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      從服務沉默玩家,到技術外溢至千行百業:游戲+AI的下一站是什么?

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      文丨小葵

      編輯丨果脯、劉士武

      2026年GDC大會上,《和平精英》策劃副總監薛冰披露了一組數據。

      AI隊友周末活躍玩家突破1770萬,累計1.1億人體驗過AI功能,單局消息互動70條,麥克風開啟率高達75%,超過了真人雙排的歷史峰值。

      這意味著,大量玩家不僅選擇了AI隊友,還愿意對著屏幕那頭的“數字人”開口說話。它像是一個切口,讓我們得以窺見某種長期被行業忽視的集體情緒。從業者們不再追問“AI能否融入游戲”,一個更尖銳的問題浮出水面:當技術已經贏得了漂亮的勝利,接下來它該往哪里走?


      《和平精英》AI戰犬

      01

      “交流”往往是多人游戲中最基礎也最脆弱的一環。

      大多場景中,玩家可能會將其粗暴地理解成“對話”,不管是打字還是語音,只需要和網線另一頭的真人隊友能達成有效溝通就算成功。但實際站在開發者的角度,游戲內嵌交流模塊一直算不上什么難事,真正的難點往往在于如何處理不同實際交流場景下的應用困境。

      畢竟,讓不同的玩家都盡量能獲得相對一致的游戲體驗,是多人游戲開發者始終需要堅守的“公平”。

      比如在早期FPS里,隊友不開麥報點,往往就跟隊里少個人沒太大區別,那些不愿開麥或者沒能力開麥的玩家,在競技體驗上天然就處于劣勢位。

      為此,如今大多FPS都會直接內置戰術標記功能。它的意義不在于替代語音,而是適配那些語音覆蓋不了的場景,如玩家沒法開麥或不想開麥,打字又可能影響操作節奏;想分享某個物資卻難以快速描述位置等等。在這些情況下,標記系統都可以瞬間完成信息傳遞。


      《和平精英》游戲截圖

      “合作體驗”也同理。

      每個玩家的性格、狀態、游戲理解乃至技術水平都不盡相同。很多時候,同為“被服務者”的玩家在合作共贏的過程中,往往都會面臨著或多或少的讓步,以少部分的犧牲為代價換取更好的游戲體驗。

      但終究有人的地方就有江湖,這份讓步,以及讓步后的游戲體驗未必符合所有玩家的目標。這也很容易導致,玩家如果沒有穩定的固排,很難能保證每一把都有相對優質的游戲體驗,甚至偶爾可能還會引發矛盾沖突,直到對游戲的熱情被消磨殆盡。

      AI隊友,正是在這個裂縫中生長出來的功能。它能以一個絕對的“服務者”身份,為不同玩家提供最符合他們需求的游戲體驗。

      AI隊友實際能做的事情,也遠比外界想象的更具體。

      以《和平精英》為例,在對局中,它能夠理解并執行“封煙”“架槍”“拉人”等一系列戰術指令,執行速度不輸大多數路人玩家;在資源分配上,它不搶裝備、不搶人頭,玩家標記的物資它會主動放棄;在戰術配合上,它能根據戰局實時判斷該支援還是掩護,該推進還是撤退;當玩家被擊倒時,它會優先封煙再救人,隨時把真人玩家放在最優先級。

      更深一層的是它提供的情緒陪伴和正向反饋。AI隊友不會中途掛機,不會一言不合就單飛,不會在你最需要支援的時候人間蒸發,不會因為你一把沒發揮好就開麥嘲諷。這種確定性和零社交壓力,本身就是一種極強的體驗保障。

      當然,AI隊友也會有自己的弊端,比如它的實力可能相對固定,未必能發揮出真人的戰斗水平,而面臨著多變的戰斗場景,玩家也需要頻繁地給它下達不同的指令,缺乏真人的靈活應變。

      說白了,AI隊友更像是給玩家們提供了一個額外的選擇,和標記系統一樣用于優化玩家在不同場景下的游戲體驗。選擇AI隊友還是真人,都完全取決于玩家當下的狀態和需求。

      02

      時至今日,AI隊友已經基于技術突破,經歷過三次較大的功能迭代。

      最初,AI在游戲里的角色不過是工具。它能執行指令,也能按套路行動,但很難迅速理解玩家的話。

      2025年2月,《和平精英》接入DeepSeek大模型,為AI隊友搭建了一整套契合游戲整體內容的知識庫,將玩家的一些“黑話”、游戲內的武器、地圖、戰術用語都注入其中。在此之后,AI隊友才成為了一個真正有互動性的“隊友”。

      它完全理解規則,也能實時感知玩家的狀態。當你血量低了,它會主動提醒。當玩家問戰術、求支援、讓AI進攻,它都能響應。并且,每個AI都有自己的性格和背景故事,語音風格各不相同,綜合表現跟真人隊友幾乎沒有區別。

      下一階段的變化,則是AI隊友開始擁有記憶與情感,變成更加“真實”的存在。

      一方面,當AI隊友能夠構建記憶網絡和用戶畫像,那么它就已經不再是每局都會重置的腳本,也與所謂的“人機”有了根本區別。

      有了長期記憶的AI,能記住近期對局的玩家行為和開黑經歷,偶爾來上一句“上次我們在這贏得真漂亮”,或者“你昨天的那個操作太秀了”。玩家與它交流越多,針對該玩家的長期記憶構成就越豐富,AI隊友也像是一個與玩家越來越熟悉的朋友。


      數字好友提醒

      另一方面,更有活人感的AI隊友。如果能套上合適的包裝,對開發者和玩家都能帶來更多驚喜。比如《和平精英》曾推出“明星同款AI隊友”。他們聯合市場、美術、品控團隊,還原了明星的聲音、打法和故事背景。

