“臘雞遊戲，全靠運氣”——卡牌遊戲隨機性意義探究

全文約11,000字，耗時約20分鐘。


前言

最近忙裡偷閒，玩了一陣卡牌遊戲，試著摸索其背後的邏輯和趣味；順著也看了一些研究的文章，略有體會，總結成文分享給有興趣的朋友探討。

這篇商業的分析比較少，著重理論和產品，估計不少學術不嚴謹的地方，請專業的讀者多指正。

摘要：給時間緊的朋友劃重點

卡牌對戰遊戲（直觀上“打牌/下棋”的）千變萬化，我總結具備幾個特徵維度如下：

• 資訊完全/不完全程度，與由此而來的隨機性
• 隨機性受玩家算力影響程度
• 靜態/動態博弈，及（如果動態）衍生的先/後攻優勢平衡機制
• 獲勝規則
• 單局遊戲反饋的豐富程度
  

不同遊戲間的區別，基本可以抽象為這幾個維度上的差異，其排列組合深刻影響了卡牌遊戲的競技性，和遊戲性；可以預見卡牌遊戲的後續創新將會是在這些維度做各種嘗試。

另外值得說明的是，遊戲的難度/複雜度不與上述任何維度有必然聯絡，一個資訊完全、0隨機性、獲勝規則簡單的遊戲，例如圍棋，可以非常複雜。


從“十連“說起

“十連抽”可以說已成為當下玩家熟知的遊戲內購配方。

往前可以追溯16年《陰陽師》和“SSR”爆紅網路，但其實起源於日本GACHA（扭蛋）的抽卡機制，從12年移動遊戲伊始就與卡牌遊戲綁在了一起。

本質上，抽卡和免費網遊過去的開寶箱、轉輪盤沒什麼區別，都是利用玩家的賭徒僥倖心理，潛移默化影響玩家押注“下一次中獎機率會更高”，實質都是：充值後以一定概率獲得稀有物品。

為什麼抽卡似乎更為流行？

我認為核心是卡牌統一的形式降低了玩家沒有抽中目標的挫敗感。

當無論是經驗、金幣、武器/裝備，還是人物/生物，被拉齊成為一張張卡牌，玩家儘管可能沒有抽到最關鍵的卡，但看上去還是得到了十張卡；並且，通常卡牌遊戲具備“分解卡牌，回收積分，積累購買”的補償機制：至少滿足了玩家“得到”和“效用”兩種需求。

試想另一個抽獎的輪盤，1個被N等分的圓盤，儘管每一份標識了對應的獎勵，且對玩家清晰可見，但當指標確切停留在“下次好運”或是“500金幣”上時，玩家得到的結果僅僅是“唯一”與“無用”，顯然挫敗感更強。

甚至為進一步減輕玩家消費後失落感，中國手遊衍生出了獨特的保底機制和道具碎片，即累積消費次數達到閾值必得獎勵，與累積碎片可換取稀有獎勵，確保取代“無獎勵”結果。

而這樣的做法，在狹義的集換式卡牌遊戲（TCG/CCG）之外，亦廣泛應用卡牌RPG/ARPG，回合卡牌，卡牌養成，卡牌放置，卡牌Roguelike等一系列“卡牌+“遊戲裡。

好像真的什麼都跟卡牌沾邊，不禁要讓人問一句：

卡牌到底是什麼？

卡牌的本質

從基本的字義看，百科是這麼說的：

從片，從卑，卑亦聲。“片”指鋸開的木頭的一半，又泛指扁而薄的東西。“卑”意為“模擬品”、“模擬品”、“替代品”。“片”與“卑”聯合起來表示“用小木片製作的實物模型”。

“牌”本意是“實物模型”，引申義，我總結了下，可以說是“替代實物的抽象憑證”。

從這個意義講，卡牌不再侷限於物理上的扁而薄的矩形，撲克牌是牌，厚得多的麻將牌也是牌，各式各樣的國際象棋棋子還是牌，就好比一隻鉛筆畫0/1就可以進行五子棋對局，而不需要實物黑白棋子——從這個意義講，的確是棋牌不分家——那麼自然，遊戲中的卡牌不過是各式道具（item）的抽象載體。

