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游戏概念的生产车间，ludo.ai 人机协作加速游戏创意 | Mixlab AI游戏
对于大多数80后而言，伴随着成长的是红白机、街机、PC以及wii等家用机游戏。相信每一个喜欢游戏的人都和我一样，曾经梦想过亲自开发一款好玩的游戏。 或者是成为一名游戏设计师：创作游戏，让游戏为玩家带来美好的、吸引人的和难以忘怀的体验。 今天介绍一款AI工具，我们先来试用下： STEP 01 新建一款游戏 STEP 02 与AI协助 完成Game Design Document的编辑 ludo.ai 是一款AI工具，主要目的是帮助我们完成一份游戏设计文档 用户可以根据关键词、游戏名称、相似游戏等方式查找灵感。 最大的方便是提供了一个模板，在模板上提供了输入控件，从而联动AI功能。 技术上，是基于100万款游戏的数据集，使用机器学习和自然语言处理进行处理。
95630发布于 2021-04-22 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
游戏AI探索之旅：从AlphaGo到MOBA游戏
目前主要从事MOBA类游戏AI相关的研发工作。 ? 本次分享大纲 今天分享的课题是游戏AI探索之旅。 本次分享分为四部分： 第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要； 第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。 几乎每款游戏都有自己的游戏AI。棋牌类的（深蓝、Alphago）、体育类的足球篮球、角色扮演类游戏……越复杂的游戏对AI的依赖程度越高。 AI在游戏中常用的方式：人机对战：AI为游戏提供一种玩法，玩家可以选择与游戏AI对战去熟悉游戏；平衡性测试：辅助游戏设计开发，如：游戏数值改变，AI可以用于验证测试数值变化带来的影响；对于射击类的游戏， 通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。
4.9K60发布于 2018-08-17 游戏技术探秘：如何用ARM云游戏与AI革新移动游戏体验
本文将深入解析腾讯游戏如何通过自研ARM服务器与AI技术，为玩家打造前所未有的游戏体验。ARM架构：云游戏的技术突破点传统云游戏多采用x86架构服务器，存在成本高、能效低的问题。 AI赋能：从开发到运营的全链条革新人工智能技术正在重塑游戏产业的每一个环节。在游戏开发阶段，腾讯游戏利用AI生成内容技术，大幅缩短美术资源制作周期。 以《王者荣耀》为例，AI算法能够自动生成植被、地形等环境要素，使开发团队能更专注于核心玩法设计。在游戏运营方面，腾讯的AI反作弊系统已实现从“事后封禁”到“实时拦截”的跨越。 数据显示，这一系统使重大外挂事件的发现效率提升5倍，有效维护了游戏公平性。技术融合：云游戏+AI的未来图景腾讯游戏最具前瞻性的布局在于云游戏与AI技术的融合。 结语技术革新从未停止，腾讯游戏在ARM云游戏和AI领域的深耕，正在重新定义移动游戏的边界。随着5G网络的普及和计算能力的提升，基于云端的技术方案将成为行业标准。
47720编辑于 2025-09-02- 来自专栏企鹅号快讯
人类设计了游戏和AI 2017年AI在游戏中打败了人类
2017年AI在人类设计的游戏里都击败了人类，这使我想起了被《中国象棋》里那个老头支配的恐惧。 在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。 埃隆·马斯克的AI研究 2015年，埃隆·马斯克和一小群投资者成立了一个名为OpenAI的项目。该项目旨在探索人工智能系统的发展，尤其是在强化学习方面。 目前人工智能系统只被训练过较为简单的一对一版本的游戏，但OpenAI团队正在研究如何让AI掌握五对五的“团队”游戏。 AI通过分工玩转“吃豆人”游戏 几年前，谷歌DeepMind对其人工智能在49款雅达利2600的游戏中进行了训练。只要有和人类玩家相同的输入，AI就会知道如何玩这些游戏并在游戏中获胜。 在将这个方法应用到吃豆人之后，AI很快就掌握了如何获得999990分的高分，这是之前没有人或人工智能能做到的。 AI将开始设计游戏 如果人工智能能在几乎每一场比赛中击败我们，那我们下一步该干什么?
83160发布于 2018-01-19 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
游戏AI的缘起与进化
来源：微软研究院AI头条（ID: MSRAsia） 计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。 实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。 围棋 AI 完成进化，初步实现历史使命 相比较而言，围棋的状态远复杂于上述棋类游戏（每一步棋可选范围为 19*19 种），而且下棋的策略十分依赖于对于牌局的评估，因此围棋一直被认为是比国际象棋等更难的棋类游戏 不完美信息游戏 AI 复杂度更高， 开始登上历史舞台 相对于上述棋类而言，扑克、桥牌、麻将等牌类游戏则被认为是另一类游戏，在这些游戏中的玩家往往信息是不对称的，这类游戏被称为不完美信息游戏（imperfect 此类游戏 AI 的突破，可能会是下一个游戏 AI 研究的里程碑。 ?
1K50发布于 2019-08-06 - 来自专栏算法一只狗
让游戏AI学会开挂
在大型竞技电子游戏中，越来越多的研究人员开始让AI学习人类高手的操作。一般来说，利用强化学习等训练方法，使用大量数据集训练模型，让AI在即时战斗中学会执行下一步的操作。 那让我们学习一下，AI到底怎么开挂。 游戏中的迷雾指的是缺乏对周围没有友军的地区视野信息，包括之前已经探索过但目前尚未开发的所有地区。迷雾情况如下图所示，相当于在地图上有大量看不到的情况，这就很适合AI预测无视野单位的位置。 对于游戏AI，解决部分观测问题就是就能够知道它进行下一步的动作。 利用跳转连接，对DefogGAN生成器进行编码器-解码器结构的残差学习训练。 这种玩法变化通常被称为从早期游戏过渡 到游戏中期，然后是游戏后期 （2）statistics：关于英雄的统计数据（17 个特征）：描述英雄过去所做的事情。
1.2K30编辑于 2022-11-04 - 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-A*寻路(1)
寻路的三种工作方式： 1.基于单元格的导航图 基于单元格的导航图将地图划分为多个正方形单元或者六边形组成的规则网络，这种导航图易于理解和使用，结构相对简单，易于动态增加建筑物或者障碍等，适用于即时战略游戏或者塔防游戏 2.创建可视点导航图 可视点导航图，由设计人员在场景中放置一些路径点，在点之间相连接就是边，AI在路径点之间进行移动。此方法存在一些局限性，当我们设计时需要大量的手工放置。
1.2K10发布于 2019-05-28 - 来自专栏人工智能的秘密
不同的游戏AI环境对比
自从DeepMind 发表 DQN 算法在 Atari 游戏上超过人类之后，游戏 AI 研究迅速成为了研究热点。游戏 AI 研究火热的一个侧面是游戏 AI 环境推陈出新，层出不穷。 游戏 AI 环境简介 游戏 AI 环境包括游戏和适应 AI 调用的 API 接口。现在的游戏 AI 环境可以分为两类：单一游戏 AI 环境和集成游戏 AI 环境。 单一游戏 AI 环境是指针对一个游戏构建的游戏 AI 环境。因为针对星际争霸的实在太有名了，我将之单独作为一类。 集成游戏 AI 环境则是指游戏 AI 环境拥有多款游戏，比较有名的集成游戏 AI 环境有 OpenAI Gym/Universe 和 ELF。 总结 游戏 AI 环境推陈出新，层出不穷，得利于如火如荼的游戏 AI 研究。现在游戏 AI 环境极大丰富，就看游戏 AI 算法是在短期突破，还是长久守望了。
1.4K00发布于 2017-12-22 - 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-A*寻路(2)
我们修改A*PathfindingProject的部分源码来实现战术寻路 在Path中我们修改GetTraversalCost函数来实现路径代价的重新计算 源码
84510发布于 2019-05-28 - 来自专栏奇点大数据
游戏AI小试牛刀（2）
上次我们说到用深度学习来做斗地主游戏AI的一个实验项目，这次我们来说说技术实现层面的一些问题。 对于这样一个应用场景来说，我们是可以把它当做类似于图片分类的场景去做的。
