《王国之泪》逆天自由度背后的“创世英雄”_风闻

2018年2月，一个叫大宽物理的Up主，在B站上传了一个用《塞尔达传说：荒野之息》为实践案例，讲解物理问题的视频。5年后的2023年2月，他终于把这个案例讲解带到了正式的中学物理课堂之上。

在很多人心目中，《塞尔达传说：荒野之息》是这个世界上最成功的开放世界游戏，甚至没有之一。它能如此成功的其中一个重要原因，就在于这款游戏有一套调教得相当出色的物理引擎。

而到了续作《王国之泪》，比《荒野之息》还要真实的物理引擎调校，让这几天的游戏圈彷如过年一样陷入了“整活”狂欢。

比如“过河”这个海拉鲁大陆永恒的课题，有不少玩家一折腾就是四五十分钟，砍树、搭桥、造车、造船、造飞机，甚至开始制造轨道交通，堪称“无所不用其极”。

玩家在《王国之泪》里造飞机

**这种建立在优秀游戏引擎之上的超高自由度，是《塞尔达系列》能够成功的核心。**在这个世界，鸡会在即将天亮的时候打鸣，雪后的驿站会因为棚顶布被积雪覆盖而透不出光，雷暴天气拿着大剑行于旷野，会发现自己身上突然起了静电，然后当场被雷劈死……

很多人说，塞尔达会让你真正感觉到自己进入了另一个世界，好像怎么样脑洞大开的玩法，都会变得真实且合理。而开发者们创造这个世界的工具，就叫作游戏引擎。

从电子乒乓球到3D显示

电子游戏的初级形态是什么？答案是代码的集合。

只是这样说，恐怕很少有人会有直观的感受，那我们不妨来看一看游戏史上地位极高的一款小众硬核游戏《矮人要塞》的界面：

《矮人要塞》的游戏界面

如果没有视觉引擎的加持，那么一个电子游戏的操作界面，就可能是像上图所示——我不是说要鄙视诸位读者朋友们的理解力，我是说在座的，我相信你们没有一个人能看懂这是个什么玩意儿。

毫无疑问，这就是最接近电子游戏原始的形态。在电子游戏萌生的初期，开发者要做的，就是打开编程软件，从第一行代码开始敲起。

1972年，电子游戏之父诺兰·布什内尔创办了雅达利，他和设计者艾伦·艾尔肯一起做出了第一款能够验证电子游戏商业化可行性的游戏，游戏的原名叫“Pong”。简单来说就是一个电子乒乓球，只不过，中间的“球”是方形的。

人一旦成为传奇，很多事情就会变成都市传说。比如坊间一度流传，这个方形的“球”是两位大师觉得方形的球更酷，所以刻意为之的经典设计。几十年后，布什内尔和艾尔肯想起这个说法还觉得好笑，因为方形乒乓球出现的唯一原因，是因为当时的显示技术根本做不出圆形的球。

诺兰·布什内尔和艾伦·艾尔肯在原始街机上玩Pong

球的形状是方形的

在游戏内容之外，连图形的显示，也都是建立在代码之上的。这也就不难解释，为什么会出现《矮人要塞》这样的游戏了：在这游戏长达20年的开发过程中，都只有兄弟两个人在写代码。堪称包罗万象的内容已经意味着极其庞大的代码量，他们很难再有精力去兼顾图形显示层面更大的代码量了。

上世纪80年代，有一大批游戏，都因同样的原因，而呈现出一种确实也不太想让你玩下去的风貌。其中代表作品就是著名的《Rogue》，后来这类游戏发展成了今天几个最流行的游戏分类之一：Roguelike。

《Rouge》的游戏界面

对计算机图形显示的探索，则交到了游戏发展史上最重要的天才之一：约翰·卡马克的手里。

1992 年，一款只有2兆多的小游戏，《Wolfenstein 3D（德军总部3D）》经由3D Realms/Apogee公司正式发布。这是人类历史上第一款第一人称“3D”射击游戏，之所以给“3D”加了引号，是因为当时的硬件其实并不能支撑真正的3D显示，这款游戏其实是利用2D画面表现出3D透视效果，实现了“欺骗人眼”的伪3D。

