再然后,他把画面暂停,放大,逐帧回放。
因为他突然发现了一件不太对劲的事。
港口里的 NPC,不是“站桩”。
他们会在不同时间段,沿着完全不同的路径移动。
清晨靠近仓库的人明显更多,中午码头边反而空出来一段缓冲区。
装卸区附近的人流密度,会随着船只靠港角度自动变化。
甚至连酒馆门口的聚集行为,都呈现出一种“高峰—扩散—再聚合”的节律。
这不像演出。
更不像脚本。
那是一种他只在真实城市监测数据里见过的东西。
他把录像拿给同组的同事看。
最开始大家还在笑:
“你这是职业病,看啥都像课题。”
直到有人把游戏里的港口人流轨迹,导出成路径图,叠加到他们手头的一份真实港口样本上。
会议室安静了。
两张图的结构,不是相似。
是高度一致。
有人忍不住低声骂了一句:
“这他妈不是美术摆出来的吧?”
随后,事情就开始变得不那么“业余”了。
研究院内部开了一个非正式小组,名义是“虚拟环境行为观察”,实际上所有人都心里清楚——
他们是在研究一款游戏里的 NPC。
他们拆解了港口区域的行为逻辑。
发现 NPC并不是简单的“目的地驱动”,而是同时受到多重变量影响:
视野遮挡
空间宽度
功能区吸引力
临时事件扰动
甚至包括“是否刚发生过冲突或事故”
这些变量相互叠加,最终形成了一种近乎真实的群体行为涌现。
一名做了十几年城市仿真的老专家看完报告后,只说了一句话:
“如果这是模拟,那已经不是游戏级别的模拟了。”
更让人头皮发麻的是后续测试。
他们用《黑旗》港口 NPC的行为参数,去反推现实中一个正在规划中的新港区模型。
结果显示——
在高峰期拥堵预测、应急疏散效率、功能区冲突概率上,误差全面低于现有模型。
有年轻研究员兴奋得不行,连夜写了分析论文。
第二天,论文被退回。
没有评语。
只有一句批注:
“来源不可公开。”
但这一次,没有人再说“这来源不干净”。
因为所有人都明白——
问题已经不是干不干净了。
而是他们第一次意识到:
一款游戏,正在无声地给现实城市,上了一堂公开却无法署名的课。
从那天起,城市规划院内部的资料库里,多了一个新的备注标签。
不是“游戏参考”。
而是——
行为级空间模拟样本(非传统来源)
最让他们坐不住的,其实不是日常流动。
而是突发情况。
一次内部测试里,有人临时起意,把《黑旗》港口区域的录像调到一段“战斗后混乱期”的场景——
炮火刚停,船只受损,港口一角冒烟,人群开始失序。
原本只是想看看 NPC会不会“乱跑”。
结果画面一出来,整个房间安静了。
NPC没有四散逃命。
也没有一窝蜂往出口挤。
他们先是出现短暂的迟滞,随后迅速分化:
靠近水线的人,下意识往高处移动;
仓库附近的人,自动绕开狭窄通道;
原本聚集的区域,被“撕”成数条低密度流线;
而几个关键节点,反而被刻意避开,形成天然缓冲区。
这不是随机。
这是避险。
更恐怖的是拥堵反应。
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