果然，萬物皆可卡牌。

隨機性的產生：進擊的猜拳

限於卡牌遊戲的定義實在過於寬泛，接下來將著重討論直觀上“打牌”的離散遊戲，例如《萬智牌》、《遊戲王》、《爐石傳說》等集換式卡牌遊戲（TCG），或者，如果你沒有玩過這些遊戲，“鬥地主“也行；而避免討論服務於氪金的“卡牌+”遊戲。

但我們還是從儘可能簡單的遊戲說起，比如，石頭剪刀布。

按上一節卡牌的定義，這可以理解為一個非常典型的卡牌遊戲。


遊戲1：兩人對局，每人擁有石頭、剪刀、布的卡牌各1張，同時打出1張卡牌，牌大得1分，牌小得-1分，平局得0分。牌面大小規則按：石頭[color=rgba(0, 0, 0, 0.498)]>剪刀，剪刀[color=rgba(0, 0, 0, 0.498)]>布，布[color=rgba(0, 0, 0, 0.498)]>石頭；牌面相同為平局。

每當你和室友決定誰去拿外賣或誰去關燈的時候，是否就會來一上局，敗者跑腿。為什麼如此鍾愛猜拳定勝負？自然是大家覺得這是一個“公平“的雙人對決，也就意味著勝率是50%，一切看運氣，輸了是“天意如此”。

但事實上，從博弈論的角度，猜拳是一個典型的完全資訊博弈。（熟悉博弈論的朋友可以跳過以下內容）

所謂完全資訊，是指參與人的全部策略和收益（效用）函式是彼此共識。對應猜拳就是說，雙方有且僅有石頭、剪刀、布3種出牌策略，並且3X3=9種對局情形的勝負結果對兩邊都是一目瞭然的。

這樣一個充滿確定性的遊戲，怎麼會是“和faker55開”的隨機結果？難道就沒有讓人佔據優勢的策略選擇，甚至是必勝的最優策略嗎？

比如對手是隻知道出布的死腦筋，那你其實只要一直出剪刀就好了。

博弈論把這樣給定情況下確定的策略叫做純策略，而純策略奏效的前提，正如上面的例子，是知曉對手的策略並進行鍼對。

但考慮實際的單次猜拳，你並不知道陌生對手的策略，或者即便你知道，但並不能確定其策略是否變更——上次拿外賣5局3勝發現她老是出布，但是這次1局定勝負她還是傾向出布嗎？還是會反過來利用這點坑你？

很顯然，純策略失效了，或者即使奏效，也會被另一個純策略反制。就好像“你知道我知道你知道”，可以無聊地反覆下去到永遠。

到這裡我們可以確信，任何確定的純策略，都不是猜拳的最優策略。

其實直觀上，我們很容易感受，“以1/3的概率隨機出牌”應該是最優策略。即使對手真是隻會出布，你的獲勝期望應該是0，至少立於不敗。

等等，但是如果每局出剪刀豈不是全勝，這所謂“最優策略”顯然不如一剪到底啊？

解答這個疑惑，首先我們需要定義什麼叫最優策略。

優勢總是相對的，理想化的最優策略學術上叫佔優策略（dominant strategy），即最優選擇不依賴於對手的選擇。通俗講，你反正這麼著了，她選什麼你都是贏，不過是贏多贏少的問題。

但佔優策略相對嚴格，並不總是存在的。退一步看，可接受的情況應當是，收益（效用）期望不依賴於對手的選擇。你可能不會多贏，但無論對手選擇如何，你的收益長期看是穩定的。這意味著，你無法被針對。

數學上，求解混合策略均衡，其實也就是求無差異條件（證明略），對手採取任意純策略，你的期望報酬是不變的，即使是0！

（混合策略，即以某種概率分佈隨機選擇不同行動的策略，是純策略空間中的線性組合，其係數之和為1，例如“1/2概率出剪刀，1/4概率出石頭和布”。）

所以讓我們再回過頭看“1/3”策略，他之所以是最優的，並不是因為總是能贏，而是因為無論對手如何出牌，你的得分期望穩定是0。

太神奇了！

一個完全資訊的遊戲，其最佳策略卻可以是充滿隨機元素的。讓我們記住這個起點，對絕大部分卡牌遊戲而言，隨機性正是其原始的魅力所在。（部分棋類遊戲完全沒有隨機因素。）

自然地，如果進一步將其擴充為不完全資訊遊戲，更強的隨機性伴隨而來。

有學者將這部分隨機性定義為預置式隨機與觸發式隨機：前者在決策之前告知玩家資訊，只不過是隨機生成的，例如隨機的開局地圖、出生點位、資源分佈等；後者在玩家決策與結果之間加入隨機擾動，例如這一回合我選擇不使用生物卡，而使用法術卡多抽一張牌，但這張牌是隨機的。

