兰雨霖AI也许是今年最为热门的线月份末TapTap平台上悄然上架了一款单人开发，并且由AI包揽美术和大部分程序的塔防肉鸽游戏《细胞防线》。游戏上线三天，下载量就突破了一万，甚至一度登上了新品榜前四。

　　目前《细胞防线》在TapTap平台获得了6.9的评分，而差评更多是集中于机型不兼容导致的bug，也就是说大部分人对这款利用AI工具打造的游戏是持认可态度。另一方面，根据开发者在社交平台上的自述，这款游戏通过广告也获得了可观的收入。

　　当然，这个成绩其实并没有到令人惊艳的地步，可更重要的是不久前人们对于AI的态度还处在试探和摸索，而现在已经有个人开发者运用AI正儿八经的制作商业游戏，并取得了不错的成绩与收益。那么，AI的应用在游戏行业究竟发展到了一个怎样的地步？

　　根据开发者「难以离开」的介绍，《细胞防线》使用unity引擎打造，其中的大部分程序都由ChatGPT生成，而美术方面的资源则都是交给了midjourney。

　　游戏玩法相对简单，玩家需要通过各种身体内的免疫细胞防御塔，从各类外来病原体的攻势下守护具有三点生命值的心脏。击杀病原体能够获得经验升级，每次升级都能够获得随机强化，挺过足够波次的攻势就能获得胜利。

　　而根据开发者在B站中分享的内容来看，《细胞防线》的塔防玩法的核心代码完全是由ChatGPT编写。「难以离开」先让ChatGPT给出了最基本的塔防游戏代码，随后在这个基础上不断向AI提出各种需求，比如让某些防御塔可以自由移动，让病原体自动向中央的心脏发起攻击，以及各类升级选项等。

　　就这样，游戏就从最基础的塔防慢慢转变成我们现在看到的《细胞防线》。而非战斗玩法方面的模块代码，AI也能够直接给出。

　　可在代码方面，AI也无法做到完全正确。据开发者分享，在开发过程中也会遇到ChatGPT给出的代码无法在unity中正常运行的情况，但开发者也表示可以利用ChatGPT进行自我修正，让ChatGPT寻找代码的问题进行改进，直到找到合适的代码。

　　当然，就像我们前文提到的，《细胞防线》的代码并不是百分百由AI产出的，毕竟在一些设计思路方面，AI无法替人做出抉择。但AI依然能够做出辅助的作用。比如在向AI询问防御塔是否需要设定为可以移动，AI就会为我们权衡二者利弊，或者给出一些建议方案，供制作人参考。

　　在后续的更新环节中，开发者也不断的使用ChatGPT来优化与迭代游戏中的各项功能。

　　而在美术方面，开发者则是大量使用了midjourney的产出内容。虽然整体表现上显然无法与专业的游戏美术媲美，但也可以在一定程度上解决许多独立开发者可用美术资源匮乏的痛点。

　　可以看到，《细胞防线》整体游玩逻辑、可玩性比起之前的AI生成的诸如贪吃蛇、打砖块等已经有既定模板的游戏等有了极大的进步。

　　实际上除开几个月前的各种AI生成的小游戏，在去年下半年就有几乎完全由AI制作的gal《未来地狱绘图》亮相。此外还有《夏末弥梦》以及日本的恐怖游戏《梦游病院》，也都是大量采用了AI产出的内容制作出来的产品

　　但这些产品的共同点是它们都是文字冒险游戏。虽然在制作效率上令人惊叹，可这对于本就擅长文字回答、生产图片的AI来说显得有些理所应当，更何况这些产品本身更偏向于尝试摸索性质的开发，水准也难以与市面上的文字类产品媲美。

　　因此有《细胞防线》这样一个由AI制作、非文字类并用于商业的游戏出现才会令人眼前一亮。同时，如今的《细胞防线》比起之前的AIGC产物显然在AI制作游戏这条路上有着更深的探索。即使本身的素质算不得有多出色，但也说明了AI工具制作游戏的潜力与可能性。

　　值得一提的是，《细胞防线》开发者此前虽然有游戏制作经验，但并没有过塔防类型的作品。也就是说，《细胞防线》是他的第一款塔防游戏。而在AI的帮助下，这款肉鸽塔防游戏只花费了他单人60个小时左右的时间。

