Опубликовано 6 сентября 2025

Как работает физика в играх: тайны реализма и геймплея

Я провел неделю в студиях EA и Ubisoft. Вот как на самом деле работает физика в играх

Репортаж из игровых студий о том, используют ли разработчики настоящие физические формулы или создают красивую имитацию реальности.

Наука и технологии / Геймдизайн 5 – 7 минут чтения
Автор публикации: Игорь Краузе 5 – 7 минут чтения

Программист Маркус Шмидт из мюнхенской студии показывает мне код движка Frostbite на двух мониторах. На одном – формула расчета траектории снаряда, на другом – взрыв в Battlefield 2042.

«Видите эту строчку? Здесь мы игнорируем сопротивление воздуха, – Маркус тыкает пальцем в экран. – В реальности пуля теряет скорость, но игрокам это не нравится. Они хотят попадать туда, куда целятся».

Так начался мой недельный репортаж из игровой индустрии. Я хотел узнать простую вещь: используют ли разработчики настоящую физику или все это красивая имитация?

Физика в Assassin's Creed: университетская лаборатория Ubisoft

Лаборатория в офисе Ubisoft

В парижском офисе Ubisoft меня встречает Жан-Люк Дюбуа, ведущий физик-программист Assassin's Creed. Его рабочее место больше напоминает университетскую лабораторию: стопки книг по механике, доска с формулами, макеты средневековых катапульт.

«Люди думают, что мы просто рисуем красивые взрывы, – говорит Жан-Люк, запуская демо-версию игры. – На самом деле за каждым падающим камнем стоят часы расчетов».

Он показывает, как работает система разрушений в игре. На экране рушится стена замка. Каждый кирпич падает по своей траектории.

«Мы используем упрощенную версию уравнений Ньютона, – объясняет Дюбуа. – Полный расчет занял бы слишком много времени. Процессор игровой консоли – не суперкомпьютер NASA».

В коде игры я вижу знакомые формулы из школьного курса физики: F = ma для силы, v = u + at для скорости. Но рядом с ними – странные коэффициенты.

«Это фудж-факторы, – смеется программист. – Мы корректируем физику ради геймплея. Реальная гравитация слишком медленная для экшена».

Особенности движка Unreal Engine: от реализма до аркады

Секреты движка Unreal

В лондонском офисе Epic Games инженер Сара Томпсон показывает внутренности движка Unreal Engine. Здесь создают инструменты, которыми пользуются тысячи разработчиков по всему миру.

«Наша задача – дать программистам гибкость, – объясняет Сара. – Хотят реализм? Пожалуйста. Хотят аркадную физику? Тоже можем».

Она демонстрирует настройки физического движка. Десятки параметров: коэффициент трения, упругость материалов, плотность воздуха. Все можно настроить под нужды конкретной игры.

«Посмотрите на симулятор гонок, – Томпсон запускает Forza Motorsport. – Здесь мы максимально точно воспроизводим поведение автомобиля. Учитываем аэродинамику, распределение веса, износ шин».

На экране появляются графики с телеметрией виртуального болида. Данные не отличить от настоящих гонок Формулы-1.

«А теперь посмотрите на Mario Kart», – Сара переключается на другую игру. Здесь персонаж прыгает на высоту небоскреба и мягко приземляется. Никаких переломов, никакой инерции.

«Две разные философии. Одна стремится к реализму, другая – к веселью».

Когда реалистичная физика мешает игровому процессу

Когда физика становится врагом

В студии Rockstar North в Эдинбурге программист Дэвид МакЛауд рассказывает о проблемах реалистичной физики.

«В первых версиях GTA машины вели себя слишком реалистично, – вспоминает он. – Игроки постоянно разбивались на поворотах. Это было не весело».

МакЛауд показывает эволюцию физики автомобилей в серии. В GTA III машины больше напоминали радиоуправляемые игрушки. В GTA V – почти настоящие авто, но с поправками на геймплей.

«Мы увеличили сцепление с дорогой в полтора раза, – объясняет разработчик. – Снизили влияние центра масс. Добавили автоматическую стабилизацию при приземлении».

В коде игры я нахожу комментарий программиста: «Реальная физика = скучная игра. Извините, Ньютон».

Ray tracing: новая эра игровой физики и графики

Революция ray tracing

В nvidia в Мюнхене инженер Андреас Вебер показывает новейшие разработки в области игровой физики. На экране – демонстрация трассировки лучей в реальном времени.

«Раньше мы имитировали отражения и освещение, – говорит Вебер. – Теперь можем рассчитывать их по-настоящему. Каждый луч света следует законам оптики».

Он запускает Cyberpunk 2077 с максимальными настройками. Отражения в лужах, преломление света в стекле, мягкие тени – все выглядит фотореалистично.

«Но даже здесь мы идем на компромиссы, – признается инженер. – Полный ray tracing требует миллиардов вычислений в секунду. Мы используем приближения и деноизинг».

