社會公共事件的應急反饋、重大自然災害的一種應急管理等等，現實中你無法模擬這些情況。
第二就是規模太大的實驗，比如疫情管控，它不僅僅是武漢一座城市的管理，還包括其他城市以及整個國家在全球輿論下的反饋，它是整個系統的變化，這是現實難以實現的規模和體量。第三很簡單就是成本。而遊戲引擎的技術迭代，發生於自身的市場需求，同時又對於某個工業領有很好的反饋。正是因爲這種雙向的互動，是我非常看好遊戲科技在未來的跨界應用。
吳羽：我一直從事自研引擎方面的工作，騰訊也在自研引擎上有非常長期的投入，我們是在從0~1在打造一個完全具備自主知識產權的自研引擎。事實上，遊戲引擎在國外已經在覈電、軍事等很多領域中有非常廣泛的應用，而國內纔剛剛起步。
同時在實際落地中，我們看到工業領域的要求其實是更加苛刻的。舉兩個簡單例子，一是關於穩定性，以遊戲幀率爲例，一般來說一款遊戲能在PC或者主流手機上跑到穩定59.5幀，算是非常好的成績了。
但我們發現在工業領域，比如說南航飛行訓練機的視景系統，它有一個非常大的屏幕。飛行員在訓練中即便只是少了一幀都能看出來。同時，它需要每天20個小時運行，不能出現崩潰的情況，穩定性要求更高。因此，我們需要對引擎做非常深刻的改造才能解決這些問題，把遊戲技術從娛樂領域應用到更嚴肅的實業領域。
第二個例子則是準確性，例如在降落過程中，飛行員會去看地面上的指示燈和標線。但這些很小的平行線在渲染時會出現摩爾紋的情況，無法達到想要的訓練效果。我們通過非常多的優化，才最終符合工了訓練要求。從遊戲技術要擴展到其他領域，還是要懷有一顆敬畏之心，是我這兩年非常深刻的體會。
主持人：從技術角度來說，AI和遊戲技術一直是相伴而生。比如《逆水寒》應該是國內少數實裝了非常多實驗性AI能力的遊戲，所以我也想請本站伏羲實驗室的呂老師來跟我們分享一下自己的想法和探索。
呂唐傑（本站伏羲實驗室AI技術負責人）：伏羲實驗室成立於2017年，爲什麼會在那個時間成立？因爲當時AlphaGo的出現給公司高層帶來比較大的衝擊，覺得這個技術應該能在遊戲裡產生比較大的影響，所以決定要爲未來做準備。
我覺得遊戲跟AI，一直是相輔相成的形態。目前大家最耳熟能詳的幾家公司，在剛開始做技術的時候，都有在遊戲方向做研究。比如DeepMind在做AlphaGo前，先在一些特別小的遊戲中驗證自己的強化學習技術。
而像OpenAI在做大模型之前，做過Dota2的AI機器人。並在非常複雜的遊戲環境裡，實現了超出當時世界最強職業戰隊的競技水平，證明了用深度強化學習技術，可以達到甚至超越人類的能力上限。在驗證了技術可能性後，再把技術不斷運用到更多場景中。所以我覺得遊戲在人工智能的發展裡，發揮了非常重要的作用。
另外主持人也提到，AIGC本身有很多優勢。一是成本比較低，相比在現實中做技術驗證和實驗，在遊戲這樣的虛擬環境裡，首先可以並行的起非常多的環境。另外因爲引擎可控，我們可以對過程進行加速，提升時間效率。
另外在跨界這塊，我們也把技術應用到了更多實體場景中，比如我們有一個挖機機器人的應用場景。我們在瞭解這個行業時，發現挖機在很多場景下風險性非常高。它在西部的一些礦山、高原場景下，因爲山體非常斜，一有不慎操作就會出現事故。
其次就是這些環境本就惡劣，像在高原地區缺氧條件下還要高強度的工作，對人體也是巨大挑戰。因此，我們在想能不能讓這些挖機師傅，能像玩遊戲一樣非常輕鬆的開挖機。
對此，我們做了很多研究，也運用了很多遊戲技術。比如說遠程的實時渲染，我們可以通過渲染技術做到三維實施重建，讓挖機師傅可以實時看到360度的視角轉換。另外就是一些人機協作，通過強化學習技術，讓AI自動的去做一些操作，降低師傅的操作強度。