能够达成这一效果，是因为卡马克抛弃了传统做法。它没有直接用代码来“描述”他想创造的世界，而是写了一套基础的“显示规则”，规定以玩家在游戏中的位置为原点，让计算机向所有方向发射射线，根据射线碰撞到障碍物的距离长短，在画面上生成一系列竖直的线。你和碰撞点的距离越近，竖线越长，从视觉效果来说，你就会觉得竖线所组成的“墙壁”离你越近。

**这种“规则先行，再在规则之上构建游戏内容”的创造性做法，将游戏产业带入了一个全新的纪元。**卡马克将这套方法论进行了标准化，将大量游戏所需要遵循的基础规则全部封装起来，做成了一套可以在许多游戏中不断进行复用的开发软件，并将软件命名为：游戏引擎。

在游戏引擎诞生之前，游戏是代码的集合，开发游戏更多是用代码描述一个数字的世界。

这个过程中可能会出现大量可以复用的基础代码，比如游戏里总是有草有花，有枪有炮，还有会动的小人儿。开发者们减轻工作负担的方式，就是将这些经常会用到的基础代码打包汇总，需要用的时候直接“粘”过来。

**而在游戏引擎诞生之后，开发游戏的底层逻辑彻底发生了转变：变成了对“世界运行规则”的封装。**这其中最典型的就是物理引擎。

数字世界的规则制定者

在《魂斗罗》和《超级马里奥》的红白机时代，人物起跳高度，起跳后划出的弧线，都是被规定好的，它实际上遵循的不是物理的规则，而是一条被程序事先画好的线。

但在物理引擎的时代不是这样的。每一个在画面中起跳的角色，她所遵循的都是G=mg物理公式，开发者后台调整的参数不再是弧线本身，而是人物的质量，该星球的重力参数，物体之间碰撞所发生的动量变化……

即使在呈现出来的效果上没有太大的区别，但游戏引擎的出现，实际上已经彻底改变了人类构建虚拟世界的视角和方式。

拿开头我们提到的《塞尔达传说：王国之泪》来说，开局新手期，有一个很多人都玩到崩溃了的“悬崖”，悬崖边上有几块长木板，你可以用这些木板搭桥通过。这本来是听上去很简单的一件事，但为什么很多人玩到崩溃了呢？

因为所有木板都遵循物理规律：存在“重心”。所以你会看到无数人以无数种离奇的姿势，把桥搭得七零八落，比如这样：

或者这样：

在没有物理引擎的游戏世界，这原本只是一个把A道具移动到B地点，就可以顺利通过的小小障碍。但当有了逼真的物理引擎，林克跌下悬崖或者穿越峡谷的姿势，就像现实世界一样，仿佛有了无数种可能性。甚至有玩家干脆就是利用重心偏移，模仿古代攻城的投石器原理，直接把自己像炮弹一样发射到了“对面”。

仅仅是物理引擎带来的丰富玩法，就已经让《王国之泪》成为这些天各个游戏社区屠版的存在。而物理引擎还只是游戏引擎数十个模块中的其中一个模块而已。

一个完整的游戏引擎，包含渲染引擎、物理引擎、碰撞检测系统、音效引擎、脚本引擎、动画引擎、人工智能引擎、网络引擎、场景管理引擎等一系列核心模块。

这些模块封装的是不同领域的规则，堪称包罗万象。当游戏引擎里所封装的规则以及沉淀的数据，能够越来越接近于现实世界，那么游戏引擎的舞台，也就注定不可能再局限于游戏而已了。

