当今时代，新一轮科技革命与产业变革纵深推进，人工智能技术正加速渗透千行百业，游戏领域成为其重要的创新试验场与商业化落地场景。从生成式AI重构游戏生产与体验逻辑，到AI原生游戏开辟全新赛道，技术迭代正打破传统游戏行业的固有框架，推动产业迎来结构性的变革。

在这场变革中，游戏AI技术的应用边界不断拓宽，商业化路径逐步清晰，同时也面临着技术价值匹配、研发思维转型等诸多挑战。

为深入探讨AI在游戏领域的应用现状、行业痛点及未来趋势，观察者网邀请到超参数科技副总裁与战略品牌负责人邹杰一同进行了行业交流。

超参数科技是一家专注游戏AI领域的独角兽企业，通过深度学习与强化学习技术为棋牌、射击、角色扮演等多品类游戏提供智能BOT和NPC解决方案，服务全球60余国数亿用户，致力于“打造有生命的AI”。

作为全球第一批在game agent领域实现大规模商业化团队的领导层，邹杰兼具深厚的AI技术储备与丰富的游戏行业经验，此次围绕AI游戏的应用方向、超参数的布局与商业模式、AI原生游戏的发展现状及难点等核心话题，分享了他的前沿观点与实践洞察。

以下为采访全文：

观察者网：2019年的AI环境和现在截然不同，当时还是以强化学习为主，而GPT问世后，大语言模型（LLM）成为主流。您认为这种技术变迁，对游戏AI乃至整个AI行业带来了哪些颠覆性改变？

邹杰：LLM的出现不仅深刻影响了游戏AI领域，更对整个AI赛道甚至传统行业产生了深远的变革价值。2019年我们专注于强化学习时，核心关注点集中在AI的决策与执行能力上，比如它会不会玩游戏、能达到什么样的竞技水平、表现是否足够拟人。当时的技术确实已经能让AI的执行能力媲美世界顶尖职业选手，但存在一个难以解决的缺陷：AI的思考过程是“白盒化”的，每一个决策背后的逻辑无法溯源，而且不具备与玩家主动交互的能力。

其实在大模型诞生之前，我们就一直在尝试各种技术方案，希望解决AI的可解释性和交互性问题。而LLM的出现，正好完美弥补了原有技术的短板：AI从此具备了可解释性，能够与玩家顺畅交流，甚至产生共情，实现深度互动，这极大地提升了游戏的沉浸感。

我们在这一领域也有不少探索和进展，比如攻克了传统大模型延迟较高的痛点，实现了极低延迟下的快节奏刺激类游戏适配，这套方案既能充当团队指挥，输出整体战术策略，又能精细化控制每个角色的具体行为。这项技术我们计划在近期发布，除了游戏领域，它在具身智能等其他方向也有不错的应用前景。

观察者网：在大语言模型推动AI技术进步、AI拟真度不断提升的当下，超参数提出了“打造有生命的AI”的概念。这是否意味着，现在的AI已经能实现真人级别的表现？您又是如何理解“拟真”这个概念的？

邹杰：以当前的技术水平来看，还远远达不到完全像真人一样的高度拟人效果。我们所说的“打造有生命的AI”，其中的“生命”并非传统生物学概念里的真实生命，而是通过技术赋能，让游戏AI彻底摆脱传统脚本的死板限制，呈现出更自然、有灵性、有灵魂、有温度的交互状态。

本质上来说，这种“有生命”是一种技术驱动的拟真体验，它能让AI从一个只能执行机械指令的工具人，进化为具备自主思考、主动表达、拥有鲜明个性的虚拟伙伴。而在这个技术演进过程中，沉淀下来的AI感知、决策与交互能力，我们相信也会成为Gameagent这类游戏AI向更高维度进化的核心技术基础。

观察者网：超参数科技作为行业内头部的游戏机器人提供商，我们有一个问题，游戏AI的发展会不会也存在类似“恐怖谷效应”的现象？就像机器人外形越接近人类，人们反而越容易感到恐惧一样：游戏里玩家会吐槽“人机队友”太蠢，但如果AI表现得过于强大，又会让玩家觉得“打不过”，破坏游戏体验。您觉得在当前发展阶段，游戏AI到底该偏向“聪明”，还是偏向“蠢”？

