“腊鸡游戏，全靠运气”——卡牌游戏随机性意义探究

全文约11,000字，耗时约20分钟。


前言

最近忙里偷闲，玩了一阵卡牌游戏，试着摸索其背后的逻辑和趣味；顺着也看了一些研究的文章，略有体会，总结成文分享给有兴趣的朋友探讨。

这篇商业的分析比较少，着重理论和产品，估计不少学术不严谨的地方，请专业的读者多指正。

摘要：给时间紧的朋友划重点

卡牌对战游戏（直观上“打牌/下棋”的）千变万化，我总结具备几个特征维度如下：

• 信息完全/不完全程度，与由此而来的随机性
• 随机性受玩家算力影响程度
• 静态/动态博弈，及（如果动态）衍生的先/后攻优势平衡机制
• 获胜规则
• 单局游戏反馈的丰富程度
  

不同游戏间的区别，基本可以抽象为这几个维度上的差异，其排列组合深刻影响了卡牌游戏的竞技性，和游戏性；可以预见卡牌游戏的后续创新将会是在这些维度做各种尝试。

另外值得说明的是，游戏的难度/复杂度不与上述任何维度有必然联系，一个信息完全、0随机性、获胜规则简单的游戏，例如围棋，可以非常复杂。


从“十连“说起

“十连抽”可以说已成为当下玩家熟知的游戏内购配方。

往前可以追溯16年《阴阳师》和“SSR”爆红网络，但其实起源于日本GACHA（扭蛋）的抽卡机制，从12年移动游戏伊始就与卡牌游戏绑在了一起。

本质上，抽卡和免费网游过去的开宝箱、转轮盘没什么区别，都是利用玩家的赌徒侥幸心理，潜移默化影响玩家押注“下一次中奖几率会更高”，实质都是：充值后以一定概率获得稀有物品。

为什么抽卡似乎更为流行？

我认为核心是卡牌统一的形式降低了玩家没有抽中目标的挫败感。

当无论是经验、金币、武器/装备，还是人物/生物，被拉齐成为一张张卡牌，玩家尽管可能没有抽到最关键的卡，但看上去还是得到了十张卡；并且，通常卡牌游戏具备“分解卡牌，回收积分，积累购买”的补偿机制：至少满足了玩家“得到”和“效用”两种需求。

试想另一个抽奖的轮盘，1个被N等分的圆盘，尽管每一份标识了对应的奖励，且对玩家清晰可见，但当指针确切停留在“下次好运”或是“500金币”上时，玩家得到的结果仅仅是“唯一”与“无用”，显然挫败感更强。

甚至为进一步减轻玩家消费后失落感，中国手游衍生出了独特的保底机制和道具碎片，即累积消费次数达到阈值必得奖励，与累积碎片可换取稀有奖励，确保取代“无奖励”结果。

而这样的做法，在狭义的集换式卡牌游戏（TCG/CCG）之外，亦广泛应用卡牌RPG/ARPG，回合卡牌，卡牌养成，卡牌放置，卡牌Roguelike等一系列“卡牌+“游戏里。

好像真的什么都跟卡牌沾边，不禁要让人问一句：

卡牌到底是什么？

卡牌的本质

从基本的字义看，百科是这么说的：

从片，从卑，卑亦声。“片”指锯开的木头的一半，又泛指扁而薄的东西。“卑”意为“仿真品”、“模拟品”、“替代品”。“片”与“卑”联合起来表示“用小木片制作的实物模型”。

“牌”本意是“实物模型”，引申义，我总结了下，可以说是“替代实物的抽象凭证”。

从这个意义讲，卡牌不再局限于物理上的扁而薄的矩形，扑克牌是牌，厚得多的麻将牌也是牌，各式各样的国际象棋棋子还是牌，就好比一只铅笔画0/1就可以进行五子棋对局，而不需要实物黑白棋子——从这个意义讲，的确是棋牌不分家——那么自然，游戏中的卡牌不过是各式道具（item）的抽象载体。

