在云栖大会，我终于看懂了米哈游千亿AI野心

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 在云栖大会，我终于看懂了米哈游千亿AI野心 听雨 2026-09-26 15:18:05 来源： 量子位 一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 震惊：一周时间，对话超6000万次。 有人一天找AI帕姆聊了1379次，刨去8小时睡觉时间，清醒时平均42秒就要跟它唠上一句。 这得多上头啊？？ 没玩过《崩坏：星穹铁道》（下称《崩铁》）的朋友，先认识一下帕姆：它是星穹列车的列车长，说话时总爱在句尾带个「帕」。 今年4月，米哈游给帕姆接入了AI对话能力 。 以前玩家点它，它说一句写好的台词，现在除了帮玩家查攻略、补剧情，还会闲聊整活，一整个活人感拉满。 于是AI帕姆迅速点燃了整个游戏社区： 有人套它的话，有人拉它评理，聊出离谱回答就立刻截图喊朋友来看……一时好生热闹。 火种就这么点着了，帕姆可以，那列车上的其他角色呢？ AI帕姆亮相仅三周后 ，米哈游联合创始人大伟哥在一场校招活动上，描绘了一个即将用千亿打造的AI游戏梦： 未来三年，米哈游在AI方面的投入规模最多达到1000亿元。就算最终不成功也认了，算是放一个大的烟花。 1000亿元具体怎么花，在刚刚落幕的云栖大会上， 米哈游《崩坏》系列AI NPC与Gameplay负责人郑银河的分享，给外界提供了一个窥其全貌的机会 。 现场他还顺手剧透了米哈游AI Gameplay方向的一项最新尝试： 让AI角色自主判断局势、参与博弈的AI桌游玩法 。 只让AI陪玩家聊天，帮开发者补全代码，现在已经不够了。 未来整条路线可以被浓缩成一句话： AI进入游戏，游戏反哺AI 。 玩家看得见的AI：角色会聊，也要会行动 AI进入游戏第一步，先让角色摆脱人机感。 为了让AI帕姆具有「活人感」，米哈游做了三件事。 第一件，让它动起来 。 帕姆回答时，系统除了生成文字，还会判断它的情绪，打上对应的「情绪标签」，再调用3D模型生成表情和动作。 高兴了蹦跶，生气了炸毛，被玩家戳两下也会即时回应。 第二件，让它拥有自己的态度 。 AI帕姆既要答得准确，也不能崩人设。 普通RAG负责从官方智库和社区内容中查找攻略、剧情与世界观信息，再组织答案。 但这样还不够，回答容易一板一眼，换谁来说都一样。 所以米哈游采用了 Strategy-enhanced RAG（策略增强RAG） ，资料查完，还要再过一遍「帕姆的脑子」： 它怎么看相关人物，又该带着什么情绪开口。 同一份资料经过这层处理，回答里才有了帕姆自己的味道。 第三件，让它记住玩家 。 米哈游把AI帕姆的记忆分成短期、中期和长期三层，既能记住眼前聊到哪，也会留下玩家的偏好和重要经历。 郑银河现场还分享了一个挺有意思的案例。 有玩家硬聊了大几百轮，反复给AI帕姆「洗记忆」，最后愣是让这位列车长承认： 昔涟是这位玩家的女朋友 。 喊喜欢的角色「老婆」本是玩家常规操作，这位老哥却把「单方面官宣」聊成了「列车长认证」。 好好好，AI NPC最先解锁的隐藏职业，居然是赛博证婚人。 不过，有了「活人感」，还得经得住海量玩家一起聊。 AI帕姆全名叫「帕姆帮帮（测试版）」，开放体验一个多月后，目前已暂时下线优化。 郑银河分享的工程难题，可以归纳成三道关： 1、怎么保证回复质量长期稳定？ 2、《崩铁》42天更新一次，AI怎么跟上新内容？ 3、千万级玩家同时开聊，系统怎么扛住并发、控制成本？ △ 图片由AI生成 从回复质量、内容更新到大规模服务，AI帕姆解决的核心问题，都是怎么让角色稳定地「开口」。 AI Gameplay则继续往前一步： 角色不仅要会说，还得会做选择，并让这些选择真正影响游戏 。 简单理解，大模型既要负责「动嘴」，结合角色性格生成发言；也要负责「动手」，根据玩家发言和当前局面决定下一步动作。 这意味着，对话本身也会影响游戏进程。一句挑拨可能改变角色关系，一次合作也可能左右后续选择。 语言、记忆和态度，全都成了玩法的一部分。 郑银河透露，米哈游已经围绕这个方向搭起一整套游戏AI技术栈，从基座模型一路接到NPC和具体玩法 。 现场展示的AI桌游，就是用来验证这套能力的一个场景。 桌游对话密集、规则明确，每一步都有结果，刚好可以检验AI角色能不能一边维持人设，一边判断局势、作出选择，还能不能记得此前和玩家结下的「恩怨」。 至于具体怎么玩，这里先不展开。 真正有意思的是： 同一套角色与规则，因为玩家说过的话、做过的选择不同，最后可能长出完全不同的关系和故事 。 ？？这不就是大伟哥多次公开提到的「AI让游戏变得千人千面」吗？ 接下来的两到三年，一定会出现千人千面的游戏体验……背后是AI给你编排，实时生成不一样的剧情、任务。玩得越久，每个人的体验会越不一样。 听起来很美，问题只有一个： 贵 。 传统内容做好一份，所有玩家都能复用，到了AI Gameplay，每个人的对话、记忆和角色决策都得单独计算。 再乘上千万级用户，账单想想都刺激 。 也难怪大伟哥给出的投入上限，一开口就是1000亿元了（doge）。 而上面说的，还是玩家能够摸到的AI Gameplay。 想把这些玩法真正做出来，AI还得钻进幕后搞研发。 玩家看不见的AI：Agent会干活，也要会协作 一个玩法从脑洞变成能玩的东西，中间隔着策划、程序、美术、动画等一整套工业流程。 摊子这么大，一个AI同事肯定忙不过来。 如今更常见的打法，是让多个Agent分工，再用统一平台把它们组织起来。 米哈游内部的这个平台叫EchoX，用来托管代码Agent和相关工具生态。配套的Harness和MCP工具，也是针对游戏研发自己搭的 。 简单来说，Harness规定Agent怎么干活，MCP负责接入日志、引擎和内部工具。 家伙事配齐，AI总算能真正进组「打工」。 郑银河现场展示了一个性能分析案例 。 游戏哪里卡了，Agent先读Log，自己排查问题，找到真正的性能瓶颈，再顺手把优化也做了。 以前程序员得在海量日志里一点点抓虫，现在AI直接沿着蛛丝马迹摸过去，定位、分析、修改一条龙。 策划这边更直观 。 给Agent一段玩法需求，再甩过去一张界面草图，它就能把行走、导航和交互做出来，快速拼出一个能玩的白盒Demo。 用郑银河的话说，策划可以直接向AI「许愿」。 先把想法做出来玩两把，再决定值不值得继续投入。 美术和动画也一样，那些最磨人的「重复活」基本都能交出去 ： 1、换材质 。几秒生成木头、金属等不同效果，快速验证风格。 2、拆三视图 。从场景原画中自动提取物件三视图，还能生成配色和细节变体。 3、配动作 。根据台词的语义和语气生成肢体动作，让NPC告别站桩。 △ 图片由AI生成 这么看下来，游戏研发里的AI，已经远远超出了代码补全。 它真正压缩的，是一个脑洞从冒出来，到能够上手验证的距离 。 以前要沟通、排期、开发，折腾几周才知道玩法行不行，现在先让AI搓出来玩两把，行就继续，不行赶紧换。 不过，AI同事也不能完全放养。 《崩铁》制作人蒋大卫此前在一场校园宣讲中，还