创建冲突：AAA游戏的战斗难度设计

本文系用户投稿，不代表机核网观点
本文主要整理自该视频的Peter Ellis演讲片段，以及我个人一些分析和理解。Peter Ellis的主要分享示例来源于《Kill Zone：Shadow Fall》，整个分享非常的短，围绕一个示例去介绍了一些关于难度控制的关卡设计方法。
什么是难度控制
对于玩家技巧和难度曲线来说，最直观最容易被注意到的控制难度的方式就是改变敌人类型和数量，随着玩家技巧变化投放不同的敌人和组合。

如果我们更细致地看难度曲线的增长，除了简单地更换敌人类型，我们还需要关注得更细致
我们需要关注环境的影响、AI的行为以及玩家是如何和这些战斗单位在环境里作战的。

如何分析难度控制与关卡结构的关系
在关卡设计中，我们认为“形式服务于功能”，不同的结构的摆放和AI共同产生不同的影响结果，这取决于我们的意图，就像是一个建筑物的基本形状是服务于其功能的。

我们要关注的核心元素是移动，掩体，和位置——我们可以探讨不同的关卡结构是如何鼓励移动或者给移动施压的，可以观察不同的掩体摆放是如何影响难度的，以及敌人的出生位置会带来什么不同的挑战。

关卡是如何鼓励移动或者给移动施压的
首先来看移动相关的。
假设我们现在要设计一个新手关，因为移动的敌人很难射击，在一开始玩家还在熟悉机制的时候限制AI的移动是很好的一个出发点。好的，那么首先我们的设计意图是设计站立不动的敌人。
假设这是一张设计草图，那么这个设计有什么问题呢？

首先我们常用的一种限制AI活动的技术就是给AI一个范围，让他们不能移动出这个范围，但是在这个关卡下会有很多问题。
如果玩家往图示方向走，但是AI又不能对其做出反应（出去攻击或者后撤位置）那就会显得很不自然，玩家会觉得自己在作弊而不是解决一个挑战。

同样，手雷实在太好解决这里的敌人了，这很容易就让你感觉敌人是弱智而不可信。

这就是“关卡意图”没有很好地用合适的工具去落实。那我们怎么去思考如何落实这个体验呢？
我们首先要分析我们的敌人类型的特点是什么：
沿着掩体移动
有最大距离限制 
中距离武器 
在近距离近战 

然后我们发现现在的问题是战斗单位需要掩体去移动，那么“掩体间隔”和“最大移动距离”就是我们鼓励或者抑制AI移动的工具（这算是一种AI机制和关卡的结合，例如AI会寻找距离X米内的掩体，如果没有就会倾向于待在原地，这可能是用类似EQS的技术做环境查询）。
所以如果你想让AI移动，那么就要在最大距离限制内放置掩体。

如果你想抑制他移动，就让掩体间隔超出最大距离，那么AI就会待在原地，同时这也很自然，因为这并不是一个重甲兵或者斥候。

当然除了这种强硬机制外还有其他方法来配合实现抑制移动，比如“无人区”。

在这里玩家待的区域个方向都有掩体，远离敌人的射程，创建了清晰的敌人区域和玩家区域，在杀死敌人之后再前往后方目标，这里如果你贸然冲出去，敌人的中距离火力很快会让你难受。这是适合新手的体验，不用处理太多情景，并不代表这是好的情景，这取决于你的意图。
这里还要注意一点，这个关卡没有提供绕路的空间，如果有绕路的空间就会更鼓励玩家的移动，相对来说对玩家位置选择和移动的挑战难度也会加大。
例如我们对关卡稍作改变，这里在右侧玩家没有任何掩体，右侧有一个敌人绕路的掩体空间。

敌人如果绕道右侧，移动到左侧就会有充分的保护，这就是对于位置的判断。

掩体
对于掩体来说一个原则是“信息就是力量”，只要你能追踪到敌人的位置和动向你就处于优势，比如低掩体就比较简单，很容易追踪敌人的动向来持续射击，或者选择位置来更好地攻击敌人接下来的位置，敌人的信息很开放。

