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上海
撰稿：一文 编辑：张俊跃 陈茜 如果你最近一直在关注各大AI公司的动向，你会发现一个很有趣的现象。几乎所有人工智能领域的公司都一直专注于游戏。 Nvidia 最新的开源基础模型 NitroGen 可以玩 1000 多种不同的游戏。今年早些时候，微软推出了 Muse，这是其第一个基于游戏训练数据的全球模型。据透露，OpenAI已向游戏公司Medal提出高达5亿美元的收购计划。如今，当我们谈论游戏和AI时，最直观、最容易讨论的问题就是AI如何改变游戏画面、剧情如何生成、如何提高开发效率等具体问题。但如果你把目光放远一点，你会发现，在这些应用的背后，实际上存在着更深层、更相互的关系。游戏和人工智能。在本文中，我们将更深入地研究游戏和人工智能，并更多地讨论近年来游戏人工智能领域发生的事情。 01 智能溯源游戏如何照亮AI先驱者的思维 今天我们知道Demis Hassabis是DeepMind的创始人，也是当今Google AI的灵魂。但 30 年前，戴米斯的第一份工作是在一家游戏公司。 1992 年，16 岁的 Demis 加入了一家名为 Bullfrog Productions 的游戏公司，并帮助开发了一款名为 Theme Park 的商业模拟游戏。他巧妙地设计了游戏角色的AI特征，让NPC能够模拟人类的行为模式。此后，Demis 加入了 Lionhead Studios，并帮助开发了另一款“上帝”游戏《黑白色》。这些游戏开发经历都流入了戴米斯后来的思考中。如果将“智能”融入到一个类似于游戏的微型世界中，让我们能够继续学习和模拟未来，会发生什么？ DeepMind 近期动态热门纪录片《思维游戏》系统地展示了人工智能如何在一代又一代的游戏中被“驯服”和“塑造”。 Demis Hassabis Google DeepMind 创始人 我们相信，游戏是人工智能开发的完美训练场，只要你能够高度自律地使用它们。 2010 年代初，DeepMind 研究人员开始训练 Lian 的 AI，使其能够通过屏幕上的像素自主学习 Atari 游戏并获得反馈，而无需提供人类规则或策略。随后，DeepMind推出了AlphaGo和AlphaStar，OpenAI使用AI Agent对抗Dota 2，GTA 5用于自动驾驶训练。凯西 人工智能的所有重大进步都与游戏密切相关。尽管大规模模型开发已开始进入后期阶段，但当前对世界模型和代理的前沿研究仍然首先在游戏中进行。在2018年提出“世界模型”概念的论文中，用于训练模型的环境是一款赛车游戏。迄今为止，许多领先的人工智能公司仍在游戏场景中训练和应用他们的世界模型。其中就有谷歌推出的Genie 3。 Genie 3 通过实时文本生成动态和交互式的游戏世界。李飞飞的世界实验室利用“空间智能”重新构想游戏开发和 3D 内容创作。腾讯的魂源世界可以根据文字和照片生成3D世界，支持实时交互、空间记忆等。在训练AI智能体方面，早在2017年，腾讯AI Lab与王者荣耀团队推出的智能AI智能体“绝物”就能够击败专业团队。 Google 的 SIMA 2 旨在训练可用于各种 3D 游戏世界的通用代理。 xAI计划在2026年邀请全球最优秀的英雄联盟职业选手与Grok 5对决，在现实比赛中测试AI智能的极限。那么为什么游戏是人工智能的理想训练场呢？游戏可以被认为是虚拟的具有明确规则的真实世界。在这里您可以及时收到每项行动的反馈。换句话说，游戏是训练人工智能的理想环境，因为它们提供了完全可控的虚拟世界，可以生成无限的数据。这正是构建世界模型所需要的环境。这自然会引发下面的讨论。一旦人工智能在游戏训练场上学会了理解、计划和行动的能力，这些强大的能力实际上会用在哪里呢？人工智能发展到一半，已经不可能再像过去那样单纯通过增加模型规模来取得进步了。现在真正缺少的是让AI能够持续执行、不断实验、不断创造价值的真实应用场景和评估模型。 2.1 重建玩家体验 在我们过去玩的游戏中，很多体验都是预先建立的。世界分支和规则是用革命性的代码编写的世界模型、代理和大规模多模式建模能力的进步。 AI带来的变化首先会直接体现在游戏的NPC上。