• “這版Shader優(yōu)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(xù)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(shù)據，哪些優(yōu)化措施真正起了作用？” —— 每到版本迭代關鍵期，Unity開發(fā)者和QA人員總會陷入這樣的“數(shù)據迷霧”。

單份報告的AI解讀精準卻片面，多份數(shù)據的人工比對耗時且易漏，傳統(tǒng)分析模式早已跟不上敏捷開發(fā)的節(jié)奏。如今，深耕游戲性能優(yōu)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(shù)據串聯(lián)成系統(tǒng)的洞察網絡，讓開發(fā)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(tǒng)性分析

打開UWA GOT Online的“批量分析”入口，AI將自動完成數(shù)據關聯(lián)與深度挖掘，并智能推薦分析質量較高的數(shù)據報告：

幾分鐘后就能分析報告的性能趨勢和呈現(xiàn)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，F(xiàn)PS上升或者下降，是否超出推薦值”，讓優(yōu)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(shù)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(shù)據間的關鍵關聯(lián)。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(shù)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。
  
  

• 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(shù)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。

• 測試行為診斷：智能分析測試習慣與數(shù)據質量的關聯(lián)。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(huán)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(shù)完全一致，可合并分析節(jié)省時間”，幫團隊優(yōu)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(fā)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(yōu)化”生態(tài)的關鍵一環(huán)。

歡迎一并探索UWA AI全家桶之：

AI 問答 & AI解讀！

即刻試用：讓你的測試數(shù)據發(fā)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(fā)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(lián)功能 —— 你的需求，正是UWA AI進化的方向。

關于UWA

UWA是一家創(chuàng)業(yè)十年的高新技術企業(yè)，作為游戲行業(yè)的深耕者，UWA始終專注于為使用Unity、Unreal引擎的開發(fā)者提供豐富的優(yōu)化產品，幫助開發(fā)者高效解決開發(fā)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(qū)產品，為開發(fā)者提供便利和高效的支持。線上培訓和線下教育的新業(yè)務， 滿足行業(yè)對人才培育的需求。