有人主張其實觸發式隨機就是“下一回合的預置式隨機”，例如牌堆是一開始就隨機洗好的；但“抽卡”這個更微觀的“預置”是如此突然，顯然遠不如一張隨機的開局地圖有足夠的時間、空間讓玩家做出更多元的決策。

本文無意對此過多探討，無論如何，這些隨機都源自遊戲本身“不確定的資訊”；並且顯然，未知資訊越多，也將產生更多隨機決策。

看看麻將，有上百張牌隨機堆砌在桌上，對手手牌和牌堆都是未知。這一回合是碰上家的牌輪空，還是摸一手不確定的進張？前者可以向胡牌穩定前進一步，但可能形成未知的點炮；後者安全，但也可能摸到廢牌。

《爐石傳說》則有接近2,000張卡牌，《遊戲王》更是超過8,000張，而一局使用的套牌（deck）只需要30或40張，對戰牌組相比麻將有更大的不確定性。

這些遊戲顯然比猜拳更有意思，當然他們也都更復雜。那麼如果單就隨機性而言，不同的隨機性究竟帶來什麼影響？

下一節，我們將探討隨機性對於卡牌遊戲的意義和侷限性。

隨機的影響其一：提升遊戲性

我們先談遊戲性。

隨機對遊戲性的影響，歸結到一個詞，可以說是：模糊遊戲反饋。具體可以從兩方面理解，一是減輕玩家挫敗感，使得遊戲更好玩了；二是擴充遊戲深度，使得遊戲更耐玩了。

減輕挫敗是直觀易於理解的，也呼應了本文標題：輸了可以怪手氣不好，不是本人的問題。

要知道，早年的電子遊戲，無論是FPS還是RTS，對操作、反應、策略等要求極高，造成了在老玩家面前，新手體驗極差，並且沒有他人可供責怪，也沒有任何藉口，“菜就是原罪”。

從心流（flow）理論講，這會使玩家持續處於焦慮區域，最終因為強烈的潰敗感而流失。隨機性可以避免這一點。

即便是如今多人遊戲當道，相信特別是MOBA類玩家，也應該對“連跪（連敗）到刪遊戲”深有體會，但他們還可以甩鍋給隊友呢——通常都是1v1的卡牌玩家們，不給一個運氣作為怪罪的發洩口，讓他們罵自己怎麼行。

而擴充深度，則是為了更長久地留住玩家。

試想你可能玩得不錯，很多時候也做出了正確的決策，然而因為隨機性，仍然得到了糟糕的結果，例如被對方神抽（幸運地抽到關鍵牌）反殺，還順帶嘲諷（卡牌遊戲裡通常並不能自由發言，而只能傳送特定語句，這意味著被嘲諷者甚至無法還以“言”色），非常不爽。

聰明的你覺得不能氣餒，應該覆盤反思自己哪裡做得不對，又如何改進——你完全中招了，你可能沒有一點做得不對，搞砸這一切的，只是發牌姬而已——這是遊戲在讓你做徒勞無用的思索。

經過更多的對局實踐後，你終於明白了這真的只是因為運氣，也理解了某些負面反饋其實是噪音訊號，應當忽視。現在你更理解這個遊戲系統了，但顯然你花費了更長的時間。

從心流看，這是為了避免玩家成長過於迅速而進入了無聊區域，必須製造一定的挑戰，將其再度拉入充滿興趣的心流區間。

這一點還可以反過來解讀，當玩家取得正反饋時，也同樣會傾向於總結成功的緣由：應該是做對了某個關鍵環節導致了最終勝利。

人是擅長總結規律和因果的生物，草裡有獅子，水裡有鱷魚，果子能吃，蘑菇有毒，成功活下來的人變得一代比一代會總結。所以遊戲裡，玩家們也是樂此不疲地去總結玄學，例如如何開包更能抽橙卡，如何畫符更能抽中SSR。

即使是相對靠譜的總結，例如TCG中的套牌搭配，仍然受制於隨機概率的影響。

例如你用一套牌豪取5連勝，覺得這套牌簡直無敵，並且這套牌在當前版本（環境）的確是第一梯隊的強度；但隨後因為手氣不好6連跪，你覺得這套牌簡直是臘雞。也許其實需要50把對局才能看出這套牌的真實勝率高達60%，但你完全失去了興趣，轉而去研究其他套牌。

