游戏走向工业化，腾讯网易米哈游追梦“好莱坞”

文|智能相对论（aixdlun）

作者|leo陈

什么是“游戏工业化”？

词虽是新词，但是探索已经进行很多年。游戏策划和玩家们可能会其充满抵触，因为许多人的主观印象是：工业化 = 流水线 = 标准化 = 换皮。

这一想法最多是手工“工厂化”，事实上“工业化”远不止如此。《资本论》一书中写道，“现代工业其所以区别于工场手工业，是由于机器起了主要作用。”

同理，游戏研发处于现代工业化体系，“工具”会是一个核心部分。去年火爆全球的《原神》、《赛博朋克2077》，它们就是极具“工具”元素的产物。

过去十年，中国手机游戏市场规模迎来快速增长。处于行业红利期，国内厂商也顺势登顶全球最吸金宝座。如今，该市场规模增速放缓，人口红利淡去，新的难题摆在腾讯、网易等厂商们面前。循着“工业化”的脚步，厂商们可能会由此找到答案。

工业化，游戏产业的发展方向？

如何定义游戏工业化，行业人士有着不同观点。但在游戏工业化的目的上却达成一致，即为了提升生产力。

过去，有的程序专门做画面表现，有的专做游戏逻辑，有的专做动画。随着单个游戏项目成本攀升至亿元量级，人员规模动辄200以上。

游戏项目逐渐庞大，对厂商的技术和运营是巨大的考验。如果项目流程不够清晰，游戏平均开发周期会被无意义地拉大。

过去的独立开发者，其会在一个游戏项目中扮演多个角色，玩法、数值、建模、宣发等。但是随着行业发展，各模块都变得更为复杂，一个人难以全部“包圆”。此时每个环节都要更专业的人解决，从业人员的技能细分且要求也变高。

最终随着市场成熟，开发成本逐渐增加，竞争也更加激烈。厂商需要思考如何提高生产力，也更需要明确一条发展方向。

如今，“工业化”的确是一条值得探索的路径，也是游戏产业接下来可以“破局”的关键。

米哈游总裁刘伟在2019年游戏产业年会上讲到：“中国游戏的未来，工业化的趋势一定会越来越明显。”

近年来，游戏精品化和云游戏都对游戏工业化水平提出了更高要求。没有工业化流程，3A游戏制作的风险将会急剧放大。云游戏亦是如此，其摆脱了终端和硬件性能限制，云原生游戏制作的复杂度不亚于3A大作。

相比游戏，电影工业化更为人熟知，从中能映射出游戏工业化的逻辑。

好莱坞从经典时期跨越到新时期，电影产业链运营愈发完整，电影主题逐渐多元化，高耗资、高技术的精品商业片开始出现。新时期还采用全球分工模式，更加注重人才培养和工作细分。由此，形成了包括迪士尼、华纳兄弟在内的新六大电影公司，向全球输出内容。

究其共同点，电影和游戏都是制作人将其想法与世界观具象化的产物，并且在发展过程中都致力于为观众或玩家提供更加沉浸式的体验，更好的技术来提高画面，特效以及音效品质。

此外，二者的创新与进步背后，主要推动力都是来自于市场规模与竞争。技术不是主因，只是手段。

正是有着相似性，电影的好莱坞模式在一定程度上对游戏的研发以及制作有所启发，尤其是对于以3A游戏和云游戏等为主攻方向的厂商们。因此，当游戏产业走向成熟，工业化将会是国内厂商们未来坚定走下去的发展方向。

游戏厂商如何构建“工业化”基因？

游戏产业高质量发展已经成为产业发展的核心要求，优质发展离不开完善的工业化体系支撑。

一个行业要形成工业化体系，需具备三要素：能源、动力转化系统、基础设施。最后一个要素具体指玩家群体和游戏市场，国内规模已十分庞大。相比之下，能源、动力转化系统要素仍在高速发展。

一．“能源”：头部厂商占红利，中小厂商可迎风向上

游戏工业化体系中，需要厂商们不断地输出内容。放在当下，游戏研发时，创意和技术能力就是能带来持续供给的“能源”。

创意作为游戏的底蕴，一直是不可替代的价值体现，但若要构建“工业化”基因远远不够。“国内缺乏3A级产品，一个重要的原因不是缺乏创意，而是缺乏打造3A级产品的工业化布局”，业内人士告诉「智能相对论」，“这一布局必须是全面的、整体的。”

此时技术能力这一外延就显得格外重要，通常是指整个产业流程的现代工业化，包括制作、设计、包装和输出。在「智能相对论」看来，这样的“标准化”，最后都要落实到“工具”上，也就是全球大量公司和厂商们发力的游戏引擎。

拿引擎技术来说，国内商业引擎主要分为Unreal、Unity两大阵营。去年在圈内刷屏、甚至引发破圈的《黑神话: 悟空》，就是游戏研发采用Unreal 4引擎制造爆款效应的一个案例。

