Perforce《2025遊戲技術現狀報告》現已正式發佈，由JetBrains提供洞察支持。該報告基於對全球521位來自遊戲、媒體與娛樂、汽車與製造業等行業領袖及創作者的深入調研，全面揭示了遊戲引擎與生成式AI如何作為核心驅動力，從“實驗探索”邁向“業務必需”，並正在重新定義各行業的創新邊界。

龍智作為Perforce中國授權合作伙伴，將此重磅報告完整翻譯為中文，並將以系列文章的形式陸續發佈，旨在幫助中國開發者與管理者洞悉全球的技術趨勢，以為您的業務發展與創新提供前瞻性啓示。

*本期為報告 Part 2。

Perforce《2025遊戲技術現狀報告》Part 1：遊戲引擎技術的廣泛影響以及生成式AI的成熟之路

從試驗到整合：生成式 AI 的成熟之路

生成式 AI 採用的加速趨勢
生成式 AI 在各行業持續快速發展，目前已有 70% 的受訪者正在使用這些工具（高於去年的 65%）。雖然 ChatGPT 仍是首選工具（46%），但我們也觀察到更多新工具的廣泛採用，包括 Google Gemini（15%）、Anthropic Claude（11%）和 DeepSeek（10%）。工具的多樣化表明市場正在走向成熟，組織正在尋找更契合其需求與工作流程的專用 AI 工具。

生成式 AI 的商業價值前所未有地強勁。根據 IDC 的研究，企業在生成式 AI 技術上每投入 1 美元，即可帶來 3.70 美元的回報。這一強勁的投資回報率推動了生成式AI的加速採用。根據 2025 年湯森路透的調查，95% 的專業人士認為 AI 將在未來五年內成為其組織工作流程的核心。

然而，在企業充分利用這些優勢之前，仍需解決若干組織層面的障礙。IBM 商業價值研究院發佈的一份報告指出，企業在採用生成式 AI 時面臨以下五大挑戰：

• 數據準確性與偏差問題
• 缺乏專有數據訪問權限
• 生成式 AI 專業知識不足
• 財務依據或商業案例不充分
• 隱私與保密性問題

這些障礙還受到治理缺口的影響——超過一半的湯森路透受訪者（52%）表示他們的工作缺乏正式的生成式 AI 政策，近三分之二（64%）的人員從未接受過相關培訓。

那些現在就主動應對這些挑戰的組織，將在生成式 AI 從新興技術演變為核心業務能力的過程中佔據有利位置。

內容與代碼的 AI 應用

去年，65% 的受訪者表示他們已將 AI 工具整合進工作流程。今年我們進一步調查了使用 AI 進行內容創作與代碼開發的情況。結果顯示，26% 的受訪者使用生成式 AI 進行內容創作，28% 用於代碼生成、審查與測試。

尤其值得注意的是汽車與製造行業對 AI 的廣泛採用。該領域中，有 50% 的受訪者表示他們使用 AI 進行代碼生成、審查與測試。此外，43% 的受訪者還使用 AI 工具進行數據分析與洞察。

為何汽車與製造行業積極擁抱 AI 創新

汽車與製造企業開始採用 AI 進行編碼與數據分析，是因為其運營需求、數據基礎設施與戰略重點與 AI 技術的優勢高度契合：

效率與成本降低

汽車與製造行業在競爭激烈的市場中運作，利潤空間有限。AI 可通過提升設計與開發效率、優化製造流程、增強供應鏈管理來降低成本。

示例：美國製造業的一項研究指出，汽車公司已進行多項重大投資，包括福特投入 70 億美元用於AI驅動的製造。該研究強調了員工技能提升、持續創新，以及關鍵的 AI 與自動化技術，如 AI 視覺系統、協作機器人與預測性維護系統。

軟件開發

生成式 AI 可以通過起草代碼、編程語言轉換、重構舊系統與自動生成文檔來加速軟件開發生命週期。由於這些流程對快速的產品迭代與分佈式團隊的複雜系統開發至關重要，創新型汽車與製造企業已開始採用 AI。

示例：麥肯錫的一份報告概述了 AI 如何貫穿整個汽車軟件設計生命週期。從系統架構的定義到測試用例的開發與解決，AI 能夠有效減少人為錯誤並加快開發週期。

安全與合規

AI 驅動的仿真與數字孿生技術使汽車製造商能夠在虛擬環境中測試車輛是否符合碰撞安全與排放標準，無需昂貴的實體原型。機器學習算法還可以實時監控車輛的傳感器數據，檢測異常、預測零部件故障，並確保持續符合安全法規。

