游戏视角算法_ 游戏视角算法有哪些

大家好，今天我想和大家谈谈我对“ 游戏视角算法”的一些看法。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了分类，现在就让我们一起来探讨吧。

文章目录列表:

1.科林麦克雷：尘埃2的游戏细节

2.什么是3D游戏？

3.范守文是什么职业

4.索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面

5. 游戏怎么做到对真实声音的模拟？

6.开发一款游戏需要什么软件？

科林麦克雷：尘埃2的游戏细节

我们最好不去猜度Codemasters的制作意图，总之他们给出的答案是让古板、严肃的 游戏都见鬼去，管你这个那个，一款好玩的 游戏才是民心所向。

全球 DirectX 11游戏，本来凭这一个噱头《科林·麦克雷——尘埃2》(Colin McRae DiRT 2)就足以吃上半年。事实上这款游戏也确实对得起众多玩家对它的期待，无论你是个硬件狂人还是游戏狂人。《尘埃2》的出色表现多少有些不可思议，它并没有提供数量繁多的 供玩家选择，过少的赛道数量也让很多玩家颇有微辞，但它还是能够吸引你坐在电脑前，踏踏实实地一步一步升级，开启更多的新鲜玩意。这其中最重要的原因，就是对游戏细节的刻画—— 扬起的那些最细微的“尘埃”成就了《尘埃2》。

所谓路线选择

游戏这几年来就像网络游戏一样泛滥，也派生出诸多流派，主要有模拟 、真实 以及娱乐 这几种。经过几年的进化，每种类型特色分明，又在一些次要元素上互有交集。“科林·麦克雷拉力”(Colin McRae Rally)系列曾经在模拟 与真实 之间徘徊，当然这也没办法，那时候一般玩家只知道有个“ 飞车”，真实总是要跟小众归结到一起。当然《尘埃2》有了向娱乐 发展的趋势，我想制作组已经想清楚了，这个系列无论怎样在真实性上做文章，都无法超越已成绝唱的《理查德·伯恩斯拉力》(Richard Burns Rally)，况且2009年的真实系 还有《 飞车——变速》(Need for Speed： Shift)和《极限竞速3》(Forza Motorsport 3)这不同 的两大竞争对手。前者一扫以往的爽快风格，凭借着这次成功的转型打入真实 领域(虽然不能说彻底翻身)，后者则是微软在Xbox 360主机上用来与《GT 5》相抗衡的拳头作品。在这种前提下，《尘埃2》再走真实路线，压力就会很大。

其实我们最好不去猜度Codemasters的制作意图，总之他们给出的答案是让古板、严肃的 游戏都见鬼去，一款好玩的 游戏才是民心所向。专业的 游戏玩家是如此之少，大部分玩家只是想享受临场感与成就感。是的，真实与成就感，这就是《尘埃2》给人的最大感受。

陷入真实

是的，你一定明白我的意思。这里所说的真实，并不是现在 游戏所强调的物理真实——在这方面开发过《GTR 2》(GTR2)的SimBin无疑是最有发言权的——而是在游戏的细节刻画上，比如这其中独创的菜单功不可没。

Codemasters几乎所有 游戏的菜单都有点剑走偏锋的意思，从上一作《尘埃》开始，就一扫 游戏冷冰冰的界面，当年模仿Vista 3D Flip的菜单界面就已经足够惊艳，只是由于技术原因，这个菜单的执行效率太过低下，看起来很美动起来很卡，于是后来有了《超级房车赛——起点》(Race Driver: GRID)里的2D简化版。不过事情到了这里没有结束，《尘埃2》里，我们看到有史以来最真实的 游戏菜单，几乎完全与比赛背景融为一体。

游戏刚开始的时候，你似乎刚刚醒来，床头柜上的一本EXPN杂志首先映入眼帘，封面头条显示了你的当前等级、完成度以及游戏的贴士窍门。之后你穿过一扇门，发现自己置身于一间房车内。房间内的物品摆设——桌子上的地图会告诉你的赛事，沙发上的一本杂志为你呈现了任务完成度以及统计信息，多人游戏选项则显示在墙上的海报里。墙上有挂着一台平板电视，会不时地播放一些教学视 和花絮(在游戏后期，你还可以在这里看到Colin McRae的悼念视 )。随着游戏进展，你桌案上的大地图会显示所有的可选赛事，与此对应的是，你的车内也会随着 各地旅行摆上美国的恐龙玩偶或来自中国的招财猫。如果你足够细心，还会发现地图旁边有个笔记本，屏幕上赫然就是前作《尘埃》里执行效率乏力的菜单界面。

这个让你眼前一亮的菜单还没结束，当你走出房车，才发现自己身处一个热闹的赛场中心，这个赛场会根据所处地域的不同做出相应变化，旁边就是你的 ，近在咫尺，临场的气息扑面而来。你看，如今以真实为卖点的 游戏不在少数，但这一本来就取材于真实运动的游戏如何让人感觉到更加身临其境，似乎还没人能做到如此细致。大部分游戏选择加强物理引擎，采用更多授权汽车、还原度更高的真实赛道的方式来增加临场感，却鲜有游戏能注意到这些“花里胡哨”的东西。

这个菜单里其实添加了很多小零碎，比如切换比赛区域时在背景音乐里夹杂的飞机呼啸声，载入游戏时依次落在地图上写有各种统计信息的便签，等等。至于车手关系更是神来之笔，与你交恶的车手会在你蹭到他的时候警告你，在别人超过你的时候哈哈大笑。同时，和你友好的车手也会关切地送上一句慰问，当好感度最高时，甚至可以邀请他们一起参加双人比赛。虽然这个系统不是很完善，车手语音也比较雷同，但仍不失为一个值得鼓励的想法。

热血

一个流畅的菜单并不能保证什么，《尘埃2》的出色归功于游戏恰到好处的节奏感。简单地说，《尘埃2》除了昏黄的色调不太符合中国人的审美，中国赛道的一切都很对味儿，它甚至可以向许多中国人普及“两基攻坚”是什么意思。总之，《尘埃2》制作组无法掩饰他们对阳朔的爱。菜单背景上的月亮山，赛道间来自漓江和玉龙河的山水只有去过桂林的人才能感同身受是一款让人感到很热血的游戏，上手之后很难给自己一个理由去放开。按照正常的游戏流程，基本上3场比赛就能升两级，与其他游戏越到后期越难升级的常规不同，《尘埃2》几乎全程保持了较快的升级速度，玩家很容易体验到升级的快感——没有任何一款 游戏的升级动画会像Dirt2这样给人如此强烈的快感，不 着震撼的音效，视觉冲击力也足够震撼，如果你有一款支持震动的控制器，比如Xbox 360手柄或方向盘，你还能感受到升级传递来的“震撼”手感。这是一个获得成就感的不错方式，虽然直白了点，也是最为有效的。

游戏流程很紧凑，前20级基本能用“马不停蹄”来形容。玩家不断参加比赛，持续升级，获得新的车花饰品，解开新的 ，拿到大量金钱，买了新车继续比赛，升到更高等级。当然，你可以说最. 近几款 游戏基本都是这个流程，但能做到全程一气呵成，全无冷场的，也只有《尘埃2》。

没错，到这里我还在大谈这些无关紧要的设定，是否有些本末倒置？的确，这些设定单独拿出来看是没多大作用，但当它们汇聚到一起，便会在各个方面影响着玩家的细微感受。这种影响是潜移默化的，最终会让一些本来不怎么喜欢 游戏的玩家也喜欢上这款游戏(嗯，比如大漠小虾)。冷静一点看，作为《尘埃》的续作，并不能说它有什么实际性的游戏性改变，也没有像NFS系列一样在真实和爽快之间胡乱漂移，它只是在几个不怎么被同类游戏注意的设定上做到 ，最后凭借着Codemasters一直以来的 游戏功底，它就这么成了！

《尘埃2》的单机流程本来很短，等到这些设定无法再触动你的神经，也离通关咫尺之遥了，剩下的重复体验取决于你对网战的兴趣有多大。至于手感，这是个无法说清的问题。除了《速度生活》(Life for Speed)、《GTR 2》和《理查德·伯恩斯拉力》这些公认的模拟类 游戏需要 的实时物理模拟算法，游戏终归只是游戏。

