0:00:04.050,0:00:07.250
只要你在某个多人游戏社区待过

0:00:07.250,0:00:08.850
这些词应该不陌生

0:00:08.850,0:00:09.900
太强

0:00:09.900,0:00:10.700
太便宜

0:00:10.700,0:00:11.870
不公平

0:00:11.870,0:00:14.020
其实这些玩家争议的

0:00:14.020,0:00:16.250
是游戏平衡性

0:00:16.250,0:00:21.270
“平衡性”是确保多人游戏一切选项公平的艺术

0:00:21.270,0:00:24.550
没有太弱、不值得一用的设计

0:00:24.550,0:00:28.950
也没有太强、统治一切的存在

0:00:28.950,0:00:30.100
但话说回来

0:00:30.100,0:00:32.970
大多数电子游戏不只是为了平衡

0:00:32.970,0:00:37.270
而是追求众多差异化选项间的平衡

0:00:37.270,0:00:41.000
做好一款“对称游戏”的平衡不难

0:00:41.000,0:00:44.860
因为所有玩家的开局条件完全相同

0:00:44.860,0:00:46.950
但多数游戏是“非对称”

0:00:46.950,0:00:51.250
即玩家可能面对与自身完全不同的对手

0:00:51.250,0:00:55.070
试想一款游戏包含74名不同斗士，或

0:00:55.070,0:00:57.250
140位独特英雄

0:00:57.250,0:01:00.700
开发者期望对于水平相近的玩家

0:01:00.700,0:01:03.220
每种选项都各有潜力

0:01:03.370,0:01:05.000
他们是怎么做的？

0:01:05.000,0:01:05.970
不过我想说

0:01:05.970,0:01:08.870
追求平衡性并非易事

0:01:08.870,0:01:12.450
公司可能为此成立整个部门，而且

0:01:12.450,0:01:18.220
Riot的《英雄联盟》在过去十年已发布超过200个平衡性补丁

0:01:18.220,0:01:21.450
另外它不仅关乎数值，还有玩家心理

0:01:21.450,0:01:23.700
《守望先锋》的杰夫·卡普兰说

0:01:23.700,0:01:27.520
“对平衡性的感知比平衡性本身更重要”

0:01:27.520,0:01:31.100
所以本期节目并非细致教程

0:01:31.100,0:01:34.720
“游戏制作工具箱”将带你走马观花

0:01:34.720,0:01:36.600
关于游戏如何去做平衡

0:01:36.600,0:01:38.120
再平衡

0:01:38.120,0:01:39.270
再平衡

0:01:39.270,0:01:40.310
再平衡

0:01:40.310,0:01:41.500
再平衡

0:01:42.250,0:01:45.770
那开发者一开始是怎么做平衡的？

0:01:45.770,0:01:48.870
他们首先考虑“制衡”

0:01:48.870,0:01:54.470
也就是让角色的竞争优势能被缺点所制约

0:01:54.470,0:01:56.520
以“马力欧赛车”为例

0:01:56.520,0:02:00.170
森喜刚那种重型车手极速很高

0:02:00.170,0:02:01.920
但加速很慢

0:02:01.920,0:02:04.900
奇诺比奥那种轻量级车手正好相反

0:02:04.900,0:02:06.400
在设计平衡的赛道上

0:02:06.400,0:02:08.500
他们几乎旗鼓相当

0:02:08.500,0:02:11.620
你可以假设角色有个“能力预算”

0:02:11.620,0:02:14.070
至少Riot是这么想的

0:02:14.070,0:02:15.920
“优势”是一种开销

0:02:15.920,0:02:18.320
“劣势”是一种补贴

0:02:18.320,0:02:22.370
如果所有角色都花掉相同的“能力预算”