果然，万物皆可卡牌。

随机性的产生：进击的猜拳

限于卡牌游戏的定义实在过于宽泛，接下来将着重讨论直观上“打牌”的离散游戏，例如《万智牌》、《游戏王》、《炉石传说》等集换式卡牌游戏（TCG），或者，如果你没有玩过这些游戏，“斗地主“也行；而避免讨论服务于氪金的“卡牌+”游戏。

但我们还是从尽可能简单的游戏说起，比如，石头剪刀布。

按上一节卡牌的定义，这可以理解为一个非常典型的卡牌游戏。


游戏1：两人对局，每人拥有石头、剪刀、布的卡牌各1张，同时打出1张卡牌，牌大得1分，牌小得-1分，平局得0分。牌面大小规则按：石头[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)]>石头；牌面相同为平局。

每当你和室友决定谁去拿外卖或谁去关灯的时候，是否就会来一上局，败者跑腿。为什么如此钟爱猜拳定胜负？自然是大家觉得这是一个“公平“的双人对决，也就意味着胜率是50%，一切看运气，输了是“天意如此”。

但事实上，从博弈论的角度，猜拳是一个典型的完全信息博弈。（熟悉博弈论的朋友可以跳过以下内容）

所谓完全信息，是指参与人的全部策略和收益（效用）函数是彼此共识。对应猜拳就是说，双方有且仅有石头、剪刀、布3种出牌策略，并且3X3=9种对局情形的胜负结果对两边都是一目了然的。

这样一个充满确定性的游戏，怎么会是“和faker55开”的随机结果？难道就没有让人占据优势的策略选择，甚至是必胜的最优策略吗？

比如对手是只知道出布的死脑筋，那你其实只要一直出剪刀就好了。

博弈论把这样给定情况下确定的策略叫做纯策略，而纯策略奏效的前提，正如上面的例子，是知晓对手的策略并进行针对。

但考虑实际的单次猜拳，你并不知道陌生对手的策略，或者即便你知道，但并不能确定其策略是否变更——上次拿外卖5局3胜发现她老是出布，但是这次1局定胜负她还是倾向出布吗？还是会反过来利用这点坑你？

很显然，纯策略失效了，或者即使奏效，也会被另一个纯策略反制。就好像“你知道我知道你知道”，可以无聊地反复下去到永远。

到这里我们可以确信，任何确定的纯策略，都不是猜拳的最优策略。

其实直观上，我们很容易感受，“以1/3的概率随机出牌”应该是最优策略。即使对手真是只会出布，你的获胜期望应该是0，至少立于不败。

等等，但是如果每局出剪刀岂不是全胜，这所谓“最优策略”显然不如一剪到底啊？

解答这个疑惑，首先我们需要定义什么叫最优策略。

优势总是相对的，理想化的最优策略学术上叫占优策略（dominant strategy），即最优选择不依赖于对手的选择。通俗讲，你反正这么着了，她选什么你都是赢，不过是赢多赢少的问题。

但占优策略相对严格，并不总是存在的。退一步看，可接受的情况应当是，收益（效用）期望不依赖于对手的选择。你可能不会多赢，但无论对手选择如何，你的收益长期看是稳定的。这意味着，你无法被针对。

数学上，求解混合策略均衡，其实也就是求无差异条件（证明略），对手采取任意纯策略，你的期望报酬是不变的，即使是0！

（混合策略，即以某种概率分布随机选择不同行动的策略，是纯策略空间中的线性组合，其系数之和为1，例如“1/2概率出剪刀，1/4概率出石头和布”。）

所以让我们再回过头看“1/3”策略，他之所以是最优的，并不是因为总是能赢，而是因为无论对手如何出牌，你的得分期望稳定是0。

太神奇了！

一个完全信息的游戏，其最佳策略却可以是充满随机元素的。让我们记住这个起点，对绝大部分卡牌游戏而言，随机性正是其原始的魅力所在。（部分棋类游戏完全没有随机因素。）

自然地，如果进一步将其拓展为不完全信息游戏，更强的随机性伴随而来。

有学者将这部分随机性定义为预置式随机与触发式随机：前者在决策之前告知玩家信息，只不过是随机生成的，例如随机的开局地图、出生点位、资源分布等；后者在玩家决策与结果之间加入随机扰动，例如这一回合我选择不使用生物卡，而使用法术卡多抽一张牌，但这张牌是随机的。