玩家就是這樣，持續在“有用，沒用，有用，沒用...”的迴圈中不可自拔，徹底在心流區域震盪。


隨機的影響其二：削弱競技性（隨機性vs有限算力）

再談談競技性。

競技的本質是對遊戲最優決策尋求的比拼。這個過程越困難、越複雜，遊戲即表現出越強的競技性。

需要強調的是，一個簡單的、不含隨機元素的遊戲也可以非常複雜，例如圍棋，光是狀態空間的複雜度就有10^172，遠超過宇宙原子總和（約10^80），其遊戲樹的複雜度更是高達10^360。所以圍棋具備超強的競技性。

其實，圍棋（禁止全域性同形再現規則下）是確定存在必勝策略的（參見策梅洛定理），然而始終沒法找到，只是因為人的計算能力有限，即玩家預測未來步數的能力是有限的，超過這一極限的情況是不可預知的。

這意味著，對於一個初心者，如何落子基本是隨機的，比如虛竹解掉珍瓏棋局完全是誤打誤撞——但這種不可預測與前文闡述的隨機性有本質區別。

成為高手，就是不斷提升這一預測極限，或者說，看得更遠。而這種能力的確會隨著玩家不斷熟悉遊戲、探索可能性而增長（儘管可能存在上界），成為所謂“技巧“。

讓我們回到猜拳這個遊戲上來體會計算能力的影響，不過這次是一個小小的改進版：

遊戲2：兩人對局，每人擁有石頭、剪刀、布的卡牌各1張，每回合同時打出1張卡牌，牌大者得1分，反之得-1，平局得0分；打出卡牌不可回收，2回合總分高者勝。

第一回合，顯然可以沿用“1/3”的最佳策略；但第二回合每人只有2張牌後，還應該以1/2概率隨機出牌嗎？

顯然不是。我們分類討論，由於第一回合隨機出牌，以下情形是等概率出現的：

情形1：如果第一回合得1分，例如石頭vs剪刀，那麼對手已經沒有剪刀了，第二回合你出布可以立於不敗之地，如果對手也清楚這一點，必然選擇出布，第二回合平局，你贏了。

情形2：如果第一回合得0分，雙方消耗了同一張牌，餘牌也是一樣，應該隨機出牌，勝負看天。

情形3：如果第一回合得-1分，即是情形1的映象，第二回合也是平局，你輸了。

可以看到，稍作思考的話，這個看似兩回合制遊戲的勝負，其實只由1個回合的結果決定。當然，這是一個極端簡化的例子。

我們可以再看鬥地主，這是一個至多20回合的遊戲。開局玩家的全部資訊只有17+3張牌，另有34張未知，因此前幾回合的決策，例如出單/雙/順子都可以理解為隨機的。但隨著遊戲的進展，局勢愈發明朗，通過記牌和觀察各自剩餘牌數，可以計算餘牌的分佈——也就是說，遊戲最終的幾個回合，是接近確定資訊（明牌）的博弈。但你能算3回合，5回合，還是更多回合的終局，就完全依賴個人計算能力和遊戲經驗了。

那麼隨機性是如何削弱競技性的？正是因為隨機性縮減了算力有限帶來的玩家差距。

考慮一個無隨機的雙人對戰，極端情況下，例如高玩因為總是能計算到100步以後，所以每一回合做出最優決策的概率是100%；而小白玩家甚至連當下1步孰優孰劣都分不清，他總是找不到優勢策略，以至於其決策與完全隨機無異，那麼他每回合找到最優策略的概率≤50%（最好情況是二選一）。

而引入隨機因素後，小白的對策並沒有變化，再多樣的隨機，反正都算不過來，最終大不了仍是蒙著眼睛二選一罷了。但對高玩而言，原本可計算的部分更少了，從能看10步到能看3步，當下的決策不再100%是全域性最優的；或者說大部分決策仍然最優，但少量關鍵決策失誤，也會導致滿盤皆輸。

當然，擅長遊戲的玩家，利用其強計算能力，或者場外資訊（遊戲經驗、社群攻略等），在每個決策中仍有更大的概率做出有效決策，並逐步累積優勢，因此無論在單局對戰還是長期遊戲中，比起純粹依靠隨機決策的玩家仍然可以拉開顯著差距。

