中國一線AI遊戲人蔘加了一場比賽，但誰也沒贏？

由香港科技大學前不久開發的科研項目《Aivilization》，被不少人譽爲是目前最好的原生AI遊戲之一。它將社會模擬遊戲與AI結合，可玩性和完成度都相當高。在遊戲中，AI驅動着整個虛擬社會的運轉，湧現出的複雜性具有相當的科研價值，也能讓人直觀感受到現今大模型AI的前沿性。

但是在最近的一次線下分享中，遊戲的主創人員卻表示，他們在開發過程中遇到的一大問題不是AI不夠聰明，而是太聰明瞭，以至於當給裏面的居民（智能體）設定好目標後，智能體很容易找到最優解實現，因此喪失了遊戲性。

爲此，他們讓智能體“笨”了一些，有自己的小脾氣。玩家並不能100%操控自己的智能體，而是像一個家長那樣，給智能體設定目標——好好讀書，勤奮工作，努力賺錢。當然，就像你小時候媽媽讓你好好學習也不一定會聽話一樣，智能體也不是100%“積極向上”，它會開小差，會摸魚，甚至會日誌裏寫壞話蛐蛐你是黑心資本家。

這構成了這個科研項目最具遊戲性的一面，很多玩家迅速帶入賽博父母身份，親切地把遊戲裏的智能體稱爲“崽兒”，熱切盼望崽兒掙大錢，買房，換大房子，或者接受崽兒躺平的命運。

以上這場有趣的分享，發生在騰訊遊戲創作大賽決賽期間的一次圓桌交流上，在交流會上，我們能看到AI遊戲一線創作者們分享着對AI遊戲創作的不同見解和解法。全程參與下來，我最明顯的感覺是，AI遊戲這事兒，並不像之前幾次“新潮技術+遊戲”的簡單潮流，而是伴隨着更多的思辨與突破。

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提起AI遊戲你能想到什麼，是先進的前沿技術革命，還是尚不明朗的遊戲玩法？

坦白說，AI遊戲這個詞現在已經有點被濫用。AI和遊戲這兩個原本看似非常契合的概念，在當前的遊戲產業是有些曖昧的。雖然遊戲開發工作流中的AI已經被廣泛使用，但要把AI做成一種實際的玩法模塊，甚至完全以AI爲核心來驅動遊戲，則是另一回事，有無數難題困擾着開發者們，現在市面上的產品也多數處於雛形階段。

《絕地求生》的開發方Krafton是目前少數在AI上壓重注的遊戲廠商

基於這個階段性的發展狀態，目前的AI遊戲多少有點“元宇宙”的感覺。大家都知道是未來，又怕產品形態太蹩腳，主流產品中即便有AI功能落地，也通常只是不觸及核心玩法的NPC聊天或者助手功能。

在這種背景下，騰訊遊戲創作大賽今年特別新增了AI遊戲賽道，吸引了80款AI遊戲參賽。國內目前完成度最高的AI遊戲的主創們也因此聚到了一起，不僅能看到集中的產品展示，也有很多觀點的交流。

11月8日上午，我先在武漢市廣播電視大樓的會議室裏觀摩了複試的面評環節。多款AI遊戲的主創團隊依次上場，介紹自己的產品，並回答評委提出的問題。

玩過一些AI遊戲的朋友都知道，很多此類產品都是三分鐘熱度，五分鐘新鮮感，遊戲交互的部分普遍比較薄弱。所以雖然帶有AI這個獨特的屬性，但現場評委沒被AI的概念帶偏，依然會比較關心“玩法循環、玩家目標、如何建立可控的遊戲機制以及正反饋”。

《我的戀綜超失控》有着操控博弈、湧現意外和經營循環

此外，評委也會問起商業可持續性的問題，因爲不少產品都依賴在線大模型AI來提供服務，相比傳統遊戲多了一層Token的成本，是很多創作團隊都需要考量的因素。

這裏也顯出了各家百態，像是《Aivilization》的時下明星產品，又有科研項目背景，直言“雖然後期維持這個虛擬社會的算力成本已經比較大了，但好在我們有來自學界和業界的資源支持”；《1001夜》裏有很多玩家熱衷於在遊戲裏創作長故事，比傳統AI對話的算力需求更大，遊戲採用的是每日Token限額；而《詭祕推理》提供了一個整體的Token額度，主創告訴我，“正常來說夠玩家通關兩到三次”。