《尘埃2》注重玩家最细微的感受，这不仅让它成为一款好玩的游戏，也避免了和其他 游戏的同质化竞争。其实最讨巧的是，它可以让那些只有NFS经验的人稍作调整，也能逍遥其中。

什么是3D游戏？

3D游戏是使用空间立体计算技术实现操作的游戏。从编程实现角度来说游戏基础模型（游戏的人物，场景，基础地形）是使用三维立体模型实现的，游戏的人物角色控制是使用空间立体编程算法实现的，那么就把这种游戏称作3D游戏。

3D中的D是Dimension（维）的缩写。三维游戏中的点的位置由三个坐标决定的（x，y，z）。客观存在的现实空间就是三维空间，具有长、宽、高三种度量。三维游戏(3D游戏又称立体游戏)是相对于二维游戏(2D游戏又称平面游戏)而言的，因其采用了立体空间坐标的概念，所以更显真实，而且对空间操作的随意性也较强。也更容易吸引人。

扩展资料：

3D立体游戏是有区别于3D游戏的，主要区别在于显示系统以及观看方式。人的视觉之所以能分辨远近，是靠两只眼睛的差距。人的两眼分开约5公分，两只眼睛除了瞄准正前方以外，看任何一样东西，两眼的角度都不会相同。

虽然差距很小，但经视网膜传到大脑里，脑子就用这微小的差距，产生远近的深度，从而产生立体感。一只眼睛虽然能看到物体，但对物体远近的距离却不易分辨。根据这一原理，如果把同一景像，用两只眼睛视角的差距制造出两个影像，然后让两只眼睛一边一个，各看到自己一边的影像，透过视网膜就可以使大脑产生景深的立体感了。

百度百科-3D游戏

百度百科-3D

范守文是什么职业

范守文

范守文，男，1968年07月生，电子科技大学教授、博士生导师。中国自动化学会机器人专业委员会委员，四川省学术与技术带头人后备人选， 自然科学基金项目通讯评议 ，《中国机械工程》、《计算机集成制造系统》、《航空学报》、《电子科技大学学报》等期刊审稿人。

中文名：范守文

国籍：中国

出生日期：1968年07月

职业：教师

毕业院校：四川大学

主要成就：2001年获四川省科技进步一等奖

代表作品：机电产品的可验证设计系统及其实现框架研究.

职称：电子科技大学教授

职务：中国自动化学会机器人专业委员会委员

人物经历

1992年和2002年于四川大学分别获得硕士和博士学位；2007.4-2008.4英国NewcastleUniversity机器人中心访问研究。

主要贡献

研究成果

机器人学、设计自动化。迄今为止已申请 发明 十四项（已授权九项），在国内外学术期刊（包括MechanismandMachineTheory、机械工程学报、计算机集成制造系统等）及国际会议上发表学术论文六十余篇，其中被SCI、EI检索十余篇次。

科研项目

1.“容错纠错设计理论与方法及其在IC制造装备中的应用研究”, 自然科学基金项目,2008.1-2010.12,经费32万

2.“复杂机械传动系统的可验证设计理论与方法研究”,机械传动 重点实验室开放基金,2011.1-2012.12,经费8万

3.“面向流体传动与控制应用系统的容错原理与纠错方法研究”,流体传动及控制 重点实验室开放基金,2011.1-2012.12,经费6万

论文论著

1.陈晓东,范守文.面向 的容错纠错策略与算法研究.宇航学报,2011,32(2):439-445

2.熊静琪,范守文.面向雷达天线 的容错纠错策略及其FPGA实现.航空学报,2010,31(11):2245-2252

3.张小丽,范守文.基于自适应思维进化算法的容错控制仿真研究.系统仿真学报,2009,21(22):7243-7247

4.ShouwenFan,RobertBicker.DesignandValidationofAFPGABasedSelf-healingControllerforHybridMachineTools.Int.JournalofAdvancedMechatronicsSystems,2010,2(1/2):99-107

5.邵旭光,范守文.一种基于免疫神经网络的故障检测方法.中国机械工程,2010,21(19):2285-2291

6.陈斯,范守文.一种4自由度空间并联机构的奇异容错纠错策略与方法研究.中国机械工程,2011,22(10):1143-1148

7.陈斯,范守文.基于过约束冗余驱动的球面机构精度容错模型与方法研究.中国机械工程（已接收）

8.范守文,熊静琪.机电产品的可验证设计系统及其实现框架研究.计算机集成制造系统,2010,16(6):1151-1157（EI）

9.范守文,黄洪钟.机电产品的容错纠错设计系统及其基本框架研究.计算机集成制造系统,2007,13(7):1275-1281（EI）

10.吕刚,范守文.约束驱动的动态关联式装配验证系统的设计与实现.计算机集成制造系统（已接收）

11.徐礼钜,范守文.基于并行计算的新型并联机床动力学解析模型.机械工程学报,2004,40(4):71-76（EI）

12.范守文,徐礼钜.基于数字-符号法的空间4自由度并联机构位置正解.机械工程学报,2002,38(9):57-60（EI）

13.Xuliju,FanShouwen.AnalyticalModelAlgorithmforDynamicsofRoboticManipulators.ChineseJournalofMechanicalEngineering(EnglishEdition),机械工程学报(英文版),1995,l8(2):168-171

14.Xuliju,FanShouwen.Numeric-Symbolic roachforKinematicandDynamicofRoboticManipulators.MechanismandMachineTheory，1995,30(5):645-652（SCI、EI）

15.Li-JuXu,Shou-WenFan.AnalyticalmodelmethodfordynamicsofN-celledtetrahedron-tetrahedronvariablegeometrytrussmanipulators.MechanismandMachineTheory,2001,36(11):1271-1279（SCI、EI）

情况

授权发明

迄今为止已申请 发明18项，其中13项已经授权：

1.徐礼钜,范守文.基于混联机构的虚拟轴机床.中国发明 , 号：ZL00120604.4,授权日期：2003.7.9

2.徐礼钜,范守文.混联五自由度虚拟轴机床.中国发明 , 号：ZL01107247.4,授权日期：2003.8.6

3.徐礼钜,范守文.两维移动三维转动五轴虚拟轴机床.中国发明 , 号：ZL01128904.x,授权日期：2004.7.21

4.徐礼钜,范守文.混联微动机器人.中国发明 , 号：ZL01128916.3,授权日期：2006.5.10

5.范守文,李辉.基于一维移动三维转动主进给机构的并联机床结构.中国发明 , 号：ZL03135788.1,授权日期：2006.5.24（实施许可：中山市美捷时喷雾阀有限公司）

6.范守文,李辉.一种用于光电子器件封装的精密对接装置.中国发明 , 号：ZL200310110847.7,授权日期：2007.1.31（实施许可：中山市晶明光电科技有限公司）

7.范守文,李辉.一种新型精密微操作机器人结构.中国发明 , 号：ZL200310104118.0,授权日期：2007.10.31（实施许可：东莞市世通国际快件监管中心有限公司）

8.范守文,李登静.机械系统可重构的混联机床及其容错纠错方法.中国发明 , 号：ZL200810046309.9,授权日期：2010.12.08

9.范守文,李登静.并联/混联机床传感器输入故障的容错纠错方法及其控制装置.中国发明 , 号：ZL200810147900.3,授权日期：2010.08.11

10.范守文,熊静琪.带容错和纠错功能的并联机器人装置及其容错和纠错方法.中国发明 , 号：ZL200910263431.6,授权日期：2011.06.01

11.熊静琪,范守文.具有容错纠错功能的动感游戏机 及容错纠错方法.中国发明 , 号：ZL201010526712.9,授权日期：2014.01.22

12.范守文,杨文.一种具有轴向移动和转动双功能的液压换向阀.中国发明 , 号：ZL201210311504.6,授权日期：2014.10.15

13.范守文,周连绪.娱乐设施通用动感座椅.中国发明 , 号：ZL201310317335.1,授权日期：2014.12.17

主持科研项目

1.“容错纠错设计理论与方法及其在IC制造装备中的应用研究”, 自然科学基金面上项目,2008.1-2010.12,经费32万(项目批准号：50775027)

