中国一线AI游戏人参加了一场比赛，但谁也没赢？

由香港科技大学前不久开发的科研项目《Aivilization》，被不少人誉为是目前最好的原生AI游戏之一。它将社会模拟游戏与AI结合，可玩性和完成度都相当高。在游戏中，AI驱动着整个虚拟社会的运转，涌现出的复杂性具有相当的科研价值，也能让人直观感受到现今大模型AI的前沿性。

但是在最近的一次线下分享中，游戏的主创人员却表示，他们在开发过程中遇到的一大问题不是AI不够聪明，而是太聪明了，以至于当给里面的居民（智能体）设定好目标后，智能体很容易找到最优解实现，因此丧失了游戏性。

为此，他们让智能体“笨”了一些，有自己的小脾气。玩家并不能100%操控自己的智能体，而是像一个家长那样，给智能体设定目标——好好读书，勤奋工作，努力赚钱。当然，就像你小时候妈妈让你好好学习也不一定会听话一样，智能体也不是100%“积极向上”，它会开小差，会摸鱼，甚至会日志里写坏话蛐蛐你是黑心资本家。

这构成了这个科研项目最具游戏性的一面，很多玩家迅速带入赛博父母身份，亲切地把游戏里的智能体称为“崽儿”，热切盼望崽儿挣大钱，买房，换大房子，或者接受崽儿躺平的命运。

以上这场有趣的分享，发生在腾讯游戏创作大赛决赛期间的一次圆桌交流上，在交流会上，我们能看到AI游戏一线创作者们分享着对AI游戏创作的不同见解和解法。全程参与下来，我最明显的感觉是，AI游戏这事儿，并不像之前几次“新潮技术+游戏”的简单潮流，而是伴随着更多的思辨与突破。

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提起AI游戏你能想到什么，是先进的前沿技术革命，还是尚不明朗的游戏玩法？

坦白说，AI游戏这个词现在已经有点被滥用。AI和游戏这两个原本看似非常契合的概念，在当前的游戏产业是有些暧昧的。虽然游戏开发工作流中的AI已经被广泛使用，但要把AI做成一种实际的玩法模块，甚至完全以AI为核心来驱动游戏，则是另一回事，有无数难题困扰着开发者们，现在市面上的产品也多数处于雏形阶段。

《绝地求生》的开发方Krafton是目前少数在AI上压重注的游戏厂商

基于这个阶段性的发展状态，目前的AI游戏多少有点“元宇宙”的感觉。大家都知道是未来，又怕产品形态太蹩脚，主流产品中即便有AI功能落地，也通常只是不触及核心玩法的NPC聊天或者助手功能。

在这种背景下，腾讯游戏创作大赛今年特别新增了AI游戏赛道，吸引了80款AI游戏参赛。国内目前完成度最高的AI游戏的主创们也因此聚到了一起，不仅能看到集中的产品展示，也有很多观点的交流。

11月8日上午，我先在武汉市广播电视大楼的会议室里观摩了复试的面评环节。多款AI游戏的主创团队依次上场，介绍自己的产品，并回答评委提出的问题。

玩过一些AI游戏的朋友都知道，很多此类产品都是三分钟热度，五分钟新鲜感，游戏交互的部分普遍比较薄弱。所以虽然带有AI这个独特的属性，但现场评委没被AI的概念带偏，依然会比较关心“玩法循环、玩家目标、如何建立可控的游戏机制以及正反馈”。

《我的恋综超失控》有着操控博弈、涌现意外和经营循环

此外，评委也会问起商业可持续性的问题，因为不少产品都依赖在线大模型AI来提供服务，相比传统游戏多了一层Token的成本，是很多创作团队都需要考量的因素。

这里也显出了各家百态，像是《Aivilization》的时下明星产品，又有科研项目背景，直言“虽然后期维持这个虚拟社会的算力成本已经比较大了，但好在我们有来自学界和业界的资源支持”；《1001夜》里有很多玩家热衷于在游戏里创作长故事，比传统AI对话的算力需求更大，游戏采用的是每日Token限额；而《诡秘推理》提供了一个整体的Token额度，主创告诉我，“正常来说够玩家通关两到三次”。

目前Token的价格在降低，但复杂功能对Token的需求量也随之提升，始终需要开发者寻找平衡点

从中也能看出，虽然今年是腾讯游戏创作大赛初次开设AI赛道，但其评判标准已经比较中正。简而言之，不管有没有AI，一款好游戏在gameplay层面和商业模型依然需要达到一个相对合理的水平，才有更可持续的发展。

