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1、AI与游戏AI应用现状人人创作游戏AI如何颠覆游戏AI的过去、现在与未来都由游戏技术的进步驱动战投/投研智库生成式AI如何颠覆游戏体验智能小巨人（北京）科技有限公司2D图像、NPC或玩家角色的应用领先，其他方向探索中从UGC游戏到AI驱动的UGC演变将分两个阶段发生十年之内，玩家将可以用AI来制作想玩的游戏成就智能时代的小巨人企业战投/投研智库为什么在所有娱乐中，游戏将受到生成式AI影响最大？（1）AI的过去、现在与未来都由游戏技术的进步驱动；（2）生成式AI距离技术成熟还有2-5年时间，游戏产业玩家已进入积极探索期；（3）游戏领域龙头公司AI技术领先且加码创新。每个人专属的“崩坏神域”还有多

2、远？（1）人人创建游戏的未来存在吗？miHoYo公司的愿景：实现崩坏神域；（2）从UGC游戏到AI驱动的UGC演变将分两个阶段发生；（3）十年之内，玩家将可以用AI来制作想玩的游戏。业内调研：AI NPC先在模拟现实游戏落地，AI工具提高项目管理效率潜力巨大（1）虽然新技术为游戏玩法上的改变带来了想象空间，但AI改变游戏玩法仍存在很大的难度，可能会带来整个游戏设计的改变；（2）AI NPC在局部留存/商业化上更容易落地；（3）AI工具可以提高美术等环节效能，进而提高资产管理效率，及项目管理效率；具体落地时候的难点：主要是在游戏项目时间limited情况下，能够让大家看清价值，愿意使用；游戏工具

3、的迭代也可能对未来项目组的成员角色有更高的要求。更多AI产业链深度研究，请关注微信公众号：silviawz2023智能小巨人科技观点：我们可能高估了生成式AI一年内带来的变化，但低估了五年内实现的颠覆成就智能时代的小巨人企业战投/投研智库业内调研观点：AI NPC先在模拟现实游戏落地，AI工具提高项目管理效率潜力巨大资料来源：共识粉碎机，智能小巨人科技文章链接：https:/ NPC在玩法层面的落地1.AI NPC最先能在一些模拟现实的游戏上落地2.AI NPC在开放世界游戏落地：需要解决角色的控制问题AI在技术层面落地玩法的难点1.性价比目前还有问题2.NPC落地的时候也要多种情形讨论3.A

4、I在游戏玩法的landing中，可能是LLM+增强学习结合的模式，大模型根据世界认知快速定位一个解决方案的子空间，强化学习在子空间里寻找一个最优解AI NPC在局部留存/商业化层面的落地1.AI对用户留存的帮助在于可以提供一些比较强的bot，但从目前来看增值效果还没打开2.AI在游戏本身的商业化方向，可以卖AI NPC，也可以卖AI的计算结果游戏公司使用AI工具的情况1.AI工具可以提高美术等环节效能，进而提高资产管理效率，及项目管理效率2.具体落地时候的难点：在游戏项目时间limited情况下，能够让大家看清价值，愿意使用3.游戏工具的迭代也可能对未来项目组的成员角色有更高的要求AI在游戏引

5、擎中落地的方向1.会对游戏引擎产生什么样的影响：+Copilot2.引擎方更可能与Stable Diffusion等AI工具共建生态合作3.游戏Copilot最有可能产生效果的环节：策略阶段，进行idea的验证VR中AI的落地情况AI 对这个行业可能出现的影响与普通游戏类似，但是VR有放大效应成就智能时代的小巨人企业战投/投研智库纵观AI发展史，游戏科技是AI最重要的推动力之一，并产生了大量的AI+游戏科技交叉研究成果资料来源：中科院探寻AI创新之路，智能小巨人科技游戏科技在AI诞生期的标志事件游戏科技相关AI论文数量分布成就智能时代的小巨人企业战投/投研智库在第三次AI浪潮中，有两条明显的研

6、究主线：决策AI和生成式AI资料来源：腾讯AI实验室，智能小巨人科技在AI发展第三波浪潮中有两条明显的研究主线：决策AI和生成式AI。决策AI领域，基于强化学习的AI系统已具备强大的决策能力，在一些任务中甚至能超越人类。生成式AI领域，算法创新及算力提升不断推进大模型的研究突破。生成式AI技术的爆发，极大地拓展了人工智能的应用潜力。随着底层模型的不断进步，AI生成内容日益丰富。这将进一步提升AI的两大能力，即智能决策与驱动能力，以及跨模态理解与生成能力。成就智能时代的小巨人企业战投/投研智库决策AI与生成式AI适用场景不同，前者在封闭规则下寻找最优解，生成式AI更“开放”能“感知”更多AI产业