邹杰：这个问题问到了我们游戏AI落地的核心要点。在我看来，游戏AI领域的这种“排斥感”，本质和恐怖谷效应类似，根源都是玩家感受到的违和感与不公平感。如果AI太“蠢”，协作时会拖后腿，玩家体验会变得糟糕，甚至会抓狂；但如果AI表现出远超人类极限的操作和决策能力，又会彻底破坏游戏的博弈空间，让玩家失去对抗和探索的乐趣。

我们的解法，从来不是在“聪明”和“蠢”之间做非此即彼的取舍，而是围绕玩家的心流体验找到精准的平衡点，针对不同玩家的需求匹配差异化的AI方案。比如面对新人玩家，AI会扮演引导者的角色，带着新手熟悉游戏规则和玩法，帮他们快速找到游戏乐趣；对于水平适中的玩家，AI会提供“有来有回”的博弈体验，既带来恰到好处的挑战，又能让玩家在对抗中获得成就感；而针对资深玩家，我们会在保证公平性的前提下，提供专业级别的AI对手，满足他们对高强度竞技体验的需求。

为此，我们训练了大量风格、水平差异显著的BOT，目的就是精准匹配不同玩家的需求。说到底，我们的AI不是为了炫技，而是为了放大玩家的游戏乐趣，让不同水平、不同需求的玩家，都能觉得这个AI是可靠的队友，或是值得尊敬的对手。

观察者网：我们注意到，随着人工智能技术的发展，AI游戏的出现已成必然趋势。除了您此前提到的机器人BOT之外，您认为目前AI在游戏领域还有哪些具体的应用方向？另外，超参数在这一领域有哪些布局？这些布局又解决了行业的哪些痛点？

邹杰：当前行业内最热门的AI应用方向无疑是生成式AI，我认为这项技术不仅会影响游戏体验，更会对游戏的生产逻辑产生长期且深远的变革。这种变革可以从两个核心维度来看：第一是玩家体验维度。生成式AI能够为游戏角色赋能，像NPC、BOSS这类以往由固定脚本驱动的角色，会被赋予自主决策能力、更生动的交互模式和鲜明的个性化特征。这些角色共同构成的游戏生态会更具生命力，玩家也能获得更丰富、更沉浸的游戏体验。第二是行业生产维度。AI辅助内容生成大幅降低了创意落地的门槛，能让游戏创作者把更多精力聚焦在创意本身，而不是耗费在繁琐的内容制作环节。

至于超参数的布局，我们更多是聚焦于将AI技术在游戏运营体验层面的可能性，转化为可落地的实际价值，核心目标是降低全行业使用AI优化运营体验的门槛，让更多游戏作品能够借助AI能力提升整体运营质量。目前很多游戏厂商没有专属的AI团队，而不少AI团队又缺乏游戏领域的实践经验，我们的优势正在于兼具AI技术储备与游戏行业经验，能够提供完善且高性价比的AI解决方案。

同时，我们会实时跟进前沿AI技术的迭代，持续挖掘技术在游戏领域的应用场景。这就意味着合作的开发团队，无需投入高昂的人力、算力成本去做技术预研，也不用耗费精力追踪前沿技术动态，更能规避技术试错带来的沉没成本，从而更专注于游戏创意的打磨。未来，超参数还会不断迭代标准化产品，服务更广泛的开发团队，与行业伙伴共建游戏AI生态。

观察者网：我们了解到超参数已是全球首个在game agent领域实现大规模商业化的团队，想请您具体谈谈公司的商业模式和客户合作模式，是提供一站式整体解决方案，还是聚焦特定功能模块？另外，在客户商业化推进过程中，您认为主要面临哪些难点？

邹杰：超参数的商业模式清晰聚焦于游戏AI的全链路服务，涵盖预研、定制开发、部署实施及长期运维，为客户提供从技术到落地的完整支持。我们的AI产品形态主要分为三类，适配不同游戏场景的需求：第一类是我们最早期启动、也是最早实现商业化的PVP游戏BOT，核心是为各类PVP游戏提供AI队友或者对手。第二类是近期推广效果不错、且已经开始放量的产品，针对MMORPG和开放世界游戏，打造BOSS和群体小怪的专属AI，能够在可控的成本范围内，显著提升游戏的PVE体验以及整体复玩性。第三类则是目前还处于相对早期阶段的产品，聚焦AI原生游戏领域，主要提供驱动动态世界变化的底层AI技术，以及整套的AI NPC解决方案。

