怎么判断一个制作人靠不靠谱?

在游戏圈,不是所有的热爱都能被实现,不是所有充满创意的想法都可以被老板跟制作人接受。有时,产品并不能代表“游戏”,而游戏也难有机会能成为“产品”。

当市场存活率低的项目不断被砍掉,当个人的想法被缺乏创新和思考的方案替代,未来还有机会策划出自己内心接受、也受市场认可的游戏吗?

本篇内容源自 3 位“策划民工”的夜间谈话,有不少他们对于制作人的观点及对业务的经验之谈,欢迎留言交流,谈话实录可在文末找到音频收听。

判断制作人是否“靠谱”

对“民工”来说很重要

回顾自己之前的工作经历,S 用了“浮躁”这个词来概括。

“那是一个凭制作人个人喜好做决断的时代,他们都很难被说服。2015 年前后,我在的公司还发起过大制作人招聘的计划,意思是只要你有梦想,公司就会协助落项目。当时很多的投资人对游戏行业都有一种近乎盲目的信任,只是项目的数量往往跟游戏的质量无关,在资本的操控中,很多起初拥有热情的人最后都变成了单纯、盲目做照搬工作的机器。

如果你不认可业内这样的方式,其实完全可以在进入新公司后早点尝试提出自己的新想法,依据大家的接受能力跟对新事物的态度来预判自己的去留,如果内部都觉得反正就是做个游戏、不需要有新看法,那你不如就早点跑路。”

相比 S 的回忆,L 的想法更加直白,“最愁的还不是老板对你的看法不屑一顾,是对方还要拿着自己曾经的光辉战绩批你一顿”所以后来大家都习惯于靠猜测制作人的想法来提项目,但结果不好就会让所有人一起背锅。

依据他们作为过来人的观点,由过去的成功导致的经验主义往往不太讲逻辑、不太讲数据,也不太讲方法论。这种情况下,其实判断制作人是否靠谱的标准就挺简单,就是看他有没有数据和数值的概念,其实制作人不用专精数据、也不用那么懂,但是他务必要尊重数据,否则“数据甩他脸上,对方硬说不对”,会让做数值策划的人在沟通中感到很痛苦。

回到现在,N 认为从数据意识发展的角度来看,现在做游戏的环境已经比当初好很多了,因为游戏行业普遍开始以数据为依据,而不是拍脑门决定项目,这让沟通比之前方便很多,你会感觉“大家好像终于开始踏踏实实做游戏了”。

“你永远不能说原始数据错误,它就是客观事实”,至少在说服上司跟团队的过程中,尊重数据可以引导我们走向工作共识。

但是,底层的数据只是一排数字,怎样给这排数字赋予信息和意义需要依靠人的表达。从前游戏人都不懂看数据的时候,我们比的是谁有数据;当大家都有数据的时候,比的就是谁的数据更细;而当我们都学会拆解之后,比的就是分析、总结数据的能力。同样的一组数据,在不同的分析方法里得到的结果是不一样的,当下,团队其实依然需要达成更深层次的数据共识。

限制创造力的不是数据本身是缺乏对数据的共识

数据本身从来不会限制我们对内容的创造。即使做独立游戏,也需要看玩家的数据反馈,只是这时的数据不会那么“功利”,它反馈的不是市场接受度,而是你当时创造的玩法回馈给自己的声音。S 说,“关键就在于你遇到的制作人是更希望看到市场普遍接受的数据,还是创造性内容中玩家的行为反馈。我们其实期待在解释数据、使用数据的层面有进一步的对齐”。

数据会成为观点论证的武器,在这个基础上,人可以创造出无限的新答案。用积木来做比喻,尊重客观数据其实只是底层的建设,往上要搭建出怎样的形状,其实有非常多的方式,我们会从实时、真实的数据指标中看到历史信息,但在知道数据的客观情况后,难点是如何把这些信息做组合,然后平等地传递给其他人。当团队中有人对数据的掌控度高于他人时,就会在数据的理解、项目的协作上产生冲突。

研发制作的报表,真的是业务最初想看的那个吗?它又真的能被运用在业务上吗?在 3 位策划的认知里,一个足够“靠谱”的制作人,还应该进一步在团队、部门间建立起数据分析、理解、使用层面的共识。

这种数据共识的建立,无法依靠一个人的力量完成,而是要从整个团队开始,在集体的学习中同步建立平等理解数据、深层触动业务脉搏的机会。

熟练地掌握面板操作,只代表游戏人知道如何使用某一套工具系统,但数据应该被传递的内核远不止于此,工具功能的开发一般都限定在某些范围内,但数据思维的训练和数据意识的培养没有边界。明白该如何深层挖掘面板操作背后数据的信息价值,再运用科学合理的方法把数据价值最大化,可以进一步释放出团队在业务侧的创造力。数据的共识是一道桥梁,链接并实时翻译着业务侧与研发侧的认知,让团队内部从数据意识开始,对齐整体的业务认知。

