历来最大规模参展,腾讯等超 50 家中国厂商齐聚科隆,当世界为中国游戏排队时,中国游戏正在输出下一套 “游戏规则”

2025-08-22 10:40:40 来源:新闻晨报
        【每日科技网】
历来最大规模参展,腾讯等超 50 家中国厂商齐聚科隆,当世界为中国游戏排队时,中国游戏正在输出下一套 “游戏规则”

  “我们真正想做的,是重塑整个游戏动画的生产管线,成为游戏动画工业的‘基础水电’。” 腾讯游戏效能产品部负责人刘奇申近日接受采访时这样说。

  刘奇申随后就前往德国,在全球规模最大的游戏展会 —— 科隆国际游戏展(gamescom)期间进行宣讲。这个游戏展 8 月 20 日开幕,据展会官方介绍,今年有超过 1500 家,来自全球 72 个国家和地区的厂商参展,数量较去年增加 11%,包括任天堂、微软、腾讯、万代南梦宫、育碧、卡普空等知名厂商,创下科隆国际游戏展历史纪录。

  同时值得关注的是,今年有超过 50 家中国厂商参展,包括腾讯、米哈游、西山居、鹰角、叠纸、灵游坊、英雄游戏等,整体数量上较去年增长 32%。

  现场,成千上万的玩家为《黑神话:钟馗》的亮相而欢呼,为排队数小时后亲自体验到《王者荣耀世界》或《影之刃零》而兴奋。游戏玩家们沉浸于光影构筑的奇观之中,或许并未意识到,支撑这些绚烂世界的基石,一场深刻的工业革命正在悄然发生。

  这场革命的核心,正是 “AI”。

  科隆的东方风暴:从产品输出到技术核心

  2025 年的科隆,无疑被一股强劲的 “中国风” 所席卷。超过 50 家中国厂商组成的庞大展团,不仅在数量上创造了历史,更在质量和影响力上达到了新的高度。从 8 月 19 日晚的科隆展开幕夜直播(Opening Night Live)开始,中国游戏就占据了舞台的中心。无论是上海烛龙以地府 “司判” 为主角的《古剑》新作,还是游戏科学万众期待的《黑神话:钟馗》压轴登场,都默契地将源远流长的中国志怪文化,通过最现代的游戏载体,呈现在全球玩家面前。

  同时,腾讯自研的《三角洲行动》正式公布主机版信息,成为首款三端数据互通的全球发行国产 FPS;《王者荣耀世界》《明日方舟:终末地》等 8 款中国游戏发布了最新动态,引发阵阵掌声。展馆内,从 6 号馆到 9 号馆,腾讯、米哈游、灵游坊等企业的展台前,等待试玩的玩家队伍排成长龙,构成了一道独特的风景线。以腾讯为例,其不仅带来了天美工作室群的《王者荣耀世界》和《三角洲行动》,旗下国际品牌 Level Infinite 更集结了来自波兰、挪威、新西兰等全球工作室的多元化产品矩阵,如《消逝的光芒:困兽》与《沙丘:觉醒》。

  这幅繁荣景象背后,传递出一个清晰的信号:中国游戏产业的出海,早已越过了单纯的产品出口阶段,正在向研发、发行、投资乃至技术标准的全产业链核心地带迈进。而在这场深刻的转型中,AI 正扮演着那个最关键的 “破局者” 角色。

  VISVISE 浮出水面:为创意赢得时间的 “军火库”

  就在科隆游戏开发者大会(Devcom)上,腾讯游戏首次向全球揭开了其全链路 AI 创作解决方案 ——VISVISE 的神秘面纱。这个意为 “Vision gets wise”(远见变得智慧)的全新品牌,整合了腾讯游戏在 AI 领域长达数年的深厚积累,目标直指游戏开发中最核心、也最 “痛苦” 的美术资产生产环节。

  “我们现在的每一个游戏,玩家对于美术的期待要求越来越高了,导致我们的质量和效率产生了矛盾。” 刘奇申说,特别是当《黑神话》系列将 3A 游戏的品质标杆提升到新的高度后,所有开发者都面临着一个灵魂拷问:如何在有限的成本和周期内,实现品质的飞跃?

  VISVISE 给出的答案是 ——“AI 协同,让创意跑赢时间”。它并非要取代艺术家,而是要将他们从繁重、重复的机械性劳动中解放出来,去做真正有创意的工作。

  这套解决方案如同一座精密的 “军火库”,为游戏开发的不同环节提供了精准的 AI 工具。

  在动画生成领域,VISVISE 展示了三件 “利器”:

  首先是 GoSkinning,一款 AI 自动蒙皮工具。在 3D 世界中,“蒙皮” 是将角色的 “皮肤”(模型)与 “骨骼” 进行绑定的过程,传统上极度耗时且枯燥,一个角色耗费数天是家常便饭。而 GoSkinning 能将这一过程缩短到 1-3 小时,效率提升 70%-90%。这款业界首个通用的 AI 蒙皮大模型,历经数年迭代,如今已进化至 4.2 版本,不仅服务于腾讯内部的写实射击、MOBA 等项目,也为库洛游戏《鸣潮》这类二次元风格产品提供了定制化模型支持,解决了不同画风的适配难题。

