游戏AI系统是一种电脑智能系统，其能让游戏显得更人性化和智能化，主要分动态AI系统和昌念协作AI系统两种。
电脑智能系统：分为动态AI系统和协作AI系统，能让游戏显得更人耐槐困性化和智能化了。
所谓动态AI系统，就是与《分裂细胞》那样，NPC和对手会根据你的行动自行调节AI的反应和行动，形象些说就是狐狸对狐狸，憨企鹅对笨鸭子，笑。而协作AI系统则是AI控制的同伴如何配合玩家的行动。通过明御与NPC的交流互动，想成为黑帮头目不断吞噬地盘，巩固地盘、暗杀??
电脑控制玩家时的智能系统，AI越高的游戏表明电脑的水平越高，越接近真人的脑袋，例如玩FIFA时球员动作合理真实，玩实况时电脑乱踢的，这就是电脑AI高低的影响。
扩展资料
AI应用领域：
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。
参考资料来源：百度百科-AI系统
参考资料来源：百度百科-AI
腾讯 游戏 开发精髓II
#第一部分
人工智能
第一章，基于照片的角色捏脸和个性化技术
角色的个性化已经成为现今 游戏 的一个常见需求。根据用户的照片，生成带有用户特征的 游戏 人脸将会提升用户的角色代入感和 游戏 体验。本方案设计了一个智能捏脸系统，可以根据用户上传或拍摄的人脸照片进行自动的三维人脸关键点检测，将标准的人脸根据 游戏 风格进行相应的变化，生成保持用户人脸特征且具备 游戏 风格的三维人脸模型。
第二章，强化学习在 游戏 AI 中的应用
通过利用深度强化学习，我们在竞速类、格斗对战类等品类的 游戏 上建立了快速的 游戏 AI生成管线。它只需要部分的人工参与，即可以批量地生成高质量的BOT AI。这些BOT AI在竞技水平上不仅能够比肩人类顶尖玩家，也能适配各个段位的人类玩家。与此同时，这些BOT AI在拟人性上也相比传统方法有更佳表现。
第三章，肢慧多种机器学习方法在赛车AI 中的综合应用
第三章以研发高强度的竞速赛车AI为目标，介绍遗传算法、监督学习和强化学习在赛车AI中的研究和应用。文章首先介绍利用遗传算法进行程序自动化调参解决人工调整AI参数的复杂问题，以得到能力较为不错的赛车AI参数；再采用通俗易懂的语言，介绍监督学习和强化学习训练赛车AI模型的基础知识以及落地过程中可能面临的挑战，并对它们的应用做简要分析，以便于缺少相关知识的 游戏 从业人员了解这两项技术。
第四章，数字人级别的语音驱动面部动画生成
本章论述了一种基于机器学习方法的语音驱动数字人处理框架和相关算法。与 传统的基于规则或数据驱动的Lip Sync（Lip Synchronization，唇形同步）解决方案不同，该方案分析了高保真数字人面部绑定系统的制作管线和数据特点，并从机器学习的角度对该绑定进行抽象，定义了一个语音-控制器的端到端学习框架。基于这个框架，提出了一种基于深度学习的语音驱动面部动画模型。
#第二部分
计算机图形
第五章，实时面光源渲染
随着基于物理的渲染在实时渲染领域广泛应用，面光源变得越来越重要。面光源与经典的方向光、点光源等光源的区别在于其解为一个积分式，求解方向中Linearly Transform Cosine（LTC）由于精确性、较好的性能、支持多种类型御迅的光源成为 游戏 等实时渲染应用程序的首选方案历拆答。然而要将LTC 在移动平台的生产项目中使用仍然存在不少挑战。本章将对一系列在实践中遇到的问题展开讨论。
第六章，可定制的快速自动化全局光照和可见性烘焙器
本章提供了一个可定制的快速烘焙方案，底层提供基于Voxel（体素）的快速构建和光线追踪，上层根据需求提供若干烘焙实现。该方案具有硬件要求低、可快速迭代、全自动等优势，如《王者荣耀》的对战地图可以在几秒之内预览烘焙效果，大大提升了项目美术迭代的效率。
第七章，物质点法在动画特效中的应用
最近一段时间，高质量的动画与电影中（尤其是好莱坞）开始使用一种称为物质点法（Material Point Method）的新的物理模拟技术。我们基于物质点法开发了可以用于制作对视觉细节要求较高的CG过场动画的Physion，可以充分发挥最新的GPU架构提供的强大计算力；与传统的CPU模拟器相比，计算效率提高了数百倍，在PC端绝大多数场景下可以达到实时或者准实时的速度。