当然进入复试的也有一些实验性质较强的学院派产品，比如《出师表》。

这是一款融合了AI叙事、历史策略和卡牌对战的三国游戏，其背景是学生团队，来自北大。游戏中的卡牌本身、回合发生的事件、连环画剧情等一切都由AI决定走向，还能看到AI是通过检索哪些史料来生成这些内容的。因为玩法太难界定，已经属于全新的游戏形式，至于评委的评语则是肯定、客观和实用性兼有：

“玩起来更像是一个文化体验产品，虽然目前的内容比较单薄，但后续想象和拓展的空间很大，可能会是一些文旅合作项目的未来方向。”

《出师表》团队前期开发的三国智能问答平台数据处理情况

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评审结束后，在下午的《AI游戏趋势、创意与未来》的论坛上，参赛的几位代表选手坐在一起聊了聊，他们也是目前国内完成度最高的AI游戏的开发者之一。从中听众能直观地看到这些开发者在面对“如何将AI融入到游戏体验中”的问题时，遇到过哪些挑战，又各自有着什么巧思与解法。

比如现场的《诡秘推理》《福尔摩斯：暗夜追踪者》都是侦探推理游戏。这个玩法加上AI后，给人最直观的联想就是“和AI NPC聊天破案”，但具体的侧重点和制作思路，两款游戏却大相径庭。

《诡秘推理》是一款2D游戏，其传统游戏部分类似于《逆转裁判》或《山河旅探》。和NPC的沟通中，你不仅可以通过选项出示人证物证，自然也能借助大预言大模型，和NPC自然对话，获得进一步的案件信息。

《诡秘推理》这批AI游戏里正式上线比较早的，预计本月就会发售

制作人Yans提到，不是所有玩家都有兴趣和AI自由对话，毕竟相比点点鼠标，说话也是个力气活。因此玩家不借助AI功能也是完全可以通关的，那么AI起到了一个什么作用呢？Yans将其形容为“冰山叙事”：水面上的冰山是传统交互能触达的部分，玩家能从中获得传统日式推理游戏体验。水面下则是AI交互的深度，可以给到玩家第二层甚至第三层的信息，角色和故事背景会更加丰满。推理受众喜欢的多重解答和隐藏的真相，可能都需要玩家通过对话来挖掘。

相对把AI放在强化剧情上的《诡秘推理》，《福尔摩斯：暗夜追踪者》AI元素主要体现在“面对面交流的情绪价值”上。因为这是一款3D游戏，团队的创始人朱笑靖是一名行业老兵，团队把很多精力都放在了玩家与NPC交流的实时演出上，比如灵活多变的脸部表情，声音和口型的高度匹配，也是目前AI游戏赛道中少有的重美术资产游戏。

《遥远行星：建造师》的制作人刘寒提出了一个有意思的说法叫“逻辑引擎”——未来除了传统游戏引擎，一个游戏里可能还会加入多种不同层级的AI模块。那么如何管理AI模型的逻辑关系，将是一个越来越重的设计工作，或许会促成专门的工具和岗位。他们的产品便是一个玩法相对复杂的游戏，在跑商和建造玩法之上，是个600个AI NPC组成的星际社会，还带了一些《RimWorld》的玩法元素。

刘寒说，没有AI的支持，他们20多人的团队很难支撑得起这么一个复杂的游戏。他们提出了一个概念叫“NPC与玩家平权”。因为游戏的其他600个NPC，和玩家的资产是一样的，有自己的记忆，有动态演化的目标和人际关系，有自己的飞船，会买东西，能和玩家聊天，交易，对玩家行为做出长时程、合乎逻辑的反应。

这个构想看上去有些或于宏伟，以至于很让人怀疑它的算力成本。但刘寒解释，这并非意味着巨额算力消耗。在游戏中应用AI往往需要权衡一个经典问题：“某个玩法用机制就能实现，为什么要调用AI？”，所以游戏中依然保留了不少由传统机制支撑的系统（就好比传统机制下的RimWorld也很好玩一样），而AI主要负责与玩家密切相关、对体验影响最大的关键交互。

