Grid(2008) :玩家大战移动路障


3楼猫 发布时间:2024-05-21 10:34:28 作者:UnForastero Language

玩家大战前言

Grid (Race Driver Grid)于2008年上市发售,是Grid系列的开山第一作,但至今也被很多玩家认为是系列最好的一作。到现在2024年,游戏已经超过15年了,在现代PC运行还要折腾一番,但游戏对一些物理和动态变化的细节处理仍可以跟现代赛车游戏媲美,甚至系列后续的作品也没能复刻其优秀之处。

玩家大战过期游戏

游戏虽较为古老,缺乏维护,但却能无缝支持Xbox Series手柄,而往后的F1 2015还要玩家自行去折腾才能使用。但即使如此,玩家仍需去克服一些技术难题。

  • 为适配现代显示器和显卡,玩家需修改游戏文件中的部分数值来调节分辨率。不知什么原因,现行网上所有的方法都对我的配置无效,最后我整了一个下午,也只能在1440*1080分辨率玩(我是2560*1440显示器);
  • 玩家还需在游戏文件中修改画面相关参数,让游戏画面不那么模糊;
  • 手柄键位不能修改(其实能改,但改了唯独摇杆没反应),可能导致频繁的误触(我经常刹车时误触镜头转换);
  • 游戏已下架停止发售,想玩需各显神通(我是家庭共享玩的)。

虽做了一系列的设置,游戏仍很可能看着非常模糊,配上奇葩的分辨率。可能因为分辨率的原因,我发现在竞速中估计两车间距离有点困难。另外,基本所有的车模都是不精准的,有一定的扭曲,而这应该是落后的车辆建模方法导致的。这些也是玩老游戏的必经之痛了——画面多少会让人不满意。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第1张

玩家大战车辆物理

与系列的下一作Grid 2相似,Grid(2008)的转向调校也偏向于转向过度(oversteering),这意味着车辆都有甩尾和侧滑的趋势,因此在掌控车辆上相对有挑战性,而非如系列最新作Grid Legends那样采用中性(neutral)的转向调校,来降低驾驶操控难度。

游戏的漂移赛值得一提:我一贯不喜欢漂移环节的,但Grid(2008)的漂移我认为是系列最好的。不单单是漂移手感优秀,更重要是漂移积分链不容易中断。撞到了路边的旗杆,没问题,做360度旋转漂移,没问题。不像系列后作那么要求苛刻,因此也更加有乐趣,不容易(因失败)使人懊恼。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第2张

我玩赛车游戏往往会把辅助功能(assistive setting)全关掉,因为我不喜欢游戏凭空产生虚拟力来干扰驾驶。但当我把牵引力和稳定性控制(traction and stability control)关闭后,我发现车辆的手感非常飘,像完全没了下压力(downforce),车头没前下压力的情况尤其严重。究其原因,我玩过的大部分赛车游戏,牵引力和稳定性控制就像是安全保险,当牵引力和稳定性不足的时候,产生一个牵引或稳定的力,而这个游戏的牵引力和稳定性控制则完全不同,是让玩家对车辆有更多的直接控制。

关闭牵引力和稳定性控制的前提下,我也玩了几小时,因此游玩肯定是没问题的。但关闭后的车辆操控变得非常复杂,所以我还是打开了方便自己(关闭后AI开车还会快很多)。而且不知为什么原因,关闭牵引力和稳定性控制后,即使车辆开始漂移了,漂移积分也不会开始累计,因此我还是建议不要关闭这两个辅助。

打开之后,驾驶的手感非常好,且游戏的车辆物理出人意料的先进,一些细微的路况都会如现实世界那样反馈到车辆上。例如,不平的路面会像现实那样,打破高速运动车辆的动态平衡;雪糕筒那样的物体会被车辆碾过,造成车辆减速或短时间内丢失抓地力,作为对比,许多的赛车游戏中,雪糕筒只会简单被车辆弹飞(除稍微减速外没多少后续影响)。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第3张

一个很明显的例子就是在Grid(2008),车辆碰撞的结果要比其它赛车游戏严重得多,甚至会直接影响一场比赛的成败。在不少赛车游戏中,车辆碰撞仅简单地导致另一辆车被撞到一边,而这个游戏中所产生的结果要更加地复杂多样——取决于速度与碰撞位置,碰撞可能不造成任何影响,可能导致另一辆车被撞到一边,也可能导致玩家自己的车辆损坏,甚至失衡冲出跑道,乃至产生几种情况的复合。如果玩家技巧高超,甚至可以去pit别人的车(pit maneuver),破坏对手的比赛。

与碰撞物理相同,游戏将很多情况都纳入了车辆物理的考量中,呈现尽可能真实的物理效果——因此,玩家的输入可以产生多种多样的可能。作为对比,许多的赛车游戏会抹除大量的可能性,为的是不用在车辆物理编程上下太多功夫。很不幸的是,系列的后作并不如Grid(2008)那样在车辆物理上用功。

玩家大战动态变化

游戏丰富的物理系统也让其有了十分有趣的(竞速)动态变化(dynamic change),而这是我认为游戏做得最好的部分。但在谈论本作的动态变化前,先来看看2023年的年度竞速游戏Forza Motorsport的动态变化是什么样的。

