所謂的尋找自我，指的是目前游戲業(yè)界對(duì)于AI游戲的討論，仍然大量集中在AI游戲本身的定義——究竟AI要在游戲環(huán)節(jié)中發(fā)揮什么作用，這個(gè)產(chǎn)品才能稱作真正的“AI游戲”？

　　這并不是一個(gè)鉆牛角尖的小問題。雷峰網(wǎng)在“投資熄火”的AI游戲，正走在賽道爆發(fā)的前夜中曾經(jīng)提到過，游戲投資和AI投資，都是近兩年降溫劇烈的賽道，二者結(jié)合的AI游戲，更是一個(gè)“投資冰河”。身份的差異，直接影響到融資難度的高低。

　　線年末的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，業(yè)內(nèi)仍然跑出了大量的AI游戲產(chǎn)品，它們或探索激進(jìn)，或AI應(yīng)用較為保守，但相比此前停留于FLASH級(jí)別的AI游戲，已經(jīng)迭代到精品獨(dú)立游戲的形態(tài)。

　　與中小廠商和獨(dú)立團(tuán)隊(duì)相比，騰訊網(wǎng)易等游戲大廠，并不是AI游戲的主要陣地。但AI之于追求工業(yè)化大生產(chǎn)的游戲行業(yè)，卻有著極為現(xiàn)實(shí)的“降本”和“提效”需求。騰網(wǎng)二廠在此基礎(chǔ)上的探索，也從未停止。

　　以此為始，游戲行業(yè)的“AI革命”路徑已日益明朗：一是供給側(cè)的AI提效，二是產(chǎn)品側(cè)的玩法革新。前者通過AI提升從游戲代碼到美術(shù)設(shè)計(jì)的開發(fā)效率，已逐漸從單一模型轉(zhuǎn)向成熟平臺(tái)；后者則受限于AI技術(shù)邊界與玩法設(shè)計(jì)的平衡，仍在持續(xù)探索和迭代。

　　對(duì)騰訊而言，要投資或者孵化一款A(yù)I游戲，從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度來講，“并不算難”。但在現(xiàn)實(shí)層面，除了一些頭部項(xiàng)目“擁抱AI”以外，獨(dú)立于成熟項(xiàng)目的AI游戲，卻還沒有什么消息。

　　就雷峰網(wǎng)與騰訊長期交流的情況來看，騰訊在3A級(jí)項(xiàng)目，乃至AI相關(guān)技術(shù)的研發(fā)迭代，在某些細(xì)分領(lǐng)域已經(jīng)走到了行業(yè)頭部，相關(guān)探索起步也更早——不過，這類探索的發(fā)端，大多數(shù)情況下是以“游戲+AI”的形式進(jìn)行，即用 AI 在成熟的游戲項(xiàng)目上“錦上添花”。

　　相較原生AI游戲，“AI+游戲”的形式不破壞游戲原有架構(gòu)，且有主項(xiàng)目穩(wěn)定的營收作為試錯(cuò)成本。“AI+游戲”即是在傳統(tǒng)游戲體驗(yàn)基礎(chǔ)上，加入基于自然語言驅(qū)動(dòng)的可互動(dòng)NPC內(nèi)容。在2024年8月的德國科隆國際游戲展上，《暗區(qū)突圍》端游發(fā)布了基于大語言模型的AI隊(duì)友F.A.C.U.L.。

　　現(xiàn)場Demo視頻顯示，AI隊(duì)友已能實(shí)時(shí)分析玩家發(fā)出的自然語言指令，如“二號(hào)，去前面帶路”、“用前面那棵樹做掩體”等，還能識(shí)別超過10000個(gè)游戲內(nèi)物體，甚至報(bào)告天氣情況，大幅提升了AI隊(duì)友與玩家的戰(zhàn)術(shù)配合。

　　有聰明能 Carry 的 AI 隊(duì)友“陪玩”，雖然還沒達(dá)到“原生 AI 游戲”的境界，但已經(jīng)是 AI 在游戲上走出的一大步。

　　原生 AI 游戲，對(duì)大廠來說或許還有些“冒進(jìn)”——而在“AI 提效”的層面，作為國內(nèi)游戲工業(yè)化的頭部廠商，騰訊已經(jīng)發(fā)布了多款A(yù)I游戲開發(fā)平臺(tái)。