有人主张其实触发式随机就是“下一回合的预置式随机”，例如牌堆是一开始就随机洗好的；但“抽卡”这个更微观的“预置”是如此突然，显然远不如一张随机的开局地图有足够的时间、空间让玩家做出更多元的决策。

本文无意对此过多探讨，无论如何，这些随机都源自游戏本身“不确定的信息”；并且显然，未知信息越多，也将产生更多随机决策。

看看麻将，有上百张牌随机堆砌在桌上，对手手牌和牌堆都是未知。这一回合是碰上家的牌轮空，还是摸一手不确定的进张？前者可以向胡牌稳定前进一步，但可能形成未知的点炮；后者安全，但也可能摸到废牌。

《炉石传说》则有接近2,000张卡牌，《游戏王》更是超过8,000张，而一局使用的套牌（deck）只需要30或40张，对战牌组相比麻将有更大的不确定性。

这些游戏显然比猜拳更有意思，当然他们也都更复杂。那么如果单就随机性而言，不同的随机性究竟带来什么影响？

下一节，我们将探讨随机性对于卡牌游戏的意义和局限性。

随机的影响其一：提升游戏性

我们先谈游戏性。

随机对游戏性的影响，归结到一个词，可以说是：模糊游戏反馈。具体可以从两方面理解，一是减轻玩家挫败感，使得游戏更好玩了；二是拓展游戏深度，使得游戏更耐玩了。

减轻挫败是直观易于理解的，也呼应了本文标题：输了可以怪手气不好，不是本人的问题。

要知道，早年的电子游戏，无论是FPS还是RTS，对操作、反应、策略等要求极高，造成了在老玩家面前，新手体验极差，并且没有他人可供责怪，也没有任何借口，“菜就是原罪”。

从心流（flow）理论讲，这会使玩家持续处于焦虑区域，最终因为强烈的溃败感而流失。随机性可以避免这一点。

即便是如今多人游戏当道，相信特别是MOBA类玩家，也应该对“连跪（连败）到删游戏”深有体会，但他们还可以甩锅给队友呢——通常都是1v1的卡牌玩家们，不给一个运气作为怪罪的发泄口，让他们骂自己怎么行。

而拓展深度，则是为了更长久地留住玩家。

试想你可能玩得不错，很多时候也做出了正确的决策，然而因为随机性，仍然得到了糟糕的结果，例如被对方神抽（幸运地抽到关键牌）反杀，还顺带嘲讽（卡牌游戏里通常并不能自由发言，而只能发送特定语句，这意味着被嘲讽者甚至无法还以“言”色），非常不爽。

聪明的你觉得不能气馁，应该复盘反思自己哪里做得不对，又如何改进——你完全中招了，你可能没有一点做得不对，搞砸这一切的，只是发牌姬而已——这是游戏在让你做徒劳无用的思索。

经过更多的对局实践后，你终于明白了这真的只是因为运气，也理解了某些负面反馈其实是噪音信号，应当忽视。现在你更理解这个游戏系统了，但显然你花费了更长的时间。

从心流看，这是为了避免玩家成长过于迅速而进入了无聊区域，必须制造一定的挑战，将其再度拉入充满兴趣的心流区间。

这一点还可以反过来解读，当玩家取得正反馈时，也同样会倾向于总结成功的缘由：应该是做对了某个关键环节导致了最终胜利。

人是擅长总结规律和因果的生物，草里有狮子，水里有鳄鱼，果子能吃，蘑菇有毒，成功活下来的人变得一代比一代会总结。所以游戏里，玩家们也是乐此不疲地去总结玄学，例如如何开包更能抽橙卡，如何画符更能抽中SSR。

即使是相对靠谱的总结，例如TCG中的套牌搭配，仍然受制于随机概率的影响。

例如你用一套牌豪取5连胜，觉得这套牌简直无敌，并且这套牌在当前版本（环境）的确是第一梯队的强度；但随后因为手气不好6连跪，你觉得这套牌简直是腊鸡。也许其实需要50把对局才能看出这套牌的真实胜率高达60%，但你完全失去了兴趣，转而去研究其他套牌。

