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1、AI與游戲AI應用現狀人人創作游戲AI如何顛覆游戲AI的過去、現在與未來都由游戲技術的進步驅動戰投/投研智庫生成式AI如何顛覆游戲體驗智能小巨人（北京）科技有限公司2D圖像、NPC或玩家角色的應用領先，其他方向探索中從UGC游戲到AI驅動的UGC演變將分兩個階段發生十年之內，玩家將可以用AI來制作想玩的游戲成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫為什么在所有娛樂中，游戲將受到生成式AI影響最大？（1）AI的過去、現在與未來都由游戲技術的進步驅動；（2）生成式AI距離技術成熟還有2-5年時間，游戲產業玩家已進入積極探索期；（3）游戲領域龍頭公司AI技術領先且加碼創新。每個人專屬的“崩壞神域”還有多

2、遠？（1）人人創建游戲的未來存在嗎？miHoYo公司的愿景：實現崩壞神域；（2）從UGC游戲到AI驅動的UGC演變將分兩個階段發生；（3）十年之內，玩家將可以用AI來制作想玩的游戲。業內調研：AI NPC先在模擬現實游戲落地，AI工具提高項目管理效率潛力巨大（1）雖然新技術為游戲玩法上的改變帶來了想象空間，但AI改變游戲玩法仍存在很大的難度，可能會帶來整個游戲設計的改變；（2）AI NPC在局部留存/商業化上更容易落地；（3）AI工具可以提高美術等環節效能，進而提高資產管理效率，及項目管理效率；具體落地時候的難點：主要是在游戲項目時間limited情況下，能夠讓大家看清價值，愿意使用；游戲工具

3、的迭代也可能對未來項目組的成員角色有更高的要求。更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023智能小巨人科技觀點：我們可能高估了生成式AI一年內帶來的變化，但低估了五年內實現的顛覆成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫業內調研觀點：AI NPC先在模擬現實游戲落地，AI工具提高項目管理效率潛力巨大資料來源：共識粉碎機，智能小巨人科技文章鏈接：https:/ NPC在玩法層面的落地1.AI NPC最先能在一些模擬現實的游戲上落地2.AI NPC在開放世界游戲落地：需要解決角色的控制問題AI在技術層面落地玩法的難點1.性價比目前還有問題2.NPC落地的時候也要多種情形討論3.A

4、I在游戲玩法的landing中，可能是LLM+增強學習結合的模式，大模型根據世界認知快速定位一個解決方案的子空間，強化學習在子空間里尋找一個最優解AI NPC在局部留存/商業化層面的落地1.AI對用戶留存的幫助在于可以提供一些比較強的bot，但從目前來看增值效果還沒打開2.AI在游戲本身的商業化方向，可以賣AI NPC，也可以賣AI的計算結果游戲公司使用AI工具的情況1.AI工具可以提高美術等環節效能，進而提高資產管理效率，及項目管理效率2.具體落地時候的難點：在游戲項目時間limited情況下，能夠讓大家看清價值，愿意使用3.游戲工具的迭代也可能對未來項目組的成員角色有更高的要求AI在游戲引

5、擎中落地的方向1.會對游戲引擎產生什么樣的影響：+Copilot2.引擎方更可能與Stable Diffusion等AI工具共建生態合作3.游戲Copilot最有可能產生效果的環節：策略階段，進行idea的驗證VR中AI的落地情況AI 對這個行業可能出現的影響與普通游戲類似，但是VR有放大效應成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫縱觀AI發展史，游戲科技是AI最重要的推動力之一，并產生了大量的AI+游戲科技交叉研究成果資料來源：中科院探尋AI創新之路，智能小巨人科技游戲科技在AI誕生期的標志事件游戲科技相關AI論文數量分布成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫在第三次AI浪潮中，有兩條明顯的研

6、究主線：決策AI和生成式AI資料來源：騰訊AI實驗室，智能小巨人科技在AI發展第三波浪潮中有兩條明顯的研究主線：決策AI和生成式AI。決策AI領域，基于強化學習的AI系統已具備強大的決策能力，在一些任務中甚至能超越人類。生成式AI領域，算法創新及算力提升不斷推進大模型的研究突破。生成式AI技術的爆發，極大地拓展了人工智能的應用潛力。隨著底層模型的不斷進步，AI生成內容日益豐富。這將進一步提升AI的兩大能力，即智能決策與驅動能力，以及跨模態理解與生成能力。成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫決策AI與生成式AI適用場景不同，前者在封閉規則下尋找最優解，生成式AI更“開放”能“感知”更多AI產業