在《Arc Raiders》游戏的开发过程中，我们引入了 AI 中的 NPC，使敌人的行为更加自然，并根据战斗情况提供反馈。网易还在《燕云十六声》中大规模应用了智能NPC系统，让你经过的每一个NPC都过着自己的生活。此外，人工智能开始在一些游戏中扮演助理和教练的角色。例如，在《王者荣耀》中，腾讯推出了“语音灵宝互动”功能。通过“灵宝、灵宝”唤醒AI进行对话或指令，实现舞台的完全语音控制。还记得今年3月份去GDC的时候看到了《王者荣耀》的AI训练系统“王者指挥官”。现已成熟应用于游戏中，真正成为可用的“AI训练师”致所有玩家。类似的对改善用户体验的追求在《Delta行动》的CC AI语音助手和手机游戏《英雄联盟》的智能助手系统中也很明显。您可以在游戏过程中实时解答玩家关于地图、阵营、玩法的问题。除了丰富游戏体验之外，AI还深度融入游戏的核心玩法。例如，在《和平精英》中，腾讯推出了业界首款AI军犬布鲁斯，具有AI智能语音识别功能。布鲁斯的特别之处在于，它不仅仅是一个功能性辅助工具，而是战术竞赛框架内的一个新单位，让军犬能够理解玩家的自然语言命令，不仅能够完成牵制敌人或营救队友等关键任务，还能影响整体策略和方向。现在，人工智能可以提供沉浸式游戏教育，帮助玩家提高获胜机会，甚至为他们提供强烈的情感价值。这是AI目前最缺乏的能力。 Ilya Satskeva 最近接受采访的观点表明：人类情感本质上是进化而来的“价值函数”，为决策提供即时反馈，告诉我们什么是值得追求的，什么是需要调整的。 Ilya Sutskever 联合创始人、OpenAI 联合创始人、Safe Superintelligence 我相信人类本质上是半强化学习（semi-RL）智能体。我们追逐某种“奖励”，但当我们的情绪和其他心理机制发生变化时，我们就会厌倦这种奖励并寻求其他奖励。当你的人工智能队友理解你的指令、跟随你的节奏并提供及时的反馈时，他们不仅学习战术，而且学习符合人类价值观和目标的行为水平。第2.2章开发更新既然我们已经介绍了人工智能如何改变玩家的游戏体验，那么让我们再看一下。人工智能将如何改变游戏开发流程ess。近年来，大规模语言模型仍然基于文本，因此它们在游戏开发中的应用主要限于艺术设计参考。然而，随着人工智能多模态能力的爆发，创造力的门槛显着降低，开发者可以将自己的想法直接投射到大型游戏世界中。据游戏工作委员会最新发布的研究结果显示，目前人工智能在游戏研发中的应用率已达86.36%。实现这一目标需要一个引擎，它是游戏开发的核心工具。游戏引擎本质上是一组运行muntwo virtual的工具系统。引擎管理着屏幕的渲染、角色的动作、光线的反射、声音在3D空间中的传播等。当今市场上的大多数大型游戏都不是从头开始编码的，而是基于成熟的商业引擎开发的。 2025年，最大的变化带来的是AI的重要意义在于，它将能够直接参与较低级别的系统任务，例如编程、渲染、性能优化等。人工智能在引擎中改变的第一件事是开发过程本身。原本在一些严重依赖工程专业知识的任务可以借助AI来完成。例如，微软在2025年提出了“AI工厂”的概念，它将Copilot、Copilot Studio、Foundry整合成一条智能流水线，让开发者从编写代码到使用AI代理完成全流程任务。他最重要的一步是AI开始进入渲染过程，这是引擎的主要模块之一。渲染决定了 3D 世界在玩家屏幕上显示的真实度和效率。但在过去的 20 或 30 年里，这条管道几乎没有发生根本性的变化。 2018年，Nvidia发布了一款负责光线追踪的硬件模块，可以实现逼真的场景3D游戏世界中的亲人。这是渲染过程的第一次更改。第二个变化是最近发生的。到2025年，底层人工智能硬件的进步将允许开发人员在渲染过程中使用人工智能，再次显着提高图像的真实感。腾讯游戏前沿技术团队渲染负责人李超表示：2018年，AI模块被集成到图灵架构显卡中。然而，由于硬件隔离和系统限制，以图形标准来看，AI 计算能力从未如此广泛地用于实时渲染，除了 DLSS 之外。 2025 年标志着 AI 渲染“元年”的开始，硬件制造商和标准机构共同努力实现原生 AI 自适应渲染流程。其重要性堪比2018年添加硬件光追踪模块。NVIDIA的DLSS是AI渲染领域的领先技术。不再需要计算传统中的每个像素常规方式。