玩家就是这样，持续在“有用，没用，有用，没用...”的循环中不可自拔，彻底在心流区域震荡。


随机的影响其二：削弱竞技性（随机性vs有限算力）

再谈谈竞技性。

竞技的本质是对游戏最优决策寻求的比拼。这个过程越困难、越复杂，游戏即表现出越强的竞技性。

需要强调的是，一个简单的、不含随机元素的游戏也可以非常复杂，例如围棋，光是状态空间的复杂度就有10^172，远超过宇宙原子总和（约10^80），其游戏树的复杂度更是高达10^360。所以围棋具备超强的竞技性。

其实，围棋（禁止全局同形再现规则下）是确定存在必胜策略的（参见策梅洛定理），然而始终没法找到，只是因为人的计算能力有限，即玩家预测未来步数的能力是有限的，超过这一极限的情况是不可预知的。

这意味着，对于一个初心者，如何落子基本是随机的，比如虚竹解掉珍珑棋局完全是误打误撞——但这种不可预测与前文阐述的随机性有本质区别。

成为高手，就是不断提升这一预测极限，或者说，看得更远。而这种能力的确会随着玩家不断熟悉游戏、探索可能性而增长（尽管可能存在上界），成为所谓“技巧“。

让我们回到猜拳这个游戏上来体会计算能力的影响，不过这次是一个小小的改进版：

游戏2：两人对局，每人拥有石头、剪刀、布的卡牌各1张，每回合同时打出1张卡牌，牌大者得1分，反之得-1，平局得0分；打出卡牌不可回收，2回合总分高者胜。

第一回合，显然可以沿用“1/3”的最佳策略；但第二回合每人只有2张牌后，还应该以1/2概率随机出牌吗？

显然不是。我们分类讨论，由于第一回合随机出牌，以下情形是等概率出现的：

情形1：如果第一回合得1分，例如石头vs剪刀，那么对手已经没有剪刀了，第二回合你出布可以立于不败之地，如果对手也清楚这一点，必然选择出布，第二回合平局，你赢了。

情形2：如果第一回合得0分，双方消耗了同一张牌，余牌也是一样，应该随机出牌，胜负看天。

情形3：如果第一回合得-1分，即是情形1的镜像，第二回合也是平局，你输了。

可以看到，稍作思考的话，这个看似两回合制游戏的胜负，其实只由1个回合的结果决定。当然，这是一个极端简化的例子。

我们可以再看斗地主，这是一个至多20回合的游戏。开局玩家的全部信息只有17+3张牌，另有34张未知，因此前几回合的决策，例如出单/双/顺子都可以理解为随机的。但随着游戏的进展，局势愈发明朗，通过记牌和观察各自剩余牌数，可以计算余牌的分布——也就是说，游戏最终的几个回合，是接近确定信息（明牌）的博弈。但你能算3回合，5回合，还是更多回合的终局，就完全依赖个人计算能力和游戏经验了。

那么随机性是如何削弱竞技性的？正是因为随机性缩减了算力有限带来的玩家差距。

考虑一个无随机的双人对战，极端情况下，例如高玩因为总是能计算到100步以后，所以每一回合做出最优决策的概率是100%；而小白玩家甚至连当下1步孰优孰劣都分不清，他总是找不到优势策略，以至于其决策与完全随机无异，那么他每回合找到最优策略的概率≤50%（最好情况是二选一）。

而引入随机因素后，小白的对策并没有变化，再多样的随机，反正都算不过来，最终大不了仍是蒙着眼睛二选一罢了。但对高玩而言，原本可计算的部分更少了，从能看10步到能看3步，当下的决策不再100%是全局最优的；或者说大部分决策仍然最优，但少量关键决策失误，也会导致满盘皆输。

当然，擅长游戏的玩家，利用其强计算能力，或者场外信息（游戏经验、社区攻略等），在每个决策中仍有更大的概率做出有效决策，并逐步累积优势，因此无论在单局对战还是长期游戏中，比起纯粹依靠随机决策的玩家仍然可以拉开显著差距。