低掩体也要求玩家有一定瞄准精度，但高掩体对于玩家来说更难。

位置
只有看到了敌人才能射击，所以敌人的位置也能用来做有趣的设计。丧失了信息意味着我们可以安排一些对玩家的绕后突袭，高掩体加上适当的怪物布置就可以做到这一点，这种挑战要求玩家对于自己的位置和可能遭遇的情况有清晰的判断。
比如下面《最后生还者》的一个关卡，箭头的敌人（近战类型）会用左边的柱子和卡车来绕后，中间的敌人会吸引你的注意力。

对于下面这个choke point类型，这个例子十分简单，在这个高掩体和低掩体组成的关卡中，在这个“窗口”中玩家非常清晰的对敌人的移动有预期

我们考虑另外一个分开的例子，玩家必须转动视角来观察两个敌人的行动，不能再同一时间获取所有敌人位置是一个更难的挑战。

再难一点，上方也可以有敌人。

如果你想非常难，也可以放在后方，但是要很小心，这可能让玩家感觉不公平。

例子
如果你是要表现一个难度比较简单的突入关卡，可以运用上面所学来控制难度：
敌人的移动十分有限且可预期（周围的掩体超过最大距离）。

无人区可以让位置相对固定，不会到处走动。

玩家可以使用侧翼来包抄。

低掩体保证了玩家可以追踪到所有的敌人不会丢失视野。

玩家处于高处，这会让关卡更简单。

玩家侧有很多高掩体（blind：盲区），很容易让敌人丢失视野。

只有一个出生点，所以怪物补充也很有预期。

有趣的是，如果你想创建一个对玩家很难的关卡，反过来就好了——这里怪物有多个出生点，有高度优势，可以侧翼包抄。

个人补充案例分析
在阅读完此文后，恰好在分析《HALO 5》的关卡设计时，发现他们控制关卡难度的方式确实符合本文所说的方式，并且不仅仅局限于难度控制，在创造不同特点的体验时也十分有用。
《HALO 5》在第一章和第二章，对于遇敌距离（信息），高度优势，掩体分布的使用有十分鲜明的不同特点，从而在难度递增的同时创造了不同的体验。
遇敌距离
第一章的大部分遇敌你都有充分的信息，都能在很远的地方看到敌人，并且有充分的时间选择自己的武器、攻击时机以及攻击位置。你也能看到敌人种类的分布，决定你的攻击策略，这很适合新手关的节奏。

在第二章中《HALO 5》整体缩短了遇敌距离，成了近距离遭遇战。这里设计了一个很有趣的“坠入包围”的遭遇，必须迅速从几条路线中寻找掩体，确立交战方向以及下一步的路线。

高度优势
《HALO 5》第一章我们很容易获取高度优势，首先视野得到了保证，并且可以选择直接下去或者是绕路侧袭。

在第二章，有几个相当困难的向上推进关卡，用怪物以及高度优势来当作一个“gate”阻碍玩家，必须要“攻克”这个点，我们才能获取高度优势阻止下一波攻击，利用这种“高度据点”，高度成为了玩家必须努力才能获取的“资源”。

掩体分布
第一章的同一个关卡，这里的掩体分布集中在视线中央，这周围几乎没有掩体，使得敌人的分布和移动被锁定在很小的范围，只要敌人走出这个范围就会很容易暴露，在中间的无人区（绿色）两边有楼梯可以提供侧翼袭击。

