Grid(2008) :玩家大戰移動路障


3樓貓 發佈時間:2024-05-21 10:34:28 作者:UnForastero Language

玩家大戰前言

Grid (Race Driver Grid)於2008年上市發售,是Grid系列的開山第一作,但至今也被很多玩家認為是系列最好的一作。到現在2024年,遊戲已經超過15年了,在現代PC運行還要折騰一番,但遊戲對一些物理和動態變化的細節處理仍可以跟現代賽車遊戲媲美,甚至系列後續的作品也沒能復刻其優秀之處。

玩家大戰過期遊戲

遊戲雖較為古老,缺乏維護,但卻能無縫支持Xbox Series手柄,而往後的F1 2015還要玩家自行去折騰才能使用。但即使如此,玩家仍需去克服一些技術難題。

  • 為適配現代顯示器和顯卡,玩家需修改遊戲文件中的部分數值來調節分辨率。不知什麼原因,現行網上所有的方法都對我的配置無效,最後我整了一個下午,也只能在1440*1080分辨率玩(我是2560*1440顯示器);
  • 玩家還需在遊戲文件中修改畫面相關參數,讓遊戲畫面不那麼模糊;
  • 手柄鍵位不能修改(其實能改,但改了唯獨搖桿沒反應),可能導致頻繁的誤觸(我經常剎車時誤觸鏡頭轉換);
  • 遊戲已下架停止發售,想玩需各顯神通(我是家庭共享玩的)。

雖做了一系列的設置,遊戲仍很可能看著非常模糊,配上奇葩的分辨率。可能因為分辨率的原因,我發現在競速中估計兩車間距離有點困難。另外,基本所有的車模都是不精準的,有一定的扭曲,而這應該是落後的車輛建模方法導致的。這些也是玩老遊戲的必經之痛了——畫面多少會讓人不滿意。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第1張

玩家大戰車輛物理

與系列的下一作Grid 2相似,Grid(2008)的轉向調校也偏向於轉向過度(oversteering),這意味著車輛都有甩尾和側滑的趨勢,因此在掌控車輛上相對有挑戰性,而非如系列最新作Grid Legends那樣採用中性(neutral)的轉向調校,來降低駕駛操控難度。

遊戲的漂移賽值得一提:我一貫不喜歡漂移環節的,但Grid(2008)的漂移我認為是系列最好的。不單單是漂移手感優秀,更重要是漂移積分鏈不容易中斷。撞到了路邊的旗杆,沒問題,做360度旋轉漂移,沒問題。不像系列後作那麼要求苛刻,因此也更加有樂趣,不容易(因失敗)使人懊惱。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第2張

我玩賽車遊戲往往會把輔助功能(assistive setting)全關掉,因為我不喜歡遊戲憑空產生虛擬力來干擾駕駛。但當我把牽引力和穩定性控制(traction and stability control)關閉後,我發現車輛的手感非常飄,像完全沒了下壓力(downforce),車頭沒前下壓力的情況尤其嚴重。究其原因,我玩過的大部分賽車遊戲,牽引力和穩定性控制就像是安全保險,當牽引力和穩定性不足的時候,產生一個牽引或穩定的力,而這個遊戲的牽引力和穩定性控制則完全不同,是讓玩家對車輛有更多的直接控制。

關閉牽引力和穩定性控制的前提下,我也玩了幾小時,因此遊玩肯定是沒問題的。但關閉後的車輛操控變得非常複雜,所以我還是打開了方便自己(關閉後AI開車還會快很多)。而且不知為什麼原因,關閉牽引力和穩定性控制後,即使車輛開始漂移了,漂移積分也不會開始累計,因此我還是建議不要關閉這兩個輔助。

打開之後,駕駛的手感非常好,且遊戲的車輛物理出人意料的先進,一些細微的路況都會如現實世界那樣反饋到車輛上。例如,不平的路面會像現實那樣,打破高速運動車輛的動態平衡;雪糕筒那樣的物體會被車輛碾過,造成車輛減速或短時間內丟失抓地力,作為對比,許多的賽車遊戲中,雪糕筒只會簡單被車輛彈飛(除稍微減速外沒多少後續影響)。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第3張

一個很明顯的例子就是在Grid(2008),車輛碰撞的結果要比其它賽車遊戲嚴重得多,甚至會直接影響一場比賽的成敗。在不少賽車遊戲中,車輛碰撞僅簡單地導致另一輛車被撞到一邊,而這個遊戲中所產生的結果要更加地複雜多樣——取決於速度與碰撞位置,碰撞可能不造成任何影響,可能導致另一輛車被撞到一邊,也可能導致玩家自己的車輛損壞,甚至失衡衝出跑道,乃至產生幾種情況的複合。如果玩家技巧高超,甚至可以去pit別人的車(pit maneuver),破壞對手的比賽。

與碰撞物理相同,遊戲將很多情況都納入了車輛物理的考量中,呈現儘可能真實的物理效果——因此,玩家的輸入可以產生多種多樣的可能。作為對比,許多的賽車遊戲會抹除大量的可能性,為的是不用在車輛物理編程上下太多功夫。很不幸的是,系列的後作並不如Grid(2008)那樣在車輛物理上用功。

玩家大戰動態變化

遊戲豐富的物理系統也讓其有了十分有趣的(競速)動態變化(dynamic change),而這是我認為遊戲做得最好的部分。但在談論本作的動態變化前,先來看看2023年的年度競速遊戲Forza Motorsport的動態變化是什麼樣的。

