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当下,在Codex、Claude code等AI产品,对设计、代码等行业碾压过后,AI又对游戏这个复杂行业“降临”了。
这不,我做了一个挺有意思的实验:用 Codex + Unity 6 ,从零搭了一个第三人称科幻小游戏原型,名字叫Musk Escape Mars。
没有任何游戏行业学习和实习经验,相当于从零开始的小白,利用AI操作主流的游戏引擎,制作了一个3D开放世界类游戏。
游戏设定很直接:
马斯克被困在火星沙漠遗迹和人类前哨基地之间。远处,一场火星尘暴正在逼近。玩家必须在 30 秒内收集 7 个能量核心,返回星舰发射平台,启动星舰火箭逃离火星。
演示视频如下:
整个过程最让我有感触的地方,不是最后这个 Demo 有多复杂,而是整个开发过程几乎都可以通过自然语言和 Codex 协作完成。
我描述玩法、场景和交互目标,Codex 负责把它拆成 Unity 6 里的项目结构、C# 脚本、场景对象、材质、UI、粒子效果和游戏逻辑。
这让我第一次比较直观地感受到:
AI 编程工具已经不只是“帮你写代码”,而是在逐渐变成一个能参与原型搭建的开发助手。
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图:为项目生成的火星沙漠天空背景
01
从 Musk Escape Mars 开始
我给 Codex 的方向很明确:
做一个 Musk Escape Mars。
马斯克这个角色,让整个设定更有想象空间。
原因很简单: 火星、星舰、AI 编程、Unity 游戏原型 ,这几个东西放在一起,本身就有很天马行空。
我还让 Codex 调用图像生成能力,做了一个半写实动漫风格的马斯克火星探索者形象。
后续又继续调整宇航服、身份标识、HUD 头像和场景氛围,让些UI元素更贴合 Musk Escape Mars 的设定。
这个过程很像真实开发里的美术迭代。
第一版能表达概念,但不一定好看。
发现问题后,再回到模型、材质、比例和视角里继续修。
AI 能很快给你方向,但哪些东西适合放进 3D 场景,哪些更适合放在 UI 里,还是需要人来判断。
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图:为Codex调用GPT Image 2 的生图能力所生成的游戏概念图
02
一个30秒的火星逃生任务
Musk Escape Mars 的玩法并不复杂,而是一个很紧凑、目标非常明确的任务。
玩家进入游戏后,HUD 上会显示:
TIME / CORES / OBJECTIVE
任务很清楚:
抢时间,找核心能量块,回星舰,逃离火星。
玩家可以用 WASD 移动,Shift 冲刺,Space 跳跃,鼠标控制第三人称视角。整个操作方式尽量接近常见第三人称游戏,降低理解成本。
我希望这个 Demo 一开始就有压力,而不是只是让玩家在火星场景里闲逛。所以核心设计放在三件事上:
倒计时、能量核心、星舰逃离。
30 秒倒计时提供紧迫感,7 个能量核心提供行动目标,星舰发射提供明确结局。
将任务逻辑发送给Codex后,它就操作Unity进行游戏搭建。全程不需要人操作复杂的Unity界面,Code的computer use替你完成这一切。
最后的结果,它就不是一个单纯的 Unity 场景展示,而是一个有开始、有过程、有结果的小游戏。
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图:为Unity中的scene编辑界面
星舰发射,让游戏形成完整结果
逃生任务需要一个清晰结尾。
所以我让 Codex 加了一艘可以发射的星舰。
它用 Unity Primitive 拼出了白色巨型火箭、黑色舷窗、引擎灯、喷焰、烟雾和起飞动画。
玩家收集满 7 个能量核心后,回到星舰旁按 E,星舰会点火、喷烟、升空,进入飞船逃离火星。
这让整个任务形成了闭环:收集核心 → 躲避尘暴 → 对抗外星生物 → 返回发射平台 → 启动星舰逃离。
对一个小游戏原型来说,这个闭环非常重要。没有结尾,它只是一个场景。有了星舰发射,它才像一个完整任务。
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图:为游戏中星舰发射成功的画面
03
Codex + Unity 6 的开发感受
这次最值得说的,其实是 Codex 调用 Unity 6 进行开发的便捷感。
Unity 本身并不是一个上手特别轻的工具。它涉及场景层级、组件系统、C# 脚本、材质、碰撞、动画、粒子、UI、输入系统、打包设置等一整套流程。
对很多非专业游戏开发者来说,真正难的往往不是某一行代码,而是“ 学习半年的时间成本 ”,以及每个功能该放在 Unity 的哪个系统里实现。
但这次用 Codex 协作后,感觉门槛被明显降低了。
我不需要一开始就完全掌握 Unity 的每个模块,也不需要把所有脚本、组件、材质和场景结构都手动串起来。
更多时候,我只是在描述“我要什么体验”。
比如:
我要一个第三人称火星逃生游戏。
我要 30 秒倒计时。
我要 7 个能量核心。
我要尘暴逐渐逼近。
我要外星生物守护核心。
我要玩家打死敌人能奖励时间。
我要收集完核心后启动星舰逃离。
Codex 会把这些需求拆成 Unity 里的具体实现。
它会生成 C# 脚本,创建 GameObject,配置碰撞检测,写 HUD 逻辑,搭建场景结构,处理粒子效果,甚至用基础几何体拼出火星基地和星舰模型。
这就是我觉得比较有冲击力的地方:
AI 不是只在某个文件里补全几行代码,而是在参与整个游戏原型的搭建。
它同时理解玩法、脚本、场景、材质、UI 和反馈效果。
当然,这还远远不是“AI 一键做游戏”。
但它确实把从想法到可运行原型的距离压缩了很多。
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图:为和CodeX的对话打磨游戏细节
04
小结
以前讲 AI 编程、讲 Codex、讲 Unity 6,很容易停留在概念层面。
但当我真的做出一个小游戏:马斯克在火星收集能量核心,躲避尘暴和外星生物,最后启动星舰逃离。
这个案例本身就已经说明很多问题。
未来的游戏开发,未必是 AI 替代开发者。
更可能是创作者用 AI 把想法更快变成可运行、可交互、可继续迭代的东西。
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