打碎固有经验从 0 开始释放数据潜力

有时候策划想做的,并不是世俗意义上占据绝对高位的产品,而是希望通过游戏来寄托自己对于生活的理解,更需要的是拥有回归本质的勇气。

就像是开头三位“策划民工”吐槽的“拍脑门”决策的制作人,他们过去积累的经验,有时会成为对未来的束缚。打碎重组、重新出发,反而会收获更加惊喜的体验。

回顾过往,我们都沉浸在游戏行业快节奏的洪流里,没有办法静下来去把自己曾经的知识组合起来,做成有结构性的系统框架来赋能团队。现在,数数科技希望能为大家带来这样回归本质的知识服务,其中的分析师团队虽然在游戏数据领域扎根近 10 年,却并不希望自己作为数据领域的权威去做“自上而下”的传授,而是选择分享自己亲身经历的从 0 开始构建数据认知的“踩坑血泪史”。

从数据的埋点、指标、分析到运营,数数科技想通过目前包含的 4 大内容板块为游戏团队呈现对待数据时的初心,让大家沿着重构认知的知识架构,在团队内扎实地建立起底层的共识。也许当你抛开固有的经验去重新构建整个数据知识体系时,反倒会觉得豁然开朗。

“这是一个跟大家一起建造‘大厦’的过程”,数数科技的讲师说:“我们没有用上帝视角去做一些很牛逼的、高大上的内容,正因为讲的是最底层、最本质的内容,才能为大家建立底层的认知框架,触动到真正在一线去做游戏的朋友。”

这样的做的好处是,不管未来遇到怎样困难的挑战,都难以冲垮自身的数据秩序,因为底层的数据框架是最稳固的存在。在达成共识后,我们才能拧成一股绳去面对未知的风暴。

无论是制作人、策划还是研发,每个人的心里其实都有自己理想中的游戏,它或许并不是金光闪闪的模样,却承载了非常真诚的内核,从以数据为论证、共同解读数据开始,我们希望能与你一起,逐步向外传递出珍贵的思考过程,从而一起打开更加广阔的天地。

如果您对文中提及的内容有更多想法,或是期待将这些创新思路融入实际项目,欢迎随时与我交流探讨。相信凭借彼此的专业与热情,我们定能碰撞出独特的合作火花,携手创造更多价值。

### 可行性分析 AI无人直播技术在当前的发展阶段已经展现出较高的可行性。从技术角度看,AI无人直播依赖于计算机视觉、自然语言处理、语音合成与识别、机器学习等多个领域的技术支撑。这些技术近年来取得了显著进步,使得AI能够实时生成内容、识别并响应观众互动,从而实现较为流畅的直播体验。例如,AI可以通过分析观众的反馈(如弹幕、评论)来调整直播内容,提升互动性[^1]。 在硬件层面,随着高性能计算设备的普及以及云计算平台的发展,AI无人直播所需的算力资源已经再是瓶颈。许多企业可以通过云服务快速部署AI直播系统,降低了技术门槛和成本投入[^3]。 ### 技术成熟度 尽管AI无人直播在某些场景下已经可以实现商业化应用,但其整体技术成熟度仍有提升空间。目前,AI在内容生成的创意性和情感表达方面仍存在一定局限,难以完全替代人类主播的临场感和个性化互动能力。此外,AI系统在面对突发情况(如网络中断、设备故障)时的应变能力也尚需进一步优化[^1]。 然而,随着深度学习模型的断演进,特别是在生成对抗网络(GAN)和大语言模型(LLM)的支持下,AI无人直播的内容质量和互动能力正在快速提升。一些企业已经成功应用AI主播进行商品推荐、新闻播报等场景,显示出较强的技术适应性和市场潜力[^2]。 ### 可靠性评估 AI无人直播的可靠性主要体现在系统的稳定性、容错能力和持续服务能力。从系统架构设计来看,一个高可靠的AI无人直播系统应具备良好的模块化设计,各组件之间解耦清晰,能够独立运行与维护。例如,数据采集层应具备多源输入能力,确保在某一设备故障时仍能继续运行;数据处理层应具备负载均衡与自动恢复机制,避免单点故障导致服务中断。 此外,AI无人直播系统还需要具备强大的容灾备份能力。例如,当网络连接稳定或服务器宕机时,系统应能够自动切换到备用节点,确保直播过程中断。这一能力对于商业级应用尤为重要,直接影响用户体验和品牌信誉[^4]。 ### 应用示例 以下是一个简单的AI无人直播系统的基本架构示例: ```python class AILiveStreamingSystem: def __init__(self): self.data_collector = DataCollector() self.processor = DataProcessor() self.interaction_engine = InteractionEngine() self.streaming_service = StreamingService() def start_stream(self): raw_data = self.data_collector.collect() processed_data = self.processor.process(raw_data) interaction = self.interaction_engine.analyze(processed_data) self.streaming_service.broadcast(processed_data, interaction) class DataCollector: def collect(self): # 模拟采集摄像头、麦克风、传感器等数据 return "raw_video_stream" class DataProcessor: def process(self, data): # 对原始数据进行编码、AI识别等处理 return f"processed_{data}" class InteractionEngine: def analyze(self, data): # 分析观众互动并生成反馈 return "AI_response" class StreamingService: def broadcast(self, data, interaction): print(f"Broadcasting {data} with interaction: {interaction}") ``` 上述代码模拟了一个AI无人直播系统的基本流程,包括数据采集、处理、互动分析与内容传播。这种架构有助于提升系统的模块化和可维护性,增强整体可靠性。 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值