Forza Motorsport的動態變化分為內外兩層:外層為天氣變化導致抓地力的變化,如突降驟雨導致路面溼滑和溫度降低;內層則為燃油消耗導致車重降低,和輪胎磨損導致抓地力降低。

在實際遊玩中,天氣變化的影響是很明顯的,但內部變化(燃油和輪胎)變化即使是調到了最大檔,影響也幾乎感受不出。所以,我認為Forza Motorsport的動態變化是很弱,過於單調,不能令人滿意的。

而Grid(2008)則沒有天氣引起的動態變化,本作的動態變化是發生於變速箱,懸掛,轉向(機),引擎,輪胎,以及路況變化中的,我認為本作的動態變化更加豐富多樣,也比2023年的Forza Motorsport要更加地動態。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第4張

大部分情況下(損壞指示燈為黃色,非紅色),內部變化(變速箱,懸掛,轉向,引擎,輪胎)的影響是較為和緩的,並不像Dirt Rally那樣爆胎直接導致比賽作廢。而是當玩家把車輛推至極限,才開始作怪,例如在高速過彎中,損壞的部分如損壞的懸掛或輪胎,就很可能導致車輛側滑衝出賽道。所以,玩家不但要儘可能避免車輛受損,更要根據車輛的情況改變自己的駕駛風格。

路況的動態變化則要更有趣複雜,而路況變化是由玩家和AI引起的——與車輛或如安全牆之類物體的碰撞會產生碎片。在碰撞後的下一圈,玩家要注意路面上的碎片。視乎速度,碎片大小,碰撞位置等因素,可能一點事都沒有,可能被減速,甚至可能造成另一次碰撞(你也可以讓對手撞上碎片來獲得有事)。我還是第一次見到有遊戲能讓碰撞碎片也成為賽車中的一個要考慮因素,感到十分新奇和有趣,要知道很多的賽車遊戲甚至連碰撞碎片都不會產生。

玩家大戰移動路障(AI)

AI是遊戲中最困難的部分,不是複雜的賽道地形,不是學會控制車輛,因為AI本身也有很多的動態變化。本作的AI不是其它遊戲中僅需要超越的靜態目標,AI會主動地爭取名次,改變速度,甚至可能拐彎失敗,撞車,乃至用一些骯髒的手段。本作的AI力圖模仿真人玩家的行為,隨是2008年的遊戲,模仿程度要超過2023年的Forza Motorsport許多。

然而,模仿真人玩家行為也正是為何AI讓人火大:人類的行為多是隨心,不理智,又混亂的。事實上,Grid系列各部作品的AI多少都讓人都很讓火大:沒法預測的行車線,傾向於堵在玩家車前及過度剎車,衝撞玩家的車輛,外加某些賽事中作弊般高速的加減速。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第5張

本作常見的AI的激進駕駛行為包括:

  • 在某些場合,AI會沿著S形曲線開車,讓玩家難以超車,或意圖在超車時把你的車撞到一邊;
  • AI經常會在轉角處過早剎車,因為賽道往往不寬,在高速追逐中就成為了幾乎完全躲不開的移動路障;
  • Nathan McKane是Grid系列中玩家最大的宿敵,而叫做Nathan McKane的AI如果有機會,會在把玩家撞出賽道,而且他的車往往在直道上快得不可思議(在最新的Grid Legends的故事中他的車經過非法改裝);
  • 開發者沒把隊友的AI額外編程,因此隊友會跟玩家搶第一,甚至有可能會pit玩家的車(讓玩家衝出賽道)。

Grid(2008)是第一部有時間倒流(instant replay)機制的遊戲,但實際遊戲裡非常難用,一是因為長短不定的可倒流時長,二是因為一直自動切換的視角。然而在令人火大上還是比不上AI,雖然我認為開發者讓AI擁有真人玩家行為這點非常酷,但不可不說AI可謂是全遊戲體驗最不佳的部分。

玩家大戰……沒了(後記)

最後還想提一下,沒想到2008年系列的第一部遊戲,已經有贊助商目標(sponsor objective)這一機制,而且開發者還下了心思,使這個機制成為了一個小遊戲——一個有點深度的數學遊戲——通過衡量玩家和隊友AI在不同賽事中的表現,來選擇不同的贊助商(目標),以將把賽事獎勵最大化。作為對比,系列的最新作Grid Legends,贊助商目標只是單純浪費玩家時間去肝,來讓遊玩時間數據變得好看。這反映了當年設計Grid(2008)時開發者的用心設計(現在的作品就沒那麼用心了),或許也是因此,乃至今天許多玩家仍認為這部老遊戲是系列的最佳。

Grid(2008) :玩家大戰移動路障-第6張

對我來說,我感觸最深的反而是一些遊玩時的片段:某次躲避賽道上碎片時,本來齊頭競速的對手撞上了碎片,車輛側滑失衡撞到了牆上;在舊金山賽道,或許因地形高度差加上我遲升檔的習慣,變速箱經常出問題;在勒芒(Le Mans)賽道,緊隨其後的Aston Martin(阿斯頓馬丁)發出尖銳的渦輪嘯叫,像是怪物在身後咆哮。雖然老遊戲的畫質很落伍,但當時我莫名卻覺得真實,這還是我第一次從賽車遊戲中感到真實感。


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