今天我们所说的数字孪生、高仿真模拟，都是天然的应用场景。甚至游戏引擎的应用，很可能在未来对很多产业的格局都带来颠覆式的改变。

举个例子，过去整个自动驾驶行业的痛点，是缺乏道路测试条件：要保证安全才能上路，但是不上路就没办法积累数据提高安全性，于是变成了一个死循环。

根据美国兰德公司的研究，自动驾驶汽车至少要177亿公里的测试数据，才能保证比人类驾驶员更可靠，假设由100辆车组成车队，每年365天，每天24小时，不间断地以28英里每小时的平均速度进行测试，光完成这项测试就需要大概500年，总里程相当于在全中国的公路上跑上整整3400多圈。

而现在的自动驾驶研究团队，几乎都开始使用游戏引擎建构测试环境，1:1模拟现实的道路环境，积累测试数据。场景里还可以直接模拟大量的极端天气和交互情况进行极端条件的测试。

比如龙卷风，极端暴雨、暴雪，浓雾这些自然天气的模拟；再比如行人突然闯红灯，车的突然变道加塞，小动物突然从路边窜出等等交互的模拟。在虚拟环境中进行测试，既积累了数据，又有了安全保障。

**全动飞行模拟机（Full Flight Simulator，以下简称FFS）也是一个重要应用场景。**这种模拟机可以替代真机进行民航飞行员训练，是航空制造领域的高精尖技术装备，可以逼真地模拟飞机的起飞、降落等各种飞行姿态和动作及特殊紧急情况，为飞行员提供最真实的训练感受。

在FFS的研发中，视景系统是其中一个重要的组成部分。南航翔翼就和腾讯游戏合作进行了基于腾讯游戏CROS自研引擎打造的整套视景系统开发。这个引擎主要侧重在3A级的渲染效果和跨平台能力上，专注于大规模渲染、写实的视觉效果和数字内容的在线及离线生成；并通过创新架构来最大程度发挥最新的CPU和GPU的能力。

游戏引擎正在全面且深入地介入到各行各业的数字化升级和前沿科技探索当中，《流浪地球2》中有大量场景都是通过虚幻引擎进行构建的，拍摄现场不再是绿幕，而是制作团队通过结合摄像机追踪路径和XR虚拟制片生成的图像，几乎颠覆了传统科幻电影的工业流程。

而最近经常被提及的EDA软件，国内厂商突破封锁很大的一个难点，在于过去三十年，海外巨头们积累了天量的工艺数据和各类规则文件、制造参数。从而依托这些经验和数据，构建起了强大的仿真模拟能力。

这项能力让它们能更好地在软件端，通过算法就完成对现实生产情况的仿真模拟，来帮助芯片厂商降低实际流片环节的次数和成本。仅这一项就能够和国内新兴厂商拉开巨大的成本差距，成为芯片国产化道路上很难逾越的竞争壁垒。

但如果未来能够通过游戏引擎，直接模拟制造芯片，并对工艺进行快速迭代呢？或许这将成为芯片国产化追赶的捷径。

国产游戏引擎之路

2003 年，“网络游戏通用引擎研究及示范产品开发”，和“智能化人机交互网络示范应用”两个项目，正式纳入国家863 计划。它们都隶属于中文处理与人机交互技术综合示范应用课题。这是我国首次将游戏技术纳入国家科技计划。

承担该项目的时任金山公司总裁雷军说，网络游戏开发引擎就像加工业常用的机床。这个比喻其实很贴切。

在诺兰·布什内尔创办雅达利之后的22年，中国才诞生了第一款原创游戏《神鹰突击队》。这期间海外主流游戏产业经历了三代巨头，两次技术革命，还有一次产业中心的转移。（详见我们此前的文章《中国游戏收割外国韭菜的正确姿势》）。

错失了这22年中国游戏产业，在相当长一段时间里都是缺乏完整工业化基础的。而作为游戏产业的“母机”，游戏引擎的发展，在游戏产业整体曲折的发展路径中，也遇到了种种困难。