示例：豐田研究院開發了將工程與安全約束納入設計流程的生成式 AI 模型。其 AI 工具可在模擬測試中運行數字原型，從而在開發早期識別潛在問題。

價值鏈協作

汽車與製造行業每天都會產生大量數據。AI 工具擅長處理與解讀這些數據，從而識別洞察與趨勢，以提升整個產品生命週期的生產效率。

示例：《Automotive Logistics》的一篇文章探討了大型汽車公司如何使用 AI 提升供應鏈的可視化、靈活性、預測能力與風險管理。AI 驅動的可視化工具使跨職能團隊即使在動盪的環境中，也能保持信息一致。

然而，36% 的受訪者表示，文件共享困難是協作的主要障礙。顯然，擁有正確的數據管理解決方案是解決該問題並簡化協作的關鍵。

媒體與娛樂：生成式 AI 的核心試驗場

媒體與娛樂行業（M&E）不僅在採用 AI，更在定義其應用方式。如今，86% 的 M&E 受訪者已將生成式 AI 整合進工作流程，領先於所有其他行業。這一趨勢延續了去年報告中的發現，當時 M&E 不僅在採用率上領先，也在部署的AI工具種類上居於前列。

為何媒體與娛樂行業引領 AI 浪潮

AI 並非取代人類創意，而是為其賦能。根據世界經濟論壇（WEF）發佈的《媒體、娛樂與體育中的人工智能》白皮書，以下趨勢解釋了為何 M&E 行業在 AI 應用上領先於其他行業：

• 速度需求：團隊面臨不斷加快內容交付的壓力。52% 的創作者（來源：WEF）表示， AI 同時提升了創意與效率，並解決了可擴展性問題。
• 規模化個性化內容：AI 通過在流媒體、社交媒體與搜索平台上定製內容來增強消費者體驗，從而提升用户參與度與粘性。
• 降低成本，拓展創意願景：AI 通過實現更快地構思、原型設計與可視化來加速創意流程，幫助團隊以更低的成本探索創意概念。
• 陡峭的採用曲線：僅一年時間，創作者中 的AI 使用率就從 34% 激增至 92%（來源：WEF），促使團隊迅速採用，以免被淘汰。
• AI 自然融入創意流程：與其他行業不同，AI 功能可直接嵌入 M&E 的生產流程，增強從構思到最終輸出的每個創作階段。

燈光、鏡頭、AI！

媒體與娛樂不僅是 AI 採用最快的行業，更是 AI 創意潛力被測試、優化與實現的地方。今天發生的各種工作流程、突破與大膽實驗，將塑造其他行業未來的創作、交付以及與觀眾互動的方式。

以YouTube 的 Dream Track 實驗為例：它允許創作者使用 Charli XCX、Demi Lovato 和 T-Pain 等藝術家的聲音生成 30 秒的 AI 原聲配樂——重新定義音樂創作流程，讓粉絲更貼近明星。這類實驗不僅令人驚豔，更預示着 AI 將在內容協作、版權管理與觀眾互動等方面帶來變革。隨着媒體與娛樂行業的 AI 市場規模預計在 2032 年達到 1200 億美元，該行業正迅速成為可擴展、個性化內容交付的典範（來源：WEF）。

來自 JetBrains 的洞察

AI 趨勢

在快速發展的 AI 工具領域，只有 ChatGPT 與 GitHub Copilot 保持了持續的人氣。越來越多的 AI 技術正在被採用，包括去年幾乎未被觀察到的工具，如 Google Gemini（15%）、Anthropic Claude（11%）與 DeepSeek（10%），它們如今與 ChatGPT 並駕齊驅，後者仍處於領先地位。此外，用户對文本生成圖像模型似乎感到不滿。自去年以來，DALL·E、Midjourney 和 Adobe Generative Fill 等工具的受歡迎程度顯著下降。

然而，對 AI 的謹慎態度仍在持續，因為未在工作流程中使用 AI 的受訪者比例僅從 34% 降至 30%。

AI 用户 vs 非 AI 用户

我們對使用 AI 工具的受訪者與未使用者進行了對比分析。

無論是否使用 AI，兩個羣體面臨的最大挑戰幾乎一致，比例也非常接近。值得注意的是，兩個羣體都指出創新的最大障礙是缺乏團隊成員和/或相關知識。看來，即使是 AI 也無法克服資源和洞察力短缺所帶來的根本性挑戰。

非 AI 用户也更可能表示，他們未使用或不確定是否使用 CI/CD 自動化工具。

報告未完待續，敬請關注！

關於Perforce

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關於JetBrains

JetBrains 的遊戲開發解決方案幫助全球工作室更快地構建遊戲並減少Bug。通過提升代碼質量與簡化開發流程，JetBrains 工具確保快速上市。騰訊、育碧、Epic Games、Unity 等公司都依賴 JetBrains 的遊戲開發工具來優化工作流程、維護強健的代碼庫，並更高效地將創新遊戲呈現給玩家。

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