0:02:22.370,0:02:24.620
他们就离平衡更近一步

0:02:24.620,0:02:26.450
当然一般没那么简单

0:02:26.450,0:02:27.500
没错

0:02:27.500,0:02:31.120
有时一张牌对所有随从造成1点伤害

0:02:31.120,0:02:34.500
另一张对所有随从造成4点伤害

0:02:34.500,0:02:35.570
这个不难

0:02:35.570,0:02:38.870
只要让第二张牌费用更高

0:02:38.870,0:02:43.300
但你该如何计算那些不可比较的事物，比如

0:02:43.300,0:02:44.650
《守望先锋》的英雄？

0:02:44.650,0:02:47.320
或各种参数组成的选项？

0:02:47.320,0:02:52.220
例如，Bungie时代的《光环3》最初狙击步枪过强

0:02:52.220,0:02:54.220
它包含大量微调参数

0:02:54.220,0:02:55.570
比如视野大小

0:02:55.570,0:02:56.800
放大时间

0:02:56.800,0:02:57.900
装弹时间

0:02:57.900,0:02:59.100
最大携弹量

0:02:59.100,0:03:02.900
他们最后发现，最佳做法是调整“射击间隔”

0:03:02.900,0:03:06.800
将0.5秒调成0.7秒

0:03:06.800,0:03:07.920
其中关键在于

0:03:07.920,0:03:11.020
你得突出不同选项的差别

0:03:11.020,0:03:13.020
狙击步枪和霰弹枪

0:03:13.020,0:03:17.070
应该是令人兴奋的选择，而非简单两种突击步枪

0:03:17.070,0:03:19.820
哪怕后者更容易做平衡

0:03:20.220,0:03:23.320
所以我赞同前暴雪设计师罗布·帕尔多

0:03:23.320,0:03:28.270
他曾提醒设计师，别用数学公式把“平衡”变“平庸”

0:03:28.270,0:03:28.770
他说

0:03:28.770,0:03:33.120
你最后得到的游戏会处处平淡无奇

0:03:33.120,0:03:36.220
你们可以击掌相庆说平衡了，但这有趣吗？

0:03:36.220,0:03:37.200
恐怕不是

0:03:37.900,0:03:40.520
另一个考虑是“相克”

0:03:40.520,0:03:45.500
即赋予角色抵消对手操作和战术的能力

0:03:45.500,0:03:46.270
举个例子

0:03:46.270,0:03:49.770
“星际争霸”的虫族速攻很好用

0:03:49.770,0:03:54.350
但前提是对手未能抢先造出防御性地堡

0:03:54.350,0:03:58.470
我们期望的是“一物降一物”

0:03:58.470,0:04:00.820
所以星际中的防御打法

0:04:00.820,0:04:04.320
也会被一种经济型战术克制

0:04:04.320,0:04:10.350
即囤积资源，建造最终能碾压地堡的大型单位

0:04:10.350,0:04:13.470
然后我们得为这也造个克星

0:04:13.470,0:04:15.720
但这样会没完没了

0:04:15.720,0:04:17.650
其实办法已经有了

0:04:17.650,0:04:21.770
你该如何对付那些悠哉着存钱的对手？

0:04:21.770,0:04:23.500
嗯，速攻

0:04:23.500,0:04:25.360
你应该想到了

0:04:25.360,0:04:28.250
这是“石头剪刀布”

0:04:28.250,0:04:32.820
这种决定谁去洗碗的傻游戏可能过于简单

0:04:32.820,0:04:34.950
也缺乏策略深度

0:04:34.950,0:04:37.200
但它是完美平衡的

0:04:37.200,0:04:39.220
因为一切都有克星

0:04:39.220,0:04:40.920
一切都是克星

0:04:40.920,0:04:43.870
伙计，赢了你的剪刀

0:04:43.870,0:04:48.100
这就是为何它成了许多多人游戏的基石

0:04:48.100,0:04:50.820
几乎每个格斗游戏都有类似系统

0:04:50.820,0:04:52.070
比如“死或生”

0:04:52.070,0:04:54.820
它所夸耀的三角系统就是

0:04:54.820,0:04:56.150
“打击”克“投技”

0:04:56.150,0:04:57.320
“投技”克“返技”

0:04:57.320,0:04:59.000
“返技”克“打击”