　　集成了騰訊多年的游戲美術(shù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，混元能夠更精確理解需求，并為設(shè)計(jì)師提供可控的生成流程——無論是二次元、寫實(shí)還是像素風(fēng)，混元都能相對(duì)準(zhǔn)確地把握項(xiàng)目的美術(shù)方向和創(chuàng)作意圖。

　　換雷火競技言之，騰訊的 AI 能力正在以一個(gè)類似“技術(shù)中臺(tái)”的形式，對(duì)游戲開發(fā)進(jìn)行賦能——公司內(nèi)部十余年來積累的開發(fā)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，都可以成為混元的養(yǎng)料。

　　2025 年 7 月，混元平臺(tái)將生成范圍從 2D 擴(kuò)展至 3D，借助 Hunyuan3D-PolyGen，開發(fā)者可以生成面數(shù)達(dá)上萬面的幾何模型，從而解決 3D 資產(chǎn)生成中布線質(zhì)量和復(fù)雜物體建模的難題，提升美術(shù)師建模效率。

　　同為一線游戲大廠，騰訊和網(wǎng)易雖然在最終的落地上各有千秋，但回到組織架構(gòu)的根上，卻走上了截然不同的道路。

　　2023年以來，當(dāng)混元作為騰訊T一級(jí)部門存在之后，騰訊游戲的AI相關(guān)部門形成了一種典型的矩陣化架構(gòu)——既有騰訊混元這樣的獨(dú)立的集團(tuán)級(jí)AI相關(guān)的事業(yè)部，也有分散在各個(gè)游戲工作室的AI部門，混元互通有無。在游戲AI相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行大量技術(shù)互通與合作。

　　據(jù)雷峰網(wǎng)了解，大量游戲工作室的 AI 團(tuán)隊(duì)，近幾年與混元的合作大量增加。但到具體負(fù)責(zé)的部門，跨部門、跨條線的數(shù)量，對(duì)于協(xié)作開發(fā)形成了不小的挑戰(zhàn)。譬如光子內(nèi)部某項(xiàng)目組的 AI agent，在上線之后不久被要求與混元合作。其形式則是該部門提供資金和產(chǎn)品，由混元負(fù)責(zé)后續(xù)開發(fā)和應(yīng)用場景。

　　從合作形式來看，發(fā)出需求的游戲工作室AI團(tuán)隊(duì)，雖然名義上處在“甲方”的位置，但AI合作項(xiàng)目的實(shí)際孵化到商業(yè)落地，很多是由混元來負(fù)責(zé)。這也導(dǎo)致大量的溝通成本與實(shí)際落地效果的“落差”。

　　此外，各個(gè)項(xiàng)目組的核心代碼高度保密，這就意味著不能將代碼數(shù)據(jù)上傳至部署在云端的AI 模型；但如果不這么做，開發(fā)者就只能寄希望于內(nèi)部研發(fā)，或者私有化部署的模型能力——而雖然都是 AI，但模型間的性能的差距卻不可小視。明明身處大廠，有時(shí)卻難以用上最先進(jìn)的 AI 能力，也難免讓人感到可惜。

　　要讓 AI 能力落進(jìn)自己的游戲項(xiàng)目，除了本部門的審核，不僅要越過工作室群的中臺(tái)，還要越過IEG的中臺(tái)，再到TEG的中臺(tái)與混元合作。就后來的協(xié)作結(jié)果來看，實(shí)際成效并不能讓雙方滿意。

　　在一些騰訊出身的AI游戲從業(yè)者看來，目前的騰訊固然有了自己的AI游戲技術(shù)儲(chǔ)備，但從技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)化產(chǎn)品，仍然有非常長的路要走——這甚至跟技術(shù)本身，沒有特別大的關(guān)系。

　　原因之一，是“AI 游戲”本身，在騰訊內(nèi)部的地位不夠靠前。在混元之前，騰訊所有的 AI 相關(guān)團(tuán)隊(duì)，都需要依附于某一個(gè)工作室，獨(dú)立性并不夠強(qiáng)。早在七、八年前，王者榮耀旗下的 AI 團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)研發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的 AI 人機(jī)，并作為王者榮耀 elo 機(jī)制的一部分存在。

　　AI 機(jī)器人提升日活的方式很簡單。過去的游戲人機(jī)，其行為邏輯多數(shù)靠行為樹AI運(yùn)轉(zhuǎn)，智能程度與人類相比存在較大差距。但搭載深度學(xué)習(xí) AI 之后，它能根據(jù)人類玩家調(diào)整自己的行為，即“菜得像人”，這保證了大量水平一般的玩家的游戲體驗(yàn)，并最終促成了王者榮耀的日活暴漲。

　　類似的情形也存在于近兩年的《三角洲行動(dòng)》——無論是大戰(zhàn)場模式還是搜打撤模式，單次對(duì)局中都有大量人機(jī)存在。從結(jié)果來看，水平一般的玩家能獲得游戲體驗(yàn)，同時(shí)真人玩家高手也能獲得不錯(cuò)的排名，這對(duì)于如今《三角洲》熱度來講，功不可沒。

　　但游戲+AI 的弊端也因此暴露：從 KPI 的角度來看，AI 團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)，沒法直接地體現(xiàn)在流水和轉(zhuǎn)化上。而很多項(xiàng)目里的 AI 團(tuán)隊(duì)，也都被認(rèn)為是不受待見的“成本部門”。

　　某超頭部游戲的的 AI 團(tuán)隊(duì)，就有這樣的風(fēng)聞：在 AI 能力的支持下，游戲日活暴漲——而 AI 團(tuán)隊(duì)卻沒能拿到對(duì)等的回報(bào)。最終，這個(gè)團(tuán)隊(duì)離開了原先的公司，開始了獨(dú)立創(chuàng)業(yè)，自研的原生 AI 游戲也臨近上線

　　相較騰訊，網(wǎng)易游戲的 AI 實(shí)踐，并未采用“大中臺(tái)”的模式，而是選擇與工作室群緊密綁定——而網(wǎng)易的伏羲實(shí)驗(yàn)室，不局限于“科研”的成分，還多了不少與工作室和項(xiàng)目的緊密鏈接。

　　相關(guān)人士告訴雷峰網(wǎng)，伏羲實(shí)驗(yàn)室的主要 AI 技術(shù)應(yīng)用，仍然與雷火旗下的拳頭項(xiàng)目深度綁定。這里的綁定不止是來自雷火項(xiàng)目的 AI 項(xiàng)目需求，與之相關(guān)的資源和預(yù)算，往往也與項(xiàng)目直接相關(guān)。

　　這里的需求，并非是集團(tuán)戰(zhàn)略下的按部就班，而是一種基于項(xiàng)目實(shí)際需要的“雙向匹配”。因而與游戲AI相關(guān)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、角色創(chuàng)建與驅(qū)動(dòng)、自研人設(shè)大模型等方向，以及服務(wù)于生產(chǎn)制作、玩法創(chuàng)意的AI提效，伏羲實(shí)驗(yàn)室通常都有自己的技術(shù)儲(chǔ)備。

　　從這個(gè)角度來看，伏羲在雷火工作室群內(nèi)部的定位，更像一個(gè)“AI技術(shù)中臺(tái)”——產(chǎn)品/業(yè)務(wù)部門若有AI需求，伏羲實(shí)驗(yàn)室會(huì)承接響應(yīng)，伏羲也會(huì)根據(jù)對(duì)游戲的理解向游戲提出AI解決方案，推薦新的AI產(chǎn)品和技術(shù)，雙方達(dá)成一致后，將會(huì)按照投入人頭和服務(wù)器使用量，向產(chǎn)品部門收費(fèi)。從這個(gè)角度講，伏羲也有自己的“KPI”。

　　了解，伏羲在成立初期，對(duì)外業(yè)務(wù)呈現(xiàn)明顯的市場化導(dǎo)向特征，元宇宙、AIGC等大量互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的新興方向，伏羲都有嘗試。伏羲能在大量新方向投入嘗試，除了來自胡志鵬的支持，另一個(gè)側(cè)面則是有雷火的游戲AI業(yè)務(wù)為之兜底——換言之，哪怕伏羲在網(wǎng)易外部的AI探索不夠順利，雷火內(nèi)部豐富的游戲AI業(yè)務(wù)場景，也能夠?yàn)榉颂峁┐罅考夹g(shù)探索的空間。

　　基于前述合作框架，每年網(wǎng)易伏羲都會(huì)以“AI+游戲”的形式，基于雷火的拳頭項(xiàng)目推出相關(guān)的AI相關(guān)創(chuàng)新。譬如永劫無間各個(gè)難度層級(jí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)戰(zhàn)斗AI，逆水寒手游此前為400 多名 NPC 配置 AI 系統(tǒng)，打造的智能 NPC 等等。

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　　但相較于騰訊側(cè)重于 AI 在工業(yè)化生產(chǎn)層面的提效，伏羲在AI項(xiàng)目立項(xiàng)層面，相對(duì)而言，自由度更高。

　　需要指出的是，除了強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI方向，其余的AI創(chuàng)新方向?qū)嶋H是“解耦”的——這意味著同一個(gè)生成式AI能力，譬如美術(shù)資源生成，它不需要指定某一個(gè)生成引擎，而是可以根據(jù)素材需求，選擇效果最適配項(xiàng)目的某個(gè)生成模型，通過嵌入接口的方式，接入項(xiàng)目對(duì)應(yīng)引擎。

　　站在AI游戲范式交替的十字路口，騰訊和網(wǎng)易的探索已經(jīng)稱得上靠前，但對(duì)于AI游戲前景的不確定，加之此前自研3A的開發(fā)歷程，讓他們對(duì)于游戲AI的重點(diǎn)，更多集中于提效層面，或者直接服務(wù)于成熟項(xiàng)目的長青運(yùn)營，至于前途未卜的“獨(dú)立AI游戲”，則被更多的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)來完成。

　　一旦脫離大廠環(huán)境，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的各項(xiàng)“緊箍咒”被解除，這是否意味著原生AI游戲，可以走上更為“順利”的開發(fā)范式呢？

　　某種意義上，這仍然回到了最開頭的那個(gè)定義問題。按錸三實(shí)驗(yàn)室AI研究員吳天驕的說法，對(duì)于AI原生游戲的判斷標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)：沒有AI，這個(gè)產(chǎn)品根本無法存在。

　　這樣來看，目前市面上最為激進(jìn)的，走入demo階段的“AI原生游戲”，本質(zhì)上仍然屬于“AI增強(qiáng)型游戲”而非“AI原生游戲”。哪怕是那些看似以AI判定勝負(fù)或決定劇情走向的作品，本質(zhì)上仍運(yùn)行在確定的框架之上。AI在其中的作用只是“局部隨機(jī)變量”——為確定性系統(tǒng)增添不確定性，而不是創(chuàng)造系統(tǒng)本身。

　　也因此，AI游戲目前沒有固定的題材，固定的范式，只能憑借制作人選定的題材融入AI生成相關(guān)的玩法，這導(dǎo)致不同團(tuán)隊(duì)之間，由于項(xiàng)目類型，團(tuán)隊(duì)AI化程度的差異，其AI應(yīng)用水平方差也極大。

　　以目前在原生AI玩法探索較為靠前的《麥琪的花園》為例，它的核心玩法循環(huán)由三部分組成：營地建設(shè)、NPC 互動(dòng)和世界探索。玩家需要打怪獲取材料，用來升級(jí)營地；營地等級(jí)提升會(huì)解鎖新功能，并與 NPC 建立更深入的關(guān)系。NPC 會(huì)回饋稀有資源或特殊道具，幫助玩家獲得更強(qiáng)裝備，進(jìn)入更廣闊的世界探索。

　　但在自研AI開發(fā)管線的幫助下，原先一個(gè)算法工程師一周的代碼量可以從一千多行飆升至三萬行。

　　如果說《麥琪》的案例相對(duì)“商業(yè)化”，另一種“個(gè)人勢”AI游戲，則更像是一個(gè)“作者游戲”。譬如近期于steam上線試玩版的《妹居物語》，團(tuán)隊(duì)一共兩個(gè)人，項(xiàng)目預(yù)算則“高達(dá)”8000人民幣。

