全球最賺錢的遊戲公司如何擁抱AI？ | 36氪遊戲人工智慧行業研究 ③

人工智慧正成為重塑產業效率的利器。在安防、金融、醫療、法律、教育等信息化程度高的領域，那些機械性、重複性高的勞動正逐漸被機器部分替代。在基本上完全數字化的千億沒有規模的遊戲行業，人工智慧是否有可能產生更大的影響？

這個問題我們也很好奇，於是打算系統地做一系列的行業研究和梳理。

吸引我們做這個系列的原因並不複雜。一是因為遊戲行業巨大的市場規模和可觀的營收及利潤。2016年全球電子遊戲收入首次突破1000億美元，遊戲玩家達到6億人，市場規模達到246億美元，超過了美國的241億美元。一是因為遊戲行業的數字化程度非常高，數據量也十分可觀，除了遊戲本身全部是電子化的，一款DAU在百萬的遊戲每天產生的文本日誌數據至少可以達到數十G，基於遊戲的網路輿情數據也未能得到有效挖掘，這意味著AI也有可能發揮價值。

本文是這個系列的第五篇，主要列舉了我們能搜集到的一些全球知名遊戲工作室在遊戲人工智慧方面的創新。

人工智慧在遊戲行業的運用早已有之，只不過含義與目前我們所說的人工智慧並不太相同。之前的文章里已經申明下這種概念的差異。關於常被提及的「遊戲AI」，並不在本文的研究範圍內。為了方便起見，這裡我們引用日本SQUARE ENIX 的首席AI研究員三宅陽一郎氏的一個觀點來做解讀。遊戲中的智能指的是是根據環境來協調自身運動的功能，即理解環境，並決策行動。遊戲中的AI就是將這個決策過程的部分標準設計成簡單的模型，常見的有基於行為（Behavior）的AI和基於狀態（State）的AI，對應的是遊戲中常見的術語行為樹和狀態機。

今年3月，數據調查機構 Newzoo 發布了 2016 年全球最賺錢遊戲公司的報告。按照2016年收入排名如下（註：單位為億美元）：

• 騰訊 —— 102

• 索尼（估算） —— 78.3

• 動視暴雪 —— 66.0

• 微軟（估算）—— 64.7

• 蘋果（估算） —— 58.6

• EA —— 46.3

• 網易 —— 41.8

• Google —— 40.6

• 萬代南夢宮 —— 19.9

• 任天堂 —— 18.3

• Square Enix —— 16.7

• 華納兄弟 —— 16.1

• 育碧 —— 16.0

• Take Two —— 15.9

• Nexon —— 15.6

• Mixi —— 12.0

• Konami —— 9.7

• GungHo —— 9.6

• 迪士尼 —— 9.1

• DeNa —— 8.6

• 世嘉 —— 8.6

• NCSoft —— 8.2

• Facebook —— 7.5

• Zynga —— 7.4

• COLOPL —— 6.5

我們很好奇，這些賺錢的公司里，是否有人通過人工智慧真正收益，於是也做了如下研究。

1、騰訊

根據Newzoo的統計，2016年，騰訊與遊戲相關的營收達到87億美元，2016年增長17%，上升至102億美元。遊戲營收在全球25家最大的上市遊戲公司中，排名第一，超越了索尼、動視暴雪。

遊戲業務方面，騰訊一直重視遊戲運營。此前有不少來自騰訊的分享顯示了騰訊運營大數據、機器學習等提高遊戲運營的效率。

根據騰訊最新的招聘信息，也有招聘遊戲機器學習演算法研究員、工程師。其中工作職就包括：根據不同遊戲業務數據、用戶反饋和用戶行為記錄，利用統計分析、數據挖掘、數學建模、機器學習和可視化分析等多種技術，和產品團隊一起設計對遊戲產品進行多角度分析、評估和優化策略的量化方案，實現其對應的演算法原型，並協助研發工程師實現包括數據收集清洗、特徵提取對應的統計分析、數據挖掘、數學建模、相關機器學習演算法和結果報告等完整流程。

除了騰訊遊戲本身，騰訊人工智慧技術研究方向的AI Lab, 也將騰訊的人工智慧服務定位於「 將緊密圍繞內容、社交、遊戲三個核心應用場景展開，並將人工智慧工具以API形式開放出去」 。圍繞騰訊的遊戲 AI 業務場景，騰訊 AI Lab 也開發了圍棋 AI——絕藝，它在第 10 屆 UEC 杯計算機圍棋大賽中奪得冠軍。

2、索尼

索尼作為遊戲行業營收第二高的公司，遊戲相關的營收中有一大部分來自於硬體的銷售和內容分發。索尼在利用AI創作歌曲方面的嘗試，未來也有可能被應用於遊戲行業。

2016年9月，索尼發布了用人工智慧寫作的兩首流行歌曲。據 QUARTZ 報道，兩首歌中一首名為 Daddy』s Car ，是披頭士朗朗上口、陽光輕鬆的懷舊曲調；一首名為 Mr Shadow ，混雜了 Irving Berlin 、 Duke Ellington 、 George Gershwin 等幾位美國音樂人的風格。其實， 2014 年，索尼也發布過用人工智慧製作的爵士樂。

不過遊戲的研發中，音樂創作的成本還只是小支出。

3、動視暴雪

從公開的信息來看，時常陷入裁員、被出售等負面新聞中的動視暴雪，並未公布相關的信息。不過，2016年底，動視暴雪與Google旗下子公司DeepMind宣布合作， 雙方將聯手把《星際爭霸 II 》轉換為一個測試平台，以便所有 AI 研究人員都有機會製作出這款複雜遊戲的人工智慧系統。

