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云游戲,到底是玩還是看

2020-07-13 09:18:06石翔
電子競技 2020年4期
關鍵詞:游戲

石翔

過去一周圍繞斗魚的爭議不斷,一面被美股的律所調查,一面推出了云游戲的業(yè)務。

去年GDC上,Google放出來Stadia的時候,很多業(yè)內的人士都持有謹慎樂觀的態(tài)度。云游戲是趨勢,但實際上的操作卻是新的“瘦終端”更大范圍的推廣之前,人們看不到什么需求是游戲必須放在云上去玩。

所以在一陣熱鬧之后,我們好像又對云游戲失去了那么大的熱情。事情的變化出現在今年2月,暴雪拋下了twitchTV,投奔了Youtube,簽了三年的OWL、COL和爐石項目比賽的轉播權。

在版權價值引發(fā)討論的時候,很多人沒有注意到這次合作是基于和Google整體云游戲技術服務戰(zhàn)略合作之上的。那個時候,我們猜測暴雪對于讓自己開發(fā)的游戲,可以比較好的登錄云平臺是有明確的戰(zhàn)略定位的。沒想到的是一個月之后,這個猜測就得到了驗證。

在斗魚云游戲第一批上線的測試游戲里,有四款暴雪游戲,而且通過測試在云上的表現并沒有太大的問題。顯然,暴雪對云游戲這件事已經有過一定的技術準備。

那么更大的腦洞出現了,雖然在斗魚第一批上線的云游戲里并沒有守望先鋒,更沒有使命召喚。但是,守望先鋒聯(lián)賽OWL是不是可以和云游戲產生什么關聯(lián)呢?

大概在一年多之前,參加一些5G論壇的時候,筆者就反復提過,未來電競賽事游戲畫面轉播一定是可以通過深度學習來實現人工智能導播的。

人工智能導播的邏輯其實非常簡單,目前所有基于攝像機機位體育賽事轉播,導播都是在有限的素材之內進行切換。在電子競技的項目里,類似OWL、CSGO、PUBG和COD這樣的項目,游戲內可以假設的虛擬攝像機幾乎是無限多個的,可以從各種視角來呈現游戲內的情況,所以通過深度學習,一定可以針對不同的用戶偏好來實現定制化的轉播。

所謂用戶偏好,一方面是觀眾可以適應什么樣視角,一方面是觀眾更喜歡哪些位置和選手。兩者結合在一起,最初可能的導播邏輯會有幾十套,而隨著一個用戶觀看的數據越來越豐富,最終也許可以實現每一個觀眾的定制觀賽。

想想是不是很刺激,電競在內容形式上徹底碾壓任何基于攝像機采集的體育項目。其實在這個過程里,有一個“小小”的BUG,那就是這最終會產生一個無比巨大的流量,轉播中心需要向每一個觀眾單獨推流。這件事從目前的技術和成本角度都是不可能實現的。

事情總是會有峰回路轉的地方,如果所有的人工直播導播得出的觀看信息都被放在客戶端里,然后客戶端又被放在了云上。你只需要購買一個OB視角的權限,Google在深度學習上的成就足以支撐,通過Stadia在守望先鋒的觀賽系統(tǒng)里實現定制化內容的觀看。

而這件事對于TwitchTV來講,實現起來的成本會高很多,而在Amazon整體的云服務計劃里,游戲又是一個上不了臺面的部分,會不會得到足夠的支持就很難評估了。

如果“Deepmind、Stadia、YouTube、Overwatch Viewer”被整合在一起,那于電子競技而言必將是徹頭徹尾的革命。不知道騰訊是不是也在憋這樣的黑科技,從測試的進度上來看,暴雪和谷歌已經走在前面,很有可能在OWL版權簽約的這三年時間里,我的腦洞就會成為現實。

無論怎么平復,每次想到的時候還是會很激動。這才是基于游戲、直播和賽事的電子競技打開方式。

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