0:04:59.000,0:05:02.470
在策略游戏中，三角相克的不仅是战术

0:05:02.470,0:05:04.320
还有作战单位

0:05:04.320,0:05:08.200
虽然种类繁多的宝可梦分布于一张相生相克的大网

0:05:08.200,0:05:12.370
但开局的御三家，是火、水、草

0:05:12.370,0:05:16.350
“石头剪刀布”是很好的平衡性框架起点

0:05:16.350,0:05:19.750
因为你能确保没有选项过强

0:05:19.750,0:05:21.120
克星总是存在

0:05:21.120,0:05:22.970
也没有选项无关痛痒

0:05:22.970,0:05:26.170
一个起码能克制另一个

0:05:26.170,0:05:28.550
另外至少对策略游戏而言

0:05:28.550,0:05:30.310
它会鼓励混合策略

0:05:30.310,0:05:32.870
它要求你成为多面手

0:05:32.870,0:05:37.250
迫使你在不同战术之间随机应变

0:05:37.250,0:05:39.000
对于多职业游戏

0:05:39.000,0:05:42.300
它很容易自动促成混合队伍

0:05:42.300,0:05:43.920
以《军团要塞2》为例

0:05:43.920,0:05:46.150
九个职业中的七个

0:05:46.150,0:05:51.920
组成一张“石头剪刀布”相生相克的复杂关系网

0:05:51.920,0:05:57.200
所以，团队必须挑选互补职业来相互照应

0:05:57.200,0:06:00.700
比如你是工程师，间谍不断瘫痪你的步哨枪

0:06:00.700,0:06:04.720
这时你就需要队友切换成火焰兵

0:06:04.720,0:06:07.970
这些通常被称为“硬相克”

0:06:07.970,0:06:10.000
它们能彻底击败对方

0:06:10.000,0:06:13.620
比如《ARMS》的“出拳”硬克制“投掷”

0:06:13.620,0:06:16.870
因为前者每次都能化解后者

0:06:16.870,0:06:21.720
而“软相克”则意味着一个面对另一个有优势

0:06:21.720,0:06:24.020
比如麦克雷胜过猎空

0:06:24.020,0:06:27.620
但前者胜率不可能100%

0:06:27.770,0:06:29.370
说到相克

0:06:29.370,0:06:32.600
很重要的一点是分清，什么是“手”

0:06:32.600,0:06:34.620
什么是“出手”

0:06:34.620,0:06:38.570
“手”是指比赛开始前就已确定的东西

0:06:38.570,0:06:41.800
比如角色和种族

0:06:41.800,0:06:44.850
“出手”是指比赛过程中的抉择

0:06:44.850,0:06:47.550
包括操作、单位和战术

0:06:47.550,0:06:50.020
对于团队游戏，如《守望先锋》

0:06:50.020,0:06:52.150
整支队伍是“手”

0:06:52.150,0:06:55.180
单个玩家的表现是“出手”

0:06:55.180,0:06:59.400
“出手”在设计上会突出对抗的不平衡

0:06:59.520,0:07:02.820
以此营造胶着战况和团队协作

0:07:02.820,0:07:05.660
但“手”的设计旨在平衡

0:07:05.660,0:07:08.700
确保玩家能用上所有招式

0:07:08.820,0:07:12.120
如果桑吉尔夫不能格挡

0:07:12.120,0:07:13.620
他就没法打了

0:07:17.400,0:07:20.970
于是有了一堆角色，考虑了“制衡”和“相克”

0:07:20.970,0:07:23.270
你觉得这平衡了

0:07:23.270,0:07:25.750
但你该如何确保这点？

0:07:25.750,0:07:28.200
嗯，是时候收集数据了

0:07:28.200,0:07:30.050
无论是来自内部测试

0:07:30.050,0:07:32.950
还是成千上万的在线玩家

0:07:32.950,0:07:37.850
你可能觉得，要做的也就是跟踪每名角色的获胜表现

0:07:37.850,0:07:39.970
也即“胜率”

0:07:39.970,0:07:42.430
如果一名角色有50%胜率

0:07:42.430,0:07:43.520
就平衡了

0:07:43.520,0:07:45.220
但正如所有统计那样

0:07:45.220,0:07:46.720
这也会误导人

0:07:46.720,0:07:49.400
想想一款格斗游戏有三名角色

0:07:49.400,0:07:52.120
如果隆每次都能赢春丽

0:07:52.120,0:07:54.050
却每次都输给嘉米

0:07:54.050,0:07:56.660
他的胜率也是50%

0:07:56.660,0:07:57.970
但这平衡吗？

0:07:57.970,0:07:59.120
非也

0:07:59.120,0:08:00.700
这就是“对阵胜率表”

