如何設計RTS遊戲的AI？從《全面戰爭》系列說起

AI始終是遊戲設計中一個繞不開的話題，它們的問世往往是為了充當一把鑰匙，以便讓遊戲系統解決短期或者長期的決策問題。說道遊戲AI，許多玩家首先想到的莫過於FPS，其中，AI可以憑藉精確的槍法和靈活的判斷，為遊戲增加不少的樂趣。

但在一些領域，FPS的AI又很難和RTS（即時戰略類遊戲）的AI相提並論。具體而言，RTS中AI需要兼顧的元素更多，而且某些方面產生的影響更是牽一髮而動全身，舉個例子，在作戰中，哪怕是一個微小的、即時的、被動的決策，都完全有可能影響未來幾個小時的戰場態勢，而在這些即時戰略遊戲中，無論是玩家、開發人員和遊戲研究者，只要談到AI面臨的挑戰和創新，就不會忽視一個系列，它就是Creative Assembly（後文簡稱為「CA社」）的《全面戰爭》。

▲如今，《全戰》系列的陣容已經極為龐大

自2000年問世以來，《全戰》陣容在不斷壯大，同時，隨著每部遊戲推出，開發者的野心也在膨脹，這讓AI的處理數據量和複雜程度也在不斷增加。正是因此，開發團隊在遊戲AI的研發上持續傾注了巨大的精力，它讓遊戲史上堪稱罕見。不過另一方面，在最近的一些作品，如《阿提拉：全面戰爭》和《戰錘：全面戰爭》中，遊戲AI的問題也非常明顯。在文中，我們不僅將介紹《全面戰爭》AI的設計思路，還會介紹它們在每代作品中如何得到了強化、調整甚至是完全重組。另外，尤其需要指出的是，熱心玩家在其中發揮了重要作用，他們推出了許多精良的mod，幫助調整了許多重要的參數——不僅如此，相關的mod開發者社區也蓬勃發展，並給了廠方不少啟示。

RTS和AI

首先，我們要簡要介紹的是即時戰略類遊戲發展的歷程，也只有通過這些，我們才能了解《全戰》在其中的地位。所有即時戰略遊戲中，都存在一個焦點，這就是對領土和資源的控制。具體來說，在遊戲中，會有兩個或兩個以上的敵對勢力出現在同一張地圖上，他們會通過爭奪特定區域內的資源和位置，來讓自己佔據支配地位。具體而言，為實現這一目標，每個勢力將按照特定的架構組建一支軍隊，以前往特定地區收集資源，並保衛現有的地盤，同時，他們還要對敵人勢力範圍進行偵察，進而佔領整個區域。

在這個過程中，這些部隊還需要摧毀敵人的部隊，期間，玩家需要探索未知的區域，穿過所謂的「戰爭迷霧」以確定敵人和資源的位置。此外，隨著時間的推移，每個陣營都將在之前組織和單位的基礎上，增強現有的軍事水平和資源開採能力。

▲《沙丘2》在RTS的發展史上起到了開創性的作用

儘管算不上人類歷史上第一款RTS，但Westwood於1992年推出的《沙丘2》仍然起到了開創性的作用，它影響的遊戲可以列出一長串：比如《命令與征服》《帝國時代》《家園》，還有暴雪的《魔獸》和《星際》系列等。而在1990年代後期，《戰爭黎明》和《星球大戰：戰爭帝國》等遊戲則採用了不同的思路——它們更強調戰術的價值，而將資源管理放在了一個次要的位置。

▲在《沙丘2》的啟示下，暴雪用一系列大作做到了青出於藍，它們至今仍是RTS的標杆

與此同時，1994年出品的《UFO：未知敵人》則致力於在即時和回合制之間取得平衡，其上市後的人氣始終很高——2012年，該系列更是隨著《幽浮：未知敵人（XCOM: Enemy Unknown）》的發售而被正式重啟。

另外，儘管在是否屬於RTS上存在爭議，MOBA類遊戲事實上也在其中佔據了一席之地，它們源自《魔獸爭霸3》的DOTA模組，後來則誕生了《Dota 2》和《英雄聯盟》等獨立作品，其中，玩家操控的單位是各種英雄，而他們的行動也將決定或影響宏觀層面的戰局。

▲不管該歸入RTS這一大類，還是自成一系，無可否認的是，MOBA源於RTS，而且兩者間存在許多割不斷的聯繫

之所以提及RTS的演變史，是因為AI在其誕生之初便是重要一環。在這類遊戲中，玩家需要管理陣營內各個單位的部署——你可以命令它們去往某個地方，但又不能直接進行操縱。為取得理想的結果，玩家就得與系統進行互動。另外，AI也對單人遊戲部分也至關重要，因為其任務不僅是依據玩家的命令做出反應，同時，它們還扮演著敵軍指揮官的角色——和玩家一樣，AI也需要管理自己的單位、同時針對敵人行動制定各種反制策略。也正是因為任務極為重要，因此，AI設計一直被公認是一項挑戰。