2.“约束驱动的机械产品设计缺陷辩识模型与方法研究”, 自然科学基金面上项目,2012.1-2015.12,经费57万(项目批准号：51175067)

3.“复杂机械传动系统的可验证设计理论与方法研究”,机械传动 重点实验室开放基金,2011.1-2012.12,经费8万(项目编号：SKLMT-KFKT-201010)

4.“面向流体传动与控制应用系统的容错原理与纠错方法研究”,流体传动及控制 重点实验室开放基金,2011.1-2012.12,经费6万(项目编号：GZKF-201029)

5.“面向验证的机械产品设计系统中的关键技术研究”四川省学术和技术带头人培养基金重点项目，2012.1-2013.12

6.“自动开封盖装置数字样机快速设计 研发”，深圳中广核工程设计有限公司委托横向科研项目，经费40.46万，2014.12-2015.12

7.“动感游戏装备及其在动感 游戏中的应用研究”，广东省中山市装备制造工业研究院重大项目，经费40.0万，2014.12-2016.12。

获奖记录

1.“钣金数控加工CAM系统”1997年获成都市科技进步三等奖。

2.“东方气轮机厂计算机集成制造系统”2001年获四川省科技进步一等奖。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面

　索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面。索尼公布了一款由其旗下AI部门开发的人工智能技术，同时它也相应地成为了本周《自然》的“封面人物”，索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面1

　还记得前几天索尼预告即将公布的重要AI消息吗？最近，索尼正式宣布，其研究人员已经开发出了一款名为“GT Sophy”的AI车手，可以击败人类顶尖的车手获得 。

　据悉，索尼对于“GT Sophy”使用了异种称为强化学习的方法进行训练。其本质就是不断的试错，将AI扔进一个没有指令的环境中，达到目标即可获得奖励。

　索尼的研究人员表示，它们必须谨慎地设计奖励，譬如微调碰撞惩罚，调整各种目标地优先级，从而保证AI地驾驶风格足够激进，但又不只是在路上欺负对手。

　在强化学习的帮助下，AI只需要几小时的训练，就已经适应了赛道飙车。并且在一两天内做到了训练数据快过95%的车手。经过45000小时的总训练，目前AI已经在索尼PS5的《GT 》游戏中取得了惊人的成绩，击败顶级人类车手已不是问题。

　索尼用AI对三位顶级电子竞技车手进行了测试，没有一个人能够在计时赛中击败AI。而他们也从AI竞赛中学到了新战术，学习AI的路线，掌握更好的入弯时间点。

　索尼目前表示，他们正在努力将GT Sophy整合到未来的《GT 》游戏中，不过尚没有提供任何具体的时间表。

　再结合之前索尼造车的各种消息，这款AI没准还能用在现实 汽车的自动驾驶技术上，前景可谓十分乐观。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面2

　“我们追求人工智能，是为了最终更好地了解人类。”

　作为这个世代中为数不多的拟真 游戏，《GT Sport》的玩家们可能从来没有想过，自己玩的游戏，有天会登上 顶级科学期刊《自然》（Nature）的封面。

　在昨天，索尼公布了一款由其旗下AI部门开发的人工智能技术，同时它也相应地成为了本周《自然》的“封面人物”，而这个人工智能的成就，是在《GT Sport》中击败了全球 游戏选手们。

　Nautre第7896期封面

　或者，用“征服”这个词来形容更为合适。在索尼演示的四位AI车手与四名职业 玩家的对决中， AI的最高圈速比人类中的最优者快了两秒有余。对一条3.5英里长度的赛道而言，这个优势一如AlphaGo征服围棋。

　在近五年的研发时间里，这个由索尼AI部门、SIE还有PDI工作室（也就是《GT 》开发商）共同研发的AI完成了这个目标。

　索尼为这个AI起名为GT Sophy。“索菲”是个常见的人名，源自希腊语σοφ α，意为“知识与智慧”。

　 Sophy和一般的游戏AI有什么区别？

　AI在游戏中打败人类，并不是一件稀奇事。OpenAI在“冥想训练”了成千上万场DOTA2后击败过当时的Ti8 OG，谷歌的AlphaStar也曾面对《星际争霸2》的顶级职业选手时表现过碾压态势，而我们每个普通玩家，也都尝过“电脑[疯狂的]”的苦头。

　2019年，OpenAI曾经在仅开放部分英雄选用的限制条件下击败过OG

　但这些“打败”并非一回事。要明白GTS中的AI车手Sophy意味着什么，首先要明确Sophy和其一个单纯“你跑不过的AI”有什么区别。

　对过往 游戏里的AI而言，尽管呈现形式都是游戏中非玩家控制的“智能体”，但传统意义上的AI车手通常只是一套预设的行为脚本，并不具备真正意义上的智能。

　传统AI的难度设计一般也是依赖“非公平”的方式达成的，比如在 游戏中，系统会尽可能削弱甚至消除AI车的物理模拟，让AI车需要处理的环境参数远比玩家简单。

　而要塑造更难以击败的AI敌人，也不过是像RTS游戏中的AI通过暗中 的方式偷经济暴兵一样，让AI车在不被注意的时刻悄悄加速。

　所以对于具备一定水平的玩家而言， 游戏里的传统AI在行为逻辑和策略选择上几乎没有值得参考的点，遑论职业 游戏选手。

　而Sophy则是和AlphaGo一样，通过深度学习算法，逐渐在模拟人类的行为过程中达到变强：学会开车，适应规则，战胜对手。

　这种AI带给玩家的，完全是“在公平竞争中被击败”的体验。在被Sophy击败后，一位人类车手给出了这样的评价：“（Sophy）当然很快，但我更觉得这个AI有点超乎了机器的范畴……它像是具备人性，还做出了一些人类玩家从未见过的行为。”

　这难免再次让人联想到重新改写了人类对围棋理解的AlphaGo。

　相对于围棋这种信息透明的高度抽象游戏，玩法维度更多、计算复杂度更高的电子游戏，在加入深度学习AI之后，其实一直很难确保“公平竞技”的概念。

　例如在2019年征战《星际争霸2》的AlphaStar，基本没有生产出新的战术创意，只是通过无限学习人类选手的战术，再通过精密的多线操作达成胜利——即便人为限制了AlphaStar的APM，AI完全没有无效操作的 率也并非人类可比。

　这也是为什么在AlphaStar与人类职业选手的对抗记录里，当AI用“三线闪追猎”这样的神仙表演击败波兰星灵选手MaNa后，并不服气的MaNa在赛后采访中说出了“这种情况在同水平的人类对局中不可能出现”这样的话。

　AlphaStar用追猎者“逆克制关系”对抗MaNa的不朽者部队

　同样，《GT 》也是一款与《星际争霸2》具备同样复杂度的拟真 游戏。

　在专业 玩家的眼中，路线、速度、方向，这些最基本的 运动要素都可以拆解为无数细小的反应和感受，车辆的重量、轮胎的滑移、路感的反馈……每条弯道的每次过弯，都可能存在一个 的油门开度，只有最顶级的车手可以触摸到那一缕“掌控”的感觉。

　在某种意义上来讲，这些“操纵的极限”当然能够被物理学解释，AI能掌握的范围显然要大于人类。所以，Sophy的反应速度被限制在人类的同一水平，索尼为它分别设置了100毫秒、200毫秒和250毫秒的反应时间——而人类运动员在经过练习后对特定刺激的反应速度可以做到150毫秒左右。

　无疑，这是一场比AlphaStar更公平的战斗。

　 Sophy学会了什么

　和Sophy为数众多的AI前辈一样，它也是利用神经网络等深度学习算法来进行驾驶技巧的训练。

　Sophy在训练环境中会因为不同的行为遭受相应奖励或者惩罚——高速前进是好的，超越前车则更好；相应地，出界或者过弯时候撞墙就是“坏行为”，AI会收获负反馈。

　在上千台串联起的PS4组成的矩阵中，Sophy经受了无数次模拟驾驶训练，在上述学习里更新自己对《GT Sport》的认知。从一个不会驾驶的“婴儿”到开上赛道，Sophy花费了数个小时的时间；一两天后，从基础的“外内外”行车线开始，Sophy已经几乎学会了所有常见的 运动技巧，超越了95%的人类玩家。