目前Token的價格在降低，但複雜功能對Token的需求量也隨之提升，始終需要開發者尋找平衡點

從中也能看出，雖然今年是騰訊遊戲創作大賽初次開設AI賽道，但其評判標準已經比較中正。簡而言之，不管有沒有AI，一款好遊戲在gameplay層面和商業模型依然需要達到一個相對合理的水平，纔有更可持續的發展。

當然進入複試的也有一些實驗性質較強的學院派產品，比如《出師表》。

這是一款融合了AI敘事、歷史策略和卡牌對戰的三國遊戲，其背景是學生團隊，來自北大。遊戲中的卡牌本身、回合發生的事件、連環畫劇情等一切都由AI決定走向，還能看到AI是通過檢索哪些史料來生成這些內容的。因爲玩法太難界定，已經屬於全新的遊戲形式，至於評委的評語則是肯定、客觀和實用性兼有：

“玩起來更像是一個文化體驗產品，雖然目前的內容比較單薄，但後續想象和拓展的空間很大，可能會是一些文旅合作項目的未來方向。”

《出師表》團隊前期開發的三國智能問答平臺數據處理情況

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評審結束後，在下午的《AI遊戲趨勢、創意與未來》的論壇上，參賽的幾位代表選手坐在一起聊了聊，他們也是目前國內完成度最高的AI遊戲的開發者之一。從中聽衆能直觀地看到這些開發者在面對“如何將AI融入到遊戲體驗中”的問題時，遇到過哪些挑戰，又各自有着什麼巧思與解法。

比如現場的《詭祕推理》《福爾摩斯：暗夜追蹤者》都是偵探推理遊戲。這個玩法加上AI後，給人最直觀的聯想就是“和AI NPC聊天破案”，但具體的側重點和製作思路，兩款遊戲卻大相徑庭。

《詭祕推理》是一款2D遊戲，其傳統遊戲部分類似於《逆轉裁判》或《山河旅探》。和NPC的溝通中，你不僅可以通過選項出示人證物證，自然也能借助大預言大模型，和NPC自然對話，獲得進一步的案件信息。

《詭祕推理》這批AI遊戲里正式上線比較早的，預計本月就會發售

製作人Yans提到，不是所有玩家都有興趣和AI自由對話，畢竟相比點點鼠標，說話也是個力氣活。因此玩家不借助AI功能也是完全可以通關的，那麼AI起到了一個什麼作用呢？Yans將其形容爲“冰山敘事”：水面上的冰山是傳統交互能觸達的部分，玩家能從中獲得傳統日式推理遊戲體驗。水面下則是AI交互的深度，可以給到玩家第二層甚至第三層的信息，角色和故事背景會更加豐滿。推理受衆喜歡的多重解答和隱藏的真相，可能都需要玩家通過對話來挖掘。

相對把AI放在強化劇情上的《詭祕推理》，《福爾摩斯：暗夜追蹤者》AI元素主要體現在“面對面交流的情緒價值”上。因爲這是一款3D遊戲，團隊的創始人朱笑靖是一名行業老兵，團隊把很多精力都放在了玩家與NPC交流的實時演出上，比如靈活多變的臉部表情，聲音和口型的高度匹配，也是目前AI遊戲賽道中少有的重美術資產遊戲。

《遙遠行星：建造師》的製作人劉寒提出了一個有意思的說法叫“邏輯引擎”——未來除了傳統遊戲引擎，一個遊戲裏可能還會加入多種不同層級的AI模塊。那麼如何管理AI模型的邏輯關係，將是一個越來越重的設計工作，或許會促成專門的工具和崗位。他們的產品便是一個玩法相對複雜的遊戲，在跑商和建造玩法之上，是個600個AI NPC組成的星際社會，還帶了一些《RimWorld》的玩法元素。

劉寒說，沒有AI的支持，他們20多人的團隊很難支撐得起這麼一個複雜的遊戲。他們提出了一個概念叫“NPC與玩家平權”。因爲遊戲的其他600個NPC，和玩家的資產是一樣的，有自己的記憶，有動態演化的目標和人際關係，有自己的飛船，會買東西，能和玩家聊天，交易，對玩家行爲做出長時程、合乎邏輯的反應。

這個構想看上去有些或於宏偉，以至於很讓人懷疑它的算力成本。但劉寒解釋，這並非意味着鉅額算力消耗。在遊戲中應用AI往往需要權衡一個經典問題：“某個玩法用機制就能實現，爲什麼要調用AI？”，所以遊戲中依然保留了不少由傳統機制支撐的系統（就好比傳統機制下的RimWorld也很好玩一樣），而AI主要負責與玩家密切相關、對體驗影響最大的關鍵交互。