全面戰爭

有人也許會問，為什麼本文會關注《全戰》系列呢？答案是它很有特點。作為CA社的代表作，它將不同種類的戰略遊戲模式都融入了同一部作品裡面：其中既有回合制的資源管理和戰略規劃，同時還有大部隊的實時戰鬥——更令人稱奇的是，在戰鬥中，還同時包含了微觀和宏觀層面的指揮：這裡既有AI對小單位的控制，還允許玩家對大部隊進行整體的指揮，同時對戰場陣型和部署進行管理——這在戰略遊戲中可謂相當罕見。

▲《幕府將軍》是《全戰》系列的第一作

作為系列的第一作，《幕府將軍：全面戰爭》樹立了一種風格：它既平衡了擬真性和原創性，還加入了政治和戰略因素。至於它為何將背景設定在16世紀的日本戰國時期——則受了電影導演黑澤明的影響——尤其是他導演的《影子武士》《七武士》和《亂》，為了致敬這些經典，開發者甚至將一部分畫面移植到了遊戲的過場動畫中。

▲黑澤明電影《亂》的劇照，這些作品充當了《幕府將軍：全面戰爭》等遊戲的靈感之源

在遊戲中，玩家和敵方的AI都扮演著當時的「大名」：他們控制著日本境內的不同地區，可以在大地圖上採取各種軍事和外交行動。而在戰鬥模式下，玩家又將成為「將軍」，並調遣成百上千的部隊。另外，就戰國時代本身而言，它也非常適合遊戲的開發，因為當時的政治和經濟都大名們的軍事行動關係密切。

另外，《全戰》還有許多不同於傳統RTS之處，它在微觀戰鬥中取消了諸如「戰爭迷霧」之類的機制，在資源管理上也被簡化到了極點。而在AI方面，由於遊戲的性質使然，它們也分成了三個不同的系統：

第一種AI是「戰役和外交AI」，它負責處理每個回合的戰略決策，比如在地圖上調遣軍隊、從事外交活動（派遣特使或刺客、結盟或緩解對立）、在各地發展農業和建造基礎設施等。

另一種AI則是「戰術AI」，它決定了戰鬥單位的編組、行動策略和攻擊模式。它們操縱的領域和人類玩家差不多，但它們只會從更宏觀層面上對部隊的行動進行管理。

最後一種則是每個小型單位自己的AI，它們決定了面對千變萬化的戰場局勢，各個小單位會自己做出怎樣的反應。

▲《幕府將軍》的戰略地圖和戰術地圖

要全面理解《全戰》系列的AI，必須從最底層開始，自下而上對整個系統進行探索——具體而言，就是從單個部隊的控制入手，逐漸延伸到能讓構成日本地圖的戰略系統方面。

AI控制下的單位行動

從某種意義上說，軍事單位也是《全戰》系列的核心：從近戰兵，到弓箭手，再到騎兵，根據兵種的不同，它們可以各自編組在一起。遊戲中，這些作戰單位不僅要保持陣型，而且要到處移動，並作為一個整體單位投入戰鬥。而對設計者來說，保證這些部隊能順利調動是一項有挑戰的任務，特別是它們穿越山脈和森林等各種複雜地形時。

▲人工神經網路的運作原理

為此，《全面戰爭》採用了人工神經網路（Artificial Neural Network）來管理遊戲中的單位。在AI設計中，為讓操控對象迅速做出期望的反應，人工神經網路是一種相當有效的手段。具體來說，在這種系統中，處理數據的是一個個「神經元」——即簡單的處理單元，它一方面從外界的來源接收數據，另一方面，這些來源又有著不同的權重。根據數據和權重的不同，它會自動得出最有利的結果，並以此來指引單位的行動。另外，在遊戲設計中，開發者可以通過一些手段，讓機器自己「學習」，並對相關數據的權重進行調整。一旦人工神經網路掌握了合適的行動方法，他們可以在瞬間做出反應。另外，「訓練有素」的神經網路還能學會類比：這意味著，它能根據之前的經驗，識別類似的情況，並做出在類似情況下最優的決策。