第八章，高自由度捏脸的表情动画复用方案
本章所阐述的技术方案帮助 游戏 美术师高效制作捏脸控制器，赋予玩家更高的自定义形象的能力。面部表情捕捉方案可以生产高质量的表情动画美术资产。表情补偿技术将细腻的表情融入玩家捏出的特征脸。最后，通过针对移动端的表情系统性能优化和LOD 方案，使得更多的手机 游戏 玩家可以体验到这一切。
#第三部分
动画和物理
第九章，多足机甲运动控制解决方案
本章总结了一套以程序化动画为核心，结合动画序列、曲线控制及物理模拟等手段来增强表现力的解决方案。该方案不仅从根本上解决了滑步问题，还能为不同形态的机甲快速生产和迭代运动动画，使小团队在人力资源有限的情况下，依然能高效地打造高品质的机甲运动效果。
第十章，物理查询介绍及玩法应用
物理引擎的应用是 游戏 开发的重要组成部分。本章主要介绍物理引擎中的物理查询功能，同时附带相关玩法的实现方法。通过阅读本章，读者可以了解物理查询的作用和基本分类，以及3 种查询类别的算法和相关玩法实践。
第十一章，基于物理的角色翻越攀爬通用解决方案
我们开发了CP（Collison Probe，碰撞探测）系统，该系统基于物理系统的场景查询（Scene Query）功能，适用于各种不同的物理系统接口。本章介绍的算法在 游戏 《无限法则》中已经正式使用。开发中的难点主要来自对 游戏 中复杂情况的归纳和算法的复杂度控制。
#第四部分
客户端架构和技术
第十二章，跨 游戏 引擎的H5 渲染解决方案
本章介绍一种方法，通过实现一套精简版本的HTML5渲染引擎来屏蔽不同 游戏 引擎、平台的底层差异，同时保留 游戏 引擎必要的交互体验，可以采用H5 的开发方式来快速实现运营活动开发，最终做到开发和运营分离，运营部门自主开发运营活动而不依赖 游戏 发版节奏。
第十三章，大世界的场景复杂度管理方案
在相同的硬件平台下，复杂度管理方案很大程度上决定了大世界场景里填充内容的数量和质量。本方案基于控制理论中的负反馈控制系统，最终可达成：1、离线检测工具，自动分析场景各区域复杂度。2、运行时根据平台设定，智能控制场景内容的加载卸载、显示隐藏、LOD控制等。3、根据平台负载能力和当前负荷，更有效的控制运行负荷，获取平滑的fps。
第十四章，基于多级细节网格的场景动态加载
大型次世代手游在移动端极易遇到大规模场景加载导致的性能问题，Level Streaming（关卡流式加载）是用于解决大场景加载的一类技术。本章将介绍一种基于多级细节网格的Level Streaming 技术，它可以提高加载速度，降低加载内存，改善加载卡顿等性能问题。
#第五部分
服务端架构和技术
第十五章，面向 游戏 的高性能服务网格TbusppMesh
TbusppMesh 是一款腾讯自研的适合 游戏 微服务化的ServiceMesh（服务网格），提供了有状态服务一致性Hash 路由、选主、容灾等适合 游戏 业务场景的核心能力，助力 游戏 微服务化改造上云并提高CI/CD 效率。本章从数据通信、组网策略、有状态服务3 个方面介绍TbusppMesh 的技术原理和实现。
第十六章， 游戏 配置系统设计
本章主要介绍一种便捷的 游戏 配置管理方式，它实现了可视化管理、版本 历史 和回滚和一站式发布。本章在讲述 游戏 配置系统的同时，会对整个 游戏 配置从设计、生产到使用进行详细介绍，并在Github 上发布了一个Demo 实例供读者对照参考。读者可以在Github 上 探索 configmanagedemo 查看Demo 具体实现细节。
第十七章， 游戏 敏捷运营体系技术
我们提出的一套不依赖版本的敏捷运营技术DataMore及其服务体系，基于 游戏 的日志以及标准化API接口，借助于实时计算能力打造的与 游戏 解耦的运营工具链，帮助 游戏 实现敏捷快速运营。
#第六部分
管线和工具
第十八章，从照片到模型
2019 年，举世闻名的巴黎圣母院被烧毁。所幸早年已经有学者对整个巴黎圣母院进行了完整的扫描和建模，这对后续的重建工作起到了重要的指导作用。本章搭建的Photogrammetry 生产管线可以用于从普通大小物件到大地形、大型物件模型的重建，将从拍摄照片到输出可用于实时渲染的模型的整个流程智能化、自动化，以便用较少的人力、较快的速度完成大规模室外场景的3D 重建工作。这将对 游戏 制作、数字化展览、数字化记录保存 历史 文化遗产、科学研究等起到很大的帮助作用。