但是对比传统竞技体育中，跑得更快、跳得更远这样实打实的结果，充满随机性的卡牌游戏显然容易出现“乱拳打死老师傅”的结局。



《影之诗》中beginner的另一个称谓是“绿宝石战神”，在锦标赛中吊打500场以上净胜场的大师组选手（master）也时有发生（滑稽.jpg）。从这个角度看，竞技性的削弱进一步提升了游戏性，玩家可以戏剧性地得到“战胜大师”这样的巨大正反馈。而在围棋里，则完全不可能发生。

表面竞技：小老弟，也别太随机

但另一方面，竞技性不可或缺，一个完全依赖运气的对战游戏没有市场——没有人会没事就玩猜拳。

所以为了最小化随机带来的竞争性削弱，卡牌游戏需要研究的核心命题之一是：在保证随机性的前提下，如何丰富可计算的空间，给到有能力的玩家更多可发挥的余地。

实际上，多数卡牌游戏的很大一部分设定、规则都是为了这一命题服务。例如TCG中常见的费用机制，职业设定，和卡牌分类。

以《炉石传说》和《影之诗》采用的费用机制为例，它非常巧妙地限制了出牌的节奏与排列组合顺序，特别避免了很多无限combo。

这两个游戏中，玩家出牌需要消耗费用，牌的费用高低基本决定其强度/价值大小。而玩家每回合的费用上限，从初始1点开始每回合自然增长1点（除非使用特殊牌额外增加，俗称“跳费”），直至最大值10点后维持不变。

这决定了一组套牌的卡牌构成应当以一种合理的费用分布：低费牌太少，前期有牌也出不了，会遭遇“卡手”；低费牌太多，后期面对对手的高费牌无用武之地，且场面上容纳卡牌的位置也有限。


另一方面，对局中如何出牌，也需要更多的计算。

例如当前是你的4费回合，手中有2张2费牌，1张3费牌。看上去为了避免费用浪费，似乎应该尽可能选择将每一回合费用用尽的出牌组合，也即2+2的组合优于单张3费牌。

但是耗尽费用不是目的，合理利用费用建立优势致胜才是。

也许有一张2费牌留待下一回合将发挥更大的作用，例如这张牌的效果是破坏对方全部生命值为1的随从，但当前回合对方只有1个随从，而他下回合非常有可能一口气出到4个符合条件的随从，你本轮用掉这张2费牌，下一轮便没有办法解场（解除对方场上卡牌）。所以打出3费牌更优。

又或者，你的一张2费和3费牌可以形成很好的联动效果建立优势，那么这一轮的优势策略应该是只出一张2费牌，即便浪费掉2点费用。

无论如何，留牌可能在下回合建立优势，但本回合必然要承担一定损失；另一方面，下回合也未必真的能够如你所愿打出留牌的效果，比如对方就是不出随从。更坏的情况是，也许5费这一回合，你又能抽到1张合适的5费牌：到头来还不如出2+2。

多有意思，这一切，都需要依靠游戏经验、环境信息、游戏技巧和推理能力去不断计算，最终取舍。更善于计算的玩家自然能够在这样的机制下脱颖而出。

职业设定也是类似目的，不同的职业具备特定的独有技能，以此为基础可以搭配不同套路的牌组流派，形成充满特色的战斗。玩家间的对抗也因此增加了更多需要计算和考虑的变量。当然，职业越多越难平衡数值，限于篇幅，对此不再赘述。

卡牌类型，在TCG中大致可以分成这么几类，前三类普遍存在：

• 生物(creature)/人物(character)，这是最基本的卡牌，整个对局通常是围绕这些幻想形象的战斗开展的。
• 强化(enhancement)，通常展示为武器、装备、道具等，主要是加强生物牌。
• 效果(effect），具备一些特殊效用的卡牌，例如“抽牌”、“破坏”等，不同的TCG可能会有细分，例如《游戏王》的魔法/陷阱卡，《影之诗》的法术/吟唱卡。简单来说，“赖子”玩法斗地主/麻将中的“赖子”，即是典型的效果牌。
• 资源(resource)和环境(field)，前者类似前述的费用，不过同样以卡牌形式存在（万物皆卡牌），迫使玩家思考在固定的预算下如何更优地决策，后者即是字面意思。《万智牌》曾将二者结合成了地牌，设计得很好，但现在的TCG中并不常见。
  