　索尼AI部门为Sophy搭建的“训练场”

　然而， 并不是一个人的游戏。即便Sophy在去年7月份的比赛中，已经可以没有其他 的情况下拥有超出顶级人类选手的计时赛成绩，但在真实的多人游戏中，Sophy还需要学会与对手进行对抗上的博弈，理解其他车手的行为逻辑。

　因此，索尼AI部门的科研人员对Sophy进行了更多的“加练”，比如面对其他车时如何插线超车、阻挡卡位。到最后，Sophy甚至还被“教育”到能够理解和遵守 运动中的比赛礼仪——比如作为慢车时进行让车，同时避免不礼貌的恶意碰撞。

　 游戏中的AI车，一般即便会尝试躲避与玩家擦碰，其实现方式也只是不自然地闪躲。而Sophy呈现出的“比赛理解”，都是依靠脚本运行的传统 AI无法做到的。

　到了10月，Sophy已经可以在正式的同场比赛中击败最顶级的人类选手。

　索尼邀请的四位人类车手，其中包括GT锦标赛三冠王宫园拓真

　比如 场在Dragon Trail（龙之径）上进行的比赛。作为《GT Sport》的驾驶学校尾关，每个GTS玩家应该都相当熟悉这条赛道（以及DLC中的“汉密尔顿挑战”）。在数万个小时的训练过后，排名 的Sophy车手已经可以踩着 的最优路线保持全程 。

　而在四个Sophy与四位人类车手角逐的第二个比赛日中，AI们的优势进一步扩大了——几乎达成了对顶级人类玩家的碾压。

　如果只是在路线的选择和判断上强过人类，用更稳定的过弯来积累圈速优势，这可能还没什么大不了的。

　但研究者们认为，Sophy几乎没有利用在用圈速上的 优势来甩开对手（也就是AI身为非人类在“硬实力”上更强的部分），反而在对比赛的理解上也超过了人类玩家，比如预判对手路线的情况下进行相应的对抗。

　在《自然》论文所举的案例中，两名人类车手试图通过合法阻挡来干扰两个Sophy的首选路线，然而Sophy成功找到了两条不同的轨迹实现了超越，使得人类的阻挡策略无疾而终，Sophy甚至还能想出有效的方式来扰乱后方车辆的超车意图。

　Sophy还被证明能够在模拟的萨尔特赛道（也就是 的“勒芒赛道”）上执行一个经典的高水平动作：快速驶出前车的尾部，增加对前车的阻力，进而超越对手。

　更令研究者称奇的是，Sophy还捣鼓出了一些非常规的行为逻辑，听上去就像AlphaGo用出新的定势一样。通常， 手接受的教育都是在过弯时“慢进快出”，负载只在两个前轮上。但Sophy并不一定会这么做，它会在转弯时选择性制动，让其中一个后轮也承受负载。

　而在现实中，只有最顶级的'F1车手，比如汉密尔顿和维斯塔潘，正在尝试使用这种三个轮胎快速进出的技术——但Sophy则完全是在游戏 中自主学会的。

　曾经取得三次GT锦标赛 的车手宫园拓真在与AI的对抗中落败后说，“Sophy采取了一些人类驾驶员永远不会想到的 路线……我认为很多关于驾驶技巧的教科书都会被改写。”

　 “为了更好地了解人类”

　区别于以往出现在电子游戏中的先进AI们（比如AlphaStar），Sophy的研究显然具备更广义、更直接的现实意义。

　参与《自然》上这篇论文撰写的斯坦福大学教授J.Christian Gerdes就指出，Sophy的成功说明神经网络在自动驾驶软件中的作用可能比现在更大，在未来，这个基于《GT 》而生的AI想染会在自动驾驶领域提供更多的帮助。

　索尼AI部门的CEO北野宏明也在声明中表示，这项AI研究会给高速运作机器人的研发以及自律型驾驶技术带来更多的新机会。

　Sophy项目官网的介绍

　但如果我们将目光挪回作为拟真 游戏的《GT 》本身，Sophy的出现，对大众玩家和职业车手而言同样具备不菲的意义。

　正如文章前面所说，在目前市面上大多数拟真 游戏中，“传统AI”已经是一个完全不能带给玩家任何乐趣的事物。这种依赖不公平条件达成的人机对抗，与 游戏开发者希望带给玩家的驾驶体验是相悖的，人类玩家也无法从中获得任何教益。

　在索尼AI部门发布的纪录片中，“GT 之父”山内一典就表示，开发无与伦比的AI可能是一项了不起的技术成就，但这对普通玩家来说可能不是什么直白的乐趣。

　因此，山内承诺在未来的某个时候，索尼会将Sophy带入到三月份即将发售的《GT 7》中。当Sophy能够更加了解赛场上的环境和条件，判断其他车手的水平，一个这样智能又具备风度的AI，就能够在与人类比赛时，为玩家提供更多真实的快乐。

　在拟真 游戏逐渐“小圈子化”，众多厂商都做不好面对纯新玩家的入门体验的今天，或许一个AI老师的存在，有机会能给虚拟 中的拟真驾驶带来更多的乐趣，就像《GT 4》的宣传片片头所说，“体验汽车生活”。

　这可能才是一个基于游戏而生的AI能为玩家带来的最重要的东西——如同山内一典对Sophy项目的评论， “我们不是为了打败人类而制造人工智能——我们追求人工智能，是为了最终更好地了解人类。”

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面3

　据路透社伦敦2月9日报道，索尼公司周三说，它创造了一个名为“GT索菲”的人工智能（AI） ，能击败《GT 》——PlayStation 上的模拟 游戏——中全球最 的车手。

　该公司在一份声明中说，为了让“GT索菲”为这款游戏做好准备，索尼公司的不同部门提供了基础人工智能研究成果、超现实真实 模拟器，以及进行大规模人工智能训练所需的基础设施。

　报道称，去年7月，该人工智能 与《GT 》的四名顶尖车手展开了较量，它吸取了这次比赛的经验，并在当年10月的另一场比赛中战胜了人类车手。

　这款人工智能的设计团队 、索尼人工智能美国公司负责人彼得·沃尔曼说：“我们用了大约20台PlayStation游戏机，同时运行大约10到12天，才训练‘GT索菲’从零开始达到超人类水平。”

　报道指出，虽然人工智能曾在国际象棋、麻将和围棋比赛中击败人类，但索尼公司说，掌握 驾驶技术的难点在于，许多决定是必须实时做出的。

　据报道，索尼的竞争对手微软公司最近斥资近690亿美元收购了动视暴雪公司。微软一直在利用游戏来改进人工智能，其方式是不断为人工智能模型提供新挑战。

　报道称，《GT 》是一款模拟 电子游戏，1997年问世，已售出8000多万套。

　索尼希望将学习到的东西应用到其他PlayStation游戏中。该公司说：“有很多游戏可以对人工智能构成不同挑战，我们期待开始解决这些问题。”

游戏怎么做到对真实声音的模拟？

引擎类音效实现的原理是“转速分段+音高调制”，铺开来说大致是这样的：

1，在规划阶段我们会把游戏中引擎的转速分成多个区间。例如所需引擎的转速会覆盖1000-7000 rpm，以划分成三段为例，我们将1000-3000定义为低转速，3000-5000定义为中转速，5000-7000定义为高转速。

2，分别制作三段转速中，三个中间速度的音 循环样本，即2000rpm、4000rpm和6000rpm（取值出于简化说明目的，实际操作中不一定使用中间速度）。

3，在游戏中实时传送控制参数，首先判断车辆引擎在哪个转速区间运行，以循环播放对应区间的样本，同时参数也决定了该样本的音高调制比例。比如1000rpm时实际上播放的是2000rpm样本音高降低100%的结果（还是出于简化说明目的，所谓“音高”的说法不是很科学，不过我们感受到最明显的变化确实是音高的升高或降低）。

上面的例子在如今两大主流音 中间件Wwise和Fmod当中呈现的形式：

Wwise里对应的功能模块是Blend Container与RTPC(Real-Time Parameter Controls)。由游戏中实时发出的转速信息决定播放的样本与其对应的音高变化。