主持人：在數字人文領域，我知道騰訊在數字藏經洞、數字長城這類項目中，遇到了不少挑戰和阻礙，你們從實際經驗出發覺得後續應該怎麼樣去更好的推進？
吳羽：首先這些項目肯定是站在講好中國故事大背景下，它的意義是非常大的。過程中其實非常依賴遊戲相關技術的提升。騰訊現在做的數字長城，敦煌數字藏經洞、北京中軸線這些項目，其實都大量使用了遊戲內容製作的工業化流水線能力。
這些技術進步讓我們有可能將莫高窟在內的很多洞窟，真的搬到超級數字場景中。另外像數字長城項目，上線後的訪問量遠超它此前5年的遊客總量，讓更多的人可以觸達我們的傳統文化。此外，運用這樣的技術還能對效率提升起到非常大的效果。從2017年，PCG技術在國內遊戲圈開始生根發芽，到現在6年過去了，行業中的大規模場景製作效率大約提升了100倍。在之後AI技術加入後，我相信它會有進一步的提升。
然後我們把這個技術用到其他領域，比如剛纔提到的飛行訓練，100倍的效率提升會是非常恐怖的一件事。另外我們還可以把中國的250多個機場都進行數字重建，進行更貼近真實的訓練，也可以切實提升民航安全。
暢想未來，技術發展引領變革浪潮
主持人：最後一個話題是來暢想一下未來，面對各類新技術的出現，各位會不會覺得很焦慮？還是說覺得站在時代變化的檔口，覺得很興奮？目前大家有看到的新技術中，哪些給你們留下更加深刻的印象？又更看好哪一項技術？
王琦：我在看到蘋果的Vision PRO後，第二天就和公司管理層分享了自己的興奮。因爲我投身這個行業的原動力，就是要追求不同的遊戲體驗，而它能夠帶來遊戲體驗的巨大想象空間。結合大語言模型和AIGC，我們是不是有能力創造能夠讓人忘掉自己現實存在的元宇宙世界，這背後最重要的兩個門檻是什麼？
一是單體交互中NPC對你的說服力，伏羲他們在《逆水寒》裡做了不少這樣的工作。二是整個世界資源體量的問題，爲了創造這樣大的數字世界，成本是非常難以接受的。但在可預見的將來以及目前可見的技術發展趨勢，這兩點都會被AI極大地解決。
我覺得可能在未來十年內，我們結合Vision PRO這種設備，將會出現像《西部世界》這樣的產品，得到此前完全無法想象的體驗，僅是想象就讓人非常興奮。
吳羽：對於剛纔提到的所有技術進步，其實我都是非常開心的，因爲它們能讓遊戲引擎變得更加好用，或者能觸達更多的人。另外因爲遊戲引擎想要提供好的畫面質量，非常依賴內容。我個人很看好PCG加上AIGC這條方向的發展。
當然我的視角可能不一定對，個人感覺這也不能解決所有的問題。對於AI，我認爲它是對信息的壓縮和解壓的過程。
舉個例子來說，假設我對訓練了場景生成的模型說“生成一片森林”，其實隱含很多意思在裡面。相當於讓AI根據學習到的知識去生成森林，這些知識可能包括顏色、材質、風格等等，他可以產出一個讓你驚訝的東西。
但在專業製作領域，比如說要構建一個城市或在遊戲中定製場景，需要有藝術創意體現其中，就需要專業的美術工作工作者提供非常強的控制力。這兩者就出現一些矛盾，我無法通過不斷的隨機來隨到我剛好要的場景，可能要用Lora或者是Control的方式去對它進行控制。
我們發現如果一個藝術家想要非常精確的產出一個風格創意化的資產，他需要精確的控制好所有變量，使得輸入的語句會變得很長。甚至長度可能和他在三維軟件中直接編寫是差不多的，或者是成正比的。
所以我們現在在探索一個方式，用PCG去描述我大概想做一件什麼樣的事情，讓它來把這個“咒語”拼出來，然後再讓AI去生成。這樣一來，AI就是我在Generation上的一個節點，最後通過一張網絡把這一個個節點連在一起。通過這樣的方式，它能夠更快的去創造更加豐富的可定製的，而且帶有藝術創造的專業化的場景，也可以降低整體的門檻。
呂唐傑：我可以講一下我們實際中確實遇到的一些問題。AI生成的美術效果在非專業人士看來，是非常不錯的。但我們在實際落地過程中也確實發現，真正想要達遊戲開發所需要的美術級別，其實還是有一定的挑戰。
