游戏工业化时代的典型标志是基于AI的研发工具链。 首次听到这个解读，是在2020年游戏产业年会上，分享人来自腾讯互娱公共研发运营体系负责人崔晓春。受此启发，笔者在《70页深度：东西游戏工业化进程对比、产业拐点、演化趋势》报告中，也提出过游戏工业化可划分为三个阶段：第一阶段、积累、整合、中台化；第二阶段、3A品质、供应链；第三阶段、AI在游戏产品中的应用。

如今两年时间过去了，游戏行业鲜见讨论游戏工业化，倒是不少人开始热烈讨论AIGC。有人说，AIGC提升研发效率，会让中国游戏产业弯道超车；有人说，AIGC大幅降低游戏制作门槛，未来会出现原子化的游戏工作室；还有人说，如果不能很好地利用AIGC，游戏人大概率会被淘汰。

观点漫天飞舞，究竟哪个可信，少有人知道。在笔者看来，国内对AIGC有实战经验的团队，腾讯互娱公共研发运营体系一定位居前列。作为腾讯游戏中台部门，旗下拥有研发效能部、品质管理部、技术运营部等六个部门，像研发效能部下辖AI、游戏引擎等多个中心。

腾讯互娱研发效能部总经理邓大付告诉竞核，团队自2018年开始，就在探索如何在研发流程中高效地利用AI，内部会利用公司内外部通用模型做微调，主要围绕沉淀平台、积累解决方案模板两方面。像Game AIR平台，它是一个AI中心推出的进行游戏AI研发的平台，主要采用机器学习的方法。在应用层面，它支持制作Bot和NPC。在平台层面，它提供了AI训练制作、线上部署和行为分析等功能。目前该平台上接入了5大品类，14款业务，其中8款已经上线进入实际运营。

另外如Art hub（艺术中转站），它是AI中心推出的一个云平台用来储存美术资产。该平台用途有两个：首先是收集数据；其次是方便美术进行自主管理。

“通过收集美术、文本、玩法等跟美术、策划、程序息息相关的元数据，对后续打造相关AI产品非常重要。”邓大付告诉竞核，“直接用外面的模型，很难生成跟游戏风格相匹配的内容。”

他分享到，内部正在打造一个AI原画插件，将集成至Art hub。团队希望，这个插件能够让美术采用语言或图片的形式，在工具集里进行修改。终极目标是，希望未来语言生成的原画，能够自动地进入到整个生产管线当中去。

本次交流，我们还聊了中台技术团队打造产品的思路；以及如何向多个游戏工作室项目组输出工具。当然了，我们也聊了针对AIGC掀起的热潮，国内外会培育出何种游戏业态。以下是采访全文，略经编辑，请大家enjoy

腾讯互娱研发效能部总经理  邓大付

AI原画产品要上线了

问：最近这段时间，微软跟谷歌两大巨头围绕AI技术打得火热。想问问研发效能部有没有利用AI相关技术，打造相关产品呢？

邓大付：微软跟谷歌主要是在比拼AI能力。从长期来看，我觉得AIGC它一定很有用，具体来看去年主要是两个核心技术，第一个是基于GPT 3.5模型的文本生成技术；第二个是Stable diffusion扩散模型，带来的文生图技术。未来，它们对游戏行业也会带来很大的影响。

过去很长一段时间，我们团队一直在致力于去提升游戏整个研发生产链的效率跟效果。由于游戏研发链条很长，我们过去很多工作都集中在后段，比如拿到原画后如何生成3D模型，然后更有效地生成贴图，再高效地制作动画。此外，我们也长期研究跟玩法相关的NPC行为语言。

问：可以理解为，研发效能部内部并没有像GPT 3.5、Stable diffusion扩散模型这类自有模型吗？我们主要是利用TEG旗下AI Lab的模型吗？ 

邓大付：我们过去有用过GPT 2，现在我们公司内部也有自己的语言模型。内部会基于公司内外通用模型去做微调(fine-turning)，然后使得它在游戏行业的专业知识会更加好一些，说话语气更符合游戏玩家的体验场景。

问：训练针对游戏场景的对话模型、文生图模型，需要大量语料、图片。我们了解到，一些项目组在面对是否使用对话模型时，会考虑投入产出比。他们觉得接入模型喂语料，还不如直接招聘两个策划来写更省事，成本更低。咱们服务项目组时，会否遇到同样的问题？我们是采用何种方式解决的？

邓大付：同样会面对类似的问题，我们换了一种方法去解决这个问题。首先分享下，我们如何从项目组拿到数据。我们在内部做了一个美术资产生成平台Art hub，它是一个云平台用来储存美术资产。

过去常见的情形是，美术资产储存跟游戏代码放在一起。这会给游戏制作带来不便。海外也有一些收费软件卖license，但它不是一个云化服务。此外，它有很多特性也不能满足我们整个自主供应链上的一个需求。所以我们自己做了Art hub（艺术中转站）。

