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新质生产力报告:七成游戏企业技术投入显著增加 AI应用率99%
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简介近日,伽马数据发布了《中国游戏产业新质生产力发展报告》。报告围绕中国游戏产业推动“新质生产力”发展的关键路径和重点领域进行深入讨论,并通过对相关数据和典型案例的深入分析,清晰呈 ...
近日,新质显著伽马数据发布了《中国游戏产业新质生产力发展报告》。生产报告围绕中国游戏产业推动“新质生产力”发展的力报率关键路径和重点领域进行深入讨论,并通过对相关数据和典型案例的告成深入分析,清晰呈现当前中国游戏企业在发展新质生产力过程中的游戏应用探索与实践。
报告研究显示:中国游戏产业面临发展挑战,企业九成从业者认为技术是技术生产力优化关键超97%游戏从业者表示企业技术研究投入有所增加近八成头部游戏企业在人工智能、数字孪生、投入引擎开发、增加云技术和XR等技术领域布局AI与游戏融合理论研究翻倍增长,新质显著超99%受访者所在的生产公司或部门已引入AI技术和工具近六成头部游戏企业已构建AI生产管线、赋能虚拟内容生产或智能营销国内TOP50游戏厂商投资AI企业超百次全球51%头部科技企业布局游戏产业链环节,力报率网络技术、告成用户渠道、游戏应用硬件设备等关联领域均有涉及
新质生产力是企业游戏产业发展的重要推动力量
游戏产业发展新质生产力是大势所趋 技术、人才等要素成发展关键
中国游戏产业在产品研发、市场营销、用户数量、游戏出海等多个环节面临挑战,需要走精品化路线,提升全要素生产力,从根本上实现可持续发展的目标。游戏从业者调研中,九成受访者认为未来游戏产业生产力的进一步优化主要有赖于研发技术的进步,从业者专业性和管理架构也被认为是游戏产业发展关键,这与新质生产力发展所强调的关键要素不谋而合。因此,游戏产业发展新质生产力是大势所趋。
注:以上数据来源于针对于游戏从业者的专项调研,样本数量超200名,本报告从业者调研数据均来源于这一口径,不再单独解释。
八成从业者认为人工智能将推动游戏产业发展
调研显示,人工智能、游戏引擎、虚拟现实、网络技术(如云技术)、图形渲染、感知交互(如动作捕捉、脑机接口)六大关键性技术被游戏从业者高度关注,技术突破有望推动产业发展。其中超八成从业者认为人工智能推动作用显著,游戏引擎、虚拟现实等重点技术均由半数以上从业者认可。而在从业者的推动下,这些前沿科技将推动游戏产业发展。游戏产业现阶段已成为诸多前沿科技的应用场,产业本身的科技属性持续提升。以人工智能为例,人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术,也是颠覆性技术和前沿技术创新的主要载体之一。其中,游戏产业与人工智能技术有着深度共生关系,正从理论研究、实质应用等多个维度相互驱动发展,人工智能技术将成为游戏产业发展新质生产力的关键性要素。
游戏产业新质生产力重点探索技术领域
中国游戏产业技术研究投入普遍提升 约八成头部企业布局多个技术领域
在面向游戏从业者的调研中,超过97%的受访者表示所在企业或项目对于技术研究与应用的投入有不同程度的增加,其中技术投入显著提升(中、大幅)的占比达到七成,显示出近年来游戏产业对于技术研究的认知与重视程度普遍有所提高。
从企业具体技术领域布局来看,TOP50游戏企业中,在人工智能、数字孪生、引擎开发、云技术和XR等新质生产力关联领域有所布局的企业占近八成。整个游戏产业通过不断的技术研发和应用,不断提升生产效率与产品服务水平,实现了生产力的质量变革,后文将对部分代表性技术发展状况进行重点分析。
注:1.TOP50游戏企业为2023年游戏收入位居前50的游戏企业,下同。2.企业布局状况为公开对外披露或报道的布局。
AIGC领域:人工智能与游戏融合研究翻倍增长 应用侧效率提升显著
过去几年中,游戏行业AI技术快速发展,行业内各大公司和机构融合研究力度加大,AI+游戏相关研究文献数量快速增长,尤其是2024年预计增长翻倍。
数据来源:ScienceDirect数据库,2024年数据查询时间为6月中旬,伽马数据整理制图。
数据显示,超99%受访者所在的公司或部门已通过多种渠道引入AI技术和工具。具体到研发层面的应用表现,绝大多数受访者表示AI技术对整体项目效率有所提升,约八成感知效率提升超20%,约一成受访者认为AI能够带来50%以上的效率提升。
AIGC领域:近半头部企业利用AI提升生产能力 在研发、营销等多层面展开实质性应用
游戏产业短时间内在AIGC理论层、模型层和应用层均有显著成果。从布局情况来看,在研发端应用层布局比例最大,近半头部游戏企业已利用AI提升生产能力,并构建智能生产管线,或进行虚拟内容生产,包括虚拟角色、数字人,帮助用户生成互动内容等。
在面向游戏从业者的调研中,AI技术在辅助内容生产层面应用度最高,“提升NPC、剧情等内容自由度”和“辅助美术、音乐、代码等创作”占比接近七成,用于“生成专业性创作工具,辅助PGC/UGC内容生产”占比接近六成,而在数据分析优化层面也有较多应用,主要是“进行用户行为数据分析”以及“优化和分析买量行为”。
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