Forza Motorsport的动态变化分为内外两层:外层为天气变化导致抓地力的变化,如突降骤雨导致路面湿滑和温度降低;内层则为燃油消耗导致车重降低,和轮胎磨损导致抓地力降低。

在实际游玩中,天气变化的影响是很明显的,但内部变化(燃油和轮胎)变化即使是调到了最大档,影响也几乎感受不出。所以,我认为Forza Motorsport的动态变化是很弱,过于单调,不能令人满意的。

而Grid(2008)则没有天气引起的动态变化,本作的动态变化是发生于变速箱,悬挂,转向(机),引擎,轮胎,以及路况变化中的,我认为本作的动态变化更加丰富多样,也比2023年的Forza Motorsport要更加地动态。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第4张

大部分情况下(损坏指示灯为黄色,非红色),内部变化(变速箱,悬挂,转向,引擎,轮胎)的影响是较为和缓的,并不像Dirt Rally那样爆胎直接导致比赛作废。而是当玩家把车辆推至极限,才开始作怪,例如在高速过弯中,损坏的部分如损坏的悬挂或轮胎,就很可能导致车辆侧滑冲出赛道。所以,玩家不但要尽可能避免车辆受损,更要根据车辆的情况改变自己的驾驶风格。

路况的动态变化则要更有趣复杂,而路况变化是由玩家和AI引起的——与车辆或如安全墙之类物体的碰撞会产生碎片。在碰撞后的下一圈,玩家要注意路面上的碎片。视乎速度,碎片大小,碰撞位置等因素,可能一点事都没有,可能被减速,甚至可能造成另一次碰撞(你也可以让对手撞上碎片来获得有事)。我还是第一次见到有游戏能让碰撞碎片也成为赛车中的一个要考虑因素,感到十分新奇和有趣,要知道很多的赛车游戏甚至连碰撞碎片都不会产生。

玩家大战移动路障(AI)

AI是游戏中最困难的部分,不是复杂的赛道地形,不是学会控制车辆,因为AI本身也有很多的动态变化。本作的AI不是其它游戏中仅需要超越的静态目标,AI会主动地争取名次,改变速度,甚至可能拐弯失败,撞车,乃至用一些肮脏的手段。本作的AI力图模仿真人玩家的行为,随是2008年的游戏,模仿程度要超过2023年的Forza Motorsport许多。

然而,模仿真人玩家行为也正是为何AI让人火大:人类的行为多是随心,不理智,又混乱的。事实上,Grid系列各部作品的AI多少都让人都很让火大:没法预测的行车线,倾向于堵在玩家车前及过度刹车,冲撞玩家的车辆,外加某些赛事中作弊般高速的加减速。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第5张

本作常见的AI的激进驾驶行为包括:

  • 在某些场合,AI会沿着S形曲线开车,让玩家难以超车,或意图在超车时把你的车撞到一边;
  • AI经常会在转角处过早刹车,因为赛道往往不宽,在高速追逐中就成为了几乎完全躲不开的移动路障;
  • Nathan McKane是Grid系列中玩家最大的宿敌,而叫做Nathan McKane的AI如果有机会,会在把玩家撞出赛道,而且他的车往往在直道上快得不可思议(在最新的Grid Legends的故事中他的车经过非法改装);
  • 开发者没把队友的AI额外编程,因此队友会跟玩家抢第一,甚至有可能会pit玩家的车(让玩家冲出赛道)。

Grid(2008)是第一部有时间倒流(instant replay)机制的游戏,但实际游戏里非常难用,一是因为长短不定的可倒流时长,二是因为一直自动切换的视角。然而在令人火大上还是比不上AI,虽然我认为开发者让AI拥有真人玩家行为这点非常酷,但不可不说AI可谓是全游戏体验最不佳的部分。

玩家大战……没了(后记)

最后还想提一下,没想到2008年系列的第一部游戏,已经有赞助商目标(sponsor objective)这一机制,而且开发者还下了心思,使这个机制成为了一个小游戏——一个有点深度的数学游戏——通过衡量玩家和队友AI在不同赛事中的表现,来选择不同的赞助商(目标),以将把赛事奖励最大化。作为对比,系列的最新作Grid Legends,赞助商目标只是单纯浪费玩家时间去肝,来让游玩时间数据变得好看。这反映了当年设计Grid(2008)时开发者的用心设计(现在的作品就没那么用心了),或许也是因此,乃至今天许多玩家仍认为这部老游戏是系列的最佳。

Grid(2008) :玩家大战移动路障-第6张

对我来说,我感触最深的反而是一些游玩时的片段:某次躲避赛道上碎片时,本来齐头竞速的对手撞上了碎片,车辆侧滑失衡撞到了墙上;在旧金山赛道,或许因地形高度差加上我迟升档的习惯,变速箱经常出问题;在勒芒(Le Mans)赛道,紧随其后的Aston Martin(阿斯顿马丁)发出尖锐的涡轮啸叫,像是怪物在身后咆哮。虽然老游戏的画质很落伍,但当时我莫名却觉得真实,这还是我第一次从赛车游戏中感到真实感。


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