但另一方面，假如神經網路需要同時完成多個目標，其決策的效果卻常常不甚理想，當這些目標存在對立時更是如此。具體到遊戲中，其每支部隊都有不同的神經網路，不管控制這些單位的是玩家還是更高層級的AI，它們都會根據不同的命令採取不同的行動：如移動、躲避火力，堅守陣地等，但另一方面，在早期的幾部作品中，這些網路中的參數都是預先設定好的，並不會隨著遊戲過程自動調整或優化，所以，指望它隨著遊戲的進行變得精明，實際上也是不可能的。

戰術AI

如前所述，戰術AI控制的，實際是每場戰鬥中與玩家對戰的那些敵人。它們需要決定各個單位的陣型和行動。同時，他們還需要把不同的單位組織在一起，以實現特定的戰術目標，或是根據現有的地形和天氣對其進行調遣。

在戰術AI領域，《幕府將軍》採用的是一種邏輯系統。具體而言，在戰鬥中，AI會根據戰場系統提供的數據，做出各種相應決策。而其依據來自中國古代的兵書《孫子兵法》。

▲《幕府將軍》系列的戰術地圖

這就產生了一個問題，為什麼開發者會用中國上古兵書中的原則，來指導《幕府將軍》中的AI設計？一方面，這是出於真實性的考慮——在日本戰國時代，許多武將在指揮戰爭時確實會參考這本書；另外，對於遊戲本身來說，《孫子兵法》的內容確實有許多具體的指導意義，比如，其中便詳細闡釋了冷兵器時代、在不同戰場條件下、面對各種類型和規模的敵軍時，指揮官的應對策略，以及地形、天氣和士氣對作戰的影響等。

下面就是《孫子兵法》中的一些簡單例子：

「圍師必闕，窮寇勿迫」

「十則圍之，五則攻之，倍則分之」

根據《孫子兵法》中的原則，開發者最終設計了三種風格的戰術AI，以對應不同性格特點的武將，同時，在這些AI中，他們還嵌入了總共220條規則，它們綜合在一起，會導致各種各樣的戰術決策。在當時的即時戰略/戰術類遊戲中，它可以說是一個創舉。

▲誰能想到，《孫子兵法》充當了《全戰》誕生之初的AI行動指導原則呢？

CA社的開發總監麥克·辛普森（Mike Simpson）對此評論說：

「在當時，大多數遊戲使用的都是簡單的封裝行為腳本：舉個例子，當你的部隊沖向它們時，它們就會自動開火；同時，它們的進攻也缺乏章法，基本上就是一擁而上。這些AI的能力非常有限，更談不上模擬了真實的戰場環境。在這些遊戲中，你甚至不用反覆戰鬥，就能掌握擊敗敵人的辦法，這並不是我們想要的，我們理想的遊戲必須包含許多真實世界的戰術元素，其中敵人會非常狡猾，會隨機應變——雖然這讓製作變得異常複雜，但無論對我們還是玩家，它都有很大的意義。」

戰役AI

作為《幕府將軍》中的最高一層AI，戰役AI掌管的是戰略和外交系統：具體來說，其負責的主要是軍隊在戰略地圖上的調動，與其他勢力的外交活動，以及境內各種設施的建設等。

為讓每個不同的大名進行各種決策，開發者採用了兩種AI模式：其中之一被稱為「狀態機」，另一種被稱為「遺傳演算法」。所謂「狀態機」，簡單地來說，一旦某些條件滿足後，AI便會做出相應的反應，其中既不存在複雜的決策過程，也不會參照之前的決策及其後果，只是對周圍發生的事件作出反應。至於「遺傳演算法」則會對各個AI的行動進行一些因地制宜的調整。

▲《幕府將軍》中的戰略地圖

所謂「遺傳演算法」，實際是機器學習的一種形式，對於給定的問題，開發者會設置大量的候選答案，隨後，在處理問題的過程中，系統會通過嘗試，讓這些答案「相互繁殖」——或者說取長補短——最終得出最優的解答結果。在「繁殖」的過程中，由於環境不同、每個AI的具體設置不同，對同一個問題，系統可能會產生截然不同的解答。這導致在遊戲中，不同的大名對相同的處境，可能會做出不同的反應，這就賦予了它們截然不同的個性：這也是為什麼，在遊戲中，有的大名更願意和其它勢力進行和平交涉，而另一些則會傾向於動武。

中世紀：全面戰爭

在上述三個系統的相互作用下，AI在《全戰》中可以同時處理各種複雜的內容：比如讓玩家在控制各個小單位的同時，又能讓它們合在一起作為整體行動，並順利穿越各種複雜的地形。而這些在2000年、初代中便已確立的特點，也在系列的後續作品中得到了延續。不過，隨著時間流逝，玩家和開發者也發現了許多缺陷，正是因此，在《全面戰爭》的每部續作中，都會對其進行優化和改良，以求讓AI變得更加智慧。