但是對比傳統競技體育中，跑得更快、跳得更遠這樣實打實的結果，充滿隨機性的卡牌遊戲顯然容易出現“亂拳打死老師傅”的結局。



《影之詩》中beginner的另一個稱謂是“綠寶石戰神”，在錦標賽中吊打500場以上淨勝場的大師組選手（master）也時有發生（滑稽.jpg）。從這個角度看，競技性的削弱進一步提升了遊戲性，玩家可以戲劇性地得到“戰勝大師”這樣的巨大正反饋。而在圍棋裡，則完全不可能發生。

表面競技：小老弟，也別太隨機

但另一方面，競技性不可或缺，一個完全依賴運氣的對戰遊戲沒有市場——沒有人會沒事就玩猜拳。

所以為了最小化隨機帶來的競爭性削弱，卡牌遊戲需要研究的核心命題之一是：在保證隨機性的前提下，如何豐富可計算的空間，給到有能力的玩家更多可發揮的餘地。

實際上，多數卡牌遊戲的很大一部分設定、規則都是為了這一命題服務。例如TCG中常見的費用機制，職業設定，和卡牌分類。

以《爐石傳說》和《影之詩》採用的費用機制為例，它非常巧妙地限制了出牌的節奏與排列組合順序，特別避免了很多無限combo。

這兩個遊戲中，玩家出牌需要消耗費用，牌的費用高低基本決定其強度/價值大小。而玩家每回合的費用上限，從初始1點開始每回合自然增長1點（除非使用特殊牌額外增加，俗稱“跳費”），直至最大值10點後維持不變。

這決定了一組套牌的卡牌構成應當以一種合理的費用分佈：低費牌太少，前期有牌也出不了，會遭遇“卡手”；低費牌太多，後期面對對手的高費牌無用武之地，且場面上容納卡牌的位置也有限。


另一方面，對局中如何出牌，也需要更多的計算。

例如當前是你的4費回合，手中有2張2費牌，1張3費牌。看上去為了避免費用浪費，似乎應該儘可能選擇將每一回合費用用盡的出牌組合，也即2+2的組合優於單張3費牌。

但是耗盡費用不是目的，合理利用費用建立優勢致勝才是。

也許有一張2費牌留待下一回合將發揮更大的作用，例如這張牌的效果是破壞對方全部生命值為1的隨從，但當前回合對方只有1個隨從，而他下回合非常有可能一口氣出到4個符合條件的隨從，你本輪用掉這張2費牌，下一輪便沒有辦法解場（解除對方場上卡牌）。所以打出3費牌更優。

又或者，你的一張2費和3費牌可以形成很好的聯動效果建立優勢，那麼這一輪的優勢策略應該是隻出一張2費牌，即便浪費掉2點費用。

無論如何，留牌可能在下回合建立優勢，但本回合必然要承擔一定損失；另一方面，下回合也未必真的能夠如你所願打出留牌的效果，比如對方就是不出隨從。更壞的情況是，也許5費這一回合，你又能抽到1張合適的5費牌：到頭來還不如出2+2。

多有意思，這一切，都需要依靠遊戲經驗、環境資訊、遊戲技巧和推理能力去不斷計算，最終取捨。更善於計算的玩家自然能夠在這樣的機制下脫穎而出。

職業設定也是類似目的，不同的職業具備特定的獨有技能，以此為基礎可以搭配不同套路的牌組流派，形成充滿特色的戰鬥。玩家間的對抗也因此增加了更多需要計算和考慮的變數。當然，職業越多越難平衡數值，限於篇幅，對此不再贅述。

卡牌型別，在TCG中大致可以分成這麼幾類，前三類普遍存在：

• 生物(creature)/人物(character)，這是最基本的卡牌，整個對局通常是圍繞這些幻想形象的戰鬥開展的。
• 強化(enhancement)，通常展示為武器、裝備、道具等，主要是加強生物牌。
• 效果(effect），具備一些特殊效用的卡牌，例如“抽牌”、“破壞”等，不同的TCG可能會有細分，例如《遊戲王》的魔法/陷阱卡，《影之詩》的法術/吟唱卡。簡單來說，“賴子”玩法鬥地主/麻將中的“賴子”，即是典型的效果牌。
• 資源(resource)和環境(field)，前者類似前述的費用，不過同樣以卡牌形式存在（萬物皆卡牌），迫使玩家思考在固定的預算下如何更優地決策，後者即是字面意思。《萬智牌》曾將二者結合成了地牌，設計得很好，但現在的TCG中並不常見。
  