0:08:00.700,0:08:04.850
一张每个角色对阵其它所有角色的胜率表

0:08:04.850,0:08:06.370
为何如此重要

0:08:06.370,0:08:08.750
但即使这张表也不全面

0:08:08.750,0:08:12.150
Riot曾遇到《英雄联盟》角色阿卡丽的问题

0:08:12.150,0:08:16.220
数据显示她非常平衡，44%的胜率

0:08:16.220,0:08:18.070
可能还有点偏弱

0:08:18.070,0:08:22.950
所以她是怎么在2018全球总决赛稳获72%胜率

0:08:22.950,0:08:26.120
并在禁选率上拔得头筹？

0:08:26.120,0:08:29.020
这是因为她虽然很强

0:08:29.020,0:08:31.220
却难以精通

0:08:31.220,0:08:34.250
换言之，她的技巧门槛很高

0:08:34.250,0:08:38.100
所以尽管顶级玩家能用她横扫千军

0:08:38.100,0:08:42.500
低级玩家用阿卡丽却被虐来虐去

0:08:42.500,0:08:45.950
因此，她的胜率被拖累了

0:08:45.950,0:08:51.370
这就是为何要在不同水平线上考察一名角色的对阵胜率

0:08:51.370,0:08:56.250
最后，胜率并不完全体现游戏实际情况

0:08:56.250,0:08:59.570
我们还得知道玩家会选哪些角色

0:08:59.570,0:09:03.120
人们可能会嫌弃某些平衡的角色

0:09:03.120,0:09:05.570
因为角色不够有趣

0:09:05.570,0:09:08.660
或只适应特定场景

0:09:08.660,0:09:11.020
暴雪发现《守望先锋》的秩序之光

0:09:11.020,0:09:13.200
是个大体平衡的角色

0:09:13.720,0:09:17.820
但她出场率不高，因为适用场景很有限

0:09:17.820,0:09:20.050
所以在首次重做中（2016）

0:09:20.050,0:09:24.070
暴雪为了让她更流行，给了她两个终极技能去选

0:09:24.070,0:09:26.500
“传送面板”和“护盾发生器”

0:09:26.500,0:09:30.470
这就是为何玩家反馈和出场率如此重要

0:09:30.470,0:09:34.370
后者能体现一名角色实际被用的频率

0:09:34.370,0:09:35.770
对于《彩虹六号：围攻》

0:09:35.770,0:09:40.200
育碧用一个矩阵来对照胜率和出场率

0:09:40.200,0:09:45.070
加上针对落入这四个区间每种干员的不同考虑

0:09:45.070,0:09:48.720
出场率还能反映当前趋势

0:09:48.720,0:09:52.950
也就是比赛环境下流行的角色、牌组、战术等等

0:09:52.950,0:09:57.270
那些被主流社区所发掘的最高效和常用搭配

0:09:57.270,0:09:59.820
它们通常可见于论坛帖子

0:09:59.820,0:10:01.470
粉丝自制排行

0:10:01.470,0:10:02.770
YouTube视频

0:10:02.770,0:10:04.650
和电竞赢家那

0:10:04.650,0:10:08.220
当名为詹森的小伙赢得《皇室战争》赫尔辛基锦标赛后

0:10:08.220,0:10:11.900
他的牌组突然成了热门

0:10:11.900,0:10:15.150
趋势其实也是自我平衡的力量

0:10:15.150,0:10:18.770
假设人人都知道特定角色太强

0:10:18.770,0:10:20.720
人人都去用

0:10:20.720,0:10:22.600
那现在大家的关注点

0:10:22.600,0:10:26.770
就是拼命找出克制或针对那个角色的打法

0:10:26.770,0:10:29.770
一旦找到，趋势就可能变化

0:10:29.770,0:10:32.170
这种风水流转让游戏常葆新鲜

0:10:32.170,0:10:36.700
赋予那些找到克制之道的玩家极大满足感

0:10:36.700,0:10:38.670
《守望先锋》的杰夫·卡普兰说

0:10:38.670,0:10:42.470
“想想那些趋势转变是源于玩家发明的新战术”

