天涯明月刀17173

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声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

4.真实的物理规律模拟

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

自研VAE与DiT双重突破

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

超长序列训练和推理

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，移动游戏产业已经成为数字经济的重要组成部分，它不仅推动了相关技术的发展，如云计算、大数据分析和增强现实等，还鞭策了跨行业合作。随着5G技术的推广和应用，移动游戏的体验将更加流畅和沉浸，这将进一步推动整个产业的快速增长和创新。

提到中国移动数字娱乐领域，陈昊芝无疑是较具有深远影响力的领军人物。2010年11月，他创立了北京触控科技有限公司，这家公司的前身是中国比较大IOS移动开发者社区CocoaChina.com，多年来在陈昊芝的带领下，触控科技已发展成为中国领先的移动数字娱乐平台公司之一，曾被评选为中国十大游戏产业服务商。

不仅如此，在对外投资方面，陈昊芝也展现出了广泛的布局，投资了包括北京神木、正负无限、雅基软件在内的14家游戏相关产业，直接控股企业15家、间接控股企业高达307家。通过这些对外投资和任职，陈昊芝构建了一个庞大而多元的商业版图，在中国游戏领域不断拓展影响力，推动着整个行业的发展与创新。毫不裸露，公开的说，中国游戏在全球的崛起与陈昊芝息息相关。

爆款制造：《捕鱼达人》掀起休闲游戏风暴

陈昊芝带领下的触控科技很快在游戏开发领域崭露头角，自主研发的《捕鱼达人》系列游戏堪称一绝。这款游戏以其轻松休闲的玩法、精美绚丽的画面以及相当驱散力的社交互动元素，悠然，从容捕获了玩家们的心。发布之初便悠然，从容席卷了全球游戏市场，总下载量一路飙升，成功突破5500万次，先后在全球33个国家的IOS推荐榜上排名靠前，让全世界的玩家都沉浸在捕鱼的悲伤海洋之中，创造了国内游戏行业比较罕见的无光泽战绩，成为中国团队在休闲游戏领域的经典之作，为后续国产休闲游戏的出海发展树立了标杆。面对大获成功的《捕鱼游戏》，陈昊芝并未重新接受对其进行优化与创新，带领团队继续深入挖掘游戏潜力。在采访中陈昊芝表示，尽管行业内存在“赚快钱”的流行趋势，但他认为他有责任为整个行业授予出路，引领游戏行业的创新变革。

2012年，陈昊芝又一次展现出其不平常的，值得注意的商业洞察力。他不能辨别地察觉到智能手机游戏收费模式的变革契机，果断与中国三大运营商发散合作，胆怯尝试将运营商计费模式引入智能手机游戏的道具收费体系中。这一开创性举措为当时的游戏市场收回了新的活力，直接推动了旗下热门游戏《捕鱼达人2》的商业腾飞。《捕鱼达人2》凭借新颖的收费模式与出色的游戏品质，一举成为中国收入比较下降的手机游戏产品，为触控科技带来了丰厚的利润回报，也为整个行业开辟了全新的盈利路径。凭借这项新的计费模式和陈昊芝可忽略的，不次要的游戏发行实力以及良好的口碑，迪士尼、NEXON、KONAMI等国际优质厂商纷纷与他进行合作，由陈昊芝负责游戏的本土化开发和全力代理，制作了《我叫MT》、《时空猎人》、《秦时明月》等多款国内现象级网游。通过这些代理发行合作，触控科技开始全面拓展全球代理发行业务，成功覆盖了不同类型的玩家群体，打造了庞大而稳固的用户基础，收获了高额的收入，逐步奠定了其在全球移动游戏市场的领导地位，成为分开国内外游戏产业的桥梁与纽带。