问：Art hub什么时候上线的？大概有哪些模块？

邓大付：我们2019年就上线了，做这个平台目的有两个：第一个是收集项目制作的资产数据；第二个是方便整个美术自主管理。接下来就好办了，我们就跟项目组拿使用权限，哪些数据能用，哪些数据不能用。我们会跟项目组说清楚。所以，我们是通过这种方式，把数据收集起来的。

总体来看，在数据收集侧，我们会把它分成三大块：美术、文本、玩法。这些跟美术、策划、程序相关的原数据收集，对后续产出非常重要。当然了，因为腾讯游戏项目组多，我们收集的数据体量还是相当可观的。对于外部的一些创业公司来说，可能这个是他们比较头疼的一件事。

问：基于公司内外部模型，我们大致上是沿着何种思路，来研发项目工具？有没有已经落地的工具？

邓大付：在美术侧，我们过去是沿着整个美术工作工具链进行研发，大致上把它分成几大块：第一个是原画、第二个是建模、第三个是贴图、第四个是动画，就这4大块。它们包括有人物、场景、物件等。

当然，这里面并不是所有的自动化工作，只用AI算法来解决。这里面，像面部、肢体动画、3D建模以及展UV(是指把建好的模型展开成平面)，涉及到很多几何、优化、物理等问题，需要综合多方面的能力。 

整体来说，从始至今我们的思路打法是，选择游戏研发流程中耗人工、时间较多的环节，然后利用AI算法及其它能力，来解决这些问题。

问：我们是否已经打造了一些产品组件，帮助项目组提升研发效率？

邓大付：去年，我们推出了四大产品，它们分别是做绑定的Super man、做展UV的一个产品，然后是蒙皮的产品，以及Art hub下面的一个产品。今年我们还会推出四大产品

问：能否重点展开分享下AI原画产品，它的产品形态跟Midjourney类似吗？

邓大付：做一个类似像Midjourney这样的搜索网页，对我们来讲就没有太大价值，因为这里面涉及的专业壁垒不是太高，项目组自己也可以做。

打造产品前，我们首先要了解美术用它来做什么？常见的用途是寻找创意灵感。我们的做法有点不一样，会围绕三个功能点进行打磨。第一个功能点是，我们会以插件的方式集成到Art hub；第二个功能点是，美术能够在工具集里去进行修改，采用语言或图片的形式；第三个功能点是，我们希望说未来语言生成的原画，能够自动地进入到整个生产管线当中去。这是我们最终的一个目标。

打破部门墙，有用才是硬道理

问：不同项目组，不同游戏事业群之间会存在部门墙吗？我们采用了何种方式打破它？

邓大付：我们是中台部门，所以部门墙对我们来说还好。我们跟光子、天美、魔方，还有跟北极光整个技术中心、美术中心都有非常深入的合作。

当然了，构建体系化AIGC能力这个事儿第一个它很难；第二个是说它还处在一个早期的阶段。现在并不是说大家处在内卷没事干，然后大家抢事干的阶段。我们构建体系化AIGC能力面临最大的困难，是做的东西真的是不是有用，这是最核心的。

问：我们听说，一些成熟工作室策划跟美术配合得非常默契，通常这类AI原画工具很难进入。想问下，咱们在推荐这些产品应用到产品时，会遇到哪些困难？

邓大付：如果只是当前功能的话，它起到的作用非常有限。不过，我们新推出组件时，通常都不会一下子广撒网。通常，我们都会跟有兴趣的比较open的这些项目组去独立合作。完了之后，一方面要沉淀使用经验，另一方面才会去大力推广。它确实能给工作室带来价值，这个时候才去做这样的一个曝光。

问：能否分享下，研发效能部旗下AI中心跟项目组日常的沟通模式？我们内部会设立细分技术方向PM负责协调吗？

邓大付：没有类似的PM岗位。主要看产品组件处在什么阶段。第一种情况是，我们自己有比较好的idea，通常我们会去跟工作室美术去聊，看哪些技术点他们可能会感兴趣，项目研发处在哪个阶段，问问他们是不是有精力来一起来合作做这件事。通常，我们只会找一两个项目组进行沟通，互相确认完意向后，才会启动合作。

如果产品组件进入成熟期，我们会专门的团队去做推介，包括腾讯一方、二方工作室。其实，大家对这样的产品接受度还是很高的，核心的问题是你是不是真的能帮助他，你能帮助他你又不要钱，为什么他不用？

问：这种模式之前，我们有采用过其它方式吗？

邓大付：我们18年开始探索的时候走了很多弯路，有些东西我们觉得很有用，比如从视频中提取动画，像是狮子动画、篮球明星扣篮等。后来我们发现，很多产品的应用场景太special了，发现不对就砍掉了。