  其次是 Superman,一套专注于面部动画的制作框架。它提出的口号 “一天就做一个数字人” 极具冲击力。通过 “一键智能包裹”、“智能绑定” 等功能,极大简化了数字人面部的创建流程。其最具革命性的功能,是能根据输入的音频,自动生成与之匹配的高质量面部口型与情绪动画。对于拥有海量 NPC 对话的叙事类游戏而言,这意味着过去需要庞大团队手动调整的动画,如今可以由 AI 批量、高效地完成,让游戏世界的沉浸感和生动性得到质的飞跃。

  最后,是更具前瞻性的 MotionBlink。传统动画依赖动画师逐帧绘制或调整(即 “手 K”),或通过昂贵的动态捕捉再进行精修。MotionBlink 的核心理念是 “关键帧插值”(Motion In-Between),动画师只需设定几个关键姿态,AI 便能自动生成中间流畅的过渡动画。这不仅为独立开发者提供了过去难以企及的高质量动画生产能力,更预示着一种未来的工作流:动画师将更像导演,专注于创意和表演设计,而繁琐的执行则交由 AI 完成。正如刘奇申所描绘的,未来的 PosingAI(姿态 AI)、FramingAI(构图 AI)等工具将与 MIB 叠加,最终可能实现通过一段文字描述或一段视频参考,就能生成完整的游戏动画序列。

  而在占据游戏美术工作量 70%-80% 的模型生成领域,VISVISE 同样在布局一场深刻的变革。

  传统的 3D 美术工作流漫长而复杂。VISVISE 的目标是利用 AI 打通其中多个环节。它强调的并非目前市面上许多 AI 生成 3D 工具所产出的、仅适用于 3D 打印的 “水密模型”,而是真正能进入工业化生产管线的、具备合理拓扑布线、可编辑、可自定义结构的 “游戏级资产”。

  例如,其规划中的 visvise 3D 工具,能够实现 “图生模”,即根据原画输入,生成结构合理的 3D 模型。其自研的 LUV(Light UV)智能展开工具,能将过去需要美术师手动切割、摆放的 UV 展平工作完全自动化,且装箱率(贴图利用率)甚至优于人工。在性能优化上,其 LOD(多细节层次)工具能智能地对模型进行减面,在视觉差异极小的情况下,将面数减少 80%,有效解决了游戏在不同距离下的渲染效率问题。

  一个生动的案例是,VISVISE 的贴图生成技术曾帮助《元梦之星》在国庆活动期间,于短时间内生成了 8000 套风格各异的皮肤。这在传统人力模式下是难以想象的。

  啃最硬的骨头:腾讯的 AI 哲学

  当 AI 工具的普及引发 “技术共性导致审美同质化” 的担忧时,VISVISE 给出了自己的解法。

  “我们有一个基座模型,提供通用能力。但基于其上,我们有子模型,也有定制化模型。” 刘奇申解释道。这种架构允许客户使用自己独特的艺术资产来 “喂养” 和训练一个专属的 AI 模型。这样,AI 生成的内容将继承项目自有的独特风格,从根源上避免了千人一面。

  这种自信,源于腾讯游戏超过 20 年的数据积累和技术深耕。与依赖开源数据和模型的许多 AI 应用不同,VISVISE 的所有模型均为自研,其训练数据全部来自腾讯自有的 4 个动捕基地和精修基地产出的海量高质量资产。“我们的方法应该是不同于业界所有的论文的方法,” 腾讯游戏技术专家曾子骄补充道,“我们所有的数据都是自己动捕的非常高质量的数据。”

  这种对数据源和算法原创性的坚持,正是 VISVISE 能够啃下 “PGC(专业生产内容)级” 应用这块硬骨头的关键。因为工业级应用对 AI 的要求远超 UGC(用户生产内容),它不仅要 “看起来还行”,更要达到精度高、泛化强、可编辑性强的严苛标准。任何一个环节的瑕疵,都可能让整个工具链在专业美术师眼中失去价值。

  这场技术攻坚的最终目的,是一种 “AI 平权”。对于 3A 大厂,AI 是提升效率、控制成本的利器;而对于中小型甚至独立团队,AI 则扮演了补齐短板、释放创意的角色。“小团队人很少,用了 AI 工具之后,就可以快速提升他们的工作效率,” 刘奇申举例说,“这有点像 AI 平权的逻辑,把一些原来相对比较高的门槛降到一个小团队也能负荷的程度。”

  结语:从科隆眺望的未来图景

  回到科隆游戏展熙攘的展台前,当一名玩家为《古剑》新作中,以虚幻 5 引擎和粒子渲染技术再现的国家级非遗 “草编龙” 而赞叹时,他可能不知道,是 AI 技术将开发者从繁琐的流程中解放,才让他们有更多精力投入到这样的文化传承与创新中。

  2025 年的科隆,清晰地展现了中国游戏产业的两条并行叙事线。一条是外向的,关乎文化自信与创意井喷,以《黑神话》《古剑》为代表的东方美学正在征服世界。另一条则是内生的,关乎技术自强与工业革命,以 VISVISE 为代表的 “基础水电” 正在为整个行业的未来铺设管道。

  这两条线在科隆交汇,预示着一个新时代的到来。中国游戏厂商们不再仅仅是全球牌桌上的参与者,他们正雄心勃勃地开始设计和制造更先进的 “牌”,并希望将这些工具分享给全球的创作者。这或许正是 “让创意跑赢时间” 这句口号背后,最深远的意义所在。

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