卡牌分類的直接結果是，不同型別卡牌對應不同使用規則，進而對出牌決策提出了更大的算力挑戰，加強競技性。

以《遊戲王》為例，魔法卡只能在己方回合使用，陷阱卡則是經覆蓋後在敵方回合開啟，而速攻魔法卡可以在任意時刻發動。相應的，出牌具有“迴應”機制，即每一次出牌都可能觸發其他卡牌的效果發動。


所以《遊戲王》動畫裡經常出現一個回合中，甲說發動魔方卡A，乙說chotto matte！發動覆蓋的陷阱卡B消除A的效果，甲說我早料到了，發動C消除B的效果……儘管類似小朋友玩“反彈，反彈你的反彈“一樣尷尬，但這也要求玩家出牌時需要充分計算可能遭遇的反擊，和一系列連鎖反應。而連鎖成功，算計到對手，則是非常棒的競技體驗。

《影之詩》省略了迴應機制（極大縮減對局時間），但也創新了“吟唱”牌，這是一種具備倒數計時的效果牌（幾個回合後生效），且打出後需要佔據場面位置（該位置不能再放置生物牌），而“法術”是瞬發且不佔據空間的。這就對使用吟唱牌的玩家提出了更高的要求去計算後續幾個回合的局面優劣。

種種創新，不再一一列舉。往前看，卡牌遊戲如何豐富可計算的空間，想必還有更多大膽嘗試。

動態博弈與先後手平衡補償機制

上一節我們提到了策梅洛定理，這裡也不展開，只是援引一下結論：在雙方輪流行動、資訊完全的、有限步遊戲中，先/後手一方有必勝/不敗策略。即是說，先後手是不平衡的。

作一下引申，考慮主流的TCG，除了資訊不完全外，絕大部分遊戲滿足輪流行動/動態博弈（極少數TCG是同時出牌的）和有限步這兩個條件，那麼其先後手應該仍然是不平衡的。

直覺上也能有所感受，《巫師：昆特牌》是典型的後手優勢，《爐石》和《影之詩》則是資料可見的先手優勢。

如果總是先手/後手獲勝，那麼勝負就取決於開局時拋硬幣，這和玩猜拳沒有區別。

為了平衡遊戲，自然需要一個對於劣勢開局者的補償機制。而這個平衡補償機制，正是供諸多遊戲區分彼此、做出創新的特徵維度之一。

對於先攻優勢的遊戲，通常的套路是後攻者可以多抽一張牌，多攻擊一次等。例如《遊戲王》先攻者第一回合召喚的怪獸不能攻擊。

《爐石》在此基礎上做出了創新，給予後手玩家一張額外的0費牌“幸運幣”，可以“跳費”，實現一次比先手者更早打出大牌的機會，特別是某些高費斬殺牌(OTK，One Time Kill)，或者供某些特定職業利用其“法術牌”特性做出連鎖效果。


而《影之詩》則進一步創新了“進化”機制，對後手玩家進行補償：

隨從通常從召喚的第二個回合開始才能攻擊，除非具備“突進”效果，即該回合即可攻擊對方隨從
隨從進化後獲得“突進”效果與皮膚“+2/+2”（通常）
後攻者第4回合起可以進化，擁有3點進化點（每回合可使用1點）；先攻者第5回合起可以進化，擁有2點進化點。

並且，《影之詩》在“進化”這一概念的基礎上，發展了大量卡牌的特殊效果，形成了諸多以“進化“為核心起點的套牌構築與戰術選擇。

可以說，從玩法上看，基於“進化”的後手補償機制，才是《影之詩》賴以區別於《爐石》、安身立命的根本；否則，就真是一個“二次元版爐石“了。

儘管如此，因為《影之詩》玩家只有20點生命（《爐石》30點），整體節奏偏快，對先手快攻卡組而言，沒有進化的前4個回合就可以建立足夠優勢；另一方面，先手始終擁有費用優勢（先出大牌，終結比賽）——總體而言，仍然是先手勝率較高。