0:10:42.470,0:10:45.320
“嗯，这是最理想状况”

0:10:45.320,0:10:48.050
“但我们已看过它一次次上演”

0:10:48.050,0:10:50.820
当然，它并非总是奏效

0:10:50.820,0:10:54.270
有时，设计师得动手做些修改

0:10:54.270,0:10:56.220
如果战术过于强势

0:10:56.220,0:10:58.220
如果角色无人问津

0:10:58.220,0:11:00.470
如果某种打法破坏氛围

0:11:00.470,0:11:02.570
是时候动刀了

0:11:02.570,0:11:03.170
首先

0:11:03.170,0:11:08.970
开发者需要搞清角色或战术不平衡的具体原因

0:11:08.970,0:11:12.450
你很容易看出某个角色称霸胜率表

0:11:12.450,0:11:14.770
但不容易找出原因

0:11:14.770,0:11:18.120
对于《任天堂明星大乱斗X》的梅塔奈特

0:11:18.120,0:11:21.200
不平衡很可能是因为他极快的攻速

0:11:21.200,0:11:25.420
和半空中取消操作、规避击倒的能力

0:11:25.420,0:11:28.050
他优势满满，制衡不足

0:11:28.050,0:11:31.320
其他角色也没法克制他

0:11:31.320,0:11:32.820
一旦找到根源

0:11:32.820,0:11:35.950
你就得琢磨削弱什么、强化什么

0:11:35.950,0:11:38.420
“削弱”是指降低某物威力

0:11:38.420,0:11:39.850
比如减慢速度

0:11:39.850,0:11:41.050
限制射程

0:11:41.050,0:11:42.670
或削减攻击

0:11:42.670,0:11:46.000
“强化”正相反：让某物更强大

0:11:46.000,0:11:50.400
但你不一定要强化弱势角色、削弱强势角色

0:11:50.400,0:11:52.820
你可以把强势角色留着

0:11:52.820,0:11:54.850
然后强化克制他的角色

0:11:54.850,0:11:56.700
一样能解决问题

0:11:56.700,0:12:02.100
请务必看看Core-A Gaming这期视频：为什么更应Buff而非Nerf？

0:11:56.700,0:12:02.100


0:12:02.200,0:12:06.520
平衡性调整多种多样，无论是微调角色移动速度

0:12:06.520,0:12:09.150
还是回炉重做角色设计

0:12:09.150,0:12:11.950
它甚至可能改变游戏基本规则

0:12:11.950,0:12:15.120
《彩虹六号：围攻》让攻守更平衡的做法

0:12:15.120,0:12:17.470
是将比赛缩为三分钟

0:12:17.470,0:12:20.520
有时你甚至得砍掉整个东西

0:12:20.520,0:12:25.400
就像Epic移除《堡垒之夜》的神器“无尽之剑”

0:12:25.400,0:12:27.870
任何改动都会影响玩家

0:12:27.870,0:12:33.170
尤其是那些已非常习惯特定角色或相克的玩家

0:12:33.170,0:12:34.620
所以当游戏更新时

0:12:34.620,0:12:38.820
通过更新日志或视频来解释改动非常重要

0:12:38.820,0:12:41.270
其实，更新日志太重要了

0:12:41.270,0:12:44.670
Riot曾发布日志，说一名英雄被削弱

0:12:44.670,0:12:47.350
却忘了对代码做实际修改

0:12:47.350,0:12:50.450
尽管如此，英雄出场率仍然暴降

0:12:50.450,0:12:53.070
就连胜率都少了点

0:12:53.070,0:12:56.650
我说玩家心理也是个重要因素对吧？

0:12:57.570,0:12:59.500
那么在节目开头

0:12:59.500,0:13:03.020
我曾说“平衡性”是关于对水平相近的玩家

0:13:03.020,0:13:05.820
让每种选项都各有潜力

0:13:05.820,0:13:09.300
但如果玩家水平参差不齐会怎样？

0:13:09.300,0:13:12.800
嗯，许多重度竞技游戏都有匹配系统

0:13:12.800,0:13:15.000
配对水平相近的玩家

0:13:15.000,0:13:17.870
但对于更易上手的聚会游戏

0:13:17.870,0:13:20.520
我们也许想有个“负反馈循环”

