腾讯、网易、米哈游等前赴后继，游戏 AI 军备竞赛谁还没入局？ ...

女孩放开那畜牲

百家争鸣。
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: b, f  u( q4 h# F. R- K* p文 / 刘宇荣
过去一周，近期热度最高的商用级 AI 产品又纷纷迎来了新一轮迭代升级，其中包括 GPT4、Midjourney V5，以及微软推出的办公软件全家桶。
在相关动态刷爆朋友圈的同时，许多人也把这股技术热潮看作元宇宙新的动力核心。有券商预测，参照移动互联网发展历程，下个时代将由 VR、AR 终端开启，在内容端被 AIGC 推向高潮——就像互联网时代的杀手级应用一样，会彻底改变内容行业的生态。
但对于 AI 技术应该如何在游戏中应用，我们还没有一个标准答案。另外，AIGC 本身也只是 AI 技术的一部分，游戏公司对于 AI 的应用与布局之广，可能还远超我们目前所设想的范围。在初步盘点各大游戏公司对 AI 技术的投入与应用之后，葡萄君发现，这场关于 AI 将在游戏行业中如何落位的竞争，比想象中的更加激烈，也还有许多机会。
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腾讯和网易喝上了第一口汤？
将 AI 技术部署到游戏开发平台的意义，或许不亚于再造一个商用级游戏开发引擎。在这一方面，国内几乎和 EA 同一时间开始布局的腾讯和网易，可能已经找到了更加成熟的应用模式。
! x2 b5 L+ R" W关于 AI 未来会如何改变游戏开发流程，EA 曾经画过一个大饼。2018 年 10 月，EA 宣布，公司投入超过 1000 名员工启动 Project Atlas 计划，核心在于建立一个云游戏与 AI 辅助开发平台，其开发组件涵盖引擎物理模拟、地形生成、音乐创作、NPC 塑造等功能。
6 E% V$ A* q5 g" [EA 旗下的 SEED 工作室就是这个计划的一部分。根据领英资料推测，该工作室规模超过 200 人。SEED 是国外游戏公司中第一梯队的 AI 研究部门，仅去年就有 10 篇论文正式发表。但技术研究和实际应用之间仍然存在一定的差距，即便是在 SEED 的加持下，Project Atlas 的设想至今仍未完全落地。
/ Q5 ?" N6 ~8 N: M  S8 \: T  M而成立于 2016 年的腾讯 AI Lab，早期在赛马机制下脱颖而出，现在也是腾讯在 AI 研究领域的主力。在 2016 年、2018 年相继推出《野狐围棋》AI 绝艺和《王者荣耀》AI 绝悟之后，腾讯 AI Lab 在竞技机器人、多智能体 AI 方向的储备已经非常扎实。2019 年后，腾讯 AI Lab 与天美工作室、Robitics X Lab 等建立了合作，扩大了技术应用的范围。
# X* y0 c9 Z, @4 f3 ^3 m9 G  x9 J但最关键的一步还是把 AI 技术积累转化为开发工具。腾讯公共研发运营体系 ( CROS ) 和腾讯 IEG 各部门的技术中心都有深入合作。去年，他们正式推出了可以研发、部署游戏 AI 的一站式平台 Game AIR。该平台能够根据不同的游戏品类适配不同的 AI。据官方介绍，Game AIR 已经能够适配竞速、MOBA、纸牌、动作格斗、射击这五种品类。
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和 EA 想象中 Project Atlas 的研发平台相比，GameAIR 虽然只是一个组件，但腾讯内部立项也不仅仅只有一个 GameAIR。比如说，腾讯对标 ChatGPT 的竞品混元助手，同样和游戏部门也有关联。
2 月 27 日，这个项目被多家媒体首次曝光。但它的基础框架 " 混元 "（大语言模型）其实来自于腾讯广告部门的 AI 团队，模型的迭代升级自去年 4 月官方首次发布介绍后便进展神速。而混元助手这个秘密推进中的项目，似乎集合了腾讯多部门的科学家和高管。据 36 氪报道，项目成员包括 AI Lab、ARC Lab 等研究团队负责人，以及主管游戏业务的副总裁王波。
