王者IP新游揭晓:当自走棋的皮 王者荣耀ip新游

今天(10.25),在王者荣耀游戏十周年的嘉年华现场,17173小编受邀尝试了IP神奇新作——《王者万象棋》。
在自走棋赛道已趋于成熟,甚至可以说是饱和的当下,一款IP衍生下棋游戏,到底还能带来几许新意?
这可以说是大家进入试玩区前最大的疑问。毕竟,玩家们对于「三合一升星」和「凑羁绊」的方法制度,早已烂熟于心。
然而,经过数局高强度的对局尝试,大家得出的结论是:《王者万象棋》并非对现有自走棋方法的简单复刻。
它更像是一次精巧的结合,试图在自走棋即时自动战斗的视觉呈现之下,植入壹个截然不同、策略深度更足的「卡牌构筑」内核。
解构和重组:从阵营羁绊到词条联动
对于任何有自走棋经验的玩家来说,进入《王者万象棋》后,踩中「新人陷阱」几乎是必然的。你会下觉悟地寻找同阵营的棋子,试图凑出传统的羁绊。
然而,这种策略很快便会碰壁。
比如这次试玩中,我尝试的【大河】阵营。该阵营的核心战略围绕「图腾」展开。
但阵营英雄「刘邦」的效果,却是「摧毁全部图腾」来永久提高自己的等级,和其它需要图腾在场的英雄,有根本上的冲突。
因此,如果盲目上场同阵营的英雄,其实并非明智之举。玩家更需要做的,是仔细阅读每张卡牌的「词条」描述,而非简单地看图标凑数。
深入点说,《王者万象棋》的核心并非凑羁绊,而是「组Combo」。
其方法的本质,是让不同英雄卡牌携带的「词条」,像齿轮般精密联动起来,构筑一条高效的「联动链条」。
这标准玩家从阵型思考,转给构筑思考。
在另一局试玩中,我尝试了【三分之地】阵营。这套构筑的运作逻辑,就极具卡牌游戏的特征,特别有代表性。
场上同时有曹操、甄姬、小乔的情况下。
回合开始后,曹操的词条效果,是触发一名【三分】英雄的「登场」效果。于是就触发了甄姬的。
而甄姬的「登场」效果,为大家补充了手牌资源,实现了过牌。
和此同时,甄姬「登场」效果的触发,又同时激活了「小乔」的被动,为三名英雄提高等级。
可以看到,三个英雄的联动,实现了「资源补充」和「战力提高」两个决定因素目的,达成了壹个最佳的闭环。
这种尝试显然更接近TCG(集换式卡牌游戏)或DBG(牌库构筑游戏),而非传统的自走棋。
养大哥:MOBA养成爽感驱动下的单核养成策略
如果说词条联动是《王者万象棋》的策略骨架,那么「等级」机制,就是其血肉,也是游戏核心爽感的直接来源。
和传统自走棋「三合一」升星的固定上限不同,《王者万象棋》引入了可无限成长的「等级」体系,英雄等级顶尖可以达到999级。
等级的提高不仅会带来基础数值的增长,还会为英雄解开技能的最新机制。
这一设计的深层含义在于,它打破了传统自走棋中「棋子阶级」的固化认知。壹个低费单位,也完全可以依赖数值成长,发育为后期主宰。
这彻底改变了游戏的获胜策略,单核乃至多核养成,成了玩家的首要目标。复现MOBA游戏中「六神装Carry」的极点养成快感。
在试玩中,我也尝试了【河洛】的「古币流」构筑。
该流派通经过咬金的开局给予、盾山的阵亡掉落,以及李元芳的主动传递,源源不断地产生「古币」资源。
当大家将这些「古币」全部喂给核心英雄狄仁杰时,不仅等级得到了快速提高,同时由于英雄效果,攻速也得到了大幅增长。
这种高速的数值膨胀,带来了极强的正反馈。而在战斗阶段,这个高等级大哥,还以完全的数值优势碾压了对手的场面,带来了最纯粹的养成爽感。
策略深度和表现力的平衡
除了养成的策略调整外,游戏也着力于缓解自走棋品类固有的「发牌员」痛点。
一方面,更新(合卡)机制,被简化为「四合一」,降低了升星的难度。
另一方面,游戏中内置了大量「检索卡」(如「广纳良才」、「招兵买马」),允许玩家更精确地获取构筑所需的决定因素组件。
这种设计,显著降低了策略执行的随机性,将玩家的注意力从运气引给运营和决策,让策略游戏的核心尝试更加纯粹。
在策略内核之外,《王者万象棋》的局内表现力也达到了旗舰级水准。
基于虚拟引擎,游戏的UI界面、棋子建模、棋盘光效都具备极高的质量感,这为深度的策略方法提供了必要的即时反馈。
战斗中的演出效果尤为突出。
在现场试玩中,大家观察到杨玉环的大招,能将整个棋盘渲染成一幅流动的敦煌壁画;
而吕布的标志性大招,则配有唯一的镜头特写和地面碎裂特效。
当核心英雄达成连续击杀时,甚至会触发类似领域展开的全屏效果。
这种视听表现,精准地抓住了玩家的心情点,极大地放大了在达成精妙Combo或养成大哥后的成就感。
小编归纳一下:一种很新的牌
总体而言,《王者万象棋》的线下试玩尝试,超出了小编原先的预期。
它提供了一种等于差异化的解题思路:以自走棋的动态战斗为「表」,以卡牌游戏的策略构筑为「里」,再用MOBA式的「单核养成」爽感将其串联,形成壹个最新的混合尝试。
正如其官方Slogan所言:「万象棋在打一种很新的牌」。
从大家的初次尝试来看,这句口号,确实是对其核心方法循环的精准描述。它所呈现的不仅是新奇,更是一种具备扎实策略深度,和高爽感反馈的方法进化。
