想象一下，如果未來的游戲不再需要程序員預先設計好每一個場景、每一個角色，而是能夠根據你的操作實時生成全新的世界，會是什么樣子？這聽起來像科幻電影的情節，但香港大學、香港科技大學與快手科技的研究團隊在2025年5月發表的一篇論文中，描繪了這樣一個令人興奮的未來。這項研究發表在arXiv預印本平臺上（論文編號：arXiv:2503.17359v2），有興趣深入了解的讀者可以通過該編號在arXiv網站上訪問完整論文。
在這項開創性研究中，研究團隊提出了一個全新的概念——交互式生成視頻（IGV），并將其作為下一代游戲引擎的核心技術。這就像是從傳統的"搭積木"式游戲開發，轉向了"魔法師變魔術"式的游戲創造。研究團隊包括香港大學的于繼文、秦怡然和劉西輝，香港科技大學的車昊軒，以及快手科技的劉泉德、王鑫濤、萬鵬飛和張迪。他們的研究不僅僅是技術上的突破，更可能徹底改變我們對游戲開發和游戲體驗的理解。
現在的游戲開發就像是搭建一座精美的城堡，每塊磚石都需要工匠精心雕琢和放置。開發商需要花費數年時間和巨額資金，雇傭大量程序員、美工和設計師，預先制作好所有的場景、角色和物品。但即使是最宏大的開放世界游戲，玩家最終也會把所有內容都體驗完。就好比一個再大的游樂園，如果你經常去，總有一天會把所有項目都玩遍，然后感到厭倦。
更重要的是，傳統游戲無法提供真正個性化的體驗。每個玩家看到的都是同樣的世界，遵循同樣的規則。這就像所有人都在看同一部電影，雖然電影很精彩，但每個人的觀影體驗本質上是相同的。研究團隊認為，這種模式已經無法滿足現代玩家對無限創意和個性化體驗的渴望。
而交互式生成視頻技術就像是給游戲裝上了一個"創意大腦"。它不是簡單地播放預先錄制的視頻，而是能夠根據玩家的操作實時創造全新的游戲世界。這個"大腦"具備四個關鍵能力：能夠理解和響應玩家的控制指令，能夠記住之前發生的事情，理解物理世界的基本規律，還具備進行邏輯推理的智能。
研究團隊發現，最近幾年視頻生成技術的發展為這個愿景提供了可能。就像人工智能從會下棋進化到能夠創作藝術作品一樣，視頻生成模型也經歷了質的飛躍。這些模型不僅能生成逼真的畫面，還能理解復雜的物理現象和動作規律。當你看到Sora這樣的模型能夠生成"折紙海底世界"這樣充滿創意的場景時，就能感受到這種技術的神奇之處。
**一、為什么視頻生成能成為游戲引擎的核心**
要理解為什么視頻生成技術能夠革命性地改變游戲開發，我們需要從傳統游戲引擎的局限性說起。傳統的游戲開發就像是建造一座主題公園，開發者需要預先設計和建造每一個景點、每一條道路，甚至每一棵樹的位置都要精心安排。這種方式雖然能創造精美的體驗，但也帶來了三個根本性問題。
首先是內容的有限性。無論游戲世界看起來多么龐大，其實所有內容都是預先制作好的。這就像一本再厚的書，總有讀完的那一天。即使是《塞爾達傳說：曠野之息》這樣被譽為開放世界典范的游戲，玩家最終還是會探索完所有區域，體驗完所有內容。當新鮮感消失后，游戲的吸引力就會大打折扣。
其次是個性化的缺失。傳統游戲無法根據每個玩家的喜好、習慣和背景提供定制化的體驗。就像所有人都在同一家餐廳吃同樣的套餐，雖然食物很美味，但無法滿足每個人獨特的口味需求。有些玩家喜歡緊張刺激的戰斗，有些偏愛寧靜的探索，但傳統游戲只能提供一種標準化的體驗。
第三是開發成本的高昂。制作一款AAA級游戲需要數百人的團隊工作數年時間，投入資金動輒數千萬甚至上億美元。這就像建造一座大教堂，需要無數工匠花費幾代人的時間才能完成。這種高成本不僅限制了游戲的數量，也讓許多創意十足但資源有限的獨立開發者望而卻步。
研究團隊提出的生成式游戲引擎（GGE）就像是從"手工制作"轉向了"智能制造"。它能夠動態生成游戲內容和邏輯規則，而不是依賴預制的素材。這種轉變帶來了三個顯著優勢：游戲工作室可以通過自動化內容生成大幅降低開發成本，個人開發者不再需要掌握復雜的技術就能創作游戲，玩家則能體驗到真正無限的、動態生成的獨特內容。
