獲得3項大獎後,開發《萬眾狂歡》的遊戲工作室卻要解散了
獲得3項大獎後,開發《萬眾狂歡》的遊戲工作室卻要解散了

對於喜愛步行模擬遊戲的人來說,這是一個糟糕的消息。在《萬眾狂歡》(這款遊戲獲得三項BAFTA獎)發表一年後,遊戲開發商The Chinese Room的兩位主管Dan Pinchbeck與Jessica Curry解散了開發團隊,擱置了現有的遊戲專案。近日,Eurogamer網站採訪了Dan Pinchbeck,探討此項決定背後的原因。

工作室的營運費用太高了

「經營一間遊戲工作室,你需要花很多錢,」Dan Pinchbeck 說,「那時候,我們已經有了11或12名員工。每月,你都要花掉35萬——40萬英鎊,這是一大筆錢。營運費用非常高……」

作為一家獨立遊戲工作室,The Chinese Room的營運完全依賴於遊戲的收益。在製作遊戲的同時,開發人員必須向發行商推銷新的遊戲。如果下一款遊戲沒有著落,那麼,工作室就很難持續下去了。The Chinese Room的遊戲以「步行模擬」類為主。從《Dear Esther》到《萬眾狂歡》,它已經被看做是「步行模擬」遊戲的專家。但是,Pinchbeck已經厭倦了這個遊戲類型,想要製作「更為傳統、更具野心」的遊戲。

chinese room 1

Pinchbeck厭倦了「步行模擬」

要探索新的遊戲類型,The Chinese Room需要得到發行商的支持。但是,他們一直未能說服任何一家發行商。 「我們已經不願意做步行模擬和故事類了,」 Pinchbeck說,「我們想要製作更為複雜、更有參與性、規模更大的遊戲。這需要花費更長的談判時間。但是,如果你的專案即將完成,這件事情就變得很困難了。你每月都要花上35到40萬英鎊,同時又要面對5到6個月的談判時間。這段時間裡,你沒有任何收入。」

從《萬眾狂歡》到最近的Google Daydream專案《So Let Us Melt》,The Chinese Room耗費了大多的積蓄。工作室的另一款遊戲《Little Orpheus》有望得到一筆獎金,但那筆獎金尚未到帳;另一款生存恐怖類游戲仍在初步開發階段。

chinese room 2

藝術與商業的衝突

《萬眾狂歡》上市不久,工作室的另一位主管Jessica Curry宣布說,她要暫離一段時間。在官方部落格上,她坦言了自己與一家發行商的糟糕關係。「最後,我甚至不認識自己了。我本來是個快樂、有創意、傻乎乎的樂天派,而現在,我變成了一個脾氣差、疑心重、不快樂、消極心理的人……商業與藝術創造經常處於極為對立的狀態下,《萬眾狂歡》的開發再次證明了這一點。」

Pinchbeck也表示,在遊戲創意上,工作室是毫不妥協的。這也導致了他們與發行商的一些衝突。「在這方面,我們是有些固執己見的。但我認為這是重要的事情。某些公司可能覺得這是個問題,因為他們不喜歡這種作風。我並非堅持說,一切都要聽我的,但是,我也不會盲目接受他人的觀點。一切都要經過質疑。」

「有些人喜歡我們的遊戲」Pinchbeck說,「有些人非常討厭我們的遊戲。但是,我不會去關注那些討厭我們遊戲的人,或者在遊戲設計上做出一些妥協,讓他們的憎恨心理減輕一點,因為,如果那樣做的話,我們或許會辜負那些喜愛我們遊戲的人。」

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #遊戲產業
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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