劉寒認爲，這種AI與傳統機制相結合的思路，可能預示了未來遊戲開發的新方向：讓AI成爲世界邏輯的一部分，而不是噱頭或附屬品。 隨着相關工具與設計體系的成熟，這類“邏輯引擎”的理念，未來有望在更多國產遊戲中落地。

另外引起我注意的是《1001夜》，它的主創起司因爲還在蘇州參與 EMNLP 會議沒能趕來現場，採用了線上語音的方式參加了圓桌對談。《1001夜》可以說是國內的AI遊戲里程碑產品，去年Demo一經上線便成了爆款和話題之作。

一年的時間，已經足夠讓不斷迭代的AI行業發生鉅變，但現在再去回顧這個爆款，卻更有現實對照意義。

在當下這個AI遊戲層出不窮，大語言模型資源唾手可得的時代，再去看《1001夜》，很容易將其與其他“對話型AI遊戲”混淆。因爲遊戲的主要玩法簡而言之，就是在同名經典阿拉伯童話中，你扮演新娘，對打算殺掉你的國王不斷地講故事，持續引起對方的興趣。由於國王本身由AI驅動，你需要引導AI國王續寫你的故事，一旦對方說出武器關鍵詞，武器便會具象化，你可以用這些武器來改寫命運。

你瞧，現在不管是和AI NPC對話還是講故事，都已經不再新鮮了吧。但問題在於，起司決定開發《1001夜》的時候，是5年前，當時根本沒有現代的大語言模型，那是GPT2的時代，沒人相信人工智能會有現在的成就，開發者們依賴的一切便利API都不存在。所以起司當時思考的，並不是“如何藉助強大的AI來爲遊戲賦能”，反而是“如何規避連話都說不利索的笨笨AI的短板”。

這幾天看過很多AI遊戲後，我聯繫到起司想覆盤一下當時的成功因素。我印象中這個產品還有些技術背景，它是第一個在GDC上演講的國內AI遊戲，開發過程中誕生的幾篇論文也被引用過很多次。但雖然自身有着技術背景，起司第一時間講起的，卻是“不要觸及技術矛盾”。

“既然當時AI說話都很笨，但講個無厘頭的故事還是可以的實現的，所以我就把玩法收束到了講故事，規避了技術問題。”

AI遊戲經常有較大的“輸入成本”，爲了降低講故事的負擔，《1001夜》前段時間上線了“靈感卡”系統

於是最終人們看到的，是一個玩法趣味上頗有巧思的遊戲。這在2020年，沒有ChatGPT時就已經實現原型，但到了 2024發佈steam demo時，也仍然能引發關注。起司說她製作《1001夜》的時候沒有考慮過技術突破，現在她也不太建議大家考慮太多技術突破，這種想法可能會把人框住，實際上好的點子、玩法和巧思，纔是更重要的。

“我有時候在構思玩法的時候，會強迫自己忘掉一些詞，比如AI原生遊戲、大語言模型，而是作爲創作者和技術人員，去想什麼東西能讓自己覺得興奮。2020年AI還很笨，人們對這種技術很質疑的時候，我已經知道了什麼事情能讓我很興奮。我做的只是在技術有限的情況下，把這種興奮和驚喜的感覺傳遞給大家，然後腦袋裏才形成了1001夜這個玩法。”起司說。

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目前遊戲行業裏有一個比較反差的現象，國外開發者對於AI的引入，是偏保守的，因此有些遊戲就算用了AI也怎麼不聲張。國內則比較相反，無論是大廠還是小廠，對AI的擁抱都很積極，宣發和交流的動力也很強。

每當遊戲行業裏的新技術出現，往往同時伴隨着機遇與雷區，特別是對剛入行的開發者們，需要的不僅僅是預算和流量，更需要的是引導與交流。這也是騰訊遊戲創作大賽此次新開AI賽道的意義所在。

值得一提的是，今年正好是騰訊遊戲創作大賽的第10年，從2015年騰訊遊戲學堂開設高校與行業大賽開始，這項活動累積匯聚了全球70多個國家/地區 30000多名開發者，提交超12000部作品，覆蓋500多所高校，扶持了不少草根和新銳的遊戲開發者。根據官方數據，今年遊戲創作大賽共收到來自全球75個國家和地區超5700份參賽作品，已然成爲了全球遊戲創作者一年一度的展示平臺之一。

AI遊戲如今面臨的行業環境，其實有點像10年前騰訊遊戲學堂剛開始扶持國內開發者的時代，大家都還很青澀，摸着石頭過河，有時候石頭也沒有。現在一條新的大河擺在了大家面前，騰訊遊戲學堂繼續幫人渡河。