7、鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023決策AI生成式AI計劃完成：56計劃完成：56實際完成數目：820萬回款數：640萬VS優勢：擅長“總結歸納”學習數據的條件概率分布，在清晰的任務邊界和規則下，總結數據間的相關性并判斷最優解典型應用：智能駕駛、人臉識別、故障檢測算法推薦、醫學診斷、智能投資應用特征在封閉的規則下尋找最優解優勢：擅長“理解歸納總結演繹”學習數據的聯合概率分布，理解并學習數據生成的模式，并根據習得的模式輸出全新的內容典型應用：代碼生成、文本生成、語音生成視頻生成、情感社交、數字人應用特征：能夠在“開放世界”中進行探索訓練數據規模更大，因此成本居高不下且數據質量決

8、定效果Transformer“情感神經元”成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫決策AI技術已應用于游戲業的數值設計、買量投放、智能對戰等領域資料來源：中科院探尋AI創新之路，廣發證券，智能小巨人科技決策AI技術已普遍應用于游戲業的數值設計、買量投放、智能對戰等領域。游戲研發端：決策AI優化數值設計并提高測試效率。游戲發行端：深度神經網絡賦能個性化算法推薦的買量投放。用戶體驗端：高擬人化提高游戲可玩性。如19年Deepmind推出的AlphaStar在星際爭霸II比賽中超過99.8%人類玩家，OpenAI Five曾連續兩場戰勝Dota 2世界冠軍OG。決策式游戲AI可廣泛應用于MOBA、SL

9、G、FPS等游戲品類。成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫而生成式AI的巨大突破，也貫穿著通過游戲科技開展技術探索并不斷取得成果的過程OpenAI旗下ChatGPT的誕生與發展，貫穿著通過游戲科技開展技術探索并不斷取得成果的過程。ChatGPT的關鍵技術突破：擴大訓練規模+Transformer。OpenAI團隊提及他們在DOTA2中的訓練環境中，學到了最重要的一點是：如果想要提升智能體的性能，其根本并非要實現訓練方法的突破，而是要不斷擴大規模如果規模夠大、結構夠合理，AI依舊可以表現出強大的能力?！扒楦猩窠浽鹱饔昧?，Alec Radford是真正推動許多進步的人。那時的情感神經元是GPT

10、-1的前身，它對我們的思維有很大的影響；然后，Transformer出來了。我們立即想到，Omg，就是它了；于是，我們訓練了GPT-1?！辟Y料來源：中科院探尋AI創新之路，OpenAI，智能小巨人科技成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫最新的大型AI訓練場：我的世界，說明AI的未來仍然寄希望于頂尖團隊基于游戲技術的進展資料來源：OpenAI，英偉達，智能小巨人科技OpenAI在我的世界中的實操演示AI技術的下一步突破，仍然寄希望于各種頂尖團隊基于游戲技術的進展：我的世界中的訓練成績。2022年11月，OpenAI宣布讓AI觀看了7萬小時我的世界視頻，之后它成為了水平最高的我的世界機器人。20

11、23年5月，英偉達團隊發布了Voyager基于GPT-4，Voyager能夠進行各種任務。Voyager在我的世界里的成績包括獲得的物品增加了3.3倍，旅行距離增加了2.3倍，解鎖關鍵技能樹的速度也比之前的方法快了15.3倍。2023年5月，商湯科技發布通才AI智能體GITM，GITM在我的世界內主世界的所有技術挑戰上實現了100%的任務覆蓋率（成功通關解鎖了完整的科技樹），而此前所有智能體的總和只能覆蓋30%；另外在“獲取鉆石”任務上，GITM成功率達67.5%，同樣相比于此前的最佳成績OpenAI的VPT方法大幅提高了47.5%。Voyager在我的世界中的成績成就智能時代的小巨人企業戰投

