3月22日，全球遊戲開發者的盛會GDC在舊金山落下帷幕，人工智慧技術可謂本屆當之無愧的關鍵詞，有相當多的頭部開發商都分享了AI在遊戲開發、敘事建構以及網路遊戲營運方面的套用。
同時，多元文化的碰撞也在GDC上顯露無疑，會議中，不僅有成人論壇FERIM創始人主講的「遊戲中的愛與性」圓桌會議，也有探討遊戲中LGBTQ+元素與取消文化的主題沙龍「取消：棱鏡中的人：超越浪漫的酷兒敘事」（內心：求你了少來點這種），更有探討遊戲社會導向作用的教育家峰會「透過遊戲教育塑造非洲未來主義、廢奴主義和氣候正義的原型"。
今年，騰訊、網易、字節跳動、西山居、米哈遊、Funplus等多家國內廠商亮相GDC，向全世界開發者與玩家分享了遊戲設計、編程、人工智慧、商業行銷等多方面內容。
部份會議標題一覽
雖然未能親自參與GDC實屬遺憾，但將各大廠商們所透露的訊息整理一二，我們依然可以理清這些年中國遊戲廠商融入全球遊戲研發行程的痕跡，瀚海拾珠，一同見證中國廠商在推動全球遊戲產業開發中所展現出的技術水準。
騰訊
GiiNEX AI遊戲引擎釋出：騰訊AI Lab在3月19日「GIINEX：生成式人工智慧遊戲引擎「會議上釋出了自研的遊戲AI引擎GiiNEX，該引擎以生成式AI與決策AI技術為核心，支持AI NPC建立、劇情內容生成、研發測試和模擬玩法等多場景套用，GiiNEX在3D城市生成、UGC關卡生成和MOBA遊戲教學等方面的進展得到了展示，良好呈現了人工智慧如何幫助遊戲開發者高效、高成本效益且創造性地打造下一代遊戲產品。
強化學習技術套用：在3月19日「【火影忍者手遊】：格鬥遊戲中大規模強化學習的最佳化「中，騰訊方面分享了將強化學習技術套用於格鬥遊戲的經驗，提出了以提高智慧體的泛化能力用以集中訓練大量遊戲角色的方案。騰訊【火影忍者】手遊自2021年起開始套用強化學習技術，成為全球首款套用該技術的格鬥遊戲。
AI技術在開放世界中的套用：在3月18日「人工智慧峰會：【WARFRAME】中人工智慧的演變」中，騰訊海外工作室Digital Extremes分享了AI技術如何在【Warframe】中高效生產豐富多樣、栩栩如生的AI敵人，以最佳化玩家的娛樂體驗。
跨平台開發美術管線和工具：3月20日，「【三角洲行動】的世界創造：跨平台藝術管道和工具」會議中，騰訊面向手遊、PC、主機三端的產品【三角洲行動】的技術團隊介紹了其開發的一套跨平台開發美術管線和工具，該方案能夠在打造高精度的端遊畫面的同時保證移動端效能。
F2P遊戲體驗研究：騰訊互娛市場與使用者研究部在3月20日的分享」從正確開始，開始樂趣：揭示為免費玩家打造入門路徑的理論」探討了F2P（免費玩家）遊戲體驗的研究，透過集中展示過去八年中跨不同類別和地區的 100 多款免費手機遊戲的使用者研究和產品開發實踐中收集的見解，重點介紹了支撐免費使用者體驗的「AGE」模型。「A」代表「吸重力」，推動玩家參與，「G」代表「目標」，引導玩家動機，「E」衡量教程的「有效性」。透過借鑒實際計畫經驗，展示了 AGE 模型如何增強 F2P 遊戲的入門體驗。
角色動畫系統：騰訊互娛天美工作室在「MotorNerve：使用機器學習的角色動畫系統「一席中介紹了使用機器學習的角色動畫系統MotorNerve。其透過結合運動匹配和學習運動匹配技術，MotorNerve 實作了高品質、低功耗的運動控制，同時加快了學習運動匹配的調整過程。其次，MotorNerve還實作了內部Motion In-Betweening（MIB）演算法，該演算法使用變分自動編碼器對腿部運動進行編碼，能夠顯著改善遊戲角色的動作表現。