刘寒认为，这种AI与传统机制相结合的思路，可能预示了未来游戏开发的新方向：让AI成为世界逻辑的一部分，而不是噱头或附属品。 随着相关工具与设计体系的成熟，这类“逻辑引擎”的理念，未来有望在更多国产游戏中落地。

另外引起我注意的是《1001夜》，它的主创起司因为还在苏州参与 EMNLP 会议没能赶来现场，采用了线上语音的方式参加了圆桌对谈。《1001夜》可以说是国内的AI游戏里程碑产品，去年Demo一经上线便成了爆款和话题之作。

一年的时间，已经足够让不断迭代的AI行业发生巨变，但现在再去回顾这个爆款，却更有现实对照意义。

在当下这个AI游戏层出不穷，大语言模型资源唾手可得的时代，再去看《1001夜》，很容易将其与其他“对话型AI游戏”混淆。因为游戏的主要玩法简而言之，就是在同名经典阿拉伯童话中，你扮演新娘，对打算杀掉你的国王不断地讲故事，持续引起对方的兴趣。由于国王本身由AI驱动，你需要引导AI国王续写你的故事，一旦对方说出武器关键词，武器便会具象化，你可以用这些武器来改写命运。

你瞧，现在不管是和AI NPC对话还是讲故事，都已经不再新鲜了吧。但问题在于，起司决定开发《1001夜》的时候，是5年前，当时根本没有现代的大语言模型，那是GPT2的时代，没人相信人工智能会有现在的成就，开发者们依赖的一切便利API都不存在。所以起司当时思考的，并不是“如何借助强大的AI来为游戏赋能”，反而是“如何规避连话都说不利索的笨笨AI的短板”。

这几天看过很多AI游戏后，我联系到起司想复盘一下当时的成功因素。我印象中这个产品还有些技术背景，它是第一个在GDC上演讲的国内AI游戏，开发过程中诞生的几篇论文也被引用过很多次。但虽然自身有着技术背景，起司第一时间讲起的，却是“不要触及技术矛盾”。

“既然当时AI说话都很笨，但讲个无厘头的故事还是可以的实现的，所以我就把玩法收束到了讲故事，规避了技术问题。”

AI游戏经常有较大的“输入成本”，为了降低讲故事的负担，《1001夜》前段时间上线了“灵感卡”系统，

于是最终人们看到的，是一个玩法趣味上颇有巧思的游戏。这在2020年，没有ChatGPT时就已经实现原型，但到了 2024发布steam demo时，也仍然能引发关注。起司说她制作《1001夜》的时候没有考虑过技术突破，现在她也不太建议大家考虑太多技术突破，这种想法可能会把人框住，实际上好的点子、玩法和巧思，才是更重要的。

“我有时候在构思玩法的时候，会强迫自己忘掉一些词，比如AI原生游戏、大语言模型，而是作为创作者和技术人员，去想什么东西能让自己觉得兴奋。2020年AI还很笨，人们对这种技术很质疑的时候，我已经知道了什么事情能让我很兴奋。我做的只是在技术有限的情况下，把这种兴奋和惊喜的感觉传递给大家，然后脑袋里才形成了1001夜这个玩法。”起司说。

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目前游戏行业里有一个比较反差的现象，国外开发者对于AI的引入，是偏保守的，因此有些游戏就算用了AI也怎么不声张。国内则比较相反，无论是大厂还是小厂，对AI的拥抱都很积极，宣发和交流的动力也很强。

每当游戏行业里的新技术出现，往往同时伴随着机遇与雷区，特别是对刚入行的开发者们，需要的不仅仅是预算和流量，更需要的是引导与交流。这也是腾讯游戏创作大赛此次新开AI赛道的意义所在。

值得一提的是，今年正好是腾讯游戏创作大赛的第10年，从2015年腾讯游戏学堂开设高校与行业大赛开始，这项活动累积汇聚了全球70多个国家/地区 30000多名开发者，提交超12000部作品，覆盖500多所高校，扶持了不少草根和新锐的游戏开发者。根据官方数据，今年游戏创作大赛共收到来自全球75个国家和地区超5700份参赛作品，已然成为了全球游戏创作者一年一度的展示平台之一。

AI游戏如今面临的行业环境，其实有点像10年前腾讯游戏学堂刚开始扶持国内开发者的时代，大家都还很青涩，摸着石头过河，有时候石头也没有。现在一条新的大河摆在了大家面前，腾讯游戏学堂继续帮人渡河。

