GridHorizon 是我近期在做的一个大尺度网页开放世界探索游戏。
在玩狩猎游戏《猎人之路》的时候，我意识到这种大地图、慢节奏的游戏充满了魅力：当你没那么容易获得猎物时，真正得到猎物会产生巨大的成就感。同样的思路，我觉得当年的绝地求生（吃鸡）也是。那个游戏最大的改变不是毒圈、不是跳伞，我觉得是 100 个人在巨大地图里的求生——那种孤独感是前所未有的。
所以我一直想做一款特别拟真的探索游戏，就类似 16 世纪的欧洲探险家在美洲的探索：他们在大洋里航行数月见不到陆地，见到的陆地也不知道到底是一个小岛还是一片大陆；对他们来说，一切如外星球一样未知，一种深深的孤独感和恐惧感，非常有魅力。
其实我本来想做更大的世界，比如按真实地球每 100 米一个格子，一个人走一格要真实的 5 秒钟这样。但在和 AI 计算之后发现，这确实没法玩，因为太大、太慢了！真实地球地表面积的尺度依然不是当今计算机可以模拟的容量：一是体积太过庞大，数据库存储的压力不可计数；还有个问题是玩家根本不太可能在这个尺度的游戏里遇到人——哪怕地球上 80 亿人都进到这个游戏、完全随机分配，都碰不见几个。再进一步想，这还只是太阳系里一颗渺小的地球；整个太阳系在银河系里也不过是一粒沙子，尺度简直让人细思极恐。
鉴于游戏性能和游戏性的考虑，最终我确定地图为 8000×8000 格子，大概一半土地、一半海洋。玩家路过每个格子默认是 1 秒钟；即便这样，从地图一端走到另一端也要两个多小时，走遍全图要数月，每个格子都走完要两三年！
开发方面主要采用 Next.js，部署在 Vercel 上，用了 Vercel 的 Storage，并用 Ably 做玩家之间的信息同步。
真实开发时，项目要比我预想的难，而且还有网络请求延迟的问题。本来的方案是轮询更新玩家位置，但会导致大量等待；AI 初期实现时，基本所有请求都要等网络 callback 之后再做。后来改成本地优先，再同步到服务端，让玩家的操作先看到效果。
这毕竟是一个巨大的多人在线游戏，里面还包含路过缴费、玩家之间更新所处位置等互动。摒弃轮询之后，我采用 Ably 来实现。
数据库 schema 的复杂程度要远超我本来的设想。这其实并不是一个简单的游戏，理论上比我做那些单机游戏麻烦很多，尤其在服务器通信方面。
这个游戏我也录了视频，并在 Reddit 上做了简单推广。在其中一个论坛里，被几个玩家嘲讽说是 AI 做的游戏。我这时才意识到，海外玩家对 AI 创作有多大的恶意和抵触。不过在另外一些论坛里我得到了 10 个点赞，也听到了赞美。YouTube 的播放数据也不错，我甚至吸引到一个进入我 Discord 频道的玩家——他就游戏的问题提出了自己的疑问，让我深受感动。
这个游戏的游戏性有一部分取决于有多少玩家进入。如果形成规模效应，一下子几千上万玩家融入，会让所有人都感到好玩；但如果只有几个人，大家很快就会放弃。基于这个原因，我对此没有特别足的信心。
也因为这个，我将项目设成了开源，GitHub 仓库是 public 的，也欢迎感兴趣的人一起加入。
不过我现在也没太搞懂：是不是在 AI coding 时代，开源已经渐渐不行了——因为不太需要开源合作，AI 都能帮你很快搞定，大家都是在和 AI 合作做开源项目。
再等等看吧。