高幀率渲染和光線追蹤：騰訊互娛魔術方塊工作室暗區突圍手遊計畫組成員分別分享了【暗區突圍】在移動端實作144幀渲染的幀預測技術和在暗區突圍手遊中實作光線追蹤的方法。會議上，魔術方塊方面表示，該遊戲整合了基於 Vulkan Ray Query 的反射、環境光遮擋和軟陰影，所有這些都經過最佳化，可以在最新的 Android 平台上無縫執行。
雲遊戲：3月21日「雲遊戲：海市蜃樓還是未知領域？分享騰訊在雲遊戲市場的成功經驗「分享中，騰訊雲方面深入探討了騰訊在雲遊戲行業的歷程，揭示了在發展雲遊戲的過程中騰訊的關鍵策略和經驗教訓以及先進的遊戲技術堆疊，以展示雲遊戲的發展前景。
技術產品展示：騰訊的反外掛服務「反作弊專家（ACE）、遊戲研發工具與平台「雲端工作室（CES）」和全球遊戲品質保障服務WeTest Global也在GDC2024上亮相，展示了其助力遊戲開發者提供極致遊戲體驗的多樣化能力與高品質工具。
網易
中國桌遊發展歷程：3月18日，網易雷火工作室作「中國桌遊市場15年觀察：跨越2個世代」主題分享。全面回顧了中國桌遊市場從最初對桌遊的認知不足，到數百萬線下玩家的成長、線上平台的蓬勃發展，以及面臨手遊沖擊的轉型路徑的15年發展歷程，。
即時渲染機器學習的套用探索：網易雷火工作室旗下遊戲開發工作室成員以【一種魯棒且快速的基於ML視錐剔除方法】為題作分享，提出了一種魯棒且快速的基於機器學習的視錐剔除方法，並與傳統方法對比了效率和準確性。這是即時渲染領域機器學習的一種套用探索，啟發機器學習在遊戲渲染等其它方面的套用和思考。
機器學習反作弊系統：在3月18日的機器學習峰會上，網易展示了基於【CS:GO】遊戲回放的機器學習反作弊系統，基於該系統統計的遊戲回放數據能夠更加精準地檢測自瞄、wallhack等作弊行為。
高效能籃球AI機器人：在3月19日的分享中，網易以【全明星街球派對】為例，說明了高效能的籃球AI機器人技術在遊戲中的套用，這些AI機器人能夠模擬真實籃球運動員的動作和策略，提升遊戲的競技性和真實感。
遊戲社交圖譜：網易探討了量化與視覺化遊戲社交的新方法，以【蛋仔派對】為例，透過分析遊戲內社交數據，形成了有效的視覺化遊戲社交狀態的社交圖譜法，並建立了評估遊戲社交狀態的多個維度指標。
「熟悉+陌生化」的敘事搭建：以方才結束Beta測試的遊戲【Onec Human】為例，網易方面高級文案策劃專家分享了如何使用「熟悉+陌生」化設計系統、敏捷地推進設計流程，並透過視覺和互動體驗進行水平世界和敘事設計。同時剖析了【Once Human】中一些最受歡迎的怪物和興趣點的設計流程，此外，網易還展示了如何將玩家建議納入遊戲內容的具體範例，並討論「協作設計」在遊戲開發中的重要性。
可惜的是，除騰訊、網易兩家廠商之外，西山居等廠商的GDC分享內容透露十分有限，茶館在此也就不望題興嘆，胡亂揣測了。
從本屆GDC來看，中國廠商分享內容的增多，凸顯了中國遊戲產業的快速崛起和技術實力的顯著提升。這不僅展示了中國遊戲公司的創新能力和國際化視野，也反映了全球遊戲產業合作的深化和中國遊戲文化影響力的擴大。隨著中國遊戲企業在全球舞台上的積極參與和經驗分享，中國遊戲產業的國際地位和影響力正逐漸增強，由此生發而出的技術實力也推動了全球遊戲產業的共同進步和多元文化的交流。茶館相信，隨著中國遊戲產業的進一步發展，中國廠商們在全球遊戲產業中將會扮演更加重要的角色。