87750发布于 2018-04-10 - 来自专栏奇点大数据
游戏AI小试牛刀（1）
而游戏中使用AI也是一件非常有趣的事情。 为此，我们也做了一些有趣的尝试，比如用它来玩斗地主。 这种技术的意义更在于其实现可以进行迁移，可以应用于其它棋牌类游戏和博弈类场景中，这已经带给我们足够的想象力了。我们期待着它的逐步进化。关于实现原理的讨论，以后在相关场合我们再做分享。
75970发布于 2018-04-10 - 来自专栏wataloo的试验田
类守望先锋游戏AI设计
目录 类守望先锋游戏AI设计 1 设计概要 1.1 设计思路 2 FPS游戏AI设计 3 MOBA游戏AI 4 结合MOBA和FPS的游戏AI 4.1行为树脑图 5 总结 1 设计概要 1.1 设计思路 考虑到游戏的最主要特性是FPS+Moba，我们将游戏AI的实现建立在这两种属性之上。 先分别分析FPS游戏AI核心功能和MOBA游戏的AI核心功能，然后考虑两种AI融合。 3 MOBA游戏AI 一个基本的MOBA游戏AI需要满足沿路线行走，放技能和躲避危险。 其基本实现可以参照《MOBA游戏英雄AI设计》 4 结合MOBA和FPS的游戏AI 我们需要将两种类型的AI做一个融合：游走、射击和利用掩体时采用FPS的AI设定，释放技能时采用MOBA的设定。
4.4K123发布于 2018-06-12 - 来自专栏AI科技评论
游戏 AI 的缘起与进化
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。 实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。 围棋 AI 完成进化，初步实现历史使命 相比较而言，围棋的状态远复杂于上述棋类游戏（每一步棋可选范围为 19*19 种），而且下棋的策略十分依赖于对于牌局的评估，因此围棋一直被认为是比国际象棋等更难的棋类游戏 不完美信息游戏 AI 复杂度更高， 开始登上历史舞台 相对于上述棋类而言，扑克、桥牌、麻将等牌类游戏则被认为是另一类游戏，在这些游戏中的玩家往往信息是不对称的，这类游戏被称为不完美信息游戏（imperfect 此类游戏 AI 的突破，可能会是下一个游戏 AI 研究的里程碑。 ?
1.3K30发布于 2019-08-08 游戏里的智能革命：AI如何与游戏共创未来？
当前，伴随着生成式AI和决策AI技术的迅猛发展，游戏与人工智能共振共生的发展态势更加明显。 在全球游戏顶会GDC2024（全球游戏者开发大会2024）上，AI成为大会关注焦点，以AI为主题的演讲达64场，占比达8%。在生成式AI领域，62%的游戏业受访者正在使用AI工具制作游戏内容[2]。 技术试验场：基于游戏环境的通用AI Agent实践游戏为决策AI提供清晰测量标准，用游戏中清晰、可量化的规则评估决策AI的能力，能够解决人工智能科研场景缺失问题，大幅提升技术迭代与测试效率。 应用新场景：AI助力游戏创作提升内容创作效能游戏已经成为打造通用AI Agent的试验场和孵化器，不断推动决策AI 技术的更新迭代。 游戏芯片公司英伟达于2023年6月发布了面向游戏开发者的AI工具平台NVIDIA ACE for Games，让游戏开发者可以在游戏中构建和部署定制化的语音、对话和动画等AI模型，极大提升游戏内容生产和制作效率
1.1K10编辑于 2024-04-12- 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-个体AI角色的操控行为(1)
1.靠近 创建一个类SteeringForSeek继承Steering，将目标物体拖入Target，我们的AI就会自动向Target靠近。 将追逐此AI的物体拖入Target，在target进入AI的危险感知范围时，AI将进行逃跑 public class SteeringForFlee : Steering { public GameObject Capsule追随 Sphere逃离 3.抵达 我们希望AI在到达目标的时候减小速度,避免冲过目标,AI进入停止半径后,将逐渐减小预期速度,直到降为0. 如果距离大于减速半径,将预期速度设为最大速度,如果AI进入减速半径,AI将与其速度设置为目标距离减去当前速度, public class SteeringForArrive : Steering { Arrive.gif 4.追逐 追逐与Arrive很相似,不过目标不再是静止的,而是在移动的,最简单的方法是,让AI直接向目标位置靠近,但我们要让AI预测目标未来的位置,让AI朝着目标未来的位置进行移动