通過這幾個例子，可以見得，先後手的平衡補償機制，同樣是一個值得深入研究的長久命題，這裡還有充足的可創新點等待挖掘。

獲勝規則，the rest

前面幾節我們花了較多的篇幅討論隨機性、算力影響和平衡補償機制。但顯然這三個維度不足以涵蓋卡牌遊戲的全部特徵。

恰好，過去我所在行業的習慣，是總需要保持邏輯嚴謹，黑話叫MECE，即做到不重複、不遺漏。這很理想，為了應付實操，我們便喜歡在但凡涉及分類、又很難嚴密切分的列舉中，均加入“其他”一欄，囊括餘下總總。

所以，這一節為了補全我對卡牌遊戲的特徵總結，不得不把一系列“其他”歸結到一起，如果覺得牽強...那就牽強吧。（其實還是有一點邏輯的...）

其實除了前文提到的諸多內容外，不同的卡牌遊戲仍然包含非常多的獨特規則，限於篇幅本文不能一一介紹。

而規則是如此重要。在Brian D.Marshall等人撰寫的《集換式卡牌遊戲（TCG）白皮書》中對TCG的定義分為3個部分，規則，卡牌和IP，首要組成便是規則。

另外，書中規則又分成3個層次：1）基本規則，指導開局狀況和過程中的主要規則；2）複雜規則，支撐遊戲的方方面面，需要深度遊戲體驗才能逐步完全掌握；3）執行規則，通常涉及玩家、裁判及錦標賽的一些細節規範。

每個遊戲規則和細節上千差萬別，自下而上地看，幾乎沒有什麼聯絡。但觀其本質，其核心規則都是為判斷終局勝負服務的。同理，以此為根源，再衍生出的其他所有子規則，也都是為核心的獲勝規則服務的。

這便是本節的主旨，我認為卡牌遊戲大部分的“其他規則”可以抽象為一個統一的“獲勝規則”。

而從獲勝規則看，猜拳與《遊戲王》、《爐石傳說》或者《影之詩》，本質是一致的——比大小。

以《遊戲王》為例，遊戲的核心互動是通過“攻擊”實現的，我隨從的攻擊力大於你隨從的攻擊力（直接攻擊玩家等於攻擊0/0的隨從），就好比“石頭”大過“剪刀”。此外的一切魔法、陷阱，都是圍繞這個攻擊互動展開和豐富的——加減攻擊力，破壞，復活，特殊召喚，融合等等都是如此。

當然，這些遊戲裡也有少量直接宣告勝利的手段，例如《遊戲王》中的“黑暗大法師”或是《影之詩》中的“光耀熾天使”，這其實是融合了麻將的獲勝規則——另一種獲勝規則，最快湊齊特定的牌面。

這也意味著過程中不斷防止對手取得更好的牌面；這聽上去，就像五子棋。除去其他維度，從獲勝規則看，麻將和五子棋的確是同類。

我並非遊戲設計專業出身，但我猜從頭設計一款卡牌遊戲的思路可能應該是：首先決定其核心獲勝規則，是比大小（猜拳），還是湊局面（麻將），還是跑得快（撲克），或者其他；再圍繞這一規則添磚加瓦，豐富獲勝規則。

特別是獲勝規則的創新，一定能帶來全新的遊戲體驗。即使不能，退一步在外圍規則上的創新發展，也能掀起遊戲愛好者們的熱潮。

刀棋與麻將，白馬非馬

上節最後，說的就是最近火熱的刀塔自走棋。

先分析下獲勝規則。

看上去，刀棋核心互動仍然是生物間的戰鬥，無論是對AI野怪還是對玩家。但需要注意這裡並不存在關鍵的進攻決策，所謂“自走棋”即是生物按照既定規則自主戰鬥。玩家可以調整其站位，但並非如TCG中可選擇攻擊物件（進一步等效於你選擇出石頭對剪刀），或攻擊時機（等效於對手出剪刀，你只有布，但你可以不出）。

即是說，刀棋不是猜拳。

刀棋更傾向於麻將。從終局看，守住最後階段的前提，是玩家湊夠了最強有力的生物陣容，本質上這就是“最快湊齊特定的局面”。刀棋的各種陣容“流派”，其實就是“清一色”、“十三么”等各種胡牌“番名”。

其延展的外圍規則也與麻將非常類似，例如多玩家公共的、確定的卡組對應136張麻將牌；湊陣容即是“做牌”、且會與對手搶牌（特別類似必須缺一門的地方麻將）；同名生物的合成升級對應麻將的“碰“、“槓“，等等。