交互式生成視頻作為這種新型游戲引擎的核心技術，具備四個獨特優勢。首先是強大的泛化生成能力。這些模型在海量真實世界視頻上訓練，學會了理解各種視覺元素和它們之間的關系。這種理解不是死記硬背，而是真正的"創意思維"。比如GameFactory模型能夠將在《我的世界》中學到的操作控制能力遷移到完全不同的開放域場景中，就像一個學會了繪畫基礎的藝術家能夠創作出風格迥異的作品。
更令人印象深刻的是它們的組合創新能力。這些模型能夠將學到的不同元素創新性地組合，創造出前所未見的場景。當Sora生成"折紙風格的海底世界"時，它不是簡單地復制訓練數據中的場景，而是將"折紙藝術"和"海洋生物"這兩個概念巧妙結合，創造出全新的視覺體驗。這種組合創新能力正是創意游戲內容生成的關鍵。
**二、物理世界的智能理解者**
傳統游戲引擎在處理物理現象時就像一個嚴格按照說明書操作的工程師。每一個物理效果，從重力作用到物體碰撞，都需要開發者預先編寫復雜的數學公式和代碼。這個過程不僅技術門檻高，還經常出現不夠自然的情況，讓玩家感覺游戲世界是"假的"。
而視頻生成模型就像一個在真實世界中生活了很久的智者，它們通過觀察大量真實世界的視頻，自然而然地學會了物理世界的運行規律。這種學習方式更像人類的學習過程——我們不需要背誦牛頓定律就知道蘋果會往下掉，不需要學習流體力學就知道水會向低處流。
這種"直覺式"的物理理解帶來了革命性的變化。當玩家在游戲中放火燒橋時，視頻生成模型不需要復雜的燃燒模擬算法，就能生成逼真的火焰效果、煙霧飄散和橋梁坍塌的過程。Cosmos模型展示的各種物理場景，從機器人操作到自動駕駛，從制造業到家庭環境，都顯示出這種技術對物理世界的深刻理解。
特別值得注意的是人體動作的生成。傳統游戲中的角色動作通常需要動作捕捉技術，需要真人演員穿著特殊服裝在專業設備前表演，然后將這些動作數據應用到游戲角色上。這個過程不僅成本高昂，還限制了動作的多樣性。而Kling等視頻生成模型能夠直接生成自然流暢的人體動作，就像有一個看不見的導演在指揮每個角色的表演。
這種物理感知能力大大簡化了游戲引擎的設計。開發者不再需要成為物理學專家，不需要花費大量時間調試各種物理參數。游戲世界中的一切都會按照現實世界的規律自然運行，讓玩家獲得更加沉浸的體驗。
**三、玩家操控的藝術**
游戲的核心魅力在于互動性——玩家不是被動的觀眾，而是故事的參與者和創造者。交互式生成視頻技術在這方面展現出了令人驚喜的潛力。GameNGen等模型已經證明，AI可以根據玩家的實時操作生成相應的游戲畫面，就像一個反應極快的魔術師，能夠根據觀眾的要求立即變出不同的魔術效果。
當前的視頻生成模型支持多種控制方式，這些控制就像游戲手柄上的不同按鍵，每一個都有特定的功能。相機視角控制讓玩家能夠自由調整觀察角度，就像在真實世界中轉動頭部一樣自然。角色移動控制則讓玩家能夠指揮游戲中的人物行走、跳躍、攀爬，這些動作都會以流暢自然的方式呈現出來。
更令人興奮的是，這種控制能力還在不斷擴展。研究人員正在探索更多類型的控制信號，讓玩家能夠與游戲世界進行更豐富的互動。這就像從簡單的遙控器發展到了智能手機的觸摸屏，操作方式變得更加直觀和多樣化。
隨著技術的發展，未來的游戲控制可能會變得更加自然和符合人類習慣。研究團隊設想，玩家可能通過手勢識別來控制游戲，甚至通過直接用思維來操控游戲世界。這聽起來像科幻電影的情節，但技術發展的趨勢表明，這樣的未來并不遙遠。