4 g( K( P. |0 J0 z网易对游戏 AI 研究的应用和布局，则有两条明显的主线。网易伏羲实验室、网易互娱 AI Lab 都成立于 2017 年底，分属不同的事业群，但都是最核心的 AI 研究部门。
$ A1 p% }8 R* g8 t" Y) u- y同样是把 AI 部署在游戏研发环节，网易伏羲相对更早走通了商业化的布局。2021 年 7 月，网易伏羲发布了游戏行业 AI 解决方案，包括 AI 辅助制作剧情动画、竞技机器人、对战匹配系统和反外挂系统四部分组件。根据当时官方统计的数据，网易已经和 100 多个游戏客户合作落地了数百个游戏 AI 案例。
网易伏羲 AI 还被用于优化多款产品中 NPC 与玩家的交互方式。例如 2018 年底先后上线的《逆水寒》的宠物智能鹦鹉、《倩女幽魂》手游的智能宝宝，就都留下了伏羲 AI 的足迹。2021 年，《忘川风华录》手游中宠物小猫再次用到了这套系统。
$ d; |$ |( G9 |5 Q# K) f# f  I; ~今年 2 月，《逆水寒》手游官宣游戏将实装国内首个 " 游戏 GPT"，该方案也来自网易伏羲。这套模型强化学习了大量武侠小说、历史书、诗词歌赋知识，也更专精于这一方面的知识。如果部署对话型 AI 的需求将来像竞技机器人一样广泛，后续产品研发或许很难绕开网易伏羲走过的路。
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《逆水寒》中的定制版 GPT 是
0 P; F$ n9 X$ H' O4 F0 q网易伏羲 AI 的技术成果
8 W7 u& }# l& }7 n7 {, Q网易互娱 AI Lab 则显得相对低调。去年 12 月官方公众号曾介绍，由其研发的 Athena AI 系统，已经在很多网易自研产品落地，包括但不限于部署陪玩机器人、辅助平衡设计等。根据团队成员的公开分享，2021 年以前，他们的 AI 就已经被用于美术资源生产、扫描建模以及动作捕捉等需求。



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! l3 S* B4 o3 g9 {, y8 l/ L其他游戏公司的进度怎么样？
除了腾讯、网易在游戏 AI 的应用和布局多点开花，不少相对低调的公司也在细分赛道蓄势已久，这里提到的公司仅仅是冰山一角。虽然两家巨头在多智能体甚至 " 游戏 GPT" 方面有一定的先发优势，但目前他们的游戏 AI 解决方案仍然没有吃下所有品类。
策略类、动作射击类、卡牌类 AI 是启元世界的主战场。启元世界，这家成立于 2017 年 8 月的游戏 AI 创业公司，创始人来自阿里的科研团队。2018 年，莉莉丝还参与了启元世界天使轮融资。启元世界也和莉莉丝、阿里的多款产品建立了合作。或许是得益于多款 SLG 合作产品的经验积累，游戏生态与数值平衡设计也成为启元世界游戏 AI 解决方案的一大特色。
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, q3 G% L6 V3 A' }6 W启元世界 AI 解决方案的合作标杆案例
但启元世界对其他赛道仍颇具野心。去年年中，启元世界曾经和葡萄君聊了聊他们的打算。一方面，他们还在拓宽 AI 解决方案适用的品类；另一方面，他们也有挑战开放世界智能 NPC 的想法。公司创始人当时曾表示，"（启元世界）已经可以在自研平台上建立近千亿参数大模型，也能够把成本降下来。"
而超参数科技似乎更希望证明 AI 在去数值化的策略、博弈玩法中的应用价值。这家公司成立于 2019 年 1 月，创始人来自腾讯 AI Lab、参与过绝艺和绝悟的研发。2019 年，超参数科技就和西山居在一款大逃杀玩法的产品达成合作。2020 年年初，他们还自己上手做了一款类似狼人杀玩法的微信小游戏，在零推广的情况下，上线 2 个月用户量超过 30 万，DAU 超过 3 万。