其中的一個代表就是2002年的《中世紀：全面戰爭》，該作品將目光投向了從8世紀末一直到14世紀的歐洲，玩家可以操縱不同歷史時期的各種政治勢力。

總的來說，在《中世紀》較《幕府將軍》並沒有什麼重大的創新，其中只有一些優化和改進：其採用了改進的《幕府將軍》引擎，並允許玩家進行更大規模的戰鬥，而在AI方面，情況也是如此。比如，在微觀單位領域，經過本作的優化，它們再也不會在狹窄的區域（如橋樑）出現擁堵。另外，戰術AI的行動風格從三種增加到了九種，從而極大增加了戰鬥體驗的多樣性。按照一些評論家的說法，經過上述改良之後，《中世紀》已「近乎完美」。Rock Paper Shotgun的評論員羅博·扎科尼（Rob Zacny）就曾在2016年寫道：

「雖然我不確定，後來是否還有比它更為平衡的《全戰》系列遊戲。《戰國風雲（Risk）》式的地圖讓AI可以輕鬆地對領土進行管理，同時，每個國家不同的起始狀態可以讓一些AI在後期建立真正意義上的霸權，並給玩家帶來巨大的挑戰……總的來說，《中世紀》是一部簡潔但無比出色的作品，直到差不多10年後，才有能與之匹敵的《全戰》系列遊戲出現。」

▲前文提到的《戰國風雲（Risk）》是當年一款頗為風靡的老式桌游，它把世界劃成了若干地區，每個勢力控制並代表一個，其充當了後來許多策略遊戲宏觀戰略地圖的雛形

但另一方面，《幕府將軍》和《中世紀》只是一個開始，隨後《全戰》系列的發展之路並不太順利：後續幾部作品中，隨著遊戲體量擴大，開發者遭遇的挑戰也愈發嚴峻。在隨後幾年裡，CA社對《全面戰爭》的AI進行了一次重大的重組，至於其靈感來自玩家——確切地說，是各種民間的Mod製作組。

為其充當契機的，則是2004年上市的《羅馬：全面戰爭》，作為系列的第三部，這部作品中採用了3D化的戰略地圖，上面的兵模也實現了完全3D，至於歷史舞台則放在了公元前270年的義大利，當時，羅馬正從一個城邦成長為帝國。另外，在《全戰》系列的歷史上，《羅馬》也是一部分水嶺式的作品：它讓本作從一個相對小眾的策略模擬系列，正式變成了一部有驚人影響力的大IP。然而，在遊戲中也出現了不少瑕疵——其中最顯著的是戰役層面，隨著外交機制的內容變得更為豐富，挑戰也應運而生。具體來說，為了構建帝國，AI更多需要採取深思熟慮的長遠行動。但正如面前提到的那樣，在《全戰》系列中，戰役AI實際採用了一種名為「狀態機」的決策模式，其著眼點卻是當前的環境，而不是長遠的利益。這導致了許多或匪夷所思和背離歷史的決定。

儘管問題眾多，但瑕不掩瑜，《羅馬》仍然擁有大量粉絲群體。同時，這個系列對Mod的設計也非常友好：在早期版本中，遊戲的架構和數據都是開源的，因此，玩家很容易藉助工具進行修改，以滿足自己的需要。在眾多Mod中，許多不僅改善了圖像和操縱，還增加了許多新內容，甚至是構建了一個全新的世界：「羅馬崛起（Roman Surrectum）」和「羅馬：全面真實（Rome：Total Realism）」等就是其中的代表。

▲《羅馬：全面戰爭》採用了3D化的宏觀戰略地圖

另外，還有一些mod引入了其他題材，比如說戰錘系列和托爾金神話。不過，其中令人印象最深刻的當屬尼克·托馬迪斯（Nick Thomadis）開發的DarthMod，這一模組中不僅豐富了遊戲的內容和玩法，還調整了影響戰術和戰役AI的各種參數——對資深玩家來說，這可謂是一種福音：這些導致了許多新的戰鬥陣型和編組，同時AI的表現也更為積極和靈活。

▲作為《羅馬：全戰》做好的mod，DarthMod對原作的機制和內容進行了極大豐富

在《羅馬：全戰》發布後，CA社又趁熱打鐵推出了《中世紀2：全面戰爭》，從本質上說，它是利用《羅馬》的引擎對《中世紀：全戰》進行了一次復刻和改造。毫不奇怪，AI在其中問題依舊，雖然各種mod彌補了其中的一些缺陷，但它仍然提醒了CA社：《全戰》系列的AI需要重建。責編：容承糾錯

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