美利坚：游戏制作教父 第893节

　　人类真正摸清楚双摇杆FPS的标准操作范式，那已经是千禧年初微软和他们的看家之作《光环》了。

　　一直到那时，人类才终于明白到底该如何用手柄玩FPS。

　　但不管怎么说，这些都是随手就能解决的问题。

　　真正棘手的点在于瞄准。

　　这是个很难把控的东西。

　　摇杆不同于鼠标，因为结构上的本质不同，玩家其实很难靠摇杆做到鼠标那种精度的定位。

　　这就导致在FPS游戏里，手柄的体验永远都无法跟鼠标媲美。

　　（除非你是用转换器的绿玩）

　　时至今日，各路厂商对此仍然都没有一个统一的答案。

　　“自动吸附肯定是必要的，但是该如何设定这个强度就值得深入测试一番了。”

　　林立新思忖着。

　　尽管找不到一个真正完美的答案，但他却可以为这个时代的玩家提供一个‘相对完美’的答案。

　　标准的输入范式，以及AimAssist系统，也就是传说中的辅助瞄准。

　　当准星靠近敌人时，游戏会执行轻微的修正。

　　同时准星已经瞄准敌人后，镜头的转动速度也会略微减慢，允许玩家进行更细致的微调。

　　“只可惜条件不允许呐，下一代一定要把自适应扳机搞出来。”

　　林立新看着手上的手柄。

　　虽说扳机上没法搞什么花活，但……

　　上面可是有完整的震动马达集成的。

第700章 锟斤拷锟斤拷烫烫烫烫烫

　　‘哒哒哒……’

　　‘哒哒哒……’

　　屏幕上，那个极度简洁化的定位测试Demo中，准星不断在几个随机刷新出的目标上闪转腾挪，将它们悉数消灭。

　　准确率其实不算特别高。

　　但……

　　屏幕前的山姆手握着手柄，几乎是完全下意识地控制着。

　　整个流畅已经完全被刻入了本能反应之中，仅凭直觉就能完美操作。

　　这是纯手柄的射击交互。

　　“惊人的手感……”

　　一轮结束，山姆长出了一口气，看着屏幕上超80%的准确率。

　　对于一位头一次使用手柄进行FPS的玩家来说，这个成绩已经是天赋异禀了。

　　不过山姆很清楚，这个成绩里恐怕有很大的水分。

　　因为他在操作的时候，能够感觉到明显的吸附感，和某些他说不上来，但起到了重要作用的微调。

　　就好像是自己此刻正身处在靶场之中，有一位贴心的教练扶着他的手，手把手地教他该如何瞄准似的。

　　“这是怎么做到的？”

　　山姆扭过头来，看着一旁还在检查软件输出的数据的林立新。

　　这个Demo不是纯给他测试手感来的。

　　同样的，林立新也需要根据练枪软件的输出结果来得到更细致的数据，以进一步打磨它。

　　这种东西没有办法靠金手指直接搞定，完全是经验主义的玩意儿，只能靠大量的数据去堆才行。

　　“简单来说就是自动瞄准，每个敌人身上都有一个‘磁铁’，会吸引你的准星，在算法的决策下，你就能迅速在多个目标之间进行快速瞄准。”

　　林立新一边将数据记录在文档里，一边给他解释道，

　　“不过实机效果可能不会有现在这么好，因为单位之间的关系更加复杂了，也不一定能够一梭子就击杀，玩家的决策会更复杂。所以接下来第二项测试里每个小球的血量会被增加到10。”

　　Demo测试的好处是显而易见的。

　　快速迭代，任何需求都能迅速落实，可以及时调整需要的项目。

　　但缺点也很明确，太理想化了，也太实验室化了。

　　玩家真正游玩的时候，情况往往会变得很混乱。

　　就像那个经典的测试工程师酒吧笑话一样。

　　设计师是不可能真正覆盖到所有玩家的所有想法的，总会有出乎预料的情况出现。

　　如果能让玩家觉得这种意外很有趣，那它就是成功的‘特性’，甚至被玩家觉得‘你都算到这一步了？！’。

　　反之，则会大大破坏游戏的体验。

　　就像你阿育哥哥的BUG信条那堪称邪典恐怖电影的表现。

　　测试工程师要明白，玩家来酒吧，不一定会点酒水，他有可能会点一份炒饭，然后跳到桌子上拉屎，再给酒保做一份锟斤拷锟斤拷烫烫烫烫烫。

　　“嘶……说起这个……”

　　林立新忽然想起了一件事。

　　谁说GAMENOVA没有玩家的实机数据了？

　　“塞尼，之前《雷神之锤2》的信息采集库呢？”

　　数据，永远都是最宝贵的东西。

　　对GAMENOVA来说，这些早早布局下的东西，此刻便是一个超大号的经验包。

　　甚至可以说是金库。

　　早在《雷神之锤2》时期，林立新和塞尼便尝试着为它内置了一套没什么存在感的系统。

　　信息采集。

　　只要玩家勾选首次启动时弹出的协议，游戏就会默认启动捕捉功能。

　　它会记录玩家在游戏中的各种状态。

　　包括换弹时机、命中率、平均消灭时间，机动情况，某个机关消耗的时间等各种游戏内详细数据。

　　这些数据或许一两条不会有什么作用。

　　但如今《雷神之锤2》早就已经是民间最为昌盛的FPS游戏。

　　海量的玩家每天都在源源不断地贡献成吨的数据。

　　更要命的是这是一款大幅提升了联机对战体验的作品。

　　玩家在游玩时本就倾向于联网。

　　这些数据自然都会按照协议的要求上传至GAMENOVA数据中心。

　　以前，这玩意儿派不上什么大用场，只能说是花钱养着数据库，以备不时之需。

　　而现在就是那个传说中的‘不时之需’了。

　　与其让测试团队搁这儿低效地反复测试，直接拿这些现成的数据过来，能节约不少的时间。

　　林立新来到工作站跟前，快速写了个热力图算法。

　　将这些数据样本处理成热度图，就能一眼分辨得出他需要的东西。

　　“死区、加速度、瞄准辅助强度、目标吸附……”

　　这些东西都能迅速套用到现在的模型上。

　　不过他们当然也不能就这么直接无脑全信。

　　这些数据存在着不少问题。

　　首先最关键的一点便是《雷神之锤2》是个典型的键鼠操作的FPS游戏。

　　键鼠的很多数据对手柄来说其实是不同的，这一点必须慎重对待。

　　再有就是样本群体的区别了，《雷神之锤2》存在着一定的上手难度。

　　尤其是对于竞技场模式来说。

　　能玩到现在还沉浸其中的，至少也已经是FPS大手子了。

　　这些人的经验不见得对新人就同样有效。

　　高手喜欢更高的灵敏度、更小的死区，更少的镜头减速，这样才能让他们有足够快的反应速度。

　　但对新手来说，如果这样处理，一定会让镜头转得快到飞起，甚至直接触发强烈的3D眩晕症。

　　只能说……

　　“测试这条路，任重而道远啊……”