那么，腾讯自己是怎么过河的？

从目前的发展轨迹来看，腾讯正在把自己变成一座桥。

有一个现象很有意思，最近AI行业有很多从业者突然惊觉，怎么腾讯自家的混元大模型发展这么快？上个月文生图全球登顶，3D模型也悄无声息地做到了行业顶尖之列，还发布了首个开源且兼容传统CG管线的可漫游世界生成模型，能无缝导入现有3D建模软件和主流游戏引擎。

也就是说，腾讯推出的3D生成大模型，不仅完全开源，且已经可以投入实际游戏研发场景应用。

混元世界模型可以快速生成包含建筑、地形、植被的完整3D场景，输出的Mesh文件可用于游戏原型搭建或关卡设计

这应该和腾讯在 AI 训练上有其他公司无可比拟的优势分不开。腾讯这些年对游戏业务的投入和积累，为模型训练提供了海量的试验场，已经属于腾讯在互联网AI竞赛中的核心竞争力。

腾讯游戏学堂的官网上有一句话叫“探索游戏更多可能性，激发产业潜能”。但很难预料，游戏产业的潜能还能以这种方式体现出来。拿AI界流行的话说，这也是一种“涌现”——积累足够久，链接足够多，意想不到好事就会发生。

这种涌现，也和今年我在科隆采访腾讯高级副总裁马晓轶提到的说法不谋而合。当时谈到AI，他表示，“腾讯是一个比较信奉涌现的公司。我不觉得原生AI玩法是某个天才在楼上的办公室想出来的，它一定是成千上万的人在日常当中用出来的。”因此，他分享了目前腾讯游戏在拥抱AI上主要会做三件事：

“第一，中台的团队，不停尝试前期比较难，有技术和工程挑战的事情，在内部做研究；

“第二，推动所有的自研、发行、投资公司团队，每天想着法地去折腾AI，看看有没有我们没想到过的AI玩法涌现；

“第三，让团队保持足够开阔的眼界。我们会经常组织大家找集团内部的AI团队，或者邀请外部AI公司来我们这里聊，看看哪家的AI做得比较好、比较有意思。”

与之相对应的，我们能看到今年陆续公开了一些阶段性探索。首先是中台方面，比如我们此前报道过腾讯游戏打造的VISVISE，这是为开发者而生的游戏开发全链路人工智能解决方案，传统游戏开发管线中有很多耗时耗力的重复性劳动，比如动画生成、蒙皮等等。借助VISVISE的各项工具，则可以大大提升此类工作的效率。

我们当时的报道也得到了很多从业者的转发，显然这是一种让人喜闻乐见的技术成果，能让开发者把更多精力投入创意表达，而不是重复劳动。换句话说，是用AI放大设计的力量，而不是让AI取代设计者。

其次是自研、投资等产品团队上，这方面目前可见的主要集中在辅助功能上，如《元梦之星》中用AIGC来辅助玩家创作，以及《和平精英》接入DeepSeek，让“吉莉”通过实时互动，为玩家提供多种智能服务。同时腾讯也有在做一些深水区的AI游戏交互研究，比如魔方工作室的F.A.C.U.L——首个懂人类语言的 FPS AI 队友，这应该是目前最前沿的AI队友系统之一：你的队友可以读懂游戏的环境，并执行“匍匐到那辆车旁边找掩护”之类的自然语音指令。而这和“给我血包”“掩护我”之类的交互难度完全不是一个级别——AI队友需要真的认识场景中的那辆车、那栋建筑物、那颗树，才能与之交互，由此带来的沉浸感的提升，颇有次世代的感受。

最后则是开阔的眼界与交流，像是这次游戏创作大赛，其核心意义也是“去链接更多的人才”。整场比赛既不是活动式或者综艺式的颁奖，也和Gamejam不同。大赛从4月开始，一直到11月才结束。整个赛程期间，腾讯游戏学堂多次面向大众创作者举办AI技术讲座和分享，为稚嫩的开发者们答疑解惑。虽然名叫大赛，但背后却是一个学堂，是腾讯多年来与高校和行业合作共生的见证。

所以这也是为什么本文虽然报道了这场比赛，却没提是谁获了大奖。实际上AI赛道没有设置大奖，最终一共有7款游戏获奖，奖金则全部一样。

因为对于这个新兴的赛道而言，讨论谁是赢家还为时太早，更重要的，是持续投入、参与和探索。