在现有的基础上，会通过均衡器、失真等音 效果器来处理当前的结果从而表现不同的负载状况（比如空载高转速时失真会明显变大），原理同样是实时发送控制参数。有些引擎在不同负载情况下音色改变巨大，如果有表现需求的话，就需要分别录制不同负载的引擎在不同转速区间的样本。这是个多轨多参数音 事件问题，具体制作流程就不展开了。

这种方案最大的问题就在于它并没有线性地表现出引擎从1000到7000转速声音的变化，或者说它是伪线性的。因此为了尽量还原真实的引擎声音，在实践中根据不同情况把转速/负载拆分为二三十个样本也是有可能的，从而音 设计师往往需要耗费大量的精力来处理不同转速之间的衔接、调整音高升降比例、样本之间的响度关系、负载之间的切换等等问题。更大的问题在于，根据算法的不同，音高升降过程中的效果并不完全一样，因此这个环节很容易穿帮。比如我小时候特别喜欢玩儿 飞车2，现在再听起来，最假的就是引擎加速过程中的声音

开发一款游戏需要什么软件？

游戏开发指利用计算机编程语言，如C编程语言、C++、java等，编写计算机、手机或游戏机上的游戏。目前流行的游戏开发语言为C++编程语言，目前流行的游戏开发接口为DirectX9.0，还有OpenGL、SDL(SimpleDirectMediaLayer)等。现在手机上玩的游戏分为Android与IOS两种不同 ，分别是用eclipse/MyEclipse和xcode。现在也流行一些跨 的编程引擎，例如cocos2d-x、unity3D等。

接下来，再看看游戏开发的课程，游戏开发的课程除了理论知识还包括软件的操作。

C++程序基础：通过学习C++语言，奠定编程基础。使用VS.net2005编译工具， 构建代码。

算法与数据结构：通过学习算法与数据结构的基本概念，了解常用的数据结构及相关的抽象数据定义，认识计算机求解的基本思路与方法。

Win32程序入门：通过API和MFC的学习，熟悉Windows环境下程序设计基本方法。通过使用DirectX绘制2D图形。

游戏数学和智能应用：游戏中的坐标系，矢量、矩阵，几何碰撞，物理模拟，人工智能与寻路算法。

2D游戏技术与应用：2D游戏技术概论，游戏地图系统，GUI系统，战斗系统设计，任务系统 的声音引擎BASS，Cocos2D-X引擎，Box2D物理引擎。

游戏开发的常用软件有C++、DirectX、Box2D、Cocos2d-x、Unity，不能说哪款最好用，因为这是游戏开发过程中都要用到的软件，必须都精通。

C++是在C语言的基础上开发的一种通用编程语言，应用广泛。

DirectX，（DirecteXtension，简称DX）是由微软公司创建的多媒体编程接口。

Box2D是一个用于模拟2D刚体物体的C++引擎。zlib许可是一个自由软件授权协议，但并非copyleft。

Cocos2d-x是一个开源的移动2D游戏框架，MIT许可证下发布的。这是一个C++Cocos2d-iPhone项目的版本。

Unity是由UnityTechnologies开发的一个让玩家轻松创建诸如三维视 游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多 的综合型游戏开发工具，是一个全面整合的专业游戏引擎

首先你有编程基础是再好不过的了。

开发的 是JME，一般不会用到C++。当然学过C++的更好。

你学的可能是JEE，所以你一定要把JME好好学一下，重点是MIDlet，CANVAS，RecordStore。此外MIDP1.0和2.0的特性要搞清楚，如果做和网络有关的还要学习MIDP网络编程。掌握这些就基本上门什么问题了，学的不多，对于一个会C++/JEE的人来说，应该可以在1个月左右学完。

和其他语言一样，JME关键是要多练，自己试着开发几个小游戏出来是不错的练习办法，可以找出你学习上的不足点。有条件的话，做出来的游戏应该拿到真机上运行，因为在模拟器上运行和真机有区别。

如果是独立开发手游，那么还要掌握一些基本的软件，如PhotoShop，M y，和简单的声效处理。

另外有需求的话可以学学JTWI，特别是Mobile3DGraphics（M3G）技术，这是以后发展的趋势（由于本人对这块很薄弱，所以不能误导你，就不多说了）。

总之，你就再需要学JME和多练习，就够了。PS.一般来说JME工程师比JSE和JEE的待遇要好一些。而且从事游戏行业的上班玩游戏不会被骂。如果哪天你闲着无聊和同事聊天聊的太嚣张被BOSS看见了，他 句应该是说“有闲功夫多玩玩游戏，闲聊什么天！。”

制作

全球手机顶尖游戏3dmotoracer制作全揭密

图文_吴刚北京数位红软件应用技术有限公司执行董事

林志强数位红nightmareii首席三维美术设计师

王科数位红motoracer3d首席三维美术设计师

3dmotoracer是数位红公司开发的一款针对nokias60设备及sonyericssonp800(uiq)的3d游戏，该游戏上市几个月来，已经成为全球最畅销的nokias60、p800游戏应用前三名之一。本文就是对3dmotoracer的开发过程进行大致的介绍。

i.游戏引擎的准备

在制作游戏之前，必须有一套经过长期测试并且适用的游戏引擎。

数位红用了两年的时间总结开发出一套基于移动设备的游戏引擎：dragonbonegameengineformobilephone（龙骨），他可以支持目前大部分的高端移动设备，它不仅可以使程序开发人员及游戏项目节省了大量的时间，另外还可以让美术人员最直观的看到其设计效果。它最大的价值就是可以使开发人员的一套代码在不需要改动程序的情况下编译运行在不同设备 上（改动不超过20%）。目前数位红及其他公司已经使用它开发游戏超过了30款。

引擎提供了非常完善的9个模块与3个增强模块，可以完全满足各类游戏开发的需要。游戏引擎可以直接嵌入到开发者的程序中，不需要额外的支持程序即可使所开发的游戏独立运行。游戏引擎简单、易用，编译后体积很小，占用内存也很小，可以节省玩家的内存空间及无线下载费用。基本引擎包含9个模块，引擎函数界面提供了类似windows的使用模式：

1、文件操作模块：提供类似标准c的fopen,fclose等函数。

2、内存管理模块

3、2d图形图象模块

4、对话框模块

5、sms操作模块：可以在程序内部对sms的收发进行截获处理。

6、加密模块：提供识别使用设备的imei功能，用于软件的加密目的。

7、声音模块

8、资源打包及压缩模块：可是使最后发售的软件包体积变小，尽量少的占用用户的内存空间。

9、常用函数：如字符串操作等函数。

10、例子：提供一套完整游戏magicline的源程序。

引擎增强模块构成

其增强部分，包含三个模块：

1、实时3d增强模块

2、声音增强模块

3、图形文件增强模块

ii.正式开发的前期工作

a.开发工具的准备

在很多人看来， 还是一种很新鲜时尚的玩意儿，所以，谈起 的时候难免有种莫测高深的感觉。其实， 的整个制作过程十分简单。从某种角度而言，它是一种传统的回归，同时也是新旧技术的相互融合。最常用的开发工具有vc++，jbuilder及codewarrior，在设计工具上则更是和普通的pc游戏制作软件没有大的区别。有的设计人员更愿意使用“骨灰级”的二维设计工具dp，也有人愿意用3dmax、maya建模之后再进行二维修改，当然所有这些方法都要根据游戏的最终设定来决定。我们在做java游戏的时，一般都是采用像素级的二维绘制完成，即逐个像素点的完成。但在制作pda等类似设备的游戏时，就会采用3dmax或者maya建立模型，渲染后再修整。在设计过程中，我们也与大多数游戏公司一样使用了maya、3dmax、photoshop、painter等工具。

b.确定游戏的各项参数及目标设备

这要求程序人员能给出准确的限制大小，即所有允许美工占用多少空间。由于 的制作受数据量的限制很大，所以我们在设计游戏时，经常为减少1k空间大小而大伤脑筋。另外，就是需要准确了解该手机允许的色彩数、分辨率、整屏刷新率，其实这也是对游戏引擎的一种测试。