卡牌分类的直接结果是，不同类型卡牌对应不同使用规则，进而对出牌决策提出了更大的算力挑战，加强竞技性。

以《游戏王》为例，魔法卡只能在己方回合使用，陷阱卡则是经覆盖后在敌方回合打开，而速攻魔法卡可以在任意时刻发动。相应的，出牌具有“回应”机制，即每一次出牌都可能触发其他卡牌的效果发动。


所以《游戏王》动画里经常出现一个回合中，甲说发动魔方卡A，乙说chotto matte！发动覆盖的陷阱卡B消除A的效果，甲说我早料到了，发动C消除B的效果……尽管类似小朋友玩“反弹，反弹你的反弹“一样尴尬，但这也要求玩家出牌时需要充分计算可能遭遇的反击，和一系列连锁反应。而连锁成功，算计到对手，则是非常棒的竞技体验。

《影之诗》省略了回应机制（极大缩减对局时间），但也创新了“吟唱”牌，这是一种具备倒计时的效果牌（几个回合后生效），且打出后需要占据场面位置（该位置不能再放置生物牌），而“法术”是瞬发且不占据空间的。这就对使用吟唱牌的玩家提出了更高的要求去计算后续几个回合的局面优劣。

种种创新，不再一一列举。往前看，卡牌游戏如何丰富可计算的空间，想必还有更多大胆尝试。

动态博弈与先后手平衡补偿机制

上一节我们提到了策梅洛定理，这里也不展开，只是援引一下结论：在双方轮流行动、信息完全的、有限步游戏中，先/后手一方有必胜/不败策略。即是说，先后手是不平衡的。

作一下引申，考虑主流的TCG，除了信息不完全外，绝大部分游戏满足轮流行动/动态博弈（极少数TCG是同时出牌的）和有限步这两个条件，那么其先后手应该仍然是不平衡的。

直觉上也能有所感受，《巫师：昆特牌》是典型的后手优势，《炉石》和《影之诗》则是数据可见的先手优势。

如果总是先手/后手获胜，那么胜负就取决于开局时抛硬币，这和玩猜拳没有区别。

为了平衡游戏，自然需要一个对于劣势开局者的补偿机制。而这个平衡补偿机制，正是供诸多游戏区分彼此、做出创新的特征维度之一。

对于先攻优势的游戏，通常的套路是后攻者可以多抽一张牌，多攻击一次等。例如《游戏王》先攻者第一回合召唤的怪兽不能攻击。

《炉石》在此基础上做出了创新，给予后手玩家一张额外的0费牌“幸运币”，可以“跳费”，实现一次比先手者更早打出大牌的机会，特别是某些高费斩杀牌(OTK，One Time Kill)，或者供某些特定职业利用其“法术牌”特性做出连锁效果。


而《影之诗》则进一步创新了“进化”机制，对后手玩家进行补偿：

随从通常从召唤的第二个回合开始才能攻击，除非具备“突进”效果，即该回合即可攻击对方随从
随从进化后获得“突进”效果与面板“+2/+2”（通常）
后攻者第4回合起可以进化，拥有3点进化点（每回合可使用1点）；先攻者第5回合起可以进化，拥有2点进化点。

并且，《影之诗》在“进化”这一概念的基础上，发展了大量卡牌的特殊效果，形成了诸多以“进化“为核心起点的套牌构筑与战术选择。

可以说，从玩法上看，基于“进化”的后手补偿机制，才是《影之诗》赖以区别于《炉石》、安身立命的根本；否则，就真是一个“二次元版炉石“了。

尽管如此，因为《影之诗》玩家只有20点生命（《炉石》30点），整体节奏偏快，对先手快攻卡组而言，没有进化的前4个回合就可以建立足够优势；另一方面，先手始终拥有费用优势（先出大牌，终结比赛）——总体而言，仍然是先手胜率较高。