从价值交付的角度来说，我们能够以较高的性价比，帮助客户提升旗下产品的运营质量和核心运营数据，同时让游戏的玩家体验变得更加丝滑。

不过商业化推进过程中确实存在难点，核心挑战在于我们是在一个发展成熟的市场里推广一项全新的技术。游戏行业已经有超过三四十年的发展历史，形成了相对固化的研发和运营流程，过往的游戏研发、运营环节里并没有AI这一模块，很多游戏从业者需要先打破固有的经验认知，才能接受将这项新技术融入到自己的作品中，这个过程本身就存在一定挑战。因此，客户的破冰和信任建立环节尤为关键，需要通过实际的效果验证，让客户切实感知到AI技术的价值。

观察者网：传统MMORPG的团本BOSS，给玩家的印象大多是“站桩放技能”的固定模式，技能循环是写死的脚本，到特定血量触发特定招式，被控后的反应也有明确预设，玩家摸透规律后就能轻松应对。想请您具体解释，AI技术是如何与这类BOSS结合，打破这种固化的设计逻辑的？

邹杰：传统BOSS之所以不够灵动，核心问题就是它的机制从设计之初就没有为AI预留空间，完全是按固定脚本循环执行的。比如到某个血量节点就放某招大招，被玩家控制后只会触发预设的挣脱动作，全程没有任何自主决策的空间，玩家打几次就摸透了所有规律，后续的挑战体验会越来越单调。

我们的思路不是让AI去适配这种僵化的BOSS机制，而是反过来让BOSS的设计围绕AI能力展开。举个例子，我们已经在传奇的一款头部产品里部署了最新的AI BOSS，在合作初期就明确要求，这款BOSS的技能机制、行为逻辑要留出足够的灵活性，不能有过多写死的限制。

举个简单的场景，传统BOSS不管玩家怎么输出，都会按顺序放技能；但我们的AI BOSS会根据战场实时情况调整策略：如果玩家集中火力爆发输出，它会主动开启防御护盾并后撤拉开距离；如果被控制技能连续限制，它会触发应急机制，释放大范围AOE技能逼退玩家；甚至会针对玩家的职业构成调整攻击优先级，优先打击治疗职业切断续航。这种基于实时战局的自主决策，是传统脚本BOSS完全做不到的，也让玩家每次挑战团本的过程都不一样，大幅提升了游戏的复玩性。

观察者网：这么说的话，是不是可以理解为，有AI加持之后，团本BOSS就具备了“见招拆招”的能力？

邹杰：没错，完全可以这么理解。AI让BOSS变得更加灵活，它能实时分析战场的动态变化，而且每一局的表现都可以不一样。更重要的是，它还能配合玩家的游戏心流体验做相应调整，比如玩家如果打得比较顺利，它会适当提升战术复杂度来增加挑战性；如果玩家陷入困境，它也会做出一定的策略适配，让挑战过程更具节奏感，而不是像传统脚本BOSS那样机械执行固定动作。

观察者网：您刚才提到的第三类产品聚焦AI原生游戏，我们也注意到超参数旗下有一些作品，其中涉及AI NPC的概念。很多人会觉得当前的AI NPC还停留在大语言模型生成对话的层面，比如《逆水寒》就采用了类似的模式。想请您具体介绍超参数的AI NPC技术有何不同？另外，你们打造的Game agent能否一站式解决现有及未来AI游戏的相关需求？

邹杰：我们认为一个完整的AI NPC技术栈需要包含四个核心部分，绝非单一的对话生成能力。第一是大脑模块，负责AI的推理与决策，是NPC行为逻辑的核心；第二是记忆模块，分为长期记忆和短期记忆，长期记忆涵盖角色的背景设定、人物关系等基础信息，短期记忆则记录NPC近期的活动轨迹、与玩家的交互内容等动态信息；第三是行为模块，核心作用是保障NPC的行动与大脑模块的决策保持一致，避免出现“大脑想往东、身体却向西”的割裂感，毕竟底层行为控制由程序编写，关键在于决策与执行的匹配度；第四是人格模块，搭载情感相关的功能，让NPC的交互更具灵性，而非机械的话术输出。