不是所有技术探索都是成功的，因为处在前沿行业里面，关键的是要在合适的时候及时调整。

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谁来评估产品好不好

问：前两年，我们主要探索AI应用在哪些方向？今年我们大力推进AIGC应用的方向是？

邓大付：我们20年到21年的重点是在动画和贴图工具。23年重点是，3D重建跟物理仿真以及原画这块。

问：确定探索这些方向，是根据项目组这边反馈的需求，还是我们观察到了一些技术拐点？

邓大付：两个都有。有一些是项目组的人，说大付我这里遇到了问题，你们来帮忙搞定一下，看能不能搞定。然后我们说过去看一下，帮他们搞定。搞定之后，再把它沉淀成一个通用的工具去推介。

还有一种是我们自己眼睛一直在盯着学术界和产业界的变化，如果说有新的技术出来了，我们感觉它对游戏一些地方非常有用。接下来，我们自己也会去做尝试跟探索。做出来之后，我们也会去找项目组去聊，聊完了之后看看是否能一起去合作这件事。

问：AI bot是当前应用比较广的技术，咱们是否有相关的产品落地？跟公司内外部同类型产品相比，我们打造AI bot的打法有何不同？

邓大付：从技术上来看，没有太大的差异点，只是大家对它重要性的认识程度以及做法可能会有一些具体路径上的不同。我们是希望做一个平台级产品，然后它能支持各种类型的游戏在上面去生产它自己的bot。目前，五大品类产品均实现了落地。

我们的整体打法是，沉淀平台跟沉淀品类解决方案的模板，前者如强化学习的平台，后者如赛车游戏解决方案模板等。通常，我们沉淀好品类解决方案模板后，会对外开放API接口。我们希望各大游戏事业群，比如光子、天美、魔方、北极光的同学，他们能够在平台上自己来做。如果有遇到问题，我们再过来帮着解决。

问：五大品类中，像FPS、MOBA、赛车等品类，他们对AI Bot需求是一样的吗？

邓大付：不同品类难点不太一样，比如说像MOBA解决的核心问题是多智能体合作的问题；FPS核心难点是3D世界的学习和理解问题；赛车游戏本质上是一个单人游戏，是一个解谜寻求最优解的问题。

它们虽然都是基于强化学习，但中间的难点不太一样。针对比较难的部分，我们会做成组件，直接给项目组用。实际上，涉足某一新品类时，我们会全身心地投入。如果后续有相同类型的产品，我们就不会再去做组件。只有当组件遇到问题时，我们才会过来帮着解决。大概是这样一个合作模式。

问：我们推出这些产品组件，是谁来评估这些做得好不好？

邓大付：工作室项目组会有评价，也会有打分，这个是一个参考。第二个参考，是我们自己也会有评价这些产品组件的使用量以及使用质量。

但我们没有背KPI，也没有背商业化KPI。内部会有一些技术类评比，鼓励大家自主去申报，也会有一些专利提报等。

整体来看，内部还是一个很开放的环境去鼓励大家在技术上尽可能去做一些突破。对我来讲，评价的标准只有一个，就是到底有没有用。

躁动很正常，脚踏实地很重要

问：目前海外市场已经涌现出一批初创AI公司，面向美术材质纹理、音频配音等领域。在您看来，这波AIGC热潮会让中国市场出现同类型的初创AI公司吗？他们会成长为某一细分领域的龙头厂商吗？

邓大付：我理解不太可能。像建模领域的zebrush这类公司，他们其实人不是很多，二三十个人一起深耕二三十年，他们做到了雕刻领域的Number one，你不用我的产品，你就不行了。

我理解，我们这一代人实际上在追赶，可能中国市场要出现同类型公司，要等到下一代人。他们有自己的idea、符合他们的兴趣，所以他们可以坚持很多年，在细分领域做到足够好。

问：您觉得当前AIGC可能处于何种阶段？

邓大付：现在是处于一个由萌芽到突变的阶段。就说很多基础理论在部分产品中已经证明是可行的，但是未来应用到各个细分领域，还有大量的工作需要去解决。

当然这也符合产业发展规律，当年蒸汽机掀起工业革命，实际把它应用在汽车、飞机上，也是花了好多年。

工业革命真的蒸汽机出现的时候，实际上到真正的把这些一旦用到汽车飞机，然后等各个行业花好多年对是。在这个过程中，技术也是不断在进行迭代。像ChatGPT有没有问题，其实一堆问题，只是我们觉得他做到了跟人差不多的水平，且语言理解能力已经不错了。

问：关于当前产业界AIGC热潮以及研发效能部旗下AI中心业务规划、您还有没有需要补充的内容？

邓大付：我倒是没有什么太多需要展开的。有一个理念可以分享下，现在行业里面出现的AIGC躁动是很正常的，具体到业务落地，还是要脚踏实地一步一步去做的。