文章核心观点 本轮AI浪潮已进入新阶段，正以前所未有的速度渗透进应用场景，而中国游戏厂商在“AI+游戏”的应用层面展现出更开放、更务实的态度，并在实际应用上跑得更快、更广，处于全球行业前列[3][39][41] AI+游戏的应用现状与分类 - 行业普遍将AI+游戏应用分为两类：AI for Game（将AI作为工具融入工作流）和AI in Game（将AI作为玩法或核心体验）[4] - AI for Game方面，AI正从简单的资产生成工具，发展为影响策划、配置等全流程的提效工具[4][6] - 腾讯的VISVISE是业界首个AI全流程3D角色动画制作管线，可将传统需1至3.5天/件的蒙皮环节效率提升8倍以上[4] - 米哈游将AI应用于游戏开发全流程，例如更改角色技能效果，耗时从手动配置的2小时缩短至不到5分钟[5] - AI in Game方面，中国厂商已广泛探索将AI作为游戏玩法，例如AI队友、AI剧情生成、AI NPC等[10][12] - 腾讯《王者荣耀》推出由AI充当队友的指挥官模式[10] - 网易在《遇见逆水寒》中利用自研模型推出AI剧情生成的“傀儡戏”玩法[10] - 巨人网络在《超自然行动组》中上线“AI大模型挑战”，投入AI NPC[10] - 中小团队及个人开发者借助大模型的“氛围编程”能力，能快速将创意落地，甚至出现核心资产均由AI生成的全要素AI游戏[7] - 根据中国音数协游戏工委的报告，AI在游戏研发中的应用率已达到86.36%[7] 中国厂商在AI应用上的领先优势与原因 - 中国游戏厂商在AI+游戏的应用层面跑得更快、更广，动作最快，站在全球游戏行业前列[15][39] - 原因一：对待新技术的态度差异 - 海外游戏社区存在抵制AI的舆情，开发者态度偏保守，担心AI冲击游戏原创性[16] - 中国团队没有历史包袱，看到趋势苗头会更积极地跟进[17] - 原因二：拥有庞大且适配的应用场景 - 海外多为开发周期长、前期投入重的大型单机/主机项目，中途引入AI风险成本高[18] - 国内擅长长线运营的GaaS化产品，迭代节奏快，对提质增效的需求更强，为AI应用提供了绝佳土壤[18] - 中国厂商的探索更开放、更务实，注重解决实际问题而非追求概念创新[18] AI NPC成为关键突破方向 - 目前AI在游戏领域最常见的应用，除了辅助美术生产，便是用于NPC研发[21] - 发展AI NPC的重要性体现在三个方面： 1. 解决“NPC太笨”的体验问题：Inworld AI数据显示，52%的玩家抱怨游戏NPC只会重复对话[24] - 魔方工作室的《火影忍者》手游通过“集海训练系统”训练出高度拟人化的对战智能体，应用于挑战模式，其人机对战已超数十亿局[25][27] 2. 丰富玩家社交体验，提供陪伴感：《2026中国游戏产业趋势及潜力分析报告》调研显示，60.1%的受访者偏内向，49%更偏好独处，AI能在“不打扰”的情况下满足社交渴望[27] - 《和平精英》上线具备长期记忆能力的AI队友[27] - 《星布谷地》中的AI NPC娜洛能展现人文关怀，改善玩家社交体验[29] 3. 催生新的玩法变革： - 《和平精英》在AI队友基础上开发了AI战犬玩法，用AI影响核心玩法机制[32] - 魔方研究的AI队友系统F.A.C.U.L.旨在强化AI的多模态理解能力（如理解“开门”等模糊指令），相关成果将在AAAI2026发表[34] - 未来构想包括由AI驱动开放世界动态关系网（如《Varsapura》），或利用AI NPC生成叙事、任务乃至玩法，实现自主内容生产[37] AI与游戏的相互促进关系 - 游戏一直是训练AI的重要场景，从图灵、AlphaGo到OpenAI的Dota2 AI，均以游戏为试验场[44] - 游戏是为数不多能在研发、运营、体验端都跑通AI革新的媒介，能持续“吃掉”AI上游的技术创新和海量算力，是最直接的应用场景[44] - AI对游戏行业是不可多得的机会，技术进步对游戏行业的作用最直接、最快[44] - 参与“AI+游戏”探索的厂商已远超游戏公司，包括马斯克的X.AI、DeepMind等科技巨头[42]