那麼，騰訊自己是怎麼過河的？

從目前的發展軌跡來看，騰訊正在把自己變成一座橋。

有一個現象很有意思，最近AI行業有很多從業者突然驚覺，怎麼騰訊自家的混元大模型發展這麼快？上個月文生圖全球登頂，3D模型也悄無聲息地做到了行業頂尖之列，還發布了首個開源且兼容傳統CG管線的可漫遊世界生成模型，能無縫導入現有3D建模軟件和主流遊戲引擎。

也就是說，騰訊推出的3D生成大模型，不僅完全開源，且已經可以投入實際遊戲研發場景應用。

混元世界模型可以快速生成包含建築、地形、植被的完整3D場景，輸出的Mesh文件可用於遊戲原型搭建或關卡設計

這應該和騰訊在 AI 訓練上有其他公司無可比擬的優勢分不開。騰訊這些年對遊戲業務的投入和積累，爲模型訓練提供了海量的試驗場，已經屬於騰訊在互聯網AI競賽中的核心競爭力。

騰訊遊戲學堂的官網上有一句話叫“探索遊戲更多可能性，激發產業潛能”。但很難預料，遊戲產業的潛能還能以這種方式體現出來。拿AI界流行的話說，這也是一種“湧現”——積累足夠久，鏈接足夠多，意想不到好事就會發生。

這種湧現，也和今年我在科隆採訪騰訊高級副總裁馬曉軼提到的說法不謀而合。當時談到AI，他表示，“騰訊是一個比較信奉湧現的公司。我不覺得原生AI玩法是某個天才在樓上的辦公室想出來的，它一定是成千上萬的人在日常當中用出來的。”因此，他分享了目前騰訊遊戲在擁抱AI上主要會做三件事：

“第一，中臺的團隊，不停嘗試前期比較難，有技術和工程挑戰的事情，在內部做研究；

“第二，推動所有的自研、發行、投資公司團隊，每天想着法地去折騰AI，看看有沒有我們沒想到過的AI玩法湧現；

“第三，讓團隊保持足夠開闊的眼界。我們會經常組織大家找集團內部的AI團隊，或者邀請外部AI公司來我們這裏聊，看看哪家的AI做得比較好、比較有意思。”

與之相對應的，我們能看到今年陸續公開了一些階段性探索。首先是中臺方面，比如我們此前報道過騰訊遊戲打造的VISVISE，這是爲開發者而生的遊戲開發全鏈路人工智能解決方案，傳統遊戲開發管線中有很多耗時耗力的重複性勞動，比如動畫生成、蒙皮等等。藉助VISVISE的各項工具，則可以大大提升此類工作的效率。

我們當時的報道也得到了很多從業者的轉發，顯然這是一種讓人喜聞樂見的技術成果，能讓開發者把更多精力投入創意表達，而不是重複勞動。換句話說，是用AI放大設計的力量，而不是讓AI取代設計者。

其次是自研、投資等產品團隊上，這方面目前可見的主要集中在輔助功能上，如《元夢之星》中用AIGC來輔助玩家創作，以及《和平精英》接入DeepSeek，讓“吉莉”通過實時互動，爲玩家提供多種智能服務。同時騰訊也有在做一些深水區的AI遊戲交互研究，比如魔方工作室的F.A.C.U.L——首個懂人類語言的 FPS AI 隊友，這應該是目前最前沿的AI隊友系統之一：你的隊友可以讀懂遊戲的環境，並執行“匍匐到那輛車旁邊找掩護”之類的自然語音指令。而這和“給我血包”“掩護我”之類的交互難度完全不是一個級別——AI隊友需要真的認識場景中的那輛車、那棟建築物、那顆樹，才能與之交互，由此帶來的沉浸感的提升，頗有次世代的感受。

最後則是開闊的眼界與交流，像是這次遊戲創作大賽，其核心意義也是“去鏈接更多的人才”。整場比賽既不是活動式或者綜藝式的頒獎，也和Gamejam不同。大賽從4月開始，一直到11月才結束。整個賽程期間，騰訊遊戲學堂多次面向大衆創作者舉辦AI技術講座和分享，爲稚嫩的開發者們答疑解惑。雖然名叫大賽，但背後卻是一個學堂，是騰訊多年來與高校和行業合作共生的見證。

所以這也是爲什麼本文雖然報道了這場比賽，卻沒提是誰獲了大獎。實際上AI賽道沒有設置大獎，最終一共有7款遊戲獲獎，獎金則全部一樣。

因爲對於這個新興的賽道而言，討論誰是贏家還爲時太早，更重要的，是持續投入、參與和探索。