讓我們再覆盤前文提到的三個維度。

資訊完全程度與其隨機性：刀棋接近明牌，但也並非完全透明（玩家每輪留牌是不可知的），況且每一輪抽牌隨機性也很高，從這個意義上講，和資訊不完全的麻將差別沒有那麼大。

受算力影響程度：麻將的可計算空間顯然要大很多，並且必須高度關注對手，因為涉及點炮的可能；而刀棋至少前期可以多玩家和諧共存，例如錯開流派，偏向於在自己的體系內玩。但這個維度的差異對競技性的影響更強。

先後手平衡補償機制：刀棋沒有先後手，同時決策，所以無補償；麻將先手沒有特別顯著的優勢，天胡是極小概率事件，也無補償。

看上去，兩個遊戲在這四個維度上區別也沒有想象中那麼大，甚至還有如此多的相似之處。但是任何人也可以直觀地感受到刀棋與麻將的巨大差異，特別是在玩家群體和遊戲體驗上，是高度不同的。這是為什麼？

到這裡，最後一個卡牌遊戲特徵維度也呼之欲出了——單局遊戲反饋豐富程度。之所以放在最後，是因為前4個維度均與玩法密切相關，而最後這個維度比較綜合，其實放之所有遊戲而皆準，並非卡牌遊戲特有。

對於麻將而言，除了玩法本身的複雜外，各方面能給到玩家的反饋是極少的。玩家打麻將的核心訴求，是在麻將這種玩法型別裡的競技和勝負之分。大道至簡，所以麻將有如此之廣的受眾基礎。

但是刀棋不一樣，每一回合抽牌的驚喜；每一回合戰鬥消滅敵人的爽快；朋友之間開黑搶牌、爾虞我詐的歡樂；連續回合落後情形下的策略調整，以及帶來的反超；最終勝利吃雞的滿足；甚至對於不再適合高強度MOBA對抗的粉絲群，刀棋所提供的懷舊與休憩之地（Artifact:??）——都是刀棋針對特定人群的、非常豐富的單局遊戲體驗。

值得注意的是，卡牌遊戲的豐富對局體驗，通常也與隨機性密切關聯。

傳統注重操作的即時遊戲裡，高玩通常可以做出令人驚豔的“騷操作”贏得讚歎與自我滿足，例如《星際2》的“諸葛連弩點毒爆”、《英雄聯盟》中“金剛回旋踢開團”等等。

而卡牌遊戲裡同樣存在效果卓群的各式combo，在結合隨機性後，以極低概率發生時，能給玩家帶來“絕處逢生，天助我也”的體驗；並充分激發玩家分享、傳播的興趣，結合如今興起的直播、垂直社群，形成高話題度，對玩家個人、群體和整個遊戲生態都有積極促進作用。

這樣的體驗，甚至可以超越勝負，以至於因此輸掉的一方，也會由衷感嘆一句，牛逼牛逼。

結語

終於寫到頭了，總結見摘要即可，不再重複。

其實在查閱所有相關資料的過程中，有一句描述令我印象非常深刻，是大概10年前的某篇研究TCG的文章，那會TCG還主要以線下為主。英文原文記不得了，大意是說，儘管當下幾個寡頭（萬智牌、遊戲王、精靈可寶夢等）基本壟斷了行業，作者仍然相信TCG潛在的增長空間和創新，行業完全可以迎來新的卡牌對戰遊戲，以及擁抱網際網路的趨勢。

現在回頭看，真是一語中的，一個全新的《爐石》主宰了TCG。當然，也可能因為他說得非常寬泛，事後去理解，也很容易附庸。

無論如何，希望寫這篇文章，能夠像那位作者一樣，猜中一點未來卡牌遊戲的發展，多少能夠與這篇總結的些許部分有所吻合。

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參考資料


部分資料雖然沒有實際參考，或者有觀點相悖，但仍引發了筆者諸多思考，列舉如下供讀者延伸閱讀，兼聽則明
Trading Card Game Industry White Paper,Brian D.Marshall等人
Digital Collectible Card Game Report,Superdata
Randomness and Game Design,Keith Burgun
隨機性漫談：博弈坍塌、有限理性和事件代價，流水席（旅法師營地）
TCG卡牌遊戲研究：《爐石傳說》所做的改變，旭曜靈
博弈論，高等教育出版社
其他網路公開資料，如遊戲測評、對戰視訊等

作者： StarDriverDenzel  
來源：微信公眾號“米德加Midgar”