　　要知道，这并不是此前AI随随便便作出来的贪吃蛇小游戏，也不是玩票性质做的极为粗糙的文字冒险游戏，而是一款能够变现的商业游戏。

　　而这也引出一个事实：AI确实能为游戏开发者，尤其是给小团队或者“独狼”开发者提供相当大的助力。

　　无独有偶，独立游戏《奇怪的rpg》制作人「余震」在开发一款新动作游戏时就与「难以离开」有着类似的思路，余震也使用ChatGPT来辅助开发。除了让ChatGPT编写一些简单的程序外，余震同样会让AI去分析一些决策的优劣，例如两种攻击方式各自有什么优势，来辅助自己做出更好设计。余震提到，利用ChatGPT对他的开发效率提升在50%以上。

　　结合「难以离开」和「余震」的例子，我们可以发现，AI工具的出现无疑极大解放了中小团队的生产力，显著提升开发效率，让他们能够在自己更加擅长的方面倾注更多的资源和精力，从而塑造出更具差异化的产品。同时这也为很多有想法，但受限于某方面技术门槛的游戏制作人提供了展示创意和能力的机会。

　　比如擅长剧情与美术的开发者就能够利用AI解决程序上的问题，而有程序方面能力的开发者也可以像《细胞防线》开发者那样用midjourney等AI工具来提供美术资源。

　　更重要的是，随着AI技术的升级，“人人都可以是制作人”似乎也不再是一句空话。能够根据要求直接生成相关代码以及图片的AI工具在客观条件上大幅度降低了非专业人士尝试制作游戏的门槛。

　　拿「拔丝柠檬」制作组为例子，半年前他们利用AI工具生成了图片、文案以及角色的配音，只花了六个小时就从新建工程文件到上架了一款像模像样的文字冒险游戏《未来地狱绘图》。

　　虽然「拔丝柠檬」是一支专业的avg游戏团队，但从他们分享的内容来看，游戏核心素材都是由AI生成，只有程序是人为编写，而如今AI连代码程序都能包揽，把对于业余人士而言最大也是最复杂的障碍极大消解。

　　如果把标准和期待放低，那么人人似乎都有能力与条件去制作一款属于自己的游戏。当然要把这些产物与成熟团队打造的游戏相比肯定是不现实的。但无可否认的是，有了AI工具，制作游戏不再被高技术门槛，多类型能力要求所限制，而是所有人皆可尝试，这样看来，有人把AI称作「魔法」也就不奇怪了。

　　然而即使被人称作魔法，可魔法也需要对应的「咒语」进行驱动。换句话说，虽然AI降低了游戏开发的门槛，但门槛依然存在。

　　以上提及的的制作人虽然依靠AI工具极大的提升了开发效率，还弥补了一些领域上相对空缺的短板，但无论是「难以离开」还是「余震」，他们本身依然具有相关的游戏开发经验。同时，如何让AI工具更好的理解自己的意思从而产出符合预期的素材也是需要学习和掌握的。

　　比如没有tag经验的创作者很难迅速利用midjourney以及stable diffusion等主流AI绘图工具生成自己想要的场景和角色图。

　　显然，目前的AI工具还无法让完全没有基础的开发者做到「言出法随」。但另一方面，网络上也出现了很多AI工具的使用教程，也有很多独立制作人愿意把AI工具使用的经验分享出来。

　　有位制作人就将他利用AI制作roguelike事件的思路展示出来：先让gpt生成随机事件，再根据随机事件润色场景描述并翻译为英文，最后把描述句子输入到AI绘图模型中得到最后的图片。

　　目前我们已经能在B站看到一批个人用AI工具制作的游戏demo。虽然这些内容大都局限于技术门槛相对较低的视觉小说、卡牌等门类，但随着AI技术的不断发展以及人们对AI工具的掌握，我们有理由相信会有更多类型、更高完成度的AI制作游戏产品在未来不断涌现。

　　由此带来的将会是更多的思路、更新的想法的相互碰撞。从之前的60秒做一款游戏，到现在AI游戏正式商业化，在许多人观念中依然存在于未来的「赛博时代」也许已经悄然来临。