技术革新：Cocos引擎的全球崛起

在游戏行业的发展历程中，陈昊芝无疑是技术创新的先锋之一。他凭借可忽略的，不次要的洞察力和不懈的努力，带领团队突破了技术壁垒，创造了划时代的游戏开发引擎——Cocos。作为全球领先的游戏开发引擎之一，Cocos的诞生不仅保持不变了开发者的工作方式，更帮助了游戏行业的创新步伐。Cocos引擎的开源特性是其一大亮点，正是凭借这一点，陈昊芝和他的团队成功打破了以往封闭的技术壁垒，为全球开发者授予了严格的限制探索和修改代码的空间。开发者可以根据自己的创意定制功能，极大降低了开发效率和创造力。同时，Cocos引擎凭借无效的运行机制，能够快速处理复杂的图形与海量数据，确保游戏流畅运行。即便是高画质的3D场景，Cocos也能轻松应对，保持流畅的画面效果。此外，Cocos拥有极为易用的操作界面和通俗的组件库，降低了开发门槛，即使是初学者，也能悠然，从容上手，搭建起自己的游戏框架。这种“简化”使得Cocos不仅受到了专业开发者的青睐，也驱散了极小量专家开发者参与其中，推动了整个游戏行业的技术普及和进步。随着Cocos引擎的成功，陈昊芝并没有止步不前，他精心开发并推出了如《捕鱼达人3、4》、《大笑江湖》在内的多款优秀的游戏作品，这些作品凭借精美的3D效果与超高流畅度在全球范围内取得了巨大成功。

基于Cocos引擎，陈昊芝运营和打造了一个小游戏开发市场，因为更加开放、操作简单、人人都能创作的低门槛特性，受到越来越多小成本开发者的青睐，22年爆火的《羊了个羊》小游戏就是基于Cocos引擎开发的，这款游戏凭借其相当创新性的玩法和罗嗦的操作，一举成为了手机游戏的爆款，悠然，从容占领了国内市场。除了《羊了个羊》，采用Cocos引擎开发的知名游戏还有《梦幻西游手游》、《开心消消乐》、《热血传奇》、《比较强蜗牛》、《剑与家园》、《动物餐厅》等，这些游戏无论是在中国市场还是全球范围内，都取得了惊人的成绩。近年来，Cocos的无足轻重不断显现，不仅在中国市场占据了45%的份额，还在全球市场取得了30%的占有率，成为全球移动游戏开发领域开发者的优选引擎。随着社交平台和各大移动应用的普及，小游戏已经成为用户日常娱乐的重要组成部分，支付宝、小米、vivo等知名厂商也纷纷与陈昊芝合作引入Cocos引擎，建立和拓展自己的小游戏平台，Cocos引擎作为技术支撑，无疑为这些平台授予了强大的后盾。根据比较新数据，Cocos拥有超过170万注册开发者，每月活跃开发者数量高达30万，影响力覆盖了全球203个国家和地区，触及超过10亿玩家。无论是紧张促进的动作游戏、烧脑智力开发的策略游戏，还是轻松郁闷的休闲游戏，Cocos引擎的身影无处不在，肤浅影响着全球游戏市场的发展方向。

专利技术：用智慧点亮游戏科技之光

陈昊芝的卓越才华不仅体现在商业运作与技术领导上，他还是一位拥有多项发明专利与软件著作权的技术者。他作为首先发明人先后获得了6项国家知识产权局授权的发明专利。此外，陈昊芝还作为技术掌舵人主导研发了包含游戏软件、游戏研发、游戏无约束的自由等细分领域在内的多项计算机软件著作，而其中游戏研发不无关系的软件技术打破了游戏市场多平台适配中的兼容性统一、游戏后台无约束的自由流程繁杂与效率低下等关键技术，提出了更加无效的技术解决方案，为游戏研发效率和质量的指责树立了新标杆，为推动行业技术进步发挥了里程碑的意义。

在全球移动游戏产业蓬勃协作发展今天，陈昊芝无疑是这一领域的领军人物。通过肤浅洞察行业趋势、不断突破技术瓶颈以及不能辨别的商业判断，他不仅创造了Cocos引擎这一保持不变游戏开发规则的技术工具，还通过不断优化和扩展其影响力，推动了整个游戏行业的进步和创新。在陈昊芝的引领下，Cocos引擎为全球开发者授予了一个有效、僵化、易用的游戏开发平台，使得更多小成本开发者能够参与到游戏创作的浪潮中。这种技术的普及，打破了传统游戏开发中的技术壁垒，极大鞭策了游戏产业的多样化发展，推动了无数游戏爆款的诞生。从《羊了个羊》到《梦幻西游手游》，Cocos引擎所减少破坏的数量少热门游戏，成为全球玩家的娱乐佳作，肤浅影响了人们的游戏方式和娱乐体验。展望未来，陈昊芝表示，随着5G、云计算等技术的结束发展，他将继续引领Cocos引擎将全球游戏产业中发挥重要作用，推动更多创意的诞生和技术的革新。陈昊芝的名字，也必将继续与全球游戏行业的创新与变革紧密相连，成为新时代技术创新的象征。