相反，它首先以较低的成本进行渲染，然后使用人工智能来细化图像细节，从而获得更高的帧速率和更真实的视觉效果。不过，这也是有前提的。显卡，尤其是最新的DLSS 4，严重依赖N家高端显卡vidia的AI加速单元，只能在某些硬件上完全运行。对于像腾讯这样拥有数千万玩家的游戏厂商来说，探索这些最新的AI技术如何在高端显卡之外发挥作用更为重要。用于更多游戏和设备。腾讯游戏前沿技术团队渲染负责人李超表示：我们腾讯游戏引擎要做的就是如何把这些只有在高端卡上才有的(技术)结合起来，并与管线优化结合起来，最终让这个模型变得更小、更轻，让我们可以在更多的平台上运行游戏，包括NVIDIA和AMD显卡。除了图形之外，腾讯团队还希望利用人工智能来增强空间音频效果。这使得设计人员能够在类似于现实世界的物理空间的场景中快速创建混响。我之前提到的是进入引擎的AI以及如何渲染图像和如何呈现声音。然而，实际的游戏制作涉及引擎之外的更多时间和劳动力密集型流程。在进入引擎之前，游戏世界所需的几乎所有资产（3D模型、纹理、材质、动画、光照方案）都必须在各种DCC软件中创建，然后导入到引擎中进行集成。这些就是所谓的“关闭发动机”。引擎外人工智能的目标实际上非常明确。它是关于解决机械的、重复的但重要的任务。这并不是为了取代艺术设计或创造力；它的目标是将室内从许多物理任务中解放出来。其中，VISVISE是腾讯游戏推出的一款增强游戏体验的工具系统。游戏生产力。通过VISVISE流程，设计师可以让AI帮助他们完成重复性、耗时的任务，然后人类可以进行最后的修复和抛光，节省了“从头开始”所需的时间。目前VISVISE最成熟、使用最广泛的是智能动画和蒙皮制作。以剥皮为例。这是一个几乎不会产生创造力的步骤，而且很耗时。以前，对一个相对简单的角色进行剥皮可能需要 3-5 天。 AI自动计算权重和系数，效率提升高达8倍，约2小时即可完成。 03 游戏和AI的后续演变。如果我们回顾人工智能的发展历史，我们会发现一个重复的模式：人工智能技术的几乎所有重大变化都首先发生在视频游戏领域。可以说，游戏是人工智能理想的训练场，规则清晰、反馈即时、无限试错。同时对我来说，人工智能的进步也在改变游戏的形态。一方面是游戏的AI。更聪明的队友、更自然的NPC、更个性化的互动体验。另一方面，游戏开发中有AI（AI for games），开发流程更高效，世界更大，创作门槛更低。不过，我也注意到，目前市面上的一些游戏似乎并没有像ChatGPT这样的AI杀手级应用。其背后的原因可能是游戏与AI之间的“错位关系”。最强的AI公司拥有最强大的模型和足够的计算能力，但他们缺乏真正可以实现游戏的“真实场景”。然而，拥有大量用户和游戏IP的传统厂商对人工智能前沿技术缺乏了解和掌控，产生了真正的竞争。兼容这一阶段AI能力飞跃的游戏格式尚未出现。腾讯’处于中间的位置可能是它能够探索当前游戏人工智能应用的许多前沿的原因。另一方面，腾讯拥有强大的人工智能技术储备和混元系列开源大规模模型。另一方面，它也拥有最活跃的游戏生态系统之一，拥有《王者荣耀》、《和平精英》等众多知名IP。除了像腾讯这样具有独特优势的厂商之外，我们还注意到一个非常明显的趋势。尽管如此，无论是大型人工智能实验室还是传统游戏公司都开始更加关注游戏与人工智能的融合。 Demis Hassabis 在新的采访中还透露，他未来肯定计划做的事情之一就是将常见的 AI 技术重新应用到游戏中，最终创造出终极游戏。 Demis Hassabis Google DeepMind 创始人 我还有一些事情一直想做，而且我确信我迟早会做的。这是关于应用所有将其运用到游戏和游戏模拟中，创造出终极的游戏形式。毕竟，也许这一直是我潜意识的计划。所有这些可能意味着游戏和人工智能绝不是一种“工具和应用”的关系，而是它们相互塑造和共同进化的关系。在不久的将来，人类将学会在游戏中与人工智能共存、共同创造并做出决策。就像人工智能的早期一样，游戏推动了今天的人工智能技术。您对未来的游戏有何期待？欢迎大家在评论区互动。注：部分图片来源于网络【本程序不构成投资建议】【视频播放渠道】全国：bilibili |腾讯|视频账号|雪瓜 |今日头条 |百家帐号 | 36克|微博 |虎秀海外：Youtube 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