从表现形式来看，这样的AI NPC肯定不止于对话，未来会围绕这套技术栈衍生出更多样的玩法。

至于一站式解决方案，坦率地说，目前行业内还没有能“一招吃遍天下”的通用方案。因为不同类型游戏的玩法内核差异极大，比如ARPG主打动作体验，剧情驱动的RPG需要功能性NPC引导流程，SLG则依赖策略型AI做全局把控，这些场景的需求完全不同。

不过我们一直在推进产品标准化，尝试把核心能力整合到统一平台上，而且已经取得了一些突破。我们旗下的作品就是基于这个平台研发的，研发团队借助平台可以快速搭建故事线生成能力，还能根据预设的背景信息和角色设定，批量构建海量AI NPC，完善游戏的AI生态。未来我们会持续优化平台的标准化程度，适配更多类型的游戏产品，预计未来数个月内，我们在生态建设方面还会有新的突破。

观察者网：您刚才提到AI NPC需要四大核心模块，我想了解这套技术的可复用性如何？是每个不同的AI NPC都需要单独“手搓”定制，还是已经实现了部分标准化，仅需针对性调整即可？目前的研发是高度定制化为主，还是大部分环节已经可以标准化落地？

邹杰：我们会根据具体需求，匹配不同的AI NPC构建流程，核心是标准化批量构建与定制化深度开发相结合。

对于要求没那么高的氛围型NPC，目前已经可以实现规模化、标准化生产。开发者只需要在我们的平台上选择对应的人物模板、设定性格标签，再补充少量prompt指令，就能快速生成大量这类NPC。它们的核心作用是完善游戏世界的背景板，填充场景氛围，不需要复杂的交互逻辑，所以标准化程度很高，复用性也强。

而对于需要承担关键交互、推动剧情的精细型NPC，就需要针对性的定制化开发了。开发者可以根据需求，定制它的交互体验、专属故事线，让它呈现出更独特的表现。而且这类精细NPC的打造，还需要具备几个核心要素：首先是可信的过去，它必须清晰了解游戏的整体世界观，自身的背景故事、成长生涯、人际关系等背景信息要完整且自洽，后续的所有行为和交互都要和这些设定保持一致性，不能出现逻辑割裂。其次是鲜活的现在。

观察者网：您之前提到AI NPC的打造需要四大核心模块，想进一步请教，当前AI NPC的制作是仍需大量人工“手搓”，还是已经实现批量化生产？从工业化开发的角度来看，打造AI NPC需要把握哪些核心要点？

邹杰：我们会根据开发者的不同需求，提供差异化的解决方案，既支持批量化快速生产，也能满足精细化定制需求。

对于用于填充游戏世界、构建场景氛围的氛围型NPC，已经完全可以实现工业化批量化制作。开发者只需要在我们的平台上，选择既定的人物模板，搭配标准化的性格模块、行为逻辑模块，像搭积木一样组合，就能在短时间内生成海量NPC。这类NPC的核心作用是完善游戏的背景板，让整个游戏世界更具层次感，不需要复杂的交互设计，所以标准化程度很高，能大幅降低开发成本和时间。

而对于那些需要推动剧情发展、承担核心交互功能的关键型NPC，则需要针对性的精细化定制。开发者可以在平台基础能力之上，为NPC赋予独特的背景故事、个性化的交互方式，让它的人设更饱满、行为更贴合叙事需求。

从工业化打造优质AI NPC的角度来说，需要把握三个核心要素：第一是可信的过去，NPC必须深度契合游戏的世界观，自身的背景、生涯、职业设定要和性格表现完全一致，不能出现逻辑矛盾；第二是鲜活的现在，NPC的外观形象要和内在人设相匹配，同时具备符合人设的交互能力，比如儒雅的学者不会说粗俗的话术，勇猛的武将交互时会更有张力；第三是可变的未来，NPC不能局限于写死的叙事路径，要能根据玩家的行为动态调整自身的反应和后续的叙事走向，让玩家能参与到叙事共创中，进而和NPC建立更深度的情感链接。

观察者网：您刚才的描述，听起来很像影视作品里的剧组运作模式，先做剧本围读，演员还要为角色撰写人物小传，拍摄时再根据现场情境灵机一动。这么来看的话，AI NPC确实越来越拟人化了，您是不是也认同这个观点？