0:13:20.520,0:13:21.950
或“追赶机制”

0:13:21.950,0:13:25.020
向表现不佳的玩家伸出援手

0:13:25.020,0:13:28.120
例子包括《现代战争2》的“连死补助”

0:13:28.120,0:13:30.870
给死得太多的你一份特殊奖励

0:13:30.870,0:13:32.870
还有“马力欧赛车”的道具系统

0:13:32.870,0:13:36.120
像蓝龟壳那样恼人的强力道具

0:13:36.120,0:13:38.900
只会送给跑在队尾的玩家

0:13:38.900,0:13:42.900
这些设计很有争议，必须谨慎而行

0:13:42.900,0:13:46.620
我们也能加入更多运气成分降低门槛

0:13:46.620,0:13:51.070
这在《蛇梯棋》和《大富翁》等家庭桌游中屡见不鲜

0:13:51.070,0:13:53.850
它们非常依赖掷骰子的运气

0:13:53.850,0:13:57.420
而在电子游戏中，这可见于《Apex英雄》

0:13:57.420,0:13:59.770
你的赢面并非固定

0:13:59.770,0:14:03.420
得看你着陆时捡到什么好东西

0:14:03.420,0:14:06.050
游戏还能提供“让分模式”

0:14:03.420,0:14:06.050
（为弱者提供优势选项来弥补差距）

0:14:06.050,0:14:07.550
而在团队游戏中

0:14:07.550,0:14:11.770
我们可以提供更多玩法，让新手也能贡献力量

0:14:11.770,0:14:14.850
而不一定要求冲锋在前

0:14:14.850,0:14:17.520
比如担任医生或工程师

0:14:18.990,0:14:22.100
所以打造平衡性颇具挑战

0:14:22.100,0:14:24.230
角色越是差异化

0:14:24.230,0:14:26.950
让他们公平竞技就越难

0:14:26.950,0:14:30.500
这还没考虑玩家水平参差不齐的情况

0:14:30.500,0:14:32.470
我们可以先从“制衡”出发

0:14:32.470,0:14:35.020
确保角色不会过强

0:14:35.020,0:14:36.670
然后设计相克角色

0:14:36.670,0:14:38.300
让他们相互牵制

0:14:38.300,0:14:43.050
但即使是最好的设计也经不起数百万玩家的挑剔

0:14:43.050,0:14:45.320
所以我们得不断检查平衡性

0:14:45.320,0:14:47.500
观察胜率、对阵胜率

0:14:47.500,0:14:49.320
出场率和玩家反馈

0:14:49.320,0:14:53.250
虽然玩家趋势变化可能会自然修正不平衡

0:14:53.250,0:14:56.800
但有时开发者还是得动手修改

0:14:56.800,0:15:00.620
然后你引入一名全新角色，一切又得重来

0:15:00.620,0:15:03.350
哎，我说过这不简单

0:15:03.350,0:15:07.000
所以你觉得最平衡的游戏是什么？

0:15:07.000,0:15:10.620
你是否玩过平衡性差得离谱的游戏？

0:15:10.620,0:15:14.800
请在下方评论中分享你的体验吧

0:15:15.550,0:15:16.670
感谢收看

0:15:16.670,0:15:20.750
本期节目得到很多人帮助，从多人游戏大神

0:15:20.750,0:15:24.470
到一线开发者，他们参与过《英雄联盟》、《脏弹》

0:15:24.470,0:15:26.000
和《彩虹六号：围攻》

0:15:26.000,0:15:29.470
这个话题还有很多可聊，比如多人射击游戏的地图平衡性

0:15:29.470,0:15:31.800
但我们可以来日再叙

0:15:31.800,0:15:34.170
现在嘛，谢谢，拜拜