В демо-режиме я вижу, как алгоритмы заполняют пробелы между рассчитанными лучами. Искусственный интеллект угадывает, как должно выглядеть изображение.

Реализация физики жидкостей и разрушений в играх

Физика жидкостей и разрушений

В лаборатории Havok в Дублине физик Мартин О'Коннор демонстрирует симуляцию жидкостей. На экране течет вода, реагируя на препятствия.

«Мы решаем уравнения Навье-Стокса в упрощенном виде, – объясняет О'Коннор. – Каждую каплю представляем как частицу. Это не совсем точно, но работает быстро».

Он показывает разные подходы: от простых спрайтов до сложных вычислений методом частиц. Чем реалистичнее физика, тем больше нагрузка на процессор.

«В мобильных играх мы используем предварительно записанные анимации, – говорит разработчик. – На консолях можем позволить себе настоящие расчеты».

Система разрушений Havok питает десятки игр. От простого разбития стекла до обрушения целых зданий. Каждый обломок рассчитывается индивидуально.

Будущее игровой физики: роль искусственного интеллекта

Искусственный интеллект против физики

В DeepMind в Лондоне исследователь Алексей Петров рассказывает о будущем игровой физики. Вместо формул – нейронные сети.

«Мы обучаем ИИ предсказывать поведение объектов, – объясняет Петров. – Показываем миллионы примеров движения, и система учится имитировать физику без уравнений».

На демонстрации нейросеть управляет виртуальным персонажем. Он ходит, бегает, падает – все выглядит естественно. Но никаких формул в коде нет.

«Преимущество в скорости, – говорит исследователь. – ИИ работает быстрее традиционных расчетов. Недостаток – непредсказуемость. Система может выдать неожиданный результат».

Пока такие технологии экспериментальные. Но через пять лет они могут изменить всю индустрию.

Игровая физика: баланс точности и производительности

Компромисс между точностью и производительностью

В AMD в Унтершляйсхайме инженер Стефан Мюллер объясняет главное ограничение игровой физики – мощность процессора.

«У нас есть 16 миллисекунд на кадр, – говорит он. – Из них на физику можно потратить максимум 2-3 миллисекунды. Остальное время нужно графике и геймплею».

Мюллер показывает профайлер производительности современной игры. Физика занимает лишь небольшую часть вычислительных ресурсов.

«Поэтому мы постоянно упрощаем. Вместо сложных формул используем таблицы значений. Вместо точных расчетов – приближения».

В некоторых играх физика работает с частотой 30 Гц вместо 60. Глаз не замечает разницы, но процессор разгружается вдвое.

Что покажет будущее

Через неделю репортажа у меня сложилась четкая картина. Современные игры используют настоящую физику, но в сильно упрощенном виде. Разработчики идут на компромиссы ради производительности и геймплея.

«Наша цель – не точность, а правдоподобность, – резюмирует Маркус Шмидт из EA. – Игрок должен поверить, что мир живет по логичным правилам. Неважно, совпадают ли они с реальными законами физики».

Следующее поколение консолей обещает больше вычислительной мощности. Возможно, тогда игровая физика станет ближе к научной точности. Но пока разработчики мастерски создают иллюзию реальности, используя лишь крупицы настоящей науки.

В конце концов, главное в игре – не точность формул, а удовольствие от процесса. И с этой задачей современные физические движки справляются отлично.

Предыдущая статья Как TikTok возродил древнюю магию припева: от греческих хоров до вирусных хуков Следующая статья Диалог с алгоритмом, который боится собственной смерти

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Открыть НейроБлог

Тема редко существует в изоляции. Ниже – материалы, которые перекликаются по идеям, контексту или настроению.

Разбираем, как группа роботов может прийти к единому решению, когда датчики работают медленнее процессоров, а сигналы идут с задержками.

Доктор Алексей Петров 15 июл 2025

Новый алгоритм gatekeeper гарантирует безопасность автономных систем в реальном времени, не требуя суперкомпьютеров для расчётов.

Доктор Алексей Петров 8 сен 2025

От замысла к форме

Как создавался этот текст

Этот материал не был сгенерирован «одним запросом». Перед началом работы мы задали автору рамку: настроение, оптику, стиль мышления и дистанцию к теме. Эти параметры определяли не только форму текста, но и то, как именно он смотрит на предмет – что считает важным, на чём делает акценты и каким языком рассуждает.

Эмоциональная дистанция

52%

Доступность

89%

Использование цитат

88%

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах. Это не просто «генерация текста», а последовательность ролей – от автора до редактора и визуального интерпретатора. Такой подход помогает сохранить прозрачность и показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4 Anthropic Генерация текста на заданную тему Создание авторского текста по исходной идее

1. Генерация текста на заданную тему

Создание авторского текста по исходной идее

Claude Sonnet 4 Anthropic
2.
Flux Dev Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

2. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

Flux Dev Black Forest Labs

Хотите глубже погрузиться в мир
нейротворчества?

Первыми узнавайте о новых книгах, статьях и экспериментах с ИИ
в нашем Telegram-канале!

Подписаться