**四、視頻數據的天然優勢**
交互式生成視頻技術還有一個巨大優勢：訓練數據的易獲得性。傳統游戲開發需要各種不同類型的資源——3D模型、貼圖材質、動畫文件、音頻素材等等，就像建房子需要磚頭、水泥、鋼筋、玻璃等各種材料。這些資源需要專業人員制作，成本高昂且制作周期長。
而視頻數據則完全不同。互聯網上充滿了各種各樣的視頻內容，從YouTube到抖音，從電影片段到個人拍攝的生活記錄，這些視頻構成了一個巨大的"素材庫"。這就像有一個包羅萬象的圖書館，里面收藏了人類所有的知識和經驗。
更重要的是，視頻是一種統一的表示格式。不管是展現自然風光還是人物動作，不管是科幻場景還是歷史重現，都可以用視頻這一種格式來表達。這大大簡化了數據處理的復雜性，就像所有的書籍都用同一種語言寫成，讀者就不需要學習多種語言就能獲取所有知識。
視頻數據還能自然地捕捉到現實世界的復雜性和多樣性。當模型從這些視頻中學習時，它不僅學會了物體的外觀，還學會了它們如何運動、如何相互作用、如何受到環境影響。這種學習方式比傳統的程序化方法更加自然和全面，就像通過觀察真實世界來學習，而不是通過背誦教科書。
**五、完整的游戲引擎架構**
研究團隊提出的生成式游戲引擎不是一個簡單的視頻生成器，而是一個完整的、復雜的系統。這個系統就像一個智能的電影制片廠，有多個部門協同工作，每個部門都有自己的專業職能。
核心的生成模塊就像制片廠的攝影部門，負責創造游戲的視覺內容。但它不是簡單地拍攝，而是實時創造。這個模塊必須能夠連續不斷地生成視頻內容，就像一個永不停歇的攝像機。它還需要極低的延遲，確保玩家的操作能夠立即反映在畫面上，就像現實世界中我們伸手取物一樣自然。同時，它還要能夠生成不僅僅是視覺內容，還包括聲音、文字等多種媒體形式，創造完整的感官體驗。
控制模塊則像制片廠的導演部門，負責將玩家的意圖轉化為具體的視覺呈現。這個模塊處理兩種主要的控制類型：導航控制和交互控制。導航控制讓玩家能夠在虛擬世界中自由移動和觀察，就像在真實世界中走路和轉頭一樣。交互控制則讓玩家能夠與游戲世界中的物體進行互動，比如開門、拿取物品、操作機械等。
記憶模塊就像制片廠的檔案部門，負責維護游戲世界的連續性和一致性。它分為靜態記憶和動態記憶兩部分。靜態記憶保存相對固定的元素，比如地圖布局、建筑結構、角色外觀等，確保玩家每次回到同一個地方時看到的是一致的場景。動態記憶則處理變化的元素，比如角色的動作序列、物體的運動軌跡、環境的變化過程等，確保這些變化看起來自然連貫。
動力學模塊負責確保游戲世界遵循物理規律。它不僅要模擬基本的物理現象，如重力、碰撞、摩擦等，還要能夠調整這些物理參數來創造獨特的游戲體驗。比如在某個特殊區域降低重力讓角色能夠跳得更高，或者改變時間流速來創造慢鏡頭效果。
智能模塊是整個系統的"大腦"，負責高級的推理和規劃。它能夠進行長期的因果推理，理解玩家行為的深層后果。比如當玩家在游戲初期殺死一個重要角色時，智能模塊能夠推斷出這個行為對后續劇情的影響，并相應地調整游戲世界的發展。更進一步，這個模塊還具備自我進化的能力，能夠讓游戲世界隨著時間自主發展，出現玩家意想不到的新情況和新故事。
最后的游戲玩法模塊則像制片廠的編劇部門，負責定義游戲的規則和目標。雖然其他模塊創造了一個豐富的虛擬世界，但如果沒有明確的游戲目標和規則，這個世界就只是一個漂亮的展示，而不是真正的游戲。這個模塊定義什么是勝利條件，什么行為會獲得獎勵，什么情況下玩家會面臨挑戰，從而將虛擬世界轉化為真正有趣的游戲體驗。
**六、技術成熟度的階梯**
為了更清晰地描繪這項技術的發展前景，研究團隊提出了一個五級成熟度模型，就像游戲中的等級系統一樣，每一級都代表技術能力的顯著提升。
L0級是傳統的手工游戲開發階段，就像古代的手工藝制作。所有游戲內容都需要開發者手工制作，沒有任何AI輔助。《超級馬里奧》和《俄羅斯方塊》這樣的經典游戲就屬于這個階段。雖然這種方式能夠實現精確控制，但需要大量人力和時間，而且內容有限。
