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

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться