利用AI制作史前电子游戏，在DIY考古视频游戏之中的具身大模型

在当下的博物馆中，常能看到令人惊叹的画面：记载中的生物借助投影、AI 等技术，浮现在史物的表面。这些音视频和数字解决方案早已成为展示文化遗产的一部分。

但直到现在，制作关于过去的沉浸式数字内容一直非常昂贵，并且需要专业人员。同时，如果需要更新内容，也存在一定的困难。

美国哥本哈根大学（University of Copenhagen）与卑尔根大学（University of Bergen）的考古学家选择利用人工智能和免费的数字工具，以极低的成本创建了一款具有教育意义的动态 3D 计算机游戏。

相关的研究内容发布以「Gamifying the Past: Embodied LLMs in DIY Archaeological Video Games」为题，发布在《Advances in Archaeological Practice》。

论文链接：https://www.cambridge.org/core/journals/advances-in-archaeological-practice/article/gamifying-the-past-embodied-llms-in-diy-archaeological-video-games/B6A3641910ADD0A3C376AB957A6CDC4C

看看史前生活

考古学所长期面对的问题其实相当明了——证据与过程的数量并不匹配。

就拿三星堆来说，出土的庞大数量文物与至今成谜的历史，这些无比说明即使有了青铜器、遗迹等证据，考古学家依然无法从中有效地推测历史的痕迹。这些问题，也很难凭借无记载的静态遗物提供相应的回答。

所以，在此基础上，现代人就很难想象古代人生活的方式。一些游戏公司的作品（如为人所熟知的刺客信条系列）则会在历史准确性上有所侧重。为了彻底改变数字文化遗产的传播方式，该团队尝试利用一些免费开放的工具提供一种新的「配方」。

相关链接：https://youtu.be/6h4KqFgoPv4

截止到目前，市面上还没有一款用于考古学习的游戏，能将口述、非剧本、由大型语言模型（LLM）驱动的非玩家角色（NPC）对话与沉浸式 3D 相结合。所以，该团队提出了「DIY 考古游戏」 模式， 结合沉浸式环境与 LLM 驱动的 NPC，让初学者通过免费工具快速制作，既保证历史准确性，又提升公众参与感。

图示：案例研究中游戏开发的工作流程。

团队的制作流程大致如下：

1. 通过 3D 摄影测量扫描考古遗址 / 文物（如案例中的新石器时代长巨石墓）；
2. 在 Unreal Engine 中搭建游戏场景，导入 3D 模型；
3. 在 Convai 中设置 NPC 背景故事、知识库（支持.txt 格式的检索增强生成 RAG，提升回答准确性）；
4. 关联 NPC 与 Metahuman 形象，配置对话触发机制（如按键、空间 proximity）；
5. 优化游戏交互（如角色移动、物品收集、VR 适配）。

案例研究

在游戏《Dolmen Game》中，玩家需要挑战以丹麦林德斯科夫・赫斯特哈夫（Lindeskov Hestehave）的新石器时代长巨石墓（约公元前 3500-3300 年）为背景的两个关卡，第一关需要与一位考古学家跟一位新时期时代的女性互动；第二关则需要在开放场景（草地、洞窟）内了解欧洲狩猎采集文化与洞穴壁画。

图示：游戏（第一关）玩法截图。

图示：游戏（第二关）玩法截图。

测试对象选在了不同背景的成年人（20-60 岁）与青少年（12-22 岁），在这里，NPC 对话需要避免过长 「机器人式」 回复或过短敷衍式回复，为特定角色设定性格化对话风格；口头禅与术语的适配也纳入到了考虑范围之内。

这些角色对话来自 AI，因此团队无需撰写详细剧本，可以根据实时更新的知识库与提示来进行表达。这也意味着研究人员可以在获得新知识后不断修改背景故事。这样，他们可以确保信息传达始终建立在坚实的学术基础上，同时又显得即时且自然。

期望与发展

新技术的发展促进了以有趣、互动和灵活的方式向公众传授历史知识的视频游戏的出现。而更高级的 AI 也将带来更逼真的语音与反馈。在教育与传播方面，团队期待这样的作品展示能适配从小学到大学的教学场景，提供 「数字实操」 体验。

这样的方式也为考古界带来了一种新的思路：借助 AI 模拟史前社会机制，有利于寻找更可信的理论验证。因此，文化遗产的传播如今比以往任何时候都更加动态和可及。团队建议博物馆策展人、教育工作者和研究人员也可以抓住这一机会，更加积极地参与定义这一新的传播空间。

相关报道：https://phys.org/news/2025-12-archaeologists-ai-prehistoric-video-game.html