以motoracer3d为例，我们设想使其运行在nokia9210、nokia7650/3650、sonyericssonp800、pocketpc 上。在数位红，由于我们拥有了自主开发引擎dragonbonegameengineformobilephone，游戏引擎是跨 的，所以这一步骤我们就省去了不少时间。我们以nokia7650/3650为最初调试蓝本，原因是在这些设备中，nokia7650/3650的速度相对较慢，屏幕尺寸也相对其他设备小，因此以它为基础设备最为合适。

如下表，我们设计了motoracer3d的基本技术参数。

技术参数达成目标及要求

图像刷新速度>18/fps

文件安装完成大小<1000k

文件未安装大小<400k

占用内存峰值<700k

使用过程中游戏占用内存<700k

游戏与操作系统兼容性nokia9210、nokia7650/3650、sonyericssonp800、pocketpc

游戏图形特效清单无alpha

图形文件

声音文件.wav

数据自定义

目录结构/变动文件清单

使用的动态链接库未知

下面是经过初步估计的基本清单：

跑道外面的沙地草地元素

跑道的边上的指示方向的牌。（左右）

跑道地面元素

背景的天空图。

起跑线。

选择的时候得车图（4张）

比赛开始前站立的背面图（4张）。

比赛时候得车加人背面图（4套，每套9张，分别9个角度，从直立开始，每15度一张。）

撞车后的图（3桢）

比赛完毕名次画面。

速度仪表图。

数字（0至9等宽横排，分别有4套，速度数字，档位数字，排位数字）

菜单背景

topten

按钮

巡回赛排名的背景

c.准备游戏策划

很多开发者认为， 的策划不重要，这个观点是严重错误的， 的美术与程序开发工作量都非常有限，其表现力也受非常大的制约，因此一款 的可完性如何在某种意义上完全取决于游戏策划本身。

在此过程中， 策划基本同传统游戏策划无异。但游戏策划必须要对游戏的操作做出准确的设计，每个手机的键盘都不太相同，毕竟pc上的键盘基本都是101键。

再就是根据上面 步给定的美工空间限制，美工要同策划共同商议，严格计算每张占用的空间，甚至是一个小图标都是不可以漏掉的。

以motoracer3d为例，我们的游戏策划做了大量有关物理力学方面的公式，使其美工在设计时更符合真实的效果。

如下表：我们将每种 的速度特性均体现出来。

gear1gear2gear3gear4gear5grip颜色

车1最大速度（mph）971071351561760．45绿黄

加速度（mph/秒）211816128

车2最大速度（mph）901021271481680．25紫黄

加速度（mph/秒）2320181410

车3最大速度（mph）1021121401601800．65蓝黄

加速度（mph/秒）201613107

车4最大速度（mph）941051331521720．35黄蓝

加速度（mph/秒）221917139

车5最大速度（mph）1041151451661820．75黑红

加速度（mph/秒）191714107

车6最大速度（mph）921051331521780．5红黄

加速度（mph/秒）211815118

d.美术及程序开发工作

motoracer的贴图设计

建立摩托车的模型与赛手

调整运行时的动作

另外最重要的就是如果想做一款motoracer这样的游戏，首先自己就应该是摩托车的行家，我们motoracer3d的首席美术设计师王科，就是一个疯狂的摩托车发烧友，他可以为了攒钱买机车，啃一年的馒头。呵

e.demo测试

测试工作以motoracer3d为例，我们开发周期6个月，因为有了引擎的缘故，使主代码开发周期缩短至3个月，为了保证这款产品具备国际水准，剩余的3个月我们基本都在找问题、鸡蛋里挑骨头。于是一款位列全球 销售前三名的motoracer3d终于出炉了。

当然，在数位红像motoracer3d的幸运产品并不多，数位红有30%的产品在demo期间就因为可完性、操作感等问题最终没有面世。毕竟想要打造一个 的品牌是要做出很大牺牲的。

iii. 制作宝典

由于手机硬件设备方面的诸多限制和性能差异，我们在游戏的开发和制作过程中无法天马行空般的进行创作，而不得不综合考虑到多方因素的平衡。下面列出的是一些关键的性能参数，这些参数都直接影响游戏的效果。

分辨率

手机的屏幕大小各有不同，从80*30到320*240，就好比在pc发展过程中的cga、ega乃至vga，分辨率的高低直接导致了造型的大小及表现力，这点相信每个设计人员都有所体会。另外，由于手机型号及操作系统的多样性，导致了一款游戏并不能不加改动的在不同的手机上运行。对于美术设计人员而言，就要在设计之初考虑屏幕的自适应问题。比如在128×128分辨率下与200×200的分辨率下，如何可以不重新更换，但又达到同样的效果？

色彩数量

目前手机能达到的色彩数量也是限制美术人员发挥的一个重要瓶颈。从过去几年的黑白屏幕手机到现今256色、4096色及真彩色。digital-red在开发游戏时接触过非常多的手机，其中有的手机号称能显示4096色，但我们将一张4096色的色阶图进行显示，便发现有的颜色根本无法区分，更让人吃惊的是，个别手机还色偏严重。所以，设计人员是一定要根据实际手机进行绘制，在此，digital-red有过非常多的教训。

明亮度

液晶屏幕由于其 的发光原理，并不能达到传统显示器的亮度，同时也就导致了很多色彩丰富的图案在强光下，不能显示出原有的效果，这点在手机户外显示时尤其明显。因此设计人员在设计 时一定要考虑这点，不能将色彩对比度设置的过于接近、设计一定要简洁明快，避免过小的。

显示速度

在我们接触的手机里，很多由于运算速度的问题，导致动画帧数并不能流畅，甚至达到不了10帧/秒，这对于游戏动画而言是致命的，我们一般采取局部刷帧或者尽量避免全屏幕动画来尽量达到预期效果。而且液晶屏幕本身也有显示速度问题，我们就发现过很多手机都有影像“拖尾”情况。这种情况，在实际游戏中很容易造成玩家的视觉疲劳，尤其在颠簸的车上或者是行动中，游戏时间过长，就有头晕目眩的感觉。如此，即使是一款 的游戏也无法留住玩家了。

电力

由于手机是液晶屏幕，大多数设备在高亮度的像素显示与一般像素显示上，两者耗电量是有所区别的，例如白色背景就要比黑色背景消耗更多的电池能量。因此，对于 而言，要尽可能节省玩家的电池，也算是对玩家的一种体贴吧。

开发过程中的一些错误观念

很多想开发 的朋友们对于 都充满了幻想，digital-red也曾与这些朋友们一样，在脑海中有非常多的想法等待实现，但一旦真正开发游戏的时候我们就发现很不现实，这里将几个常见的错误认识与诸位分享：

移植pc游戏到手机上

pc上的游戏已经以百兆来计算其占用空间了，而很多 是以k来计算，大多数的 能安装60k的游戏就算不错了。

j2me游戏不用改动可以运行在各种手机上

j2me在移动设备上有一个midp1.0标准，但各个手机厂商在推出支持j2me的手机上都对其进行了扩充甚至改动，一个程序想要达到最理想的效果就一定要针对不同型号的手机。

用java开发 要比用c++好

使用java开发 的确非常方便，但在效果与性能上很难与c++代码实现效果比拟。如在symbianos/wince设备上我们还是推荐尽量使用c++来开发为好。

java开发出的应用程序占用的空间小

在开发小型应用时，java程序的确空间占用较小，但如果游戏项目过大，java游戏的小巧优势就很难体现了。

策划与传统游戏策划无异

的策划禁忌非常多，要求策划人员必须全面了解手机的技术性能才能做出针对性的 游戏。

美术可以画大图，然后再缩小

一张大图如果缩成12*12大小，效果就可想而知了。

1.C truct3

适合小白的一款游戏开发软件，不需要自己编程，游戏开发工具完全由GUI驱动，游戏逻辑和变量使用应用程序本身提供的设计功能实现。

2.GameMakerStudio2

与C truct3一样，GameMakerStudio2允许您使用其变量和游戏逻辑的拖放界面创建整个游戏。但与C truct3不同，GameMakerStudio2通过其GameMaker语言赋予更多功能，目前它是最流行和最活跃的免费游戏开发引擎之一。