第二章的不少部分都提供了怪物可以绕后的道路，你总是有多个方向需要关注，必须确保一个方向暂时全才能全身心的在另一个方向清怪，这对你的移动有要求。

理性关卡设计：量化和准则
我最近总能听到关于“理性关卡设计”以及“工业化”的讨论。我觉得这篇文章是一个很有趣得引入点。
我有一种感觉，那就是“理性关卡设计（RLD）”的概念有某种程度上被泛化或者误解的风险，尽管我自己也有误解的风险（老实说我只看过和实践过很少的东西）。大部分人听到RLD这个概念应该都是来自gamasutra的这篇文章。
锤子和斧头并不矛盾
我觉得RLD有两个点需要说明，第一，这是一个工具/框架，你应该使用多种工具，也应该在不同时候使用不同的工具。
关于这一点在这篇文章的评论中就有非常精彩的论述，我听过类似“把关卡设计如此拆分是愚蠢的，这是在贬低设计师的工作”的想法，也有人指出“不要把全部的精力盯在创意那部分，合理化是设计的一部分”。
RLD很适合在以下几个阶段使用，而且会是非常强大的工具：
review阶段：检验是否符合标准
制作准备：是否提供了预期体验所需要的东西
打磨调整：为设计调整提供方向，避免了很多无谓的讨论浪费时间
自上而下和自下而上
第二个点就是RLD框架本质上是有点自下而上的，这需要和自下而上去做一些配合。这可能有点难理解，先举一个自上而下的例子。
我假设你是一个“禅派”设计师，今天你去攀岩，你感受到了过程中那种“对于不断向上，小心选择，克服困难”的感受，也就是“目标体验”。
于是你想制作一款游戏来表达这种情感，你想让玩家做一些事来感受到那些让你着迷的东西，比如“抓着一个东西，在滑落前跳到另一个地方”，并且游戏难度应该很高，要反复尝试（好的我觉得大部分人已经知道我在说什么游戏了）。
最终你制作了一个平台跳跃游戏，里面的机制就是你不能抓一个平台太久，你要在力竭前跳到下一个平台，并且关卡设计很多时候要求连续的操作。
我刚才在说的东西，事实上也就是一种体验-行为-目标的设计方法。
我在《拯救世界特别小队》的一个分享中看到了这个拆解，这和我在工作中采取的设计方式是完全一致的（这个分享中有更多十分精彩的内容！）

而这背后的理论来源就是MDA框架：

在创意阶段，很多东西是混沌的，对于一个设计的基础来说，我还是更倾向于以MDA作为一个指导。我很早就知道MDA，但是我真的是很晚才意识到MDA是多么强大，以及有多么的不可控……
在设计阶段，很难完全地自上而下，一定会有自下而上的部分。比如你在写代码的时候突然觉的“啊，这样的体验好有趣，我从来没想过！”你是可以对“上”做出修正和调整的，不过RLD的自下而上倒不是这个意思。
当你明确了你的核心体验和目标，你可以对其做拆分，以更理性的思考你每一个步骤的目的，帮助你在后面的阶段不脱离重心，更快的进行迭代。
同时RLD也很有效的帮助我们拆分工作，我们不需要让完全理解我们设计思路的人来帮助我们做一些标准评审。
但是RLD是有基点的，无论是心理学的基点，市场的基点，还是经验造就的基点，这个基点很大程度上决定了最终RLD指导的有效性，这也是为什么我认为自上而下和自下而上需要结合，除非你只是在”复刻“一个体验，那么你只需要拆解比照即可。
理性等于量化么？
我们终于回到了这篇文章，那就是这篇文章如果放在我们刚刚讨论的话题中，显然它是个“工具”，因为它不讨论意图本身，而是讨论如何实现意图，是可以清晰理解和拆分，但是需要学习和实践的，我们可以称之为“方法”。
我们对于怪物数量，怪物组合，强度等等是好量化的，但是对于结合关卡的“体验”是有些难量化的。注意，我是说有些难，并不是说不可以。
我们可以更细致的拆分每一种遭遇的体验，以及这种体验带来的因素，这可以帮助我们强化我们想要强化的体验，只是我们最终拿到的数据要具有指导意义，而不是一个不知道如何达成的“目标”。
我们可以用“方法”或者是“模板”，“示例”来辅助量化，这等于一种粗粒度的处理，即这个模板代表了某种体验，这是切实可行的一种方法，我们依然可以用各种工具来辅助量化。
但是执着于量化可能有点像是试图寻找“屠龙技”，其实练练“内功”也未尝不是一件好事。
结语
我所翻译的演讲难能可贵的用如此短的篇幅将难度控制方法的要点阐述的如此清楚，这是我喜欢这个演讲的地方，同时这也为我带来一些关于“理性关卡设计”的思考，我们应该使用强大的“量化”工具去理性的设计关卡，同时这些“方法”也是不错的一种修炼。
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