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+ o; L. y7 D. v$ x: U7 `/ P3 ]. a超参数用 2 个月时间跑通了
这套小游戏 AI 的训练流程
( O- V' ?+ }5 B. g一定的全栈能力也会成为商业价值的加分项。公开资料显示，在 2021 年进行 A+ 轮融资时，超参数科技的 Delta AI 平台服务已经涵盖沙盒、开放世界、FPS、MOBA、休闲竞技等品类。去年年初，这家公司又完成了 1 亿美元的 B 轮融资，估值超过十亿。
$ {; w# s( Y0 N* ^/ N除了在不同品类研发环节找机会，不少公司也进入产品生态下游，用游戏 AI 抢先一步卡住了身位。比如创梦天地，这家拥有 1 亿多休闲游戏日活用户的手游公司，在 2021 年 7 月推出了主打私域流量管理的社区工具 Fanbook，社区内集成聊天、绘画等多款 AI 机器人产品，通过集成 AI 组件满足用户差异化需求。
- e. t2 e0 Y( L& C/ s$ c9 O除了自有的百晓、AI 绘画等机器人，Fanbook 还在不断拓展社区内的 AI 阵容。去年 11 月，Fanbook 在 ChatGPT 发布第一时间宣布将其接入社区。今年 2 月，Fanbook 又官宣了与百度文心一言的合作。
, h7 n1 r! }! ]3 j& t甚至走迂回路线、以泛用性更广的大数据分析和 AI 模型服务于游戏业务，也不失为一种思路。
5 M7 |7 Q7 S4 \2 E6 Y比如三七互娱，这家 A 股上市公司已经在智能化投放、运营分析布局多年。历史财报显示，他们从 2019 年开始，就在基于多个成熟的大数据平台，完善 " 量子 " 和 " 天机 "AI 的智能分析、投放系统，通过大数据分析以及 AI 算法提升推广效率和效果。
! X- v3 j3 l, r% y又如昆仑万维，这家以游戏业务起家的 A 股上市公司，在 2020 年 10 月开始布局 AIGC。去年 12 月 15 日，GPT3.5 上线后不久，昆仑万维发布了基于开源模型的图像、音乐、文本、编程 AI 全家桶。
比如说，得益于 K 歌软件的开发经验，昆仑万维发布的音乐 AI 模型 " 天工乐府 "，就在作曲 AI 领域抢占先机。而昆仑万维的游戏业务工作流已经从自研的 AI 工具中受益。昆仑万维 CEO 曾表示，如今公司自研游戏的所有音乐和部分美术资产都将不再外包，他们的策划对接美需时，也都会以 AI 作品打样来方便沟通。
但泛用型 AI 的商业化，或许目前相比游戏 AI 仍有更多的不确定性。几天前，昆仑万维回复证券交易所关注函时表示，公司 AIGC、AI 等业务产品尚未产生实际收入，预计对公司 2023 年财务状况不会产生较大影响。
除了上述这些明面上的动作，其实还有部分大厂已经悄然入局。米哈游就在 AI 研究领域显得分外低调。今年 2 月 ChatGPT 成功破圈，米哈游在回应澎湃新闻记者时表示，目前公司没有相关布局。但考虑到据传米哈游计划连投三轮 AI 创业公司 MiniMax，以及 2019 年组建至今曝光量极低的 " 逆熵 "AI 研究团队，或许米哈游对游戏 AI 的态度并非真正的冷淡。MiniMax 的首款产品，是一款 AI 聊天社交软件 Glow。而目前逆熵 AI 技术已知的用途，包括在预录制视频以及实时直播中生成虚拟角色的语音。
去年 9 月，逆熵 AI 也在《未定事件簿》中首次商用。相关技术细节没有公开，有一种推测是，AI 使用风格迁移技术快速重新编码（而非生成）了配音演员的声音。这项 AI 技术对游戏行业的渗透或许比我们预想的更快。去年 9 月 22 日，Good Luck Have Fun 主编 Kirk McKeand 发布的一则报道显示，多家 3A 级游戏开发商已经在使用 AI 为角色配音。