邹杰：可以这么说。

观察者网：另外我们注意到，目前市面上对于“AI原生游戏”的定义并不清晰，很多游戏只是打着“游戏+AI”的旗号，比如给NPC植入大语言模型实现自由对话。您如何看待这种现象？AI游戏就等同于“游戏+AI”吗？

邹杰：如果用一句话总结，那就是“游戏+AI”里的AI是配件，而非主体；而AI原生游戏中，游戏与AI高度耦合、不分彼此，二者共同构建游戏世界。

更具体地说，“游戏+AI”模式下，AI只是锦上添花的“添头”，不会触及游戏的底层玩法（Gameplay）。比如我们此前用BOT优化游戏体验，即便去掉BOT，游戏的核心玩法依然能正常运转，AI在这里的作用只是提升体验，并没有改变游戏的本质。

但AI原生游戏完全不同，它的整个框架都是围绕AI能力搭建的，AI与游戏是深度耦合的关系。AI会驱动整个游戏世界的演进、剧情的走向，甚至所有角色的行为变化和交互逻辑，都由AI主导。AI在这类游戏的体验中，占据了核心且关键的地位，这就是两者最本质的区别。

观察者网：这么说来，对比现在主流的内容类、玩法类游戏，您觉得AI原生游戏最终会催生出一个全新的游戏品类，还是会彻底颠覆现有的游戏形式？

邹杰：我认为AI原生游戏会成为一个全新的游戏品类，但不会彻底替代现有的内容类、玩法类游戏，二者会长期并行存在。

究其根本，不管是传统游戏还是AI原生游戏，核心目标都是让游戏更好玩，给玩家提供更丰富的体验。传统游戏经过数十年发展，已经沉淀出成熟的玩法框架和稳定的用户群体，很多玩家就偏爱这种有明确规则、固定叙事的体验，这类需求不会消失。

而AI原生游戏的核心优势在于动态生成的开放性和交互的深度，它能满足玩家对“共创叙事”“高自由度世界”的新需求，这种体验是传统游戏很难提供的。所以它更像是对游戏品类的补充和拓展，而不是对原有形式的颠覆。未来的游戏市场，会是传统游戏与AI原生游戏各有受众、共同发展的格局。

观察者网：您认为当前AI原生游戏发展到了哪个阶段？我们注意到，尽管已有不少行业探索，甚至明星制作人也推出了相关作品，但市场反馈的进展速度似乎未达预期，也还没到被大众普遍接受的程度，您怎么看待这个现象？当下AI原生游戏发展的核心难点又是什么？

邹杰：当下AI原生游戏正处在AI技术在游戏领域价值验证的关键阶段。市场进展不及预期、行业评价分化，核心原因并非技术不成熟，实际上目前的AI能力已经支撑起不少基础的创新尝试，而是AI能创造的独特价值，和玩家真正追求的体验还没有完全对齐。

行业现在的状态是“摸着石头过河”，大家都在探索一个核心问题：AI能带来哪些传统游戏完全无法实现的乐趣？传统游戏的乐趣来自固定的剧情、设计好的关卡和玩法，但AI原生游戏的潜力在于动态演进的世界、玩家主导的叙事共创、有真实逻辑的NPC交互这些方向。不过目前这些探索还停留在“尝鲜”层面，没有提炼出能让玩家持续沉浸的核心体验，简单说，大家还没找到AI原生游戏的“必杀技”，那个能让玩家觉得“这游戏只有AI能做出来”的独特魅力。

所以现在的难点不是技术瓶颈，而是行业对AI独有的游戏乐趣的挖掘还处于早期探索阶段。有探索就会有试错，市场反馈慢、评价分化都是这个阶段的正常表现，只有等行业找到那个价值契合点，AI原生游戏才会真正走进大众视野。

观察者网：您此前提到AI原生游戏会成为与传统游戏并行的全新品类，我们注意到目前市面上的AI原生游戏数量不多，即便明星制作人打造的作品，市场反馈也未达预期。想请您具体谈谈，AI原生游戏行业目前发展到了什么阶段？又面临哪些核心的痛点与难点？