      在此情況下,玩家可以把所謂的AI隊友當成明星的一個分身,與它互加好友、一起游戲,甚至是在公屏聊天,表達自己對明星的喜愛。這種絕對服務單一玩家的“開黑”體驗,在真人社交中幾乎不可實現。

      而后續再更進一步的變化,是動態特質系統和親密度體系上線。

      雖然每個AI的性格底色固定,但和玩家一起玩得久了,它會慢慢養成專屬的喜好,親密度從陌生人到普通朋友,再到親密同伴,話題和語氣都會逐漸變化。這意味著,玩家在游戲核心玩法之外,還有了一大養成體驗:培養一個完全懂自己,能和自己默契配合的AI隊友。

      自此,AI隊友也不再是千人一面,而是千人千面,基本把“服務單一用戶”這個核心目標做到了極致。

      而值得一提的是,基于這一連串的發展,AI隊友也衍生出了三個額外的創新功能。

      其一是智能游戲助手。

      原本它只能通過基礎指令操作,繁瑣又別扭。融入AI交互后,你直接用語音說“幫我找把狙擊槍”“這裝備怎么用”,它就能聽懂并執行,迅速完成裝備獲取。

      然后是為單人模式打造的AI數字助手。

      新單人模式玩法復雜,傳統教程成本高且枯燥。用大模型和專屬知識庫做出智能助手后,玩家隨時可以提問,新機制出現的瞬間它會自動給出講解。

      最后是實時感知與反饋系統。

      它會全程追蹤你的操作:擊殺、被擊敗、撿到頂級裝備都會被記錄,并由大模型生成針對性的分析和建議。狀態不好時它會加油鼓勁,提供真切的情緒支持。最后一個是AI托管功能。玩家中途離場時,傳統機制只會讓角色原地罰站、拖累隊友。AI托管則能把角色交給隊友指揮,當隊友用語音發指令時角色可以繼續作戰,保證團隊始終處于協作狀態。

      不難看到,盡管技術的迭代豐滿了AI隊友,但實際上這一系列的變化后,AI能提供的服務能力半徑早就不只有“陪玩”這一點了。

      03

      說白了,AI隊友不只是一個“陪玩工具”,而是一整套從感知、決策到記憶、表達的技術棧,在游戲場景中率先跑通的產品形態。

      AI的進步需要場景、需要技術,對于非游戲大廠來說,技術向的投入是必然的,場景卻是稀缺的,但對于游戲大廠來說,場景的問題便能迎刃而解。

      如果我們把視線投向騰訊、網易、米哈游這三家大廠的整體布局上,便會發現一個清晰的圖景:在游戲中驗證的AI能力,正沿著三條截然不同的路徑,向更廣闊的產業滲透。

      換句話說,這是一筆關于“邊際效應”的賬。同一套AI技術,在游戲里跑通之后,應用到礦山、銀行、影視行業的追加成本要低很多,而價值卻可能更大。

      騰訊把游戲里磨出來的AI決策能力和內容生產能力,封裝成標準化的工具箱,賣給需要它們的行業。游戲AI的智能體框架,已經成為騰訊云智能平臺的核心組件,被金融機構拿去構建能處理復雜業務流的智能客服,這本質上就是游戲里多輪對話與決策能力的遷移。而原本為游戲生成美術資源打磨的工具鏈,則通過騰訊云輸送給影視和廣告行業,讓高質量數字生產內容從“手工作坊”走向“流水線”。這條路務實、可復制,是典型的騰訊打法。

      網易的邏輯與之不同。它不是把游戲技術變成軟件工具,而是讓它直接驅動實體機械。依托游戲里的實時渲染、毫秒級控制及環境模擬等底層技術,工程機器人操作員可以通過類游戲的界面和AR眼鏡,遠程精準控制礦山的挖掘機。而原本用于訓練多個游戲AI協同作戰的算法,被用來優化智慧礦山中數十臺運輸車的實時調度。這條路把“游戲對物理世界的仿真”的能力,落地為一個相當硬核的應用場景。

      米哈游的AI則離商業化場景最遠,但離“下一代體驗”最近。它在《星布谷地》里接入了能開放對話、記憶玩家關系的NPC“娜洛”,這直接為未來的虛擬社交和陪伴服務提供了一個可參考的產品原型。而蔡浩宇二次創業的《Whispers from the Star》,試圖探索由AI實時生成、動態推進的劇情,這種內容生產方式一旦成熟,將對整個交互領域產生沖擊。米哈游不急著將技術外溢,但它創造的模式本身就是一種外溢。


      《星布谷地》中AI NPC娜洛

      三條路徑指向同一個邏輯:游戲因其對實時交互、復雜系統仿真和極致體驗的追求,天然是錘煉AI技術的絕佳環境。海量用戶、高頻交互、極低容錯率,這些條件在其他行業幾乎無法同時復制。在這里被驗證過的解決方案,本身就具備了解決其他行業數字化難題的“抗壓能力”。

      AI的進步需要技術,也需要場景。技術可以持續投入,場景卻是稀缺的。游戲恰好提供了那個最苛刻也最完整的試驗場。1770萬玩家的每一次指令、每一次配合、每一次戰術博弈,都在為這項技術的進化提供數據與反饋。

      前不久,米哈游創始人劉偉在一場招聘會上表示,公司計劃投入“3年最多1000億”在AI上;騰訊、網易等廠商也早已成立了AI部門。這些都從側面證明了游戲大廠對于AI的積極態度,而游戲也是目前能找到的最佳AI試驗場之一。

      如今,游戲早已不只是流量生意。在這個試驗場上跑出來的每一條結果,影響的,都遠不止一款產品的營收那么簡單了。

      本文首發自36氪游戲。

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