资产容灾集群就绪:全球节点同步时延 < 15ms
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J9YOUXI ASSET OPS ENGINE
J9YOUXI平台首屏拓扑网络背景
企业级管线协同 · 面向 3D 次时代研发全周期

J9YOUXI平台

针对高精模型、贴图材质、骨骼蒙皮、动作捕捉与工程版本面临的存取低效与权限断层,构建统一的企业级J9YOUXI中枢。打通 Maya、Blender、Max 等主流 DCC 创作软件与商业游戏引擎管线,提供 PB 级吞吐秒级检索、增量版本同步与深层数据防泄密体系,驱动游戏研发全面走向工业化交付。

300+
原生支持资产文件格式
< 15ms
局域及跨域断点同步时延
100%
模型材质依赖解析准确率
0 事故
外包沙箱安全隔离事故
J9YOUXI技术底座拓扑
SECURITY SPECIFICATION

通过 ISO/IEC 27001 与 SOC2 核心数据资产双重合规审计

底层架构与标准

工业级存储引擎,重塑游戏资产流通效能

传统共享网盘或通用 SVN 难以承受游戏次时代大文件的高并发读写与繁复的依赖结构。平台采用专为 3D 研发调优的分布式对象存储集群与元数据解耦技术,实现海量游戏数字资产的高并发纳管,即使面对动辄数十 GB 的扫描原模与全套 8K 贴图库,依然能够保持毫秒级的检索解析响应。

TB 级资产包分块断点续传(时延 < 15ms)

采用多通道并发加速协议与本地缓存前置算法,自动应对弱网抖动,确保异地工作室与海外团队大文件传输不阻断、不丢包。

300+ 工业规格无损解析

覆盖 FBX、OBJ、USD、Maya MB、3ds Max、Houdini Hip、PBR 纹理、WAV 动效等全门类文件,免装客户端直接实现云端三维动态预览。

资产依赖图谱自动化重构

入库即刻抽取贴图引用路径、骨骼绑定拓扑与子材质节点,彻底杜绝“模型到了贴图丢了”的常见研发事故。

研发全周期赋能

面向游戏研发生命周期的数字资产管理能力

从资产立项、外包协同、多源汇集到引擎装配,以标准化六维管控模型消除数据孤岛与重复造轮子现象。

# 01

多源资产集中纳管与深度检索

基于多维标签、面数范围、拓扑结构与骨骼数量进行精确筛选,结合语义识别实现秒级定位可用工程资产。

支持自定义属性元数据拓展
# 02

外包沙箱隔离与安全外发管控

严格隔离主工程环境,外包供应商仅在受限安全虚拟空间中完成制作与交付,禁止非授权私自拷贝与导出。

设备指纹绑定 + IP 网段白名单
# 03

数字指纹水印与全链路溯源

动态嵌入几何微扰水印与操作者加密印记,一旦发生资产未授权泄露,精准追溯至具体团队与责任人员。

几何微扰技术保持模型精度无损
# 04

引擎无缝联动实时双向同步

原生适配 Unreal Engine 5、Unity 与主流自研引擎,在资产库更新后自动触发工程内热重载,避免手工重新导入。

双向监听引擎资产变动状态
# 05

自动化 LOD 与资产轻量化批处理

依托后端算力流水线自动完成多级减面、贴图尺寸降采样与法线重新烘焙,极大节省客户端手工减面工时。

支持按不同平台规格预设导出
# 06

毫秒级增量版本回滚与分支合流

仅存储模型修改部分增量数据,历史版本任意节点自由穿梭回滚,团队分支并行开发合流冲突可视化比对。

块级去重大幅缩减本地磁盘占用
定制化研发生态

J9YOUXI细分方案矩阵

根据不同资产门类的技术特性,匹配专属的解析管线、审核流与压缩分发规则。

次时代美术管线

3D次时代模型与贴图管线管理

专为角色高模、场景大地图组件及 PBR 材质库设计。具备完整的贴图通道依赖锁定、多层级材质球预览与多边形面数智能检测。

  • 材质球自动对应与 UDIM 多象限解析
  • 超大模型网格流式加载无卡顿
  • 支持自动化法线/AO烘焙流水线
主流团队首选
多维动态数据中台

音频、动捕与角色表演资产中台

针对角色骨骼蒙皮动画、面部表情捕捉数据及海量技能音效,提供带时间轴波形预览、片段打标截取与骨骼重定向适配功能。

  • FBX/BVH 动作在线回放与重定向检验
  • 音频波形图可视化标注与多声道对比
  • 声优配音及多语言版本自动化归集
工程与构建合规

工程构建包与数值配置归档

纳管 CI/CD 自动化打出的各平台整包(APK/IPA/Exe)、离散 Lua/C# 二进制组件与策划数值表,提供严格的版本签名与秒级回滚。

  • 数值表差异字段可视化对比审计
  • 大包分发 CDN 节点智能预热加速
  • 冷热数据智能分级冷藏降低存储成本
J9YOUXI核心管控理念
资产金库管控逻辑

从资产生产到交付,全流程严守安全底线

摒弃传统以“文件夹路径”为核心的松散管理机制,全面转向以“唯一数字指纹”与“管线流水线节点”为核心的严密控制台体系。

STEP 01

资产入库与切片

本地客户端或网关自动提取三维文件结构,完成文件哈希校验与去重。 // Assuming file structure extraction logic function extractFileStructure(input) { // Placeholder for actual implementation. Requires recursive traversal based on the file type (e.g. obj, stl, dxf) // and parsing the content. let structure = {}; // Simulate extraction if (input.endsWith('.obj')) { structure = { 'vertices': 1000, 'faces': 500 }; } return structure; } // Assuming hash calculation logic function calculateFileHash(fileContent) { // Placeholder for actual implementation. Uses a cryptographic hash (e.g., SHA-256) function. let hash = "placeholder_hash_" + Math.random().toString(36).substring(2, 15); // Simulate hashing return hash; } // Assuming deduplication logic function deduplicateFiles(fileHashes) { // Placeholder. Needs to compare calculated hashes, identify duplicates. let uniqueFiles = {}; for (let file of fileHashes) { if (!uniqueFiles[file.hash]) { uniqueFiles[file.hash] = file.filePath; } } return Object.values(uniqueFiles); // Return only unique filepaths } // Example Usage (replace with actual file input and output) let fileInput = "example.obj"; // Simulate filename let fileStructure = extractFileStructure(fileInput); // Simulate file content read let fileContent = "This is some dummy content for the file"; let fileHash = calculateFileHash(fileContent); // Consider a list of file hashes and path. let files = [{ filePath: "file1.obj", hash: "hash1" }, { filePath: "file2.stl", hash: "hash2" }, {filePath: "file1.obj", hash: "hash1"}]; // Simulate hash list let uniqueFiles = deduplicateFiles(files); console.log("Unique files:", uniqueFiles); // Construct the response in JSON format (simulated) let response = { 'fileStructure': fileStructure, 'fileHash': fileHash, 'uniqueFiles': uniqueFiles }; // Output - format this into whatever is requested for response document.write(JSON.stringify(response, null, 2));