3.Unity

Unity最初是一个3D引擎，但最终在2013年增加了官方的2D支持。尽管它完全能够创建2D游戏，但是你可能遇到偶然的错误或故障，因为Unity的2D系统实际上已经加入其核心3D系统。这也意味着Unity给2D游戏增加了许多不必要的麻烦，这可能会影响性能。

4.戈多引擎

Godot支持创建2D和3D游戏。然而，与Unity不同，戈多的支持要好得多。引擎的2D方面从一开始就经过精心设计，这意味着更好的性能，更少的错误以及更整洁的整体工作流程。

5.虚幻引擎4

在此列表中的所有工具中，UE4是最专业的。它是由Unreal特许经营背后的天才创建的，他们知道顶级引擎需要什么，以及提供下一代功能需要什么。他们确切地知道他们在做什么。

这是什么游戏

游戏，既可以指人的一种娱乐活动，也可以指这种活动过程。游戏的道具可以为玩具。在英语， 比赛（Game）亦是游戏的一种，而 运动亦是由游戏演变出来。游戏是一种有组织的玩耍，一般是以娱乐为目的，有时也有教育目的[1]。游戏不同於会有对应金钱报酬的工作，也不同於呈现美学或是概念元素的艺术。不过彼此之间的分界不一定很明确，像职业运动员的游戏和工作可能是一体，而像拼图游戏则同时具有游戏和艺术的成份在内。

游戏的主要成份有目的、规则、挑战及互动。游戏一般会有心理或是身体上的刺激，许多游戏可以培养相关技巧，有体能性、教育性、模拟性或心理上的意义。

从西元前2600年起[2][3]，游戏就是人类经验的一部份，出现在所有文化中，像乌尔王族局戏、塞尼特及播棋都是其中历史相关悠久的游戏[4]。

目录

1定义

1.1路德维希·维特根斯坦

1.2罗杰·凯洛斯

1.3克里斯·克劳福德

1.4其他定义

2游戏元素及分类

2.1道具

2.2规则

2.3技巧、策略及运气

3游戏行为理论

3.1本能说

3.2剩余能量说

3.3练习理论

3.4宣泄理论

4一些研究游戏的 学者

5游戏著作

6游戏的种类

6.2.1版图游戏

6.2.2纸上游戏

6.2.3纸牌游戏

6.1人手游戏

6.2桌上游戏

6.3群体游戏

6.4电子游戏

6.5角色扮演游戏

6.6益智类游戏

6.7多人 战斗竞技场游戏

6.8其他

7参见

8参考文献

9外部连结

定义[编辑]

路德维希·维特根斯坦[编辑]

路德维希·维特根斯坦可能是 个试图为游戏下定义的哲学家，在其著作《哲学研究》中[5]，维特根斯坦提出游戏的几个要素，像是玩耍、规则及竞争，但这些都无法适当定义游戏。维特根斯坦认为人类用「游戏」来称呼许多不同的活动。不过随著之後游戏定义的提出，现在的哲学家认为维特根斯坦提出的不是最终的结论，像托马斯·霍尔卡就认为Bernard Suits对游戏下了很好的定义。?[6]

1560年老彼得·勃鲁盖尔画的《儿童游戏》

罗杰·凯洛斯[编辑]

法国社会学家罗杰·凯洛斯在著作《游戏与人》（Les jeux et les hommes）[7]定义游戏是有以下特性的活动：

有趣：游戏有可以使人轻松的特性

独立：有特殊的地点及时间

不确定：活动的结果无法预知

无生产性：参与者无法得到实质上的报酬

受规则的约束：游戏有其规则，和一般日常生活的有所不同

虚构：参与者知道这和现实不同

克里斯·克劳福德[编辑]

电脑游戏设计者克里斯·克劳福德是《电脑游戏设计期刊》的创始人，试图用一连串的二分法定义游戏：[8]：

创造力的表现，若是为其本身的美，称为艺术，若是为了金钱，则是娱乐。

一个娱乐若有互动，可以称为玩耍，像**及书都是无互动娱乐的例子。

若玩耍没有目标，称为玩具（克劳福德认为指他的定义，(a)玩的人若设定规则，玩具也可以是游戏(b)The Sims及SimCity是玩具，不是游戏），若玩耍有目标，称为挑战。

若挑战没有「需要打败的对手」，称为智力游戏，若有对手，称为冲突（克劳福德承认这是主观性的测试，像有些视觉游戏配合人工智慧演算法，可以用类似智力游戏的方式来玩，例如吃豆人）

最後，若玩家只能超越对手，但无法用影响其表现的方式攻击对手，这称为竞争（竞争包括 及花样滑冰），但若在游戏中允许攻击对手，这就是游戏。

其他定义[编辑]

在2008年获颁雨果奖最佳互动电玩游戏奖的Kevin Maroney曾说:「游戏是一种具有目标和结构的娱乐形式。」

国际游戏者协会纽约分会会长曾说：「游戏是一种艺术形式，其中参与者（或称玩家）要作出各种决策，以便在追求目标的过程中通过游戏令牌管理资源。」

游戏公司Gamelab的行政总裁埃里克?齐默尔曼（Eric Zimmerman）指游戏是一种「为了得到某种结果而进行的有规则的活动」。

游戏哲学家伯纳德?舒兹（Bernard Suits）认为：「玩游戏就是参与一个朝向特定状态的活动，只能使用符合规则的特定方式，由於规则会使得可用方式的选择性更少，接受这些限制 的理由是这样才能让游戏进行。」[9]又说：「玩游戏就是一种把时间花在无谓挑战上的自愿举动。」[10]

游戏元素及分类[编辑]

游戏可以依「玩家要作什麼？」分类[8]，一般会称为游戏性，游戏的主要元素也包括道具及规则。

道具[编辑]

游戏常常会依玩游戏时需要的道具来分类（例如缩图、球、卡片、棋盤及棋子或是电脑）。像在皮革容易取得的地区，自有历史以来，球类就是受欢迎的活动，全球性的球类游戏有橄榄球类运动、篮球、 、棒球、网球及排球等。其他游戏需要的道具会随地区而不同。像欧洲有标准的游戏牌组，像西洋棋等棋类可以由其棋子看出棋类的演进及发展。

有些游戏用代表物表示其他东西，代表物可以表示棋盤上的棋子，游戏钱或是其他游戏中用到，无形的东西。

像捉迷藏等游戏不需要特殊的道具，不过其互动性也和环境有关，若环境不同，游戏即使有相近甚至相同的规则，也可能变成不同的游戏，例如在学校捉迷藏可能就和在公园捉迷藏不同。 即使用的车相同，在 场或是一般道路的难度也会不同。

规则[编辑]

游戏也常常依规则来分类，规则可能会有变动甚至更改，当更改到一定程度，就变成一个新游戏了。例如棒球可以用一般棒球来玩，也可以用威浮球来玩，都还是棒球。不过若大家约定只有三个垒包，那就变成另一种游戏了。不过也有些游戏的特点会和其规则的变化有关，只是即使如此，仍然会有不变的元规则。

规则会决定玩的顺序，玩家的权利及义务，以及玩家的目的。玩家的权利可能包括可以使用资源或是移动代表物，一般胜利的条件可能是 个收集到特定数量的点数或是代表物（例如卡坦岛）、在游戏结束时有最多的代表物（例如地产大亨），或是双方的代表物有某种特定的关系（如西洋棋的将死）。

技巧、策略及运气[编辑]

游戏的道具及规则会影响游戏在技巧、策略及运气的不同程度，也有可能是上述的组合。

游戏技巧包括动作上的技巧，如摔跤、拔河、跳房子及射击运动，也包括心智上的技巧，例如西洋跳棋及西洋棋。策略游戏在西洋跳棋、西洋棋、印度斗兽棋、围棋及井字棋中都会用到，一般会需要配合特殊的装备。博弈游戏强调其运气成份，像 类游戏（廿一点、麻将、轮盤）和蛇梯棋、剪刀、石头、布等，多半需要牌或是骰子。