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跨界做游戏，入场不容易
3 }/ W  R) ?$ H0 o7 s上述这些游戏公司只是这场 AI 热潮中的九牛一毛。相映成趣的是，不少 AI 公司也盯上了游戏 AI 的潜力。这其中也包括了新晋科技独角兽小冰，以及市值超 800 亿港元的 AI 巨头商汤科技。
对他们来说，游戏仍是一个陌生的领域。小冰在游戏 AI 业务上的探索就有些曲折。2020 年，与 ChatGPT 同气连枝的小冰正式和微软分家。拆分一年后，2021 年 6 月，小冰官方宣布过去一年商业化收入已达一亿，其游戏 AI 业务也在日本 DMM 工作室同期产品中得以落地。2021 年 9 月，小冰推出了主打 AI 社交玩法的 APP 小冰岛，产品处在小冰商业化路线由 toB 向 toC 发展的过渡期。
. k( k% [6 p. T# N0 g0 j  v2022 年 5 月，小冰宣布正式成立游戏工作室 ICE Gamer，团队成员来自畅游、完美世界、网易，并与小冰岛核心 AI 团队进行整合，首款产品将围绕国漫 IP《凹凸世界》开发。据官方介绍，届时游戏中所有的 NPC 都将由数字人 " 真人 " 扮演。一份非官方资料显示，《凹凸世界》预计于 2023 下半年产出 demo，于 2024 下半年筹备上线。
: K, }/ Z" t! e& s3 w+ o/ E商汤科技做游戏的进度目前也领先不多。他们对游戏的相关布局，可以追溯到 2021 年 8 月他们与游族达成的合作。去年 7 月，商汤科技在上海开设游戏事业部。当时公司 HR 在脉脉发布动态，表示游戏开发正处于 demo 阶段。
对于跨界做游戏的 AI 公司来说，最大的挑战或许还是从 AI 研究到游戏设计的思维转变。去年 10 月，微软召开一年一度的研究峰会，来自微软 Gaming AI、索尼 AI、EA SEED、Square Enix Luminous Studio 的四位研究团队负责人来到了同一个分会场，讨论的主题是 AI 在 3A 游戏研发中的应用。
7 C2 R8 H# r: @5 u4 |( c8 P, c$ v6 W这场游戏 AI 科学家的讨论，几乎涵盖了游戏 AI 已经成功应用，或者还在实验阶段的所有场景：程序化生产、神经网络（绝艺、绝悟）、深度学习（GPT），甚至是控制叙事的 Meta AI。但索尼 AI 总经理伍尔曼的一句话或许点出了他们的隐忧："3A 游戏研发与 AI 研究的关联太弱了。" 他也给出了理由：现代 3A 游戏大多数算力都用于图形程序，预留的算力不足以运行大型神经网络。
8 j! z) i9 \4 l但算力或许只是替罪羊。游戏设计和 AI 科学家在思维上最大的分歧在于，前者更加工程导向，为了节省时间和精力，可以接受使用一些反直觉的小技巧，但后者更习惯于用理论从正面解决问题。而 3A 游戏所积累经验，例如一些老牌游戏公司关于 " 祖传下来的一本游戏设计文档 " 的传说，在一定程度上反而成为了了游戏 AI 应用落地的负担。另一方面，AI 技术的突破依赖于数据的持续积累，移动端和主机市场的用户量级也相去甚远。于是，从国内游戏公司在游戏 AI 的应用和布局的现状来看，规模更小、体量更轻的团队和产品反而可能比国外 3A 游戏更早拥抱了 AI 前沿的研究成果。
不过，这也不意味着小团队就一定能在游戏 AI 领域跑得更快。游戏公司在不同品类、不同环节部署游戏 AI 的竞争，本质上考验的还是他们洞察玩家偏好、并根据这些需求定制产品的能力。在这个 AI 技术日新月异的特殊时期，无论是小团队，还是大公司，都需要投入大量精力去跟进技术发展和市场动态，才有机会在下一代产品抢得先机。
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