2023世界人工智能大会（WAIC）于7月6日至8日在上海召开。全球人工智能领域的顶尖学者、多位图灵奖和诺贝尔奖获得者、知名科技企业代表、国际组织代表聚集在一起。分享和探讨人工智能技术的新成果、新机遇、新挑战。大会第三天，由上海市徐汇区人民政府指导，腾讯游戏、腾讯华东总部主办，上海西岸开发有限公司支持的“游戏AI应用与游戏技术论坛”成功举办。多位游戏行业嘉宾出席会议，共同探讨AI技术在游戏行业的技术积累和愿景，展示AI技术在不同游戏品类的创新拓展案例，以及AI+游戏的应用与发展跨境领域的工具。
本次论坛中，腾讯游戏天美J3工作室CoDM、《逆袭》手游开发负责人于冬分享了话题《FPS游戏的AI应用与跨领域科创探索》，重点介绍了J3工作室在FPS游戏中的拟人化AI和代理动作生成。技术研发的突破，以及相关技术在跨领域技术创新中的应用和想象。
（腾讯游戏天美J3工作室CoDM及逆战手游开发负责人于冬现场分享）
FPS领域十年深耕，J3布局品类技术新突破
天美J3工作室是腾讯游戏天美工作室集团旗下的射击游戏研发工作室。为玩家带来了多款熟悉的枪战游戏，并在FPS领域积累了扎实的研发能力。 2015年，J3推出《穿越火线手游》，一经推出就迅速占领了手机射击游戏市场。 2019年，J3与动视暴雪联合开发的《使命召唤手游》全球发行，并先后荣获TGA年度最佳手游等多项国内外行业奖项。早在2012年，J3战队前身的自研射击团队腾讯游戏旗下琳琅天上工作室（后与天美易游工作室合并）就推出了腾讯首款自研全模式射击网游《逆战》，这也是国内领先的自主研发FPS网游。目前，J3还有很多新游戏正在开发过程中。 2022年，全新UE4科幻PVE射击游戏《逆战》 IP也将首次曝光。
（腾讯天美J3工作室网络游戏产品）
（正在开发的科幻射击PVE产品《逆战手游》）
谈到AI技术，尤其是深度学习的发展，无疑为游戏行业的研发流程和玩家体验提升路径开辟了许多新的可能性。但由于FPS游戏往往采用3D立体场景，且游戏具有环境复杂、视野不完整、敌友众多、环境利用多样性高等特点，因此FPS中的AI技术研究是数量级的比2D和2.5D游戏更难。增加。面对这些挑战，J3联手腾讯AI专家团队，在FPS游戏领域展开了深度学习的首次尝试。
携手腾讯AI Lab，共同开发业界领先的FPS拟人化AI
自2018年起，J3 Studio携手腾讯AI Lab，开始以拟人化AI为核心目标的技术探索。面对3D环境带来的AI学习复杂性挑战，腾讯AI Lab与游戏侧联合团队逐步攻克3D环境感知拟人化、3D操作拟人化等技术难点，率先实现行业领先的能力能够解决长序列决策、远距离规划、燃油转运和利用能力的全地图FPS AI解决方案。
2020年，《逆战手游》首个剧情互动+竞赛新模式《电竞传奇》上线。团队利用AI分析大量职业选手的真实比赛，模拟还原他们在比赛中的操作。就这样，CF手游职业选手国宝、曼曼、阿坎等人陆续融入到了游戏中。玩家随时可以与这些高手进行一场充满激情、身临其境的1v1比赛。
2022年，《穿越火线手游》还将推出5v5电竞挑战模式。当年夺得职业大师赛冠军的Q9战队被定制为游戏中的AI角色。玩家可以组队挑战根据职业选手数据训练出来的“AI克隆”战队，体验电竞场上巅峰对决的竞技乐趣。
与腾讯机器人合作
J3正在开发的PvE射击产品《使命召唤手游》，在AI动作生成技术领域取得了一定的研发突破。在PvE游戏的战斗、成长和探索中，大量的Boss、小怪、NPC等角色的表现和战斗至关重要。这些是为玩家提供身临其境的内容体验的核心组成部分。业界传统的动作方案主要是状态机，更多依赖于庞大的行为树和动画资源的堆叠；近年来，海外厂商也开始实施更先进、高效的生成方案，例如《荒野大镖客》中使用的动作匹配技术（Motion Matching）、《FIFA 22》中使用的HyperMotion等前沿探索。