L1級引入了AI輔助的素材生成，就像有了一些自動化工具的手工作坊。開發者可以使用AI來生成部分游戲素材，比如用Stable Diffusion生成建筑貼圖，或者用AI生成NPC對話。《賽博朋克2077》等現代游戲已經開始在某些環節使用這類技術。這個階段大大提高了開發效率，但整體框架仍然需要大量人工設計。
L2級是物理兼容的交互世界生成階段，標志著真正的AI驅動游戲引擎的誕生。在這個階段，游戲引擎能夠實時生成符合物理規律的內容，并對玩家的交互做出相應響應。當玩家放火燒橋時，系統不僅生成逼真的燃燒效果，還會智能地調整游戲世界，比如讓敵人尋找新的路徑。目前已有一些研究項目達到了這個水平，但在物理理解、模擬真實性和交互泛化方面還需要改進。
L3級加入了因果推理能力，讓游戲世界具備了真正的"智慧"。系統不僅能對直接的操作做出響應，還能理解行為的長期后果。當玩家在游戲第一章暗殺了一個派系領袖時，系統能夠推斷出這會導致政治不穩定，并在第三章生成相應的城市暴亂和權力斗爭情節。這種能力讓游戲世界變得真正動態和有機，每個玩家的選擇都會創造獨特的故事發展。
L4級是自我進化的世界生態系統，代表了技術發展的終極形態。在這個階段，游戲世界成為一個真正自主的生態系統，能夠持續發展和進化。NPC角色會自主組織社會結構，建立貿易網絡，甚至發展出新的文化和技術。這個階段的游戲世界幾乎具備了真實世界的復雜性，玩家不僅是游戲者，更是這個虛擬文明的參與者和見證者。研究團隊預測，這種技術可能會創造出類似《頭號玩家》或《黑客帝國》中描述的那種完全沉浸式的虛擬世界。
**七、面對質疑的坦誠回應**
任何革命性的技術都會面臨質疑，研究團隊對此表現出了科學家應有的坦誠和理性。他們不回避潛在的問題，而是逐一分析并提出解決思路。
第一個質疑涉及程序化內容生成（PCG）的老問題：生成的內容會不會變得重復和單調？這確實是一個需要認真對待的問題。傳統的程序化生成就像一個只會幾個菜譜的廚師，做來做去都是那幾個口味。但研究團隊指出，生成式游戲引擎與傳統PCG有本質區別。PCG是通過隨機組合有限的預設元素來創造變化，而生成式游戲引擎從海量數據中學習，掌握了無限的"素材庫"和"創意技巧"。這就像從會幾個固定菜譜的廚師，進化為理解了烹飪原理、能夠創新菜品的大廚。
第二個質疑關于資源分配：既然傳統渲染管線已經很高效了，為什么要轉向可能更耗費資源的視頻生成技術？研究團隊的回答很有說服力：這不是簡單的技術替換，而是能力的根本性擴展。傳統游戲引擎雖然在圖形渲染方面很高效，但它們只能展示預先制作的內容。生成式游戲引擎雖然在計算上可能更復雜，但它帶來的是無限的內容創造能力、個性化的游戲體驗，以及前所未有的創作自由度。這就像從馬車進化到汽車，雖然汽車的結構更復雜，但它提供了馬車無法比擬的速度和便利。
第三個質疑涉及經濟成本：這種技術需要大量的計算資源，會不會讓游戲開發變得更昂貴？研究團隊承認短期內確實存在成本挑戰，但他們相信這些問題會隨著技術發展得到解決。就像早期的個人電腦價格昂貴，但隨著技術進步和規模化生產，最終變得人人都能負擔。而且，這種技術帶來的長期收益——大幅降低的開發時間、減少的人力成本、無限的內容生成能力——遠遠超過了初期的技術投入。
**八、倫理考量的深度思考**
任何強大的技術都帶來相應的責任，研究團隊在論文中專門討論了這項技術可能帶來的倫理問題，顯示出負責任的研究態度。
版權問題首當其沖。當AI模型從大量視頻中學習時，如何確保不侵犯原創作者的權益？這就像一個藝術家從其他畫家的作品中汲取靈感，但必須確保自己的創作是原創的，而不是簡單的模仿。研究團隊建議優先使用無版權或已獲得授權的數據源，建立游戲開發者與版權持有者之間的合作機制，共同分享創作成果的收益。