这原本就是一个技术门槛极高的研究领域。单拿渲染来说，其最基础的渲染方程长这样：

B站有科普Up主为了做一个游戏引擎进行图形渲染原理的科普视频，足足做了五个月，视频发出来之后在简介里感叹：它的难并不仅是理论的抽象，更是工程之复杂。

而他所研究的还只是庞大游戏引擎系统中，专注渲染的其中一个模块的运作原理。除此之外，游戏引擎还包含了物理、音效、人工智能、任务系统等庞大的底层组件。某种程度上讲，这个世界有多复杂，试图“创世”的游戏引擎，也将会有多么复杂。

拿我们上文提到的全动飞行模拟机的视景系统来说。腾讯游戏CROS自研引擎，适配了视景系统对引擎的最核心要求：

一个是地球级的渲染能力（更广空间更复杂纬度上的曲面渲染，且需要与真实地球坐标系保持一致，星体、大气和天气、曲率校准等）；另一个是世界级的数字资产真实重建能力。实现了模拟民航飞行员第一视角飞机起飞、着陆、巡航等各个时段的画面和实时动态，以及机场、天气、地球环境的四季昼夜变化。

同时基于CROS自研引擎，在差不多半天的时间里，可以重建1000平方公里的区域，其中包含了宝安机场的跑道，滑行道，停机坪等，以及15w+栋的建筑，65w颗树木，山体河流立交桥等城市地景资产。

在CROS自研游戏引擎跨界应用之前，视景系统的图像生成子系统也有过国产化方案，但是一直都没有使用纯自研技术的引擎来实现整套视景系统打造并投入使用。因此，南航翔翼和腾讯游戏基于自研引擎的整套视景系统开发，解决了我国民航装备里核心技术领域的自研突破。

而作为全球首个用游戏科技打造的高等级全动飞行模拟机视景系统，背后是腾讯游戏CROS自研引擎团队近三年时间的持续探索。除了在航空领域的跨界应用以外，CROS自研引擎的另一个应用是数字文保领域的“云游长城”（时空版）。

从资产制作到画面渲染，交互处理等环节都基于该自研引擎打造，同时通过全局动态光照SmartGI、计算机模拟物理大气系统、虚拟几何体和多象限贴图等技术，让用户随时随地欣赏喜峰口长城的昼夜变化及积雪漫漫的效果。

“云游长城”本体模型就达到了10亿面，贴图量大概是80-90个G，这意味着经过自研引擎技术的优化和腾讯游戏自研云游戏的加持，如此巨大的资源量也已经可以在普通的PC显卡上顺畅运行。

**从分类上来讲，游戏引擎如今已经越来越难被归类于普通的“游戏技术”了。**当你要创造一个有飞机的世界，那么所有飞机相关的知识和“规则”都要被封装进游戏引擎之中。前文所说的视景系统，其实已经属于高端装备制造的范畴，涉及航空科技、信息技术、计算机软件、虚拟现实、人工智能和自动控制等多个学科知识。

结语

1947年，人工智能先驱Alan Turing（艾伦·图灵）为了推进人工智能的研究，写下了人类历史上第一行游戏代码。他在其开创性论文“智能机器”（Intelligent Machinery）一文中，把棋类游戏放进了AI“思维能力”的重要展示场景之中。人与机器在棋盘上的争霸就再未停止。

毫无疑问，从电子游戏诞生之初，这就是一个走在可及的科技最前沿的行业，承担着推动人类科技进步的时代使命，只是时常会被忽略。

比如，很少有人意识到，人类最早的AI应用，出现在1980年南梦宫开发的街机游戏《吃豆人》里，游戏中在地图上游荡的“鬼”，根据颜色有着不同的“性格”和活动路径，这是AI作为NPC被应用在游戏中的启蒙之作。

于是你也就不难理解，为什么OpenAI创始人在采访中不止一次说，是游戏推动了ChatGPT的诞生。

今天的中国，正在掀起全球最大的产业数字化浪潮，而以游戏引擎为代表的游戏技术，正在成为数字时代全球科技竞争中最底层的关键技术工具，以游戏引擎为代表的游戏科技，正在外溢向各个领域发挥出巨大的作用，成为推开未来世界大门的钥匙。