NiZhan手游团队将动作生成的研究重点放在ARNN（Auto Regressive Neural Network）模型上，ARNN是一种自回归神经网络算法模型。这是一种广泛用于分析处理时间序列数据的算法，常用于天气、股市预测等场景。简单来说，如果能用在动作领域，可以用大量的真人动作捕捉输入数据进行训练，让AI模型可以预测动作序列帧的下一帧，最终以连贯的方式产生完整、自然的动作。
ARNN（自回归神经网络）模型
自2019年起，《反恐精英》手游与腾讯机器人合作，该技术基于ARNN模型原理，学习动作捕捉数据，利用数据驱动的自适应算法，让NPC或机器人自动生成动作、反应和表情它们更像是基于不同的外部反应（例如玩家操作或环境变化）的真实生物。
这有望成为自回归神经网络算法在网络游戏动作生成领域的首次真正应用。研发过程中，最大的难点是如何将算法应用到网络游戏制作生态中：团队从零开始搭建支撑工具链，遵循动作捕捉、动画预处理、持续训练调优三个步骤。已经进行了大量的投资和研究。面对网络游戏中AI动作生成的网络同步和性能优化问题，开发者采用轨迹匹配技术、融合动画和相应的算法级解决方案来优化整体效果性能和神经网络推理开销。目前，已经达到了一个非常高的水平。良好的性能测试结果。
对于《逆战手游》来说，新技术的运用将伴随着游戏中更加自然的基本动作表现，以及更加刺激和沉浸式的战斗体验。同时，该技术还可以优化播放器包的大小，提高研发生产力。提供其他维度的帮助。现场，于冬分享了一些技术效果。可以看到，在采用该技术的多生物追逐效果动画中，AI实时生成的生物角色动作非常生动多样。
基于Agent动作生成技术的多小怪同屏追逐效果图解
智能动作生成技术在机器人领域的跨行业应用中也有着优异的表现和进步。该技术也运用在腾讯Robotics X实验室研发的自研四足机器人Max上。一方面，帮助机器人提升思维能力，使其能够在持续训练下实现更加自然流畅的运动轨迹，以及更细粒度动作的智能生成、控制和决策；另一方面，借助实时物理模拟技术，研究团队可以在游戏中快速建立逼真、复杂多样的机器人虚拟训练场景。再加上游戏引擎的加速能力，可以大大缩短机器人的训练过程和时间。
腾讯自主研发四足机器人Max
目前，智能代理动作生成技术已有多项专利正在申请过程中。未来，在游戏领域，这项技术或可被复用，生成更写实风格游戏中的整体动作，推动行业技术和用户体验的双重进步；而在游戏之外的现实世界中，随着机器人自研的进一步进展，它也可能有机会在科研、养老、公民服务等跨领域行业创造更大的价值。
利用游戏技术让机器人更聪明
畅想FPS AI新生态，展望人工智能新时代
在本次论坛上，于冬还表达了对游戏AI技术未来发展的一些思考。
其中的想法之一是研发过程中的人工智能自动化测试。测试自动化程度是Devepos领域非常重要的指标，但对于逻辑复杂、内容丰富的PvE游戏，实现工业软件级自动化测试难度较大。
但未来，当AI逐渐具备感知环境的能力、实时分析的能力、以及对测试边界和条件做出独立决策的能力时，或许这样的场景就会成为现实：输入一个任务，AI可以像真人一样执行游戏中的指令。探索体验，并生成详细的测试和反馈报告。这将大大提高游戏测试的质量和效率，有助于保证和提高游戏质量。
另一个奇幻是关于AI NPC生态，这也是最近业界非常热门的话题。例如，今年有一篇名为Generative Agents 的论文，由斯坦福大学和谷歌的研究人员描述了“虚拟城镇”中的25 个AI。智能体“自主生存”的实验引起了业界的高度关注和讨论。当人工智能逐渐发展起来，能够拥有更加增强的自然语言、行为决策和社交能力时，或许在虚拟世界中构建一个真正的AI NPC自运行生态系统将不再是幻想。
生成代理生成代理： 人类行为的交互式模拟
新一代游戏已经走在变革的最前沿。 AI给游戏的开发和创作带来了广阔的想象空间。我们也期待随着技术的演进，国产游戏能够不断推动前沿探索并实现突破，创造出更多独特、真实、深度的游戏虚拟化。世界。而到那一天，我们也相信游戏AI+技术一定会打破传统场景，为现实世界带来无限跨领域技术创新的可能。
