- “這版Shader優化后,3款機型的渲染耗時降了但內存漲了,是巧合嗎?”
- “QA連續測了8次加載場景,為什么第5次開始突然掉幀?”
- “對比上周的測試數據,哪些優化措施真正起了作用?” —— 每到版本迭代關鍵期,Unity開發者和QA人員總會陷入這樣的“數據迷霧”。
單份報告的AI解讀精準卻片面,多份數據的人工比對耗時且易漏,傳統分析模式早已跟不上敏捷開發的節奏。如今,深耕游戲性能優化十年的UWA給出了破局答案:UWA GOT Online「AI 批量分析」功能正式上線!作為AI問答、AI解讀功能的重磅升華,它將分散的測試數據串聯成系統的洞察網絡,讓開發者告別“盲人摸象”,從全局視角掌控性能真相。
一次操作,解鎖三大核心場景的系統性分析
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打開UWA GOT Online的“批量分析”入口,AI將自動完成數據關聯與深度挖掘,并智能推薦分析質量較高的數據報告:
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幾分鐘后就能分析報告的性能趨勢和呈現的問題,直擊三類高頻需求:
- 跨報告趨勢追蹤:自動聚合FPS均值、Jank均值、設備內存等核心指標的變化曲線。比如批量分析結果中,AI會明確標注“備注***的報告中,FPS上升或者下降,是否超出推薦值”,讓優化效果與潛在風險一目了然。

- 多維度問題定位,避免人工誤判與遺漏,產能直接翻倍。單份報告只能卡著“單點視角”看問題,但多份報告的分析工作本身存在大量操作導致的時間損耗,即使簡化至兩份數據對比這種最常見的應用場景,分析師也要挨個點開十幾個頁簽手動比對,不僅耗上1-2小時,還容易漏過數據間的關鍵關聯。而AI批量分析直接打破這種局限,既能快速揪出“藏在多份數據里的共性問題”,也能精準挖出“不同報告的個性差異”。全程智能化完成,效率和精準度直接拉滿。
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- 比如某MMORPG項目測了4款機型,AI先鎖定“所有機型Mono堆內存占用高”的共性,再拆解個性:既不用團隊反復切換報告記數據,也避免把個性差異誤判成單一機型兼容問題,大幅省了無效分析的時間。
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- 測試行為診斷:智能分析測試習慣與數據質量的關聯。針對QA團隊的測試記錄,AI會輸出“測試覆蓋建議”:“近10次測試中,低配機型占比僅20%,且未覆蓋高溫環境場景,存在性能隱患”;同時標注“重復測試提示”:“第6、7輪測試參數完全一致,可合并分析節省時間”,幫團隊優化測試流程。

UWA AI批量分析的底氣,源于十年的服務經驗積累,更精準切中Unity開發者的核心痛點,對UWA而言,AI批量分析不是孤立功能的疊加,更是“AI + 性能優化”生態的關鍵一環。
歡迎一并探索UWA AI全家桶之:
AI 問答 & AI解讀!
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即刻試用:讓你的測試數據發揮最大價值
目前,UWA AI批量分析已全面開放至GOT Online平臺,我們誠摯邀請Unity開發者與QA團隊登錄官網(https://www.uwa4d.com/)體驗。同時,我們期待你的反饋:若需要特定品類的分析模型,或希望新增自定義指標關聯功能 —— 你的需求,正是UWA AI進化的方向。
關于UWA
UWA是一家創業十年的高新技術企業,作為游戲行業的深耕者,UWA始終專注于為使用Unity、Unreal引擎的開發者提供豐富的優化產品,幫助開發者高效解決開發問題、定位性能瓶頸、提供解決方案,已支持超過一萬款游戲項目。還打造了技術博客、問答、開源庫、學堂等社區產品,為開發者提供便利和高效的支持。線上培訓和線下教育的新業務, 滿足行業對人才培育的需求。
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