比如剛纔吳老師提到的可控性，美術人員在創作一個美術資產的時候，他腦子裡是有一個大概想法的，不是憑空靠幾個文字就能把它給描述清楚的，所以這種生產過程中的可控性，確實會有一些挑戰。
舉個三視圖的例子，我們發現三視圖對可控性的要求是非常高的。當你給到一個正視圖，讓AI來生成側視圖和背視圖，就需要非常強的邏輯性。首先物體的形狀得是一模一樣，不能正面和背面看上去是不同的。另外色彩也必須得是一致的，前面是大紅反過來是淺紅，這感覺也不對。
整體來說，真想要達到像專業美術標準，中間有很多工作要去研究和解決，並不是大家想象中把AI技術拿給美術用，他的工作效率就大大提升了。
另外吳老師提到的PCG和AIGC的結合，我們也是有深刻體會。比如在遊戲開發過程中做一些三D的模型資產，我們也不是直接上AIGC的，而是跟PCG一起結合。先讓PCG生成一些可控性的原子組件，然後利用AIGC更強的審美能力，來判斷出這個組件是不是更符合使用者給到的參照圖片，或者說使用者想要的美感。
PCG比較強的是它能快速生成可控性組件，並且能大批量的生成。但判斷這個東西好或不好，是目前AIGC比較擅長的地方，所以我們在這種場景下就會去做很多結合。
徐小悅：對我來說，當我第一次看到今年AIGC技術爆發的時候，第一個反應就是這個東西在UGC領域應該是大有可爲的。因爲我們遇到的最核心的問題，其實在於如何降低門檻和如何解決簡單重複的勞動這件事上。
前面兩位老師提到的關於它在專業能力上的一些不足之處，由於不同的應用領域，會有不同傾向的能力需求，在UGC這裡會影響更小。在這種情況下，我認爲UGC領域正好是一個可以很好發揮AIGC能力的天然場景，這也是我覺得未來我們可以發進行深入研究發力的地方。
另外談到所謂的焦慮問題，其實我是有相當大的焦慮。坦白來說，因爲我本人是遊戲引擎出身，看到了這樣會對遊戲未來發展有深遠影響的新技術的涌現，而且還是自己以前並不熟悉的領域，就會產生一些自己要被時代淘汰的緊迫感。
但與此同時，這種緊迫感其實也是我們技術人的驅動力。活到老學到老，一定要保持自己對於新技術的熱情，和擁抱新技術的態度，才能夠使我們在這個時代浪潮中不會被淘汰。
劉毅：剛纔幾位也都講了人工智能的事，當前的這種飛速發展確實很非常令人激動。說它是一個新的種族即將誕生，應該也是沒有什麼疑問的。
另一方面我想回到剛纔王琦總講的XR領域，我覺得AR也許是一種革命性的代際性的變化，無論是對於遊戲而言，還是對於整個人類社會而言。
從伽利略到牛頓到愛因斯坦，都覺得這個世界是數字的，解釋了這個世界的物理學基礎是數學。而如今我們的計算機，底層邏輯也是數學0和1的二進制。在這個維度上，現實世界和數字世界是統一的。
如果從生產力的角度來說，人類到現在經歷了農業、工業和數字三次革命。但從交互的角度來說，人類只有兩次革命。第一次是單線的交互，第二次就是現在XR代表的雙線交互。
單線交互就是我們現實中的人，和現實中的人或事物之間的交互。數字世界中，就是我們作爲一個用戶，與數字世界中的人或事物交互。但AR的出現讓現實中的人，可以和數字世界中的人或事物第一次實現跨越邊界的交互。這是以前我們認爲絕對不可能跨越的邊界。這對於整個世界發展所帶來的衝擊，都是前所未有的。
儘管AR現在還面臨很多問題，比如說顯示材質、延遲等等。包括蘋果的Vision Pro我體驗後也覺得它離我們想象中的那種狀態還有很遠。但我始終看好這個方向，因爲它帶給人類的變化確實是我們這幾千年歷史中從沒遇見過的。
主持人：我們這次的圓桌信息量可以說非常大，希望大家都有所收穫，然後也希望我們明年有機會可以再見。
＊爆料丨合作丨招聘：點擊或戳微信號 luoxuanwan111