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原文发表于4Gamer.net，GNN繁体中文编译，此处仅做简单的简中转换以及部分词语的更改。
2021 年 7 月 22 日，以线上形式举办的世界最大级游戏开发者会议 Game Developers Conference 2021 当中，由 miHoYo 的 Lead AI Programmer Shuo Xu 发表了以「’Genshin Impact’: Building Scalable AI System」为主题的演讲。
《原神》（PC / PS5 / PS4 / iOS / Android）是一款 2020 年推出的开放世界 RPG，在手机与 PC 等平台博得世界级的人气。据说 Xu 先生是以负责人的身分参与设计该作的 AI 系统（在 3 年的制作下完成……）。本次演讲，为各位介绍一款在广大地图展开的开放世界型线上游戏，是透过什麽样的 AI 建构而成。
最初为各位解说的是 AI 系统结构（AI architecture），《原神》采用了多种类型的 AI。
人类、野生动物、战斗中的 NPC 都分别采用个别的 AI，据说在推出的初期阶段有 200 种以上的数量。因此孕育出游戏设计师对於更有效率地制作出 AI 的工作流（Workflow）的需求。作为一款会持续改版更新的线上游戏，管理这些相关事务的工作便是 AI 框架（AI framework）的职责所在。
最初是以较为阳春的方法透过 AI 框架来组织出行为树（Behavior Tree），但是树状结构逐渐膨大，并且还有副行为树与大量节点的连结，在追加新的逻辑（Logic）时变更树状结构已经是很复杂的工程，同时判断难以持续维持这样的体系。
从此开始建构出独立的 AI 管道（AI Pipeline），能够根据每个功能的推论模组（Inference Module）打散成不同的团体（Group），针对有需求的地方进行更新。接下来进入决策树（Decision Tree）的部分。这是一项近似於行为树的功能，但是仅只会做出各项决定与判断的轻量化功能。以这些决策为基础，决定发动技能或是进行移动等行为。具体的表现形态将以动画呈现，而这部分则是透过传输适当的参数给动画系统执行。这一连串的工作处理将在每一个框架的管理下进行运作。
讲者表示，采用这项系统结构，能够以模组分类的方式开发各项功能，并且在制作新种类 AI 的时候还可以组合原本既有的模组来进行使用。功能上来说都各自独立，因此在开发新的 AI 功能模组的时候，也不会有对其他功能产生影响的疑虑。
也因此能够赋予每个 NPC 个体不同的个性以及特殊能力。不只如此，就连 BOSS 级角色也能够轻易实现出独具特色的行动方式。
为了综合满足以上需求所开发的工具就是 Key State Manager。这是一项有限性的状态机（State Machine），在战斗等时刻会启动，根据 BUFF 的状况或其他数值情况驱动。以此举例的是 Fire Slime 的例子，游戏设计师能够编辑好适当的状态转移（State Transition），并组织进入 AI 的系统之中。
透过上述的 AI 管道与 Key State Manager 的运用，构筑出新的 AI 框架。
《原神》有一些开放世界性质上的制约存在。在移动时所使用的导航网格（Navigation Mesh），在刚推出时超过 70 平方 km 的地图上，必须采用到高达 6GB 大小的导航网格。话虽如此，这个容量本身并不是什麽太大的问题。现在已经是连手机都能运行 10GB 左右的时代，并且《原神》的导航是由伺服器端进行处理，6GB 程度的话似乎完全不算什麽问题。
投影片中显示的导航网格的例子，是横跨多层的 3 次元结构的地图，构造上来说相当复雑。据说这是 1 平方 km 左右的范围。
再加上城镇中到处放有 2m 左右的狭窄道路，相当考验导航网格的精密度。对此曾反覆进行过多次实验，最终决定 Tile Size 为 128，Pozel Size 为 0.125m 是理想的配置。
如上所述，导航的部分由伺服器端进行处理，发送出现在位置与目的地以後，就会自动回应出可行的路径（或者是没有路径）。
话虽如此，地图内存在着许多移动性的障碍物。为了对应这些状况，会根据连接的玩家个别留有一定的记忆体，并且能够应对各种可能发生的情况。在玩家识别出会阻碍道路的岩石的时候，伺服器会确保更新後的导航网格用拥有追加的记忆体，并用来对应此玩家的状况。
放置障碍物以前的路与放置後的路
这个系统是以有 30 人以上 NPC 移动的状态，在 60fps 下运作的前提下设计而成，在最优化以前的阶段据说需用到 2～3ms 程度的 AI 处理。在当时似乎也遇到过热方面的问题，在本次演讲里面并没有多提。但毕竟是需要处理过热问题的情况，单纯以多执行绪（multithreading）来进行处理似乎是不可行的（处理效率的确会提升但热能也会升高）。
因此导入 AI 团队的就是这项 LoD（Level of Deteil）的概念。在过去介绍过「Death Stranding」的 AI 相关报导中也有采用 LoD，看来在必须处理多名 NPC 的开放世界算是一项必须的技术也说不定。
言归正传，《原神》之中使用了 3 个阶段的 LoD AI。根据距离切换的 2 个阶段以及战斗中的 1 个阶段。在战斗中虽然会全面运作，非战斗的情况下在玩家周围的 AI 处理也会以 30fps 的情况进行。较远的情况下则会以 5fps 的方式省略动画的处理。
方才虽提到不太可行，但是为了提升 CPU 的计算能力仍然会采用多执行绪的作法。这部分的使用时机是在每个 AI 模组从主执行绪呼叫出来的时候，建立出工作执行绪（Worker thread）。然而，直接运作仍会对 AI 处理上造成较重的负担，对此需要进行优化的作业，让每个框架中 2～3ms 减少至 0.5ms 的目标。演讲中并没有提及具体作法如何，但能够看出整体上投入相当的工程。
作为统整，为了管理广大开放世界的 AI，需要建构出新型态的 AI 框架，庞大的道路探索资讯交由伺服器端来综合处理，透过 LoD 减轻负荷等多元手段进行处理上的优化作业，才能实现出这等规模下的 AI 处理。能够认识到支持当红游戏的诸项技术，着实是令人深感兴趣的一堂课。
来源：GNN
地址：https://gnn.gamer.com.tw/detail.php?sn=218855【编译自4gamer】
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发表于 2021-8-12 11:19:51