12、/投研智庫我的世界中AI的探索包括：引入LLM，自主驅動的任務，類人類決策和行為，面向現實世界我的世界中的AI在本輪探索中具有以下特點：引入大語言模型（LLM）：與以往基于我的世界訓練的AI相比，本輪開發采用了LLM作為核心訓練方法。這一方法能夠使AI自主驅動地探索并掌握廣泛的技能，從而更好地模擬人類的學習過程。自主驅動的任務：通過大語言模型的訓練方法，AI可以根據總體目標提出問題并自動生成多個小任務。它通過存儲有助于解決任務的行動程序，逐漸建立起技能庫。當面臨相似任務時，AI可以根據描述從技能庫中檢索相關知識。這使得AI能夠自主驅動地探索和應對各種情況。終身學習者：大語言模型方法使得AI能夠

13、在較長時間跨度內逐步獲取、更新、積累和遷移知識。它能夠緩解傳統持續學習方法中的“災難性遺忘”，更好地適應新環境和任務。類人類決策過程和行為方式：通過訓練和自主探索，我的世界中的AI能夠根據當前技能水平和世界狀態提出合適的任務，完善技能并存儲已掌握的技能。它還能夠自主探索世界，并以類似于人類的決策過程和行為方式進行行動。這使得AI在決策和行為上與人類非常相似。面向現實世界的推測：AI能夠通關我的世界表明它在該虛擬環境中具備高度適應能力。這引發了人們對于AI在現實世界中的潛在能力的思考。未來，AI可能能夠像人類一樣生活、具備各種技能，并且具有自己的想法，使人們難以區分其與真實人類的區別。資料來源：

14、我的世界，智能小巨人科技成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫從技術生命周期角度，生成式AI剛走完萌芽期，距離技術成熟還有2-5年時間資料來源：Gartner，智能小巨人科技成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫生成式AI的游戲產業地圖：2D圖像、NPC或玩家角色的應用領先，其余方向仍在構建解決方案資料來源：a16z，智能小巨人科技生成式AI的游戲產業地圖：2D圖像：從文本提示生成 2D 圖像已經是生成 AI 應用最廣泛的領域之一；Midjourney、Stable Diffusion 和 Dall-E 2等工具可以從文本中生成高質量的2D圖像，并且已經在游戲生命周期的多個階段進入游戲制作。3

15、D藝術品：還沒有一個解決方案準備好將3D藝術完全集成到生產中3D模型、3D紋理、3D動畫、關卡設計與世界構建。音頻：已經有很多公司為游戲中的角色創造逼真的聲音；但擬音實時生成AI模型、自適應音樂模型仍然缺乏。NPC或玩家角色：有數百家公司在構建通用聊天機器人，以應用于游戲角色創建；但仍要適應游戲或在推進情節方面具有敘事價值。生成式AI一體化工具平臺：完全缺失的角色。成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫游戲領域龍頭公司AI技術領先，并積極探索AI在玩法、可視化、交互式、人機環境等方面的創新資料來源：中科院探尋AI創新之路，智能小巨人科技按照調研機構Statista根據LexisNexis Pa

16、tentSight的數據統計：截止2021年，全球AI專利數量前10名中，騰訊以9614件排行榜第一，百度以9504件排行第二；IBM 持有7000多件專利位居第三，三星、中國平安、微軟、谷歌依次為第四到第七名，英特爾、華為、蘋果依次為第八到第十名。從AI專利質量和布局來看，國內公司AI專利的質量和布局與國際游戲科技公司總體仍有一定的差距，騰訊與網易兩大游戲龍頭的AI專利質量水平較為領先，而水平處于中游和下游的公司還有較大提升空間。世界科技公司人工智能專利排名部分科技公司人工智能專利質量比較成就智能時代的小巨人企業為什么在所有娛樂中，游戲將受到生成式AI影響最大AI的過去、現在與未來都由游戲技