66820发布于 2019-05-28 - 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-个体AI角色的操控行为(2)
Wander.gif 6.避开障碍 通过在AI前方发射一条一定长度的射线来检测AI前方是否有需要躲避的物体,在有障碍时,我们给AI一个向量为向前方的向量加上障碍中心到AHead的向量,来让AI物体避开障碍 velocity = m_vehicle.velocity; Vector3 normalizedVelocity = velocity.normalized; //从AI
85410发布于 2019-05-28 - 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-AI角色对环境信息的感知
轮询方式 如果想知道周围世界发生了什么,最简单的方法是查询,AI对感兴趣的事件进行查询,基于轮询的感知系统更容易维护的方式是建立一个轮询中心,进行所有的查询. 中心监测系统称为"事件管理器",它记录每个AI角色所感兴趣的事件.当事件发生,通知每个角色."事件管理器"负责检查处理分发事件. 触发器 与事件驱动系统相对应，触发器是AI角色能对其作出反应的任何“刺激源”，是他们触发了AI角色感兴趣的事件，通常触发器以一个中心点有一个球体立方体或者圆形，触发器非常常见，他们可以创建各种行为和事件 游戏中的触发器和感知器 游戏中有多个触发器以及感知器，可以通过一个管理中心——事件管理器，统一对他们进行管理。 所有触发器的基类——Trigger类：这个类包含了所有触发器共有的相关信息和方法。
77820发布于 2019-06-13 - 来自专栏Unity游戏开发
游戏AI-AI角色对环境信息的感知
此类中包含所有触发器共有的信息，比如触发器的作用半径、触发器是否已经使用完成要被移除等
57620发布于 2019-06-13 游戏NPC不再“智障”：生成式AI将如何重塑游戏业？
这就是游戏业的老大难问题——NPC的"智障"。但生成式AI正在改变这一切。今天我们就聊聊，当NPC不再"智障"，游戏会变成什么样。 生成式AI带来的是"程序化叙事"。游戏开发者不再写具体的剧情，而是设定一些"规则"和"角色"，然后让AI根据这些元素实时生成任务。 同样的游戏，不同的故事。这就是"叙事可能性空间"的概念。开发者提供舞台、角色、规则，AI负责生成剧情。每个玩家都有独一无二的体验。五、NPC的配音和动作也一起活了生成式AI的影响不只在对话层面。 六、游戏开发者会失业吗有人担心：AI这么强，以后还要什么游戏设计师？恰恰相反。AI让游戏设计师从"填鸭式"工作中解放出来，做更有创造力的事情。 如果NPC突然冒出"我是个AI，被关在这个游戏里"，游戏氛围就毁了。怎么引导AI在边界内生成，需要精细的设计。记忆管理同样复杂。NPC要记住玩家，但不能无限记。
44710编辑于 2026-03-03- 来自专栏跟着AI学
【跟着AI学】H5射击游戏开发实录：射击游戏
前言在之前的文章中，我们介绍了如何借助AI编程助手来开发一个H5扫雷游戏。这次我们增加难度，尝试开发一个功能更完整的H5射击游戏。 这种方式有两个好处：AI会提供更全面的功能建议，避免遗漏通过交互确认，确保双方理解一致开发者:我想开发一个H5的射击游戏，你帮我罗列下需求，我来确认和补充。 AI生成的初始需求包含:游戏类型:竖屏/横屏选择、太空射击/现代战争等风格核心玩法:玩家控制、射击机制、关卡设计游戏系统:武器升级、道具系统、生命值、分数系统视觉特效:粒子效果、爆炸动画、UI界面技术方案 2.2核心类实现让我们看看AI实现的核心游戏机制：对象池模式（性能优化）展开代码语言：JavaScriptAI代码解释classObjectPool{constructor(factory,size){ 开发者:继续创建Bullet类和Enemy类，等所有功能都完成后再体验这种方式让AI能够专注于构建完整的游戏框架，而不是过早地陷入细节调试。
55010编辑于 2026-01-06
腾讯云开发者
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