而Unity平台在游戏领域已经触达28亿全球月活玩家用户，使用Unity构建的应用已实现50亿次的月下载量。

游戏引擎能够助力研发效率提升、成本大幅降低，并且兼顾品质。其能够更好适应当下激烈的市场竞争，因此有国内游戏厂商投身于此。

在这轮技术战中，有研发传统的游戏大厂如腾讯、网易和阿里会更具优势，而中小厂商则稍占下风。对于前者而言，其引擎熟悉程度高，资金和相关人才储备丰富；但对于后者，受到游戏引擎工业化带来的受益则是有限的。

中小厂商早期研发上积累不足，当行业变革时，硬件设备高速迭代，玩家品味快速提高，应对市场变化的同时还要在技术研发上持续追赶。这自然要付出巨大代价，包括资金投入。

因此，中小厂商能分享到的行业红利相对较少。更为理性的做法是专注内容，搭乘商业引擎公司发展的“东风”。

二．“动力转化系统”：游戏营销走向精细化

在游戏研发工业化过程中，游戏营销工业化在同步进行。作为“动力转化系统”的一部分，将“能源”转移给消费市场。

广告和买量服务平台大量兴起，加上自媒体、新兴渠道TapTap等，推动了游戏营销工业化形成。如宣传时的图片尺寸、展示效果统一，使得创意素材能够批量生产。它也催生更为专业的创意素材制作，于是“专业”使得游戏营销的分工细化。

目前主流的几大广告平台，都拥有专属网路，巨量引擎有头条、抖音；阿里汇川有UC、优酷；百度信息流有搜索、贴吧；腾讯广告有微信、QQ。

根据《2020移动游戏全年买量白皮书》显示，网易、阿里游戏、腾讯等研运一体化的游戏厂商霸占买量公司榜前三位置。在头部买量公司榜中，游戏大厂、老牌买量厂商占8成，游戏行业寡头化趋势愈发明显。

这样的游戏营销最大的价值在于形成产品矩阵，矩阵效应带来标准化，进而带来规模化。“两化”，正是工业化的标志，也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。

游戏营销工业化背景下，主流广告平台实现成功，并不是简单在于降低了买量成本，而是整体提高了买量效率。通过工业化的营销技术，成体系化搭建营销体系，建立起内部统一的标准，也推动了整个行业营销标准动策形成。

任何一款游戏，都可以通过一套经过反复验证的流程，分析并判断其适宜的营销形式，再通过机器学习培训后的技术系统，加上人工最重要的创意，在预算范围内最大化营销效果。

所以对于游戏营销而言，成本降低只是表面，而提高生产力即效率才是其工业化的最终答案。加上游戏研发工业化，整个行业的品质和效率都获得了提升。

AI，游戏工业化下一个突破点？

游戏是高度数字化的行业，当游戏研发和营销逐渐标准化、规模化，AI技术开始有了用武之地。

现在游戏效果愈加逼真，世界也越来越庞大，这其中涉及到的美术、叙事等元素比过去更加复杂。

游戏研发过程中，AI经过大量数据训练后，可以自动生成游戏场景和背景。制作变得容易，省去不少人工时间，因此游戏研发时能够更加关注于创意和玩法。

除了会带来更高品质的画面效果，也会为玩家带来更真实的互动性，为游戏玩家提供更加沉浸式的个性化的游戏体验。

谷歌提出了一种基于机器学习的游戏测试方法，训练人工智能成为游戏玩家，体验游戏，并为游戏体验提供反馈。

这个方法被率先用在了游戏Chimera中，通过数以万计的游戏以及数据收集的过程，人工智能可以帮助游戏开发者高效地提高游戏的平衡性能，

因此，AI将围绕游戏品质3A化、数据及内容驱动，来帮助厂商们实现游戏研发。随着技术的发展和对游戏制作的理解，会出现越来越多的AI工具箱加以辅助游戏的制作流程，来改善游戏的质量以及制作速度。

AI在数据分析领域具备的机器学习优势，也将可以助力游戏运营。市面典型的广告和营销服务平台如巨量引擎、腾讯广告等，都实现了智能化一站式投放。

基于海量用户数据，生成模型，能够代替人工做出更优的选择。优化选人群、选素材、选渠道等多个方向，能够大幅提升流量运营的精确度，节省试错成本。更直观的感受可能是，流量运营业务ROI大幅提升。

由AI分析得来的标准化模型，通过市场反馈不断调整，能够动态地经受市场重复验证。平台和厂商都总结出一套经过市场反复验证的方法论可以依循。反馈到游戏厂商这边，则会不忌惮于扩大营销投入。

总的来看，游戏研发和游戏营销工业化成为行业发展的不可或缺的元素。加以AI辅助后，标准化、规模化更加触手可及。未来，游戏厂商必然要主动适应研发和营销理念的巨大调整。

循着游戏工业化这条可选路径，游戏厂商有希望创造更广阔的发展空间。

*本文图片均来源于网络

深挖智能这口井，同好添加vx：zhinengxiaoyan

此内容为【智能相对论】原创，

仅代表个人观点，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络，且未核实版权归属，不作为商业用途，如有侵犯，请作者与我们联系。

智能相对论（微信ID:aixdlun）：

•AI产业新媒体;

•今日头条青云计划获奖者TOP10;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电（含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

本文链接：https://www.bjjcc.cn/kepu/16011.html，文章来源：科普之家，作者：智能相对论，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！