通过这几个例子，可以见得，先后手的平衡补偿机制，同样是一个值得深入研究的长久命题，这里还有充足的可创新点等待挖掘。

获胜规则，the rest

前面几节我们花了较多的篇幅讨论随机性、算力影响和平衡补偿机制。但显然这三个维度不足以涵盖卡牌游戏的全部特征。

恰好，过去我所在行业的习惯，是总需要保持逻辑严谨，黑话叫MECE，即做到不重复、不遗漏。这很理想，为了应付实操，我们便喜欢在但凡涉及分类、又很难严密切分的列举中，均加入“其他”一栏，囊括余下总总。

所以，这一节为了补全我对卡牌游戏的特征总结，不得不把一系列“其他”归结到一起，如果觉得牵强...那就牵强吧。（其实还是有一点逻辑的...）

其实除了前文提到的诸多内容外，不同的卡牌游戏仍然包含非常多的独特规则，限于篇幅本文不能一一介绍。

而规则是如此重要。在Brian D.Marshall等人撰写的《集换式卡牌游戏（TCG）白皮书》中对TCG的定义分为3个部分，规则，卡牌和IP，首要组成便是规则。

另外，书中规则又分成3个层次：1）基本规则，指导开局状况和过程中的主要规则；2）复杂规则，支撑游戏的方方面面，需要深度游戏体验才能逐步完全掌握；3）执行规则，通常涉及玩家、裁判及锦标赛的一些细节规范。

每个游戏规则和细节上千差万别，自下而上地看，几乎没有什么联系。但观其本质，其核心规则都是为判断终局胜负服务的。同理，以此为根源，再衍生出的其他所有子规则，也都是为核心的获胜规则服务的。

这便是本节的主旨，我认为卡牌游戏大部分的“其他规则”可以抽象为一个统一的“获胜规则”。

而从获胜规则看，猜拳与《游戏王》、《炉石传说》或者《影之诗》，本质是一致的——比大小。

以《游戏王》为例，游戏的核心交互是通过“攻击”实现的，我随从的攻击力大于你随从的攻击力（直接攻击玩家等于攻击0/0的随从），就好比“石头”大过“剪刀”。此外的一切魔法、陷阱，都是围绕这个攻击交互展开和丰富的——加减攻击力，破坏，复活，特殊召唤，融合等等都是如此。

当然，这些游戏里也有少量直接宣告胜利的手段，例如《游戏王》中的“黑暗大法师”或是《影之诗》中的“光耀炽天使”，这其实是融合了麻将的获胜规则——另一种获胜规则，最快凑齐特定的牌面。

这也意味着过程中不断防止对手取得更好的牌面；这听上去，就像五子棋。除去其他维度，从获胜规则看，麻将和五子棋的确是同类。

我并非游戏设计专业出身，但我猜从头设计一款卡牌游戏的思路可能应该是：首先决定其核心获胜规则，是比大小（猜拳），还是凑局面（麻将），还是跑得快（扑克），或者其他；再围绕这一规则添砖加瓦，丰富获胜规则。

特别是获胜规则的创新，一定能带来全新的游戏体验。即使不能，退一步在外围规则上的创新发展，也能掀起游戏爱好者们的热潮。

刀棋与麻将，白马非马

上节最后，说的就是最近火热的刀塔自走棋。

先分析下获胜规则。

看上去，刀棋核心交互仍然是生物间的战斗，无论是对AI野怪还是对玩家。但需要注意这里并不存在关键的进攻决策，所谓“自走棋”即是生物按照既定规则自主战斗。玩家可以调整其站位，但并非如TCG中可选择攻击对象（进一步等效于你选择出石头对剪刀），或攻击时机（等效于对手出剪刀，你只有布，但你可以不出）。

即是说，刀棋不是猜拳。

刀棋更倾向于麻将。从终局看，守住最后阶段的前提，是玩家凑够了最强有力的生物阵容，本质上这就是“最快凑齐特定的局面”。刀棋的各种阵容“流派”，其实就是“清一色”、“十三幺”等各种胡牌“番名”。

其延展的外围规则也与麻将非常类似，例如多玩家公共的、确定的卡组对应136张麻将牌；凑阵容即是“做牌”、且会与对手抢牌（特别类似必须缺一门的地方麻将）；同名生物的合成升级对应麻将的“碰“、“杠“，等等。

