2019年底，逆战：未来 与Robotics X合作AI技术

逆战：未来 针对PVE的「AI动作生成」——之所以瞄准这个方向，是因为《逆战：未来》是一款FPS PVE游戏，其中包含大量Boss演出及战斗、小怪同屏战斗、NPC等角色动作演绎的场景，这些都是游戏沉浸式内容和战斗体验中非常重要的一部分。而在当下，为了做出更好的效果，应用一些更前沿的技术显然是有必要的。

比如用庞大行为树和动画资源堆叠，并非不能做好逼真的内容，但会相当耗费精力，而且还有占用内存大、维护成本高的缺点。当然，近年来海外的3A厂商们也开发过像MotionMatching、HyperMotion这样更先进的动画技术，都解决了一些传统方案的痛点。

而天美的方向又是另外一种：2019年底，《逆战：未来》与腾讯Robotics X 实验室合作，把目光放到了自回归神经网络算法模型(ARNN模型)上。

这是一种广泛应用于时间序列的数据分析算法，比如天气、交通的预测等。角色动画本质上也是一种时间序列数据，如果能合理的运用这套算法，或许就能做到，通过大量动捕数据训练，让AI模型学会预测动作序列帧的下一帧，并形成自然、完整的角色动作。

这种技术已经有一些3A厂商在探索，但在行业内还没有大规模落地，在网游/手游产品领域就更是鲜有人涉足。所以《逆战：未来》的应用，应该算是ARNN模型在网游中的第一次尝试。

游戏内使用了该项技术的NPC，其动作反应将会是根据玩家行动实时生成的，而非提前写死的动画；并且能够根据运动学原理，自主生成和调节拟真的动作形态。这么说可能不太直观，天美Y1团队给我们演示了一段技术效果示意——可以看到，在运用了这项技术的多小怪同屏追逐效果动画中，AI实时生成的小怪角色动作表现，相比传统效果更加生动、多样，还能基于环境和地形作出各种变化。

这种效果意味着什么呢？如果能大规模应用，玩家就能在游戏中看到更自然、更沉浸的拟真动作表现与战斗效果，并且这项技术还会持续用于一些NPC、怪物上。另外，这种方式下的制作效率也会有所提升——举个例子，传统美术工作流中至少两个月才能完成的内容，通过AI动作生成，在两周内就能完成。从另一方面来说，这也是在提升游戏的可玩性，毕竟团队可以把更多的精力，投入到更丰富的内容制作上。