從服務沉默玩家，到技術外溢至千行百業(yè)：游戲+AI的下一站是什么？

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(jiān)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(yè)忽視的集體情緒。從業(yè)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(zhàn)犬

01

“交流”往往是多人游戲中最基礎也最脆弱的一環(huán)。

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(fā)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(fā)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(qū)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(zhàn)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(jié)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(tǒng)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(tài)、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(wěn)定的固排，很難能保證每一把都有相對優(yōu)質的游戲體驗，甚至偶爾可能還會引發(fā)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(zhí)行“封煙”“架槍”“拉人”等一系列戰(zhàn)術指令，執(zhí)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(zhàn)術配合上，它能根據戰(zhàn)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(yōu)先封煙再救人，隨時把真人玩家放在最優(yōu)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(fā)，不會因為你一把沒發(fā)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(fā)揮出真人的戰(zhàn)斗水平，而面臨著多變的戰(zhàn)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(tǒng)一樣用于優(yōu)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(tài)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(zhí)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(zhàn)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(guī)則，也能實時感知玩家的狀態(tài)。當你血量低了，它會主動提醒。當玩家問戰(zhàn)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(xiàn)跟真人隊友幾乎沒有區(qū)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(qū)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(fā)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(lián)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(xiàn)。

而后續(xù)再更進一步的變化，是動態(tài)特質系統(tǒng)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(yǎng)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(yǎng)成體驗：培養(yǎng)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(fā)展，AI隊友也衍生出了三個額外的創(chuàng)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(zhí)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(tǒng)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(xiàn)的瞬間它會自動給出講解。

最后是實時感知與反饋系統(tǒng)。

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(tài)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(tǒng)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(fā)指令時角色可以繼續(xù)作戰(zhàn)，保證團隊始終處于協(xié)作狀態(tài)。

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(tài)。

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(fā)現(xiàn)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(yè)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(yè)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(yè)。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(yè)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(yè)，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(huán)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(xié)同作戰(zhàn)的算法，被用來優(yōu)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(yè)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(chuàng)業(yè)的《Whispers from the Star》，試圖探索由AI實時生成、動態(tài)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(chuàng)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(tǒng)仿真和極致體驗的追求，天然是錘煉AI技術的絕佳環(huán)境。海量用戶、高頻交互、極低容錯率，這些條件在其他行業(yè)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(yè)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(xù)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(zhàn)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(chuàng)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(tài)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(fā)自36氪游戲。