让我们再复盘前文提到的三个维度。

信息完全程度与其随机性：刀棋接近明牌，但也并非完全透明（玩家每轮留牌是不可知的），况且每一轮抽牌随机性也很高，从这个意义上讲，和信息不完全的麻将差别没有那么大。

受算力影响程度：麻将的可计算空间显然要大很多，并且必须高度关注对手，因为涉及点炮的可能；而刀棋至少前期可以多玩家和谐共存，例如错开流派，偏向于在自己的体系内玩。但这个维度的差异对竞技性的影响更强。

先后手平衡补偿机制：刀棋没有先后手，同时决策，所以无补偿；麻将先手没有特别显著的优势，天胡是极小概率事件，也无补偿。

看上去，两个游戏在这四个维度上区别也没有想象中那么大，甚至还有如此多的相似之处。但是任何人也可以直观地感受到刀棋与麻将的巨大差异，特别是在玩家群体和游戏体验上，是高度不同的。这是为什么？

到这里，最后一个卡牌游戏特征维度也呼之欲出了——单局游戏反馈丰富程度。之所以放在最后，是因为前4个维度均与玩法密切相关，而最后这个维度比较综合，其实放之所有游戏而皆准，并非卡牌游戏特有。

对于麻将而言，除了玩法本身的复杂外，各方面能给到玩家的反馈是极少的。玩家打麻将的核心诉求，是在麻将这种玩法类型里的竞技和胜负之分。大道至简，所以麻将有如此之广的受众基础。

但是刀棋不一样，每一回合抽牌的惊喜；每一回合战斗消灭敌人的爽快；朋友之间开黑抢牌、尔虞我诈的欢乐；连续回合落后情形下的策略调整，以及带来的反超；最终胜利吃鸡的满足；甚至对于不再适合高强度MOBA对抗的粉丝群，刀棋所提供的怀旧与休憩之地（Artifact:??）——都是刀棋针对特定人群的、非常丰富的单局游戏体验。

值得注意的是，卡牌游戏的丰富对局体验，通常也与随机性密切关联。

传统注重操作的即时游戏里，高玩通常可以做出令人惊艳的“骚操作”赢得赞叹与自我满足，例如《星际2》的“诸葛连弩点毒爆”、《英雄联盟》中“金刚回旋踢开团”等等。

而卡牌游戏里同样存在效果卓群的各式combo，在结合随机性后，以极低概率发生时，能给玩家带来“绝处逢生，天助我也”的体验；并充分激发玩家分享、传播的兴趣，结合如今兴起的直播、垂直社区，形成高话题度，对玩家个人、群体和整个游戏生态都有积极促进作用。

这样的体验，甚至可以超越胜负，以至于因此输掉的一方，也会由衷感叹一句，牛逼牛逼。

结语

终于写到头了，总结见摘要即可，不再重复。

其实在查阅所有相关资料的过程中，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，那会TCG还主要以线下为主。英文原文记不得了，大意是说，尽管当下几个寡头（万智牌、游戏王、精灵可宝梦等）基本垄断了行业，作者仍然相信TCG潜在的增长空间和创新，行业完全可以迎来新的卡牌对战游戏，以及拥抱互联网的趋势。

现在回头看，真是一语中的，一个全新的《炉石》主宰了TCG。当然，也可能因为他说得非常宽泛，事后去理解，也很容易附庸。

无论如何，希望写这篇文章，能够像那位作者一样，猜中一点未来卡牌游戏的发展，多少能够与这篇总结的些许部分有所吻合。

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参考资料


部分资料虽然没有实际参考，或者有观点相悖，但仍引发了笔者诸多思考，列举如下供读者延伸阅读，兼听则明
Trading Card Game Industry White Paper,Brian D.Marshall等人
Digital Collectible Card Game Report,Superdata
Randomness and Game Design,Keith Burgun
随机性漫谈：博弈坍塌、有限理性和事件代价，流水席（旅法师营地）
TCG卡牌游戏研究：《炉石传说》所做的改变，旭曜灵
博弈论，高等教育出版社
其他网络公开资料，如游戏测评、对战视频等

作者： StarDriverDenzel  
来源：微信公众号“米德加Midgar”