安全性問題同樣重要。如何防止系統生成有害或不當的內容？研究團隊指出，這個問題并非生成式游戲引擎獨有，而是所有生成式AI都面臨的挑戰。解決方案包括在模型訓練過程中融入價值觀對齊技術，確保AI的行為符合人類的道德標準，以及開發實時內容檢測系統，能夠快速識別和阻止不當內容的生成。
對人類創造力的影響也是一個深層次的問題。會不會AI的參與降低了游戲創作的藝術價值？研究團隊的觀點很有啟發性：AI不是要取代人類的創造力，而是要解放人類的創造力。當繁瑣的技術工作被AI承擔后，創作者就能將更多精力投入到真正需要創意和情感的部分。這就像照相機的發明沒有消滅繪畫藝術，反而促進了繪畫向更加抽象和表達性的方向發展。
民主化的影響則更加復雜。當游戲制作變得更加容易時，會不會導致游戲市場的過度飽和，反而降低單個游戲的價值？研究團隊認為，民主化的結果通常是提高整個領域的創新水平和多樣性。就像智能手機的普及讓每個人都能成為攝影師，結果不是攝影藝術的貶值，而是更多優秀作品的涌現和新的藝術形式的產生。
**九、走向未來的路線圖**
研究團隊不僅描繪了技術的愿景，還提供了具體的實現路徑。他們建議業界可以按照循序漸進的方式推進這項技術的發展和應用。
在短期內，重點應該放在L2級技術的完善上。這包括提高物理模擬的準確性，讓生成的內容更加符合現實世界的規律；增強交互響應的自然性，讓玩家的操作能夠得到更加直觀和合理的反饋；提升內容生成的多樣性，避免重復和單調的問題。
中期目標是實現L3級的因果推理能力。這需要在模型架構上進行重大改進，讓系統能夠理解和模擬復雜的因果關系。這可能需要結合大語言模型的推理能力和視頻生成模型的創造能力，開發出真正智能的游戲世界生成系統。
長期愿景是L4級的自我進化生態系統。這是一個極具挑戰性的目標，需要在人工智能的多個領域都取得重大突破。但一旦實現，將創造出前所未有的虛擬世界體驗，可能從根本上改變人類對游戲、娛樂，甚至虛擬現實的理解。
研究團隊還強調了跨學科合作的重要性。這項技術的發展不僅需要計算機科學家的努力，還需要游戲設計師、心理學家、倫理學家、法律專家等多個領域專家的共同參與。只有這樣，才能確保技術發展既有科學價值，又有社會價值。
這項來自香港大學、香港科技大學和快手科技的研究，為我們展現了游戲產業的一個可能未來。在這個未來里，每個人都可能成為游戲設計師，每次游戲體驗都可能是獨一無二的，而游戲世界可能會變得和現實世界一樣復雜和生動。雖然這個愿景的完全實現還需要時間，但技術發展的趨勢表明，這樣的未來并非遙不可及。
當我們站在這個技術變革的臨界點上，不禁要思考：當AI能夠創造出無限豐富的虛擬世界時，我們與這些世界的關系將如何演變？這不僅是一個技術問題，更是一個關于人類未來的深刻哲學問題。而這項研究，或許正是我們開始尋找答案的起點。
Q&A
Q1：交互式生成視頻（IGV）到底是什么？它跟普通的視頻生成有什么區別？ A：IGV不是簡單播放預錄視頻，而是能根據玩家操作實時創造全新游戲畫面的技術。就像有個智能導演，能根據你的指令立即"拍攝"出相應場景。它具備四大能力：理解玩家控制、記住游戲歷史、遵循物理規律、進行邏輯推理。
Q2：這種技術會不會讓傳統游戲開發者失業？ A：不會完全取代，而是改變工作方式。就像照相機沒有消滅畫家一樣，AI會承擔技術性工作，讓開發者專注于創意設計。研究團隊認為這會降低游戲開發門檻，讓更多人能參與游戲創作，整體上會創造更多機會而非減少工作。
Q3：什么時候普通人能體驗到這種AI游戲？ A：研究團隊提出了五級發展路線圖，目前一些項目已達到L2級（物理兼容交互生成）。預計幾年內我們就能看到初級版本的商業應用，但要實現論文中描述的完整愿景（如自我進化的游戲世界），可能還需要更長時間的技術積累。