17、術的進步驅動AI技術的下一步突破，仍然寄希望于各種頂尖團隊基于游戲技術的進展；每當AI技術取得突破，也相應拉動游戲技術的重大進步。生成式AI距離技術成熟還有2-5年時間，游戲產業玩家已進入積極探索期游戲領域龍頭公司AI技術領先且加碼創新展望未來，游戲科技將從玩法創新、可視化創新、交互式創新和人機環境創新四個維度做出突破。這四個維度分別涉及到游戲的策略規則優化、可視化效果呈現、友好交互和人機環境升級等關鍵環節，每一個維度所涉及的關鍵科學問題的解決仍需要訴諸于AI基礎理論研究上的突破性創新。智能小巨人科技觀點：我們可能高估了生成式AI一年內帶來的變化，但低估了五年內實現的顛覆戰投/投研智庫從技術生

18、命周期角度，生成式AI剛走完萌芽期，距離技術成熟還有2-5年時間；生成式AI的游戲產業地圖：2D圖像已經應用廣泛，NPC或玩家角色的應用也逐漸普及化，其余方向進入解決方案構建期。更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫人人創建游戲的未來存在嗎？miHoYo公司的愿景：實現崩壞神域資料來源：米哈游，智能小巨人科技miHoYo的愿景：實現崩壞神域崩壞神域代表著像 The Matrix 一樣的沉浸世界。我們不認為那個是“虛擬世界”，而是“沉浸世界”。崩壞神域和支持它誕生的技術，其實是通往人類對美好生活追求的重要階梯。因為現實世界，或者更

19、具體一點，我們這個地球的資源畢竟是有限的，但人的需求是無限的。我們在努力逐步構建出一個足夠智能、高效的輔助設計系統。一個在游戲引擎上層，可以幫助創作者足夠高效創作出內容的工具平臺?？障刖攥F化，是指我們需要一個足夠高效的內容創造工具。高效到我腦子里想想，基于一種交互式的創造體驗，我腦海中想象的東西就可以在虛擬世界中被生成出來。任何一個創作者，Ta可能是一個有畫面想象能力的人，可能是一個編故事的人，可能是一個建筑師等等，只要能在自己腦中大概想清楚想要創造的這個東西是啥樣，“空想具現化”系統就會一步一步與之互動，幫他們逐漸理清腦中想象的概念，在短時間內就可以創造出一個堪比現實細節程度的物件。成就智能

20、時代的小巨人企業戰投/投研智庫借鑒UGC歷史的規律，從UGC游戲到AI驅動的UGC演變將分兩個階段發生，目前處于第一階段資料來源：a16z，智能小巨人科技第一階段將側重于工具生成式AI可能會通過使現有的UGC工作流程更加強大和可訪問，成為人類創造者的共同試點?，F有的UGC平臺（即Roblox）將在其現有工具集中添加生成AI工具，初創公司將出現以復制當前的UGC工作流程，但從一開始就針對生成AI進行了優化。在第二階段，會出現新的公司，從頭開始重新構想創作工作流程第二階段的產品可能看起來不太像工具或平臺，而更像是使用生成式AI構建的引擎或操作系統。就像獲獎網站不是對報紙的模仿，或者獲獎的移動應用程

21、序不是對網站的模仿一樣，我們相信，一種全新的創作范式將會出現，生成式人工智能將深入嵌入到從用戶體驗到渲染管道的基礎堆棧中。他們現在究竟會采取什么形式，沒有人能真正預測。成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫第一階段達成AI驅動的UGC工具成熟化，至少需要幾大過程資料來源：a16z，智能小巨人科技AI+人類共創工具 通過文本、語音或圖像提示生成資產的共同創作工具，如：用于傳說、世界構建、故事情節、任務甚至全分支視覺小說游戲的共同編寫工具 用于編碼的聯合駕駛工具，將使沒有經驗的創作者更容易訪問 UGC 游戲開發中最具技術性的部分優化提示新游戲機制 當出色的游戲主要通過提示制作時，讓創作者可以輕松獲

22、得最佳提示非常重要 解鎖吸引新玩家的新機制或類型將是創作者成長的有力途徑內容發現變現 利用生成式AI工具力量的創作者將產生比以往更多的內容 選擇的大幅增加也意味著玩家將需要幫助連接到最適合他們的游戲和玩家 新平臺需要地向創作者支付報酬審核 UGC平臺已經要求審核，以保護玩家免受多種形式的不當行為的影響 AI驅動的工具也需要自我調節，以防止創作者濫用這些工具，并防止幻覺創造不受歡迎的資產、情況或行為成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫Polygon：十年之內，玩家將可以用AI來制作想玩的游戲更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023孤島驚魂 2和看門狗：軍團創意總監探討

