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AI游戏在游WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91what's%20the%20correct%20sorting%20function%20to%20list%20colors%20in%20alphabetical戏大厂,「可能并不存在」

作者丨胡家铭

编辑丨董子博

很少有一个游戏品类,游戏游戏能像AI游戏这样,大厂至今仍走在“寻找自我”的游戏游戏WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91what's%20the%20correct%20sorting%20function%20to%20list%20colors%20in%20alphabetical路上。

所谓的大厂寻找自我,指的游戏游戏是目前游戏业界对于AI游戏的讨论,仍然大量集中在AI游戏本身的大厂定义——究竟AI要在游戏环节中发挥什么作用,这个产品才能称作真正的游戏游戏“AI游戏”?

这并不是一个钻牛角尖的小问题。雷峰网(公众号:雷峰网)在“投资熄火”的大厂AI游戏,正走在赛道爆发的游戏游戏前夜中曾经提到过,游戏投资和AI投资,大厂都是游戏游戏近两年降温剧烈的赛道,二者结合的大厂AI游戏,更是游戏游戏一个“投资冰河”。身份的大厂差异,直接影响到融资难度的游戏游戏高低。

话虽如此,走到2025年末的时间节点,业内仍然跑出了大量的AI游戏产品,它们或探索激进,或AI应用较为保守,但相比此前停留于FLASH级别的AI游戏,已经迭代到精品独立游戏的形态。

与中小厂商和独立团队相比,腾讯、网易等游戏大厂,并不是AI游戏的主要阵地。但AI之于追求工业化大生产的游戏行业,却有着极为现实的“降本”和“提效”需求。腾网二厂在此基础上的探索,也从未停止。

以此为始,游戏行业的“AI革命”路径已日益明朗:一是供给侧的AI提效,二是产品侧的玩法革新。前者通过AI提升从游戏代码到美术设计的开发效率,已逐渐从单一模型转向成熟平台;后者则受限于AI技术边界与玩法设计的平衡,仍在持续探索和迭代。


01

腾讯:提效为主,原生为辅


对腾讯而言,要投资或者孵化一款AI游戏,从技术实现角度来讲,“并不算难”。但在现实层面,WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91what's%20the%20correct%20sorting%20function%20to%20list%20colors%20in%20alphabetical除了一些头部项目“拥抱AI”以外,独立于成熟项目的AI游戏,却还没有什么消息。

这是腾讯“没有梦想”的又一个侧面吗?

就雷峰网与腾讯长期交流的情况来看,腾讯在3A级项目,乃至AI相关技术的研发迭代,在某些细分领域已经走到了行业头部,相关探索起步也更早——不过,这类探索的发端,大多数情况下是以“游戏+AI”的形式进行,即用 AI 在成熟的游戏项目上“锦上添花”。

相较原生AI游戏,“AI+游戏”的形式不破坏游戏原有架构,且有主项目稳定的营收作为试错成本。“AI+游戏”即是在传统游戏体验基础上,加入基于自然语言驱动的可互动NPC内容。在2024年8月的德国科隆国际游戏展上,《暗区突围》端游发布了基于大语言模型的AI队友F.A.C.U.L.。

AI游戏在游戏大厂,「可能并不存在」

现场Demo视频显示,AI队友已能实时分析玩家发出的自然语言指令,如“二号,去前面带路”、“用前面那棵树做掩体”等,还能识别超过10000个游戏内物体,甚至报告天气情况,大幅提升了AI队友与玩家的战术配合。

有聪明能 Carry 的 AI 队友“陪玩”,虽然还没达到“原生 AI 游戏”的境界,但已经是 AI 在游戏上走出的一大步。

原生 AI 游戏,对大厂来说或许还有些“冒进”——而在“AI 提效”的层面,作为国内游戏工业化的头部厂商,腾讯已经发布了多款AI游戏开发平台。

今年五月,腾讯发布的混元游戏平台,就给了业界不少想象的空间。

集成了腾讯多年的游戏美术设计数据,混元能够更精确理解需求,并为设计师提供可控的生成流程——无论是二次元、写实还是像素风,混元都能相对准确地把握项目的美术方向和创作意图。

换言之,腾讯的 AI 能力正在以一个类似“技术中台”的形式,对游戏开发进行赋能——公司内部十余年来积累的开发、设计数据,都可以成为混元的养料。

2025 年 7 月,混元平台将生成范围从 2D 扩展至 3D,借助 Hunyuan3D-PolyGen,开发者可以生成面数达上万面的几何模型,从而解决 3D 资产生成中布线质量和复杂物体建模的难题,提升美术师建模效率。

AI游戏在游戏大厂,「可能并不存在」

同为一线游戏大厂,腾讯和网易虽然在最终的落地上各有千秋,但回到组织架构的根上,却走上了截然不同的道路。

2023年以来,当混元作为腾讯T一级部门存在之后,腾讯游戏的AI相关部门形成了一种典型的矩阵化架构——既有腾讯混元这样的独立的集团级AI相关的事业部,也有分散在各个游戏工作室的AI部门,混元互通有无。在游戏AI相关领域进行大量技术互通与合作。

据雷峰网了解,大量游戏工作室的 AI 团队,近几年与混元的合作大量增加。但到具体负责的部门,跨部门、跨条线的数量,对于协作开发形成了不小的挑战。譬如光子内部某项目组的?AI agent,在上线之后不久被要求与混元合作。其形式则是该部门提供资金和产品,由混元负责后续开发和应用场景。

从合作形式来看,发出需求的游戏工作室AI团队,虽然名义上处在“甲方”的位置,但AI合作项目的实际孵化到商业落地,很多是由混元来负责。这也导致大量的沟通成本与实际落地效果的“落差”。

此外,各个项目组的核心代码高度保密,这就意味着不能将代码数据上传至部署在云端的AI 模型;但如果不这么做,开发者就只能寄希望于内部研发,或者私有化部署的模型能力——而虽然都是 AI,但模型间的性能的差距却不可小视。明明身处大厂,有时却难以用上最先进的 AI 能力,也难免让人感到可惜。

要让 AI 能力落进自己的游戏项目,除了本部门的审核,不仅要越过工作室群的中台,还要越过IEG的中台,再到TEG的中台与混元合作。就后来的协作结果来看,实际成效并不能让双方满意。

在一些腾讯出身的AI游戏从业者看来,目前的腾讯固然有了自己的AI游戏技术储备,但从技术转化为商业化产品,仍然有非常长的路要走——这甚至跟技术本身,没有特别大的关系。

原因之一,是“AI 游戏”本身,在腾讯内部的地位不够靠前。在混元之前,腾讯所有的 AI 相关团队,都需要依附于某一个工作室,独立性并不够强。早在七、八年前,王者荣耀旗下的 AI 团队,已经研发了基于深度学习的 AI 人机,并作为王者荣耀 elo 机制的一部分存在。

AI 机器人提升日活的方式很简单。过去的游戏人机,其行为逻辑多数靠行为树AI运转,智能程度与人类相比存在较大差距。但搭载深度学习 AI 之后,它能根据人类玩家调整自己的行为,即“菜得像人”,这保证了大量水平一般的玩家的游戏体验,并最终促成了王者荣耀的日活暴涨。

类似的情形也存在于近两年的《三角洲行动》——无论是大战场模式还是搜打撤模式,单次对局中都有大量人机存在。从结果来看,水平一般的玩家能获得游戏体验,同时真人玩家高手也能获得不错的排名,这对于如今《三角洲》热度来讲,功不可没。

但游戏+AI 的弊端也因此暴露:从?KPI?的角度来看,AI 团队的贡献,没法直接地体现在流水和转化上。而很多项目里的 AI 团队,也都被认为是不受待见的“成本部门”。

某超头部游戏的的 AI 团队,就有这样的风闻:在 AI 能力的支持下,游戏日活暴涨——而 AI 团队却没能拿到对等的回报。最终,这个团队离开了原先的公司,开始了独立创业,自研的原生 AI 游戏也临近上线。


02

网易伏羲,如何“承包”雷火的AI探索?


相较腾讯,网易游戏的?AI?实践,并未采用“大中台”的模式,而是选择与工作室群紧密绑定——而网易的伏羲实验室,不局限于“科研”的成分,还多了不少与工作室和项目的紧密链接。

相关人士告诉雷峰网,伏羲实验室的主要?AI?技术应用,仍然与雷火旗下的拳头项目深度绑定。这里的绑定不止是来自雷火项目的?AI?项目需求,与之相关的资源和预算,往往也与项目直接相关。

这里的需求,并非是集团战略下的按部就班,而是一种基于项目实际需要的“双向匹配”。因而与游戏AI相关的强化学习、角色创建与驱动、自研人设大模型等方向,以及服务于生产制作、玩法创意的AI提效,伏羲实验室通常都有自己的技术储备。

从这个角度来看,伏羲在雷火工作室群内部的定位,更像一个“AI技术中台”——产品/业务部门若有AI需求,伏羲实验室会承接响应,伏羲也会根据对游戏的理解向游戏提出AI解决方案,推荐新的AI产品和技术,双方达成一致后,将会按照投入人头和服务器使用量,向产品部门收费。从这个角度讲,伏羲也有自己的“KPI”。

据雷峰网了解,伏羲在成立初期,对外业务呈现明显的市场化导向特征,元宇宙、AIGC等大量互联网相关的新兴方向,伏羲都有尝试。

伏羲能在大量新方向投入尝试,除了来自胡志鹏的支持,另一个侧面则是有雷火的游戏AI业务为之兜底——换言之,哪怕伏羲在网易外部的AI探索不够顺利,雷火内部丰富的游戏AI业务场景,也能够为伏羲提供大量技术探索的空间。

基于前述合作框架,每年网易伏羲都会以“AI+游戏”的形式,基于雷火的拳头项目推出相关的AI相关创新。譬如永劫无间各个难度层级的强化学习战斗AI,逆水寒手游此前为400?多名?NPC?配置?AI?系统,打造的智能?NPC?等等。

AI游戏在游戏大厂,「可能并不存在」

这类程度的?AI?探索,并不会直接影响核心战斗或数值系统,它的主要侧重点,在于深化游戏与玩家在剧情和社交层面的互动,以提高游戏的玩家粘性与活跃度。

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但相较于腾讯侧重于?AI?在工业化生产层面的提效,伏羲在AI项目立项层面,相对而言,自由度更高。

需要指出的是,除了强化学习AI方向,其余的AI创新方向实际是“解耦”的——这意味着同一个生成式AI能力,譬如美术资源生成,它不需要指定某一个生成引擎,而是可以根据素材需求,选择效果最适配项目的某个生成模型,通过嵌入接口的方式,接入项目对应引擎。

站在AI游戏范式交替的十字路口,腾讯和网易的探索已经称得上靠前,但对于AI游戏前景的不确定,加之此前自研3A的开发历程,让他们对于游戏AI的重点,更多集中于提效层面,或者直接服务于成熟项目的长青运营,至于前途未卜的“独立AI游戏”,则被更多的创业团队来完成。


03

?"厂"外玩家


一旦脱离大厂环境,创业团队的各项“紧箍咒”被解除,这是否意味着原生AI游戏,可以走上更为“顺利”的开发范式呢?

某种意义上,这仍然回到了最开头的那个定义问题。按铼三实验室AI研究员吴天骄的说法,对于AI原生游戏的判断标准只有一个:没有AI,这个产品根本无法存在。

这样来看,目前市面上最为激进的,走入demo阶段的“AI原生游戏”,本质上仍然属于“AI增强型游戏”而非“AI原生游戏”。哪怕是那些看似以AI判定胜负或决定剧情走向的作品,本质上仍运行在确定的框架之上。AI在其中的作用只是“局部随机变量”——为确定性系统增添不确定性,而不是创造系统本身。

也因此,AI游戏目前没有固定的题材,固定的范式,只能凭借制作人选定的题材融入AI生成相关的玩法,这导致不同团队之间,由于项目类型,团队AI化程度的差异,其AI应用水平方差也极大。

以目前在原生AI玩法探索较为靠前的《麦琪的花园》为例,它的核心玩法循环由三部分组成:营地建设、NPC 互动和世界探索。玩家需要打怪获取材料,用来升级营地;营地等级提升会解锁新功能,并与 NPC 建立更深入的关系。NPC 会回馈稀有资源或特殊道具,帮助玩家获得更强装备,进入更广阔的世界探索。