不过大部份的游戏会用到技巧、策略及运气中的二种甚至全部。例如美式 及棒球都会用到技巧及策略，而tiddlywinks、扑克及地产大亨会以策略及运气为主。许多棋版类游戏会用到技巧、策略及运气，大部份吃磴游戏的运气成份较小，像战国风云、卡坦岛及卡卡颂等策略式游戏也是如此。

游戏行为理论[编辑]

主条目：玩耍

许多学者发现，游戏不仅存在于人类当中，在许多哺乳类动物里也存在着大量的游戏行为。游戏历史非常悠久，但是作为理论进行研究是在近代才开始的。 对游戏的本质的研究还正在发展，目前还没有一个最终性的认识结论。?游戏理论主要有：

本能说[编辑]

两个孩童在玩耍（中国古画）

德国诗人和剧作家席勒提出了一种游戏理论。这种理论认为，「人类在生活中要受到精神与物质的双重束缚，在这些束缚中就失去了理想和自由。于是人们利用剩余的精神创造一个自由的 ，它就是游戏。这种创造活动，产生于人类的本能」。

席勒说：“只有当人充分是人的时候，他才游戏；只有当人游戏的时候，他才完全是人。”

剩余能量说[编辑]

剩余能量说是英国哲学家赫伯特·斯宾塞提出的一种游戏理论，他是对席勒的本能说的进一步补充。

这种理论认为，「人类在完成了维持和延续生命的主要任务之后，还有剩余的精力存在，这种剩余的精力的发泄，就是游戏。游戏本身并没有功利目的，游戏过程的本身就是游戏的目的」。

练习理论[编辑]

德国生物学家卡尔·谷鲁司对英国哲学家赫伯特·斯宾塞的剩余能量说和席勒的本能说进行了修正。

这种理论认为，游戏不是没有目的的活动，游戏并非与实际生活没有关联。游戏是为了将来面临生活的一种准备活动。例如，小猫抓线团是在练习抓老鼠，小女孩给布娃娃喂饭是在练习当母亲，男孩子玩打仗游戏是在练习战斗。

宣泄理论[编辑]

弗洛伊德也曾提出过一种游戏的理论。他认为，游戏是被压抑 的一种替代行为。

一些研究游戏的 学者[编辑]

席勒，德国诗人和剧作家

赫伯特·斯宾塞，英国哲学家

谷鲁斯，德国生物学家

约翰·赫伊津哈，荷兰学者

游戏著作[编辑]

《游戏的人》

游戏的种类[编辑]

游戏有很多种，在不同的媒体会以不同型式出现，使用的道具或参与的人数不一样也会衍生出不同类型的游戏。其中包括：

人手游戏[编辑]

人类用人体（如双手、双脚）或使用玩具娱乐自己。较为常见的有「石头、剪子、布」，有时 活动，甚至武术比试也被人们视为游戏。常用的玩具有布偶、球、冷兵器等。

桌上游戏[编辑]

主条目：桌上游戏

桌上游戏用来描述任何在桌子或平面上玩的游戏，其中包括版图游戏、纸笔游戏、纸牌游戏、骰子游戏，近年来桌上游戏的设计者越来越有把许多动作、声音、节奏、道具、、公仔、故事背景，甚至是如动画、影视、音乐、舞蹈等艺术、文化及多媒体等素材加入游戏的趋势，提供玩家或玩家们更多感官的刺激和不同於以往的经验，以提升游戏的乐趣与品质。

飞行棋

版图游戏[编辑]

主条目：版图游戏

版图游戏用来描述将图文符号画在硬板上作为纪录工具的游戏，也就是需用棋盘及棋子进行的游戏，有包括常见的棋类游戏，象棋是其中一种。参与人数可以是一人，二人，甚至多人。飞行棋、围棋等等皆是较常见的版图游戏。

纸上游戏[编辑]

用来描述将只需笔和空白纸便可玩乐的游戏，包括井字棋、数独、你画我猜（Pictionary）和填字游戏等等。

纸牌游戏[编辑]

主条目：卡片游戏

又名卡片游戏或卡牌游戏，广义上是使用卡片（牌）来进行游戏的总称。狭义上则是指使用扑克牌的游戏。

群体游戏[编辑]

主条目：团体游戏

又称集体游戏，参与的人数必须多於三个。种游戏可视为一种实验学习的活动，帮助团员从游戏中了解自己，学习人际关系技巧以及如何让团队运作。参加者及或主持者可能为一些团体，如教会、老师和学生等。由於参加者可能很多，所以通常需要较大的空间来进行游戏，如礼堂或学校操场。

电子游戏[编辑]

主条目：电子游戏

包括电视游戏、电脑游戏及携带型游戏机等。其特色为必须使用含有显示屏的电子设备作游戏，参看游戏机。

角色扮演游戏[编辑]

主条目：角色扮演游戏

在游戏中，玩家扮演虚拟 中的一个或者几个队员角色在特定场景下进行游戏。角色根据不同的游戏情节和统计数据（例如生命值、法力、力量、灵敏度、智力等等）具有不同的能力，而这些属性会根据游戏规则做对应的改变。

其中，角色扮演游戏又分为桌上角色扮演游戏、电子角色扮演游戏与临场动态角色扮演游戏。

益智类游戏[编辑]

迷题游戏，又或者益智类游戏、智力类游戏、难题游戏

此类游戏要求玩家运用自己的智慧，来解决游戏中的难题,以达到游戏过关的目的。

最新的商业游戏通常添加动作要素，使得益智类游戏可以通过游戏的方式锻炼游戏者的脑、手、眼的协调性，有一定维持智力，开放思维的效果。

多人 战斗竞技场游戏[编辑]

主条目：多人 战斗竞技场游戏

简称为moba类游戏，起源于"魔兽争霸III：混乱之治"的一个叫做《遗迹保卫战》（英语：Defense of the Ancients）的模式，因其瞬息万变的游戏局势与多元的游戏因素而备受欢迎。这类游戏多通过与队友合作以达到击败敌对阵营的目的。

当前比较 的moba类游戏有英雄联盟，DotA

其他[编辑]

其他的一些游戏类型包括户外游戏、益智游戏及数学游戏等等

即时战略游戏（比如 WAR3）的 AI 是怎样实现的？

War3的AI没有必要使用你提及的算法，或者说，根本无法使用。

有相关经验表明，游戏的AI如果采用神经网络等算法，会傻得出奇。

使用学院派算法的AI总会做出匪夷所思的动作，让人无法理解，游戏性尽失。

其主要原因在于遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法、各种分类算法等等，都是高度概括化的，旨在找到最优解/或者找到全局关系。但是我们的AI实际不需要最优解和全局关系，一是你的电脑没那么叼，这么复杂的情况，如果真的高度概括出来了，其复杂程度是很高的，你的电脑也带不动，其次是算法在训练过程中收敛也会很慢，因为样本太过复杂，所以也许要花上很久（几年？猜的）来收敛，如果我们降低收敛精度要求来使速度加快，AI就会变得非常傻，做游戏明显不能这样。即使上述问题都被解决了，还有个问题就是，电脑得到了最优解和最优数学模型，你作为玩家就没有胜利的希望了，这游戏给谁玩？

即使设计公司神经病般的决定如此设计，每当你的游戏有更新，兵种变化，数据变化，整个算法就要重新训练，玩家需要重新下载AI的全部内容，对用户的体验和公司的工作效率都有损害。

战略类游戏的AI，还是有限状态机。根据不同情况分类做不一样的事情，全都设计好，设计的尽量详细，就OK了。

关于其复杂度：

这类AI的程序体往往超乎想象的长，当然具体长度和游戏本身的设计也有一定关系，和游戏其它部分代码的设计优化程度也有关系，但是即使在较优环境中，其AI长度也是很长的。具体原因就在于其事无巨细的分类了所有情况，规定了AI在不同时间不同情况所做的不同事情，作为一个战略类游戏，尤其是即时战略类游戏，这是十分复杂的，情况十分多，因此程序本身也会相当的长。

但是他运行速度又快！又像人类在玩！又给了玩家胜利的可能！又容易设计和更改！

今天关于“赛车游戏视角算法”的讲解就到这里了。希望大家能够更深入地了解这个主题，并从我的回答中找到需要的信息。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。