　　相較傳統(tǒng)Galgame，《妹居物語》的“差異化表現(xiàn)”在于，它并沒有太多影響劇情走向的故事分支，而是通過AI，實(shí)時(shí)記錄，控制，影響玩家與游戲主角相處的每一天——你說過的話會(huì)被記住，情緒會(huì)被寫進(jìn)日記，關(guān)系好時(shí)有默契，鬧別扭時(shí)也會(huì)冷場。故事不再只靠預(yù)設(shè)橋段，而是跟著玩家的游戲節(jié)奏慢慢長出來。

　　以日常對(duì)話為例，《妹居物語》并不需要玩家自己“找話題”，而是通過“對(duì)話/互動(dòng) → 觸發(fā)事件（約會(huì)/小游戲/日常場景） → 數(shù)值反饋（好感/信任變化） → 記憶沉淀 → 新解鎖（功能/性格轉(zhuǎn)變/特殊事件） → 新的對(duì)話場景 → 循環(huán)往復(fù)”的模式，形成可以重復(fù)體驗(yàn)的游戲循環(huán)。

　　在此過程中，大量在傳統(tǒng)Galgame中會(huì)被“預(yù)制”的游戲演出，被統(tǒng)統(tǒng)交給了AI，譬如下五子棋，如果玩家一直輸，她會(huì)注意到，并開始放水，棋力越下越爛。這不是預(yù)設(shè)的結(jié)果，而是 AI 根據(jù)互動(dòng)自己做的判斷。

　　就目前的游戲生產(chǎn)流程而言，美術(shù)部分可能占據(jù)40%到50%的成本，在充分利用AI之后，預(yù)計(jì)提效幅度在10%-20%左右。

　　換言之，對(duì)于如今的AI游戲開發(fā)團(tuán)隊(duì)而言，AI帶給項(xiàng)目的并不只是玩法側(cè)的完善，對(duì)于更靈活的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，它實(shí)際上已經(jīng)深度地影響游戲開發(fā)范式，原先策劃-程序-美術(shù)涇渭分明的邊界和層級(jí)，不知不覺間開始模糊。

　　誠然，生產(chǎn)力一側(cè)的AI革命如火如荼，但在用戶端的產(chǎn)品體驗(yàn)上，AI帶來的“異質(zhì)”并不能抵消其在游戲性上的孱弱。也因此，AI游戲的未來并非在“技術(shù)”與“游戲性”間二選一，而是如何將AI的涌現(xiàn)能力轉(zhuǎn)化為真正的娛樂價(jià)值。

　　“AI游戲”在大廠的缺席，也并非一個(gè)技術(shù)問題 。騰訊、網(wǎng)易兩家頭部廠商，手握最雄厚的技術(shù)與數(shù)據(jù)積累 ，但其技術(shù)之外的“場外因素”，反倒制約了“AI原生游戲”的生長 。探索AI游戲范式的重?fù)?dān)，也戲劇性地來到了創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的身上。

　　在當(dāng)下的行業(yè)里，每個(gè)生態(tài)位的廠商，所擔(dān)負(fù)的“職責(zé)”不盡相同。負(fù)責(zé)扛起大盤的大廠，在謹(jǐn)慎之余慢步前行，AI提效的優(yōu)先級(jí)大于更激進(jìn)的玩法探索；負(fù)責(zé)探路的獨(dú)立創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，則可以更靈活地將AI融入開發(fā)管線，進(jìn)而讓項(xiàng)目產(chǎn)出發(fā)生質(zhì)變。

　　無論是UGC生態(tài)的裂變式創(chuàng)作，還是傳統(tǒng)游戲工業(yè)的漸進(jìn)式革新，我們所要面對(duì)的核心命題始終未變：AI必須成為服務(wù)于游戲設(shè)計(jì)的工具，而不是曇花一現(xiàn)的“智能涌現(xiàn)”。

　　到目前為止，AI、游戲、AI游戲、AI+游戲的“排列組合”式探索仍未看到終局，但我們可以確定是，只有AI真正深入游戲開發(fā)的肌理，電子娛樂的邊界，才能被行業(yè)的“上帝和凱撒們”重新定義。