4、EA

2017年5月，EA財報會議上，EA Studios 執行副總 PatrickSöderlund 透露，EA成立了名為「寒霜實驗室(Frostbite Labs)」的研究小組，目前已經有30-40名成員，在斯德哥爾摩和溫哥華的兩個地點辦公，研究深度學習、VR等領域的技術。深度學習作為其中的一個方向，其研究的成果將直接的在未來的寒霜引擎中得到體現。EA希望未來遊戲開發者可以把許多事務性的工作完全交給引擎本身去完成，自己可以更多的聚焦在遊戲的玩法設計上。

2017年美國E3展前的發表會上，EA正式公開了這一部門，名為「 SEED」，全名為「 Search for Extraordinary Experiences Division」。目前尚未公布進展。

4、網易

相比於騰訊，網易在遊戲方面更加註重研發。關於人工智慧相關技術的應用，目前暫未有公開的信息，36氪私下了解到，網易遊戲也在做不少這方面的嘗試，主要也是技術方向，其中包括利用人工智慧相關的技術減少美術方面的投入。

今年7月網易在杭州舉行網易雲創大會上，網易人工智慧事業部（NETEASE AI）亮相。據澎拜新聞的消息，網易人工智慧事業部位於杭州，專註於深度學習、語音音頻、計算機視覺、模式識別、人機交互、異構計算等技術領域研究，探索下一代終端用戶交互形態。網易杭州研究院執行院長汪源表示，網易最大收入來自遊戲，因此他們會研究如何在遊戲裡面發揮人工智慧的價值。

從網易遊戲近期公布的招聘職位也能看出這種趨勢。比如網易遊戲旗下的雷火遊戲部招聘的人工智慧工程師的工作職責就包括了「 類似DeepMind的行為策略自動學習，角色動作動畫的生成及優化，玩家社交群體分類，智能問答引導等」。

5、萬代南夢宮

2016年年底，Bandai Namco 對人工智慧初創公司 Heroz 進行了投資，投資金額尚未公開。此前Heroz 團隊的演算法在將棋（日本象棋）的公共比賽中打敗了人類職業棋手。希望利用 Heroz 的資源來改善未來遊戲中非玩家控制角色的行為，不過他們可能會在真正用 Heroz 的技術打造接班《黑暗之魂》的新 IP 之前，拿更簡單的遊戲練練手。

6、育碧

Ubisoft已經與一名名為Holden 的研究員的公司進行合作。後者研發了一套技術，可以讓角色的動作更逼真。以往，大多數遊戲中，角色動畫是通過「canned」方式製作的，也就是預先捕捉動作。Daniel Holden的團隊利用「Phase-Functioned Neural Network」演算法，可以直接將用戶的輸入映射到動畫角色上，無需存儲所有的數據，機器自動根據用戶的輸入信息生成動畫。

不過目前暫不知道Ubisoft會在哪些遊戲中利用這一技術。目前這一技術還有一些問題，比如捕捉動作之後要訓練30小時，藝術家不能直接對神經網路的結果進行修改，機器處理時間比播放預製動畫還是長很多。

7、Take Two

Take Two旗下最為知名的遊戲非《俠盜獵車手 》莫屬。遊戲之外，《俠盜獵車手 》也被用來幫助自動駕駛行業收集用於訓練的數據。2017年年初，OpenAI 宣布旗下的開源人工智慧測試環境 Universe 加入了遊戲大作《俠盜獵車手 5》。用戶只需購買正版遊戲，即可使用 Universe 中的人工智慧在 Los Santos 中的 3D 環境中縱橫馳騁。此次開源的項目讓自動駕駛模擬測試平台 DeepDrive 在 GTA 世界中進行測試變得更加簡便易行。

8、Nexon

今年韓國遊戲公司Nexon召開的NDC（Nexon遊戲開發者大會）上，Nexon高管李恩錫表示，如今AI已經在逐漸進入遊戲開發領域，或將取代部分開發者，部分開發者或因此而失業，表示目前人工智慧已經開始參與遊戲測試的工作，並能自動設計遊戲的場景，以及製作較低精度的人物建模。不僅如此，AI還能夠根據玩家的腦電圖、心跳、呼吸、體溫、動作等檢測玩家的投入程度，為遊戲設計提供參考。當時在現場，Nexon展示了利用人工智慧進行遊戲測試、根據照片繪製的人物建模。

9、Konami

科樂美（Konami ）在發布的《實況 2017 》中，首次引入人工智慧，AI 會學習你的踢球風格與擅長玩法，並隨著你的風格做出隊員的優化。這樣玩家在踢比賽時，就能夠感覺到好像球隊在一同成長進步。

10、DeNa

2016年年中，日本移動遊戲公司DeNA宣布和Preferred Networks公司合作成立一家新公司，公司的業務方向將是人工智慧技術。新公司的成立，意味著未來公司的移動遊戲將會由新的AI技術驅動。被投資的Preferred Networks成立於2014年成，團隊專註於人工智慧相關技術的研發，包括深度學習、無監督學習。該公司和發那科機器人公司（FANUC）、豐田、松下都有合作。

本文是我們剛剛開始進行的研究，若有錯誤歡迎指正 （），也歡迎補充新的案例。如果你對該話題感興趣，歡迎與我溝通討論（[email protected]），也歡迎郵件聯繫我們申請加入微信討論群（申請入群請通過郵件流程，註明你的觀點和想要加群討論的理由，直接微信申請恕不通過，敬請諒解）。