邹杰：当前AI原生游戏正处在技术价值验证与行业模式探索的早期阶段，还远未到规模化落地、被大众广泛接受的成熟期。市面上的相关作品更多是“试水”性质，尚未提炼出能支撑品类长期发展的核心玩法与体验范式，这也是市场反馈不及预期的核心原因。

行业面临的难点主要集中在两个层面：第一是AI技术能力与玩家核心体验的价值匹配难题。这不是技术本身达不到的问题，而是行业还没搞清楚“AI能创造哪些传统游戏完全无法提供的独特乐趣”。目前很多尝试只是把AI当作“高级工具”用在对话、NPC交互等表层环节，并没有真正挖掘出AI驱动的动态世界、叙事共创、角色自主演化这些核心潜力。玩家体验不到“非AI不可”的独特价值，自然很难对这类游戏产生持续的兴趣，最终导致产品评价分化、落地节奏缓慢。

第二是传统游戏研发流程与思维的转型挑战。过去的游戏研发逻辑是高度确定性的，策划写死脚本、设计固定关卡、把控每一段剧情走向，所有体验都在可预期的框架内。但AI原生游戏的核心逻辑是释放不确定性，需要把很大一部分游戏内容的生成权、角色行为的决策权交给AI。这种转变对从业者来说是颠覆性的：传统策划习惯“掌控一切”，现在却要学会“制定规则，而非设计细节”，从“内容生产者”转变为“AI生态的搭建者”。这种经验和思维的转型门槛很高，很多研发团队还难以适应，这也直接制约了AI原生游戏的研发效率和质量。

观察者网：传统游戏研发的标准化流程（SOP）被AI打破之后，您觉得最终会形成一套结合AI的全新SOP，还是会有大量内容交由AI主导，变成充满未知性的“盲盒”？

邹杰：我认为这两种状态会长期并存。传统的研发SOP肯定不会消失，因为它和AI驱动的研发模式，本质上都是为了服务玩家的不同游戏体验，传统模式能提供高度确定的剧情、关卡和玩法，满足玩家对“可控体验”的需求，而AI模式则偏向不确定性。

交给AI主导的那部分内容，在一定阶段内确实会处于“盲盒”状态。因为AI驱动的交互、叙事走向是没办法完全预判的，你不知道NPC会说出什么意料之外的话，也不知道玩家的一个选择会触发怎样的连锁反应。但这种“不可控”恰恰是AI原生游戏的乐趣所在，玩家没办法像玩传统游戏那样，通过攻略预知所有体验，每一次游玩都能有新的发现。

观察者网：我们注意到超参数获得了不少资本的青睐，但腾讯并未出现在股东名单中，这方面有什么考量吗？

邹杰：我们从内心非常感谢腾讯。我们的创业团队正是在腾讯这样的全球顶级游戏厂商中成长起来的，不仅积累了扎实的行业经验，还获得了领先的行业视野，也是在这个平台上，我们发现了游戏+AI这条极具潜力的赛道。

回到股权层面的问题，其实公司成立之初，我们确实有过中立性方面的考量。但随着对行业发展案例的观察，我们发现以更开放的姿态吸纳更多合作伙伴共创，往往能更快推动整个行业的发展，让AI游戏的生态变得更加繁荣。所以关于股权合作和生态构建的方向，我们还在持续学习、思考和精进。

观察者网：想了解一下，目前咱们的游戏客户是以境内为主，还是已经开拓了不少境外客户？另外，对于游戏出海以及游戏AI出海这个赛道，您是怎么看待的？

邹杰：我们目前的客户仍以国内为主，但同时也已经和不少海外客户建立了联系，并且在一些头部国际游戏项目上，已经落地了相关业务合作，相信不久之后会给市场带来更多惊喜。

不过海外市场的拓展确实存在一定难点，这和我们此前提到的商业化痛点有相似之处。整体来看，海外游戏厂商在AI技术的应用和探索上，节奏是比国内要滞后一些的，他们的研发流程还是偏向传统模式，所处的行业环境中，将AI融入游戏研发、运营环节的案例也相对更少。因此，这些海外客户接受游戏AI这类新方案，需要一个适应的过程。

但我们对游戏AI出海的前景很有信心，因为我们的产品能为客户带来的价值是很显著的，相信凭借产品力，我们能在海外市场逐步打开局面。