第十九章，一种可定制的Lua 代码编辑检测工具
Lua 语法简单、使用灵活，在 游戏 开发中十分流行。但其生态并不完善，各插件在对Lua 项目的支持上仍存在一些不足。本章遵从微软LSP（Language Server Protocol，语言服务协议），前端使用TypeScript 语言，后端使用Go 语言开发了一款跨平台Lua 工具。目前主要提供了VSCode 插件的应用LuaHelper。
第二十章，安卓平台非托管内存分析方案
安卓平台一直缺乏简单易用的非托管内存数据采集与分析工具。对于大型 游戏 项目来讲，没有合适的底层工具，内存分析就是噩梦般的存在。本章旨在通过整合安卓平台中的相关技术，提供一种易用且高效的非托管内存数据采集和数据分析解决方案。
第二十一章，过程化河流生成方法研究与应用
目前比较有特色的河流生成方法是 游戏 《地平线：黎明时分》中提出的方法，考虑了阶梯瀑布、山谷侵蚀、宽度变化等河流自然特征，能够得到比较生动的效果。本章借鉴地平线方法，在此基础上进行补充和扩展，实现一套鲁棒可控的河流生成系统。
本书获多位业界高层、行业专家力荐
腾讯公司把自己技术人才多年研发的经验积累编篡出书，无疑是对中国 游戏 技术研发的巨大贡献。
——姚勇，北京永航 科技 有限公司CTO
从业的开发人员或有兴趣在相关技术方向发展的同学能从中获得行业中较新的且已经落地的技术的第一手资料。
——王祢，Epic Games China 首席引擎工程师
——金小刚，浙江大学-腾讯 游戏 智能图形创新技术联合实验室主任
本书由鹅厂 游戏 的技术大牛出品，记录和分享了在面对技术时代变迁时，在大型在线 游戏 作品中如何应用AI 技术和场景落地的经验、教训，以及他们的思辨路径。推荐给喜欢 游戏 产业，喜欢AI 新 科技 的朋友们。
——张志东，腾讯主要创办人
我们尝试将项目中积累沉淀的前沿技术方案与全行业共享，希望能激发出更多的想象力和创意，不断丰富 游戏 技术在不同场景、产业运用的可能，共同 探索 产业契合未来的可能路径。
——马晓轶，腾讯集团高级副总裁
作为《腾讯 游戏 开发精粹》的续作，本书维度更丰富、技术更前沿，希望为读者朋友们提供更好的阅读体验。同时，期待能以本书为契机，促进 游戏 行业更多的分享交流，推动 游戏 行业良性发展，助力 游戏 人成就 游戏 梦想。
——夏琳，腾讯 游戏 副总裁、腾讯 游戏 学堂院长
《腾讯 游戏 开发精粹Ⅱ》和时下的热词Metaverse（元宇宙）遥相呼应：腾讯 游戏 在计算机图形学、动画上的实践，工业化的生产流水线，各种AI 能力和应用，大世界的C/S 架构……凡此种种，均有助于读者搭建自己的虚拟世界。
——崔晓春，腾讯 游戏 副总裁、腾讯 游戏 公共研发运营体系负责人
对于正在从事 游戏 开发或对 游戏 开发好奇的读者，本书既可以拓展知识面，又可以对照着动手实践。
——徐成龙，腾讯互动 娱乐 天美工作室群技术中心副总经理
《腾讯 游戏 开发精粹Ⅱ》是一部技术好文集锦，囊括了当前 游戏 开发所必需的多种关键技术。
——陆遥，腾讯互动 娱乐 光子工作室群技术中心助理总经理
本书由腾讯 游戏 多位资深技术专家共同编撰，涵盖了 游戏 研发各重要领域的知识，代表了腾讯 游戏 前沿的技术实践。
——朱新其，腾讯互动 娱乐 魔方工作室群魔镜工作室总经理
《腾讯 游戏 开发精粹Ⅱ》贵在实战和实践，除技术和算法外，我们更能看到这些技术和算法是如何应用到具体的项目中最终面见玩家的，是一个有实战意义的完整分享。
——安柏霖，腾讯互动 娱乐 北极光工作室群技术总监
希望本书用心编撰的内容能给予读者更多启发，我们一起知行并进，持续 探索 前沿技术对 游戏 开发的内在提升。
——沈黎，腾讯互动 娱乐 NExT Studios 负责人
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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