AI游戏在游戏大厂,「可能并不存在」

值得一提的是,《麦琪的花园》项目团队规模不大,不超过20人,其中负责AI及其研发的算法工程师占据近一半,剩下的人员则负责程序、美术、策划等传统游戏开发的所有流程。

但在自研AI开发管线的帮助下,原先一个算法工程师一周的代码量可以从一千多行飙升至三万行。

如果说《麦琪》的案例相对“商业化”,另一种“个人势”AI游戏,则更像是一个“作者游戏”。譬如近期于steam上线试玩版的《妹居物语》,团队一共两个人,项目预算则“高达”8000人民币。

相较传统Galgame,《妹居物语》的“差异化表现”在于,它并没有太多影响剧情走向的故事分支,而是通过AI,实时记录,控制,影响玩家与游戏主角相处的每一天——你说过的话会被记住,情绪会被写进日记,关系好时有默契,闹别扭时也会冷场。故事不再只靠预设桥段,而是跟着玩家的游戏节奏慢慢长出来。

以日常对话为例,《妹居物语》并不需要玩家自己“找话题”,而是通过“对话/互动 → 触发事件(约会/小游戏/日常场景) → 数值反馈(好感/信任变化) → 记忆沉淀 → 新解锁(功能/性格转变/特殊事件) → 新的对话场景 → 循环往复”的模式,形成可以重复体验的游戏循环。

在此过程中,大量在传统Galgame中会被“预制”的游戏演出,被统统交给了AI,譬如下五子棋,如果玩家一直输,她会注意到,并开始放水,棋力越下越烂。这不是预设的结果,而是 AI 根据互动自己做的判断。

AI游戏在游戏大厂,「可能并不存在」

在策划层,AI缺乏必要的创造力,策划的想法会超越AI,但在诸多情况下,AI考虑的因素会比真人更全面,能在原有创意方案基础上指出各种可能的漏洞,使得玩法、战斗等游戏模块趋于完善。

就目前的游戏生产流程而言,美术部分可能占据40%到50%的成本,在充分利用AI之后,预计提效幅度在10%-20%左右。

换言之,对于如今的AI游戏开发团队而言,AI带给项目的并不只是玩法侧的完善,对于更灵活的创业团队,它实际上已经深度地影响游戏开发范式,原先策划-程序-美术泾渭分明的边界和层级,不知不觉间开始模糊。


04

结语:上帝与凯撒


诚然,生产力一侧的AI革命如火如荼,但在用户端的产品体验上,AI带来的“异质”并不能抵消其在游戏性上的孱弱。也因此,AI游戏的未来并非在“技术”与“游戏性”间二选一,而是如何将AI的涌现能力转化为真正的娱乐价值。

“AI游戏”在大厂的缺席,也并非一个技术问题 。腾讯、网易两家头部厂商,手握最雄厚的技术与数据积累 ,但其技术之外的“场外因素”,反倒制约了“AI原生游戏”的生长 。探索AI游戏范式的重担,也戏剧性地来到了创业团队的身上。

在当下的行业里,每个生态位的厂商,所担负的“职责”不尽相同。负责扛起大盘的大厂,在谨慎之余慢步前行,AI提效的优先级大于更激进的玩法探索;负责探路的独立创业团队,则可以更灵活地将AI融入开发管线,进而让项目产出发生质变。

无论是UGC生态的裂变式创作,还是传统游戏工业的渐进式革新,我们所要面对的核心命题始终未变:AI必须成为服务于游戏设计的工具,而不是昙花一现的“智能涌现”。

到目前为止,AI、游戏、AI游戏、AI+游戏的“排列组合”式探索仍未看到终局,但我们可以确定是,只有AI真正深入游戏开发的肌理,电子娱乐的边界,才能被行业的“上帝和凯撒们”重新定义。

本文作者胡家铭,长期关注游戏行业技术浪潮和迭代,近期持续关注米哈游等游戏大厂的在研项目和发行项目,如欲交流分享更多内幕信息,欢迎添加作者微信:FernandeZ-D,深度交流。


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