23、 AI 創作游戲的未來：根據40年前的電影劇本來生成一部2小時的仿制電影，并且模擬出其中所有演員的表演整個過程只需幾分鐘，不過就像現在的訂閱服務，幾秒內你就能開始觀看，整部電影將在云端即時生成。而能夠讓這個未來實現的科技現在大部分已經存在，只是還不夠成熟或者不夠完善。我相信我們離這樣的未來已然不遠，現在已經有了很好的技術基礎。目前的問題已經不是能否實現，而應該是何時能夠實現。不過最重要的問題是，這個新的未來會改變我們以及我們的文化嗎？作為一名游戲開發者，有時我覺得自己身處這場即將到來的未來轉變的最前沿。我已經制作過一些作品，可能會根據受眾不同讓他們各自得到全然不同的體驗。游戲一向如此，沒有兩場

24、足球比賽或者對局是相同的。近年來，也有許多為故事加入類似的更多花樣的嘗試。在未來 可能就在2032年 讓數字化物品好看的過程將完全自動化。成就智能時代的小巨人企業每個人專屬的“崩壞神域”還有多遠？人人創建游戲的未來存在嗎？在米哈游“實現崩壞神域”的愿景路線圖中，最重要的手段：“空想具現化”系統與生成式AI高度契合；Roblox和Minecraft等UGC平臺的興起，已經為游戲世界帶來結構性轉變；數百萬人能夠通過使創作工具更易于訪問，體驗為他人制作虛擬體驗和游戲的快感和挑戰。從UGC游戲到AI驅動的UGC演變將分兩個階段發生十年之內，玩家將可以用AI來制作想玩的游戲AI驅動的UGC工具成熟化，至

25、少需要幾大過程：AI+人類共創工具、優化提示&新游戲機制、內容發現&變現、審核。智能小巨人科技觀點：我們可能高估了生成式AI一年內帶來的變化，但低估了五年內實現的顛覆戰投/投研智庫第一階段將側重于工具，初創公司將出現以復制當前的UGC工作流程，但從一開始就針對生成AI進行了優化；在第二階段，會出現新的公司，從頭開始重新構想創作工作流程。更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫智能小巨人科技使命&愿景成就智能時代的小巨人企業幫助1萬家小巨人企業全面智能化價值觀使命愿景成就他人方能成就自己智能小巨人科技以“成就智能時代的小巨人企業”為

26、使命，致力于打造“科技戰略+資本戰略+企業成長俱樂部”三位一體的專業智庫平臺。公司創始團隊由多位10年以上從業經歷的TOP互聯網大廠戰略管理、大型證券研究所TMT團隊負責人、知名PE/VC投資人、頭部券商投行保薦代表人、上市公司董秘、財稅法企業服務專業人士組成。智能小巨人科技的產品服務體系涵蓋高效易用的戰略投資智庫、高ROI的診斷咨詢服務、專業且落地的科技化/專精特新/融資/IPO陪跑、最具成長力的智能小巨人企業俱樂部等；希望在2030年之前幫助1萬家小巨人企業全面智能化！更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023成就智能時代的小巨人企業戰投/投研智庫智能小巨人科技創始

27、人介紹王錚科技戰略&資本品牌專家職業背景：智能小巨人科技創始人GPT實踐小分隊群主TOP互聯網大廠戰略管理券商研究所TMT首席分析師ABC公益數字化營BD總監職業榮譽：多次獲得東方財富十佳分析師、天眼年度最佳選股獎、Wind金牌分析師、StarMine最佳選股獎、金牛獎等獎項媒體矩陣：個人微信公眾號“王錚Silvia”財經垂直粉絲1萬+雪球大V 財經垂直粉絲4萬+高知人群社群矩陣 自營社群矩陣覆蓋5000+高知人群，其中企業界中高管社群500+人、一二級市場投資人4500+人影響力：雪球財經垂直平臺 總閱讀量5400萬，篇均閱讀量1.5萬王錚Silvia智能小巨人俱樂部更多AI產業鏈深度研究，請關注微信公眾號：silviawz2023