腾讯游戏助手电脑版叫什么_从陪聊到战友：网易腾讯进军AI游戏助手，墙裂推荐

　　来源：娱乐资本论

　　2024年，AI在游戏行业中逐步渗透，触及游戏机制的核心　　大家较为熟悉的《沙威玛传奇》更多是利用AI提高制作效率，降低成本后来的《1001夜》、《换你来当爹》中，AI成为游戏的主要玩法最近，依托大公司的《永劫无间》和《暗区突围》中的AI技术再次向前迈进，旨在成为玩家的游戏伙伴。

　　不同于腾讯和网易在游戏内使用AI队友，上个月，一款名为“桌崽AI”的桌面陪伴宠物迅速流行起来这款产品在传统桌面宠物的基础上，真正做到了理解和陪伴玩家，并在游戏中提供实际价值（如查找攻略、实时聊天）从功能角度看，它有点像当年游戏语音助手YY的作用。

　　内测一个月，总注册用户超过1万，日活跃用户（DAU）超过3000，付费率超出了预期。

　　留存率也相当高，次日留存率为63%，七日留存率为29%，三十日留存率为22%，平均每日使用时间达到237分钟。这个数据甚至超过了国内许多大型企业的大模型产品。

　　问题来了，为何AI布局众多领域，唯独在游戏领域取得如此显著的成功？　　原因在于游戏开发者不仅对科技感兴趣，而且对AI助手的需求很强这样的痛点和盲区，是目前AI在其他领域较少触及且具有一定门槛的部分　　AI助手，或许将成为AI领域竞争的新焦点。

　　跨次元的碰撞　　桌崽AI的开发团队是一家名为脸谱心智的企业，成立于去年6月　　创始人Adam是一位95后的游戏爱好者，本科和研究生均毕业于帝国理工学院在创业前，他在亚马逊和微软工作过，对聊天机器人颇有研究。

　　由于创始人及其团队对游戏充满热情，桌崽AI在推出时，具备了其他同类产品所不具备的优势——对当前主流游戏的良好适配　　目前，桌崽AI已适配了《黑神话·悟空》、《原神》、《绝区零》、《鸣潮》等20多款游戏。

　　只要打开游戏，桌崽AI就会出现在屏幕上陪伴玩家玩家可以通过文字或语音与桌崽进行实时互动　　然而，仅仅做到“陪伴”还不足以使其脱颖而出　　如前所述，其核心亮点在于“懂游戏”和“懂玩家”这主要体现在两个方面：首先，桌崽AI不仅能理解游戏的画面和内容，还能根据玩家的行为进行有针对性的反馈。

　　例如，如果玩家表现良好，它会称赞玩家；如果玩家失误，它也会用幽默的语言调侃　　其次，它还能实时提供游戏攻略，在玩家卡关时提供帮助　　这样一来，玩家无需再切换到桌面，打开浏览器搜索攻略，桌崽AI会直接告诉玩家如何通关。

　　除了这些核心功能，桌崽AI还能根据玩家喜好生成不同外观和声音，这种个性化的特色增加了玩家的黏性　　然而，这些看似简单的功能，实现起来却有一定的技术门槛具体来说，这些门槛包括：　　多模态游戏陪玩大模型——让AI“懂游戏”；。

　　二次元视频生成大模型——自定义外观；　　语音声线定制大模型——自定义声音（语音克隆等）；　　其中，多模态游戏陪玩大模型是其与游戏结合的关键所在据脸谱心智介绍，该模型的工作机制是，在获得用户授权后，模型将游戏画面、音效和用户带有各种情绪的声音作为输入，从而给予与游戏进度同步的个性化反馈。

　　从技术上讲，关于游戏知识性的信息，模型可以通过吸收各种来源的资料（如游戏介绍、攻略）来让自己“精通”不同的游戏　　但最大的难点在于，如何让模型在理解不同模态输入（画面、声音）的同时，还能做到实时反馈？。

　　这涉及到了一个非常重要的技术——多模态融合　　在某种程度上，这是决定未来大模型在游戏中的广度和深度的一项关键技术　　会看、会听的AI队友　　多模态技术之所以在游戏AI的下一阶段如此重要，主要是因为在之前的所有结合了LLM的游戏（如《1001夜》）中，AI的定位和作用始终局限在“对话”这一单一框架内。

　　这种局限使得AI在游戏中的作用仅限于提供对话选项和简单的互动，而无法深入到其他方面　　通过对不同模态的数据进行特征提取，游戏中的AI助手可以将原始数据转换为可被模型处理的数值表示，并将异构特征投影到公共子空间，使具有相似语义的多模态数据由相似向量表示，从而使AI理解不同模态的信息。

　　实际上，这种多模态的思路已经成为AI+游戏的一种潜在发展方向　　今年，英伟达展示了一个名为G-Assist的游戏助手项目，该项目由RTX驱动，通过分析玩家的语音或文本指令以及游戏界面截图，提供实时攻略等相关帮助。

　　这与桌崽AI的某些思路相似　　G-Assist的核心技术在于其AI视觉模型，通过集成先进的AI视觉模型，G-Assist能够实时分析游戏窗口中的视觉信息，如识别屏幕上出现的敌对NPC，或推荐最优武器和材料收集方法。

　　除了“会看”之外，此类多模态融合技术的另一个挑战是在实时游戏中，以极低的延迟实现玩家与AI之间的语音互动　　最理想的状态是，玩家能像平时说话那样，与AI助手进行即时交流，这考验的是AI“会听”的能力。

　　今年5月的开发者大会上，微软推出了Copilot+ PC，一款为AI时代而生的全新PC，其同样具备在游戏中充当AI助手的能力　　例如，在《我的世界》视频演示中，通过集合Open AI的GPT-4模型，Copilot能够实时分析游戏画面内容，并根据不同情境、场景，以各种语调、语气与玩家交流。

　　例如，当玩家成功躲避敌人的追击后，Copilot会发出喘息声并祝贺玩家成功找到庇护所　　这种实时的、低延迟的语音交互，背后依托的技术大致可以分为两类，一种是传统的基于神经网络的文本转语音（TTS）技术；另一种则是端到端的，如GPT-4所展现的实时语音技术。

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　　从技术力上看，后者要求更高，但效果也优于前者　　这是因为，传统的TTS合成通常需要先将文本转换为语音，其输出存在一定延迟，这种延迟在某些竞技类、动作类游戏中尤其明显　　更重要的是，由于整合了意图理解、自然语言处理等环节，端到端的语音大模型不仅能实现“如真人般丝滑”的交流，还能根据不同情境实时调整语气、语调。

　　而传统的TTS要做到这一点，则需要预先进行人为设置　　在具备了“会看”、“会听”的能力后，LLM在游戏中的定位不再只是简单的对话NPC，甚至不再局限于能够实时交互的AI助手对于一些更具雄心的游戏大厂来说，这种多模态技术的成熟，成为在AI时代重新构建自身护城河的一种新手段。

　　Agent技术，让AI胜似真人　　在打破了“对话”这一框架的局限后，AI助手在游戏中能做什么？　　网易在《永劫无间》中给出的答案是：一个能听懂语音指令、实现自动跑图、搜集物资、配合战斗的智能化AI队友。

　　6月19日，《永劫无间》手游在“定胜终测”中引入了全新的“游戏Copilot”功能依托先进的LLM技术，为玩家提供了一个胜似真人的AI队友　　这个AI队友有多智能？　　例如，在战斗中，玩家若说：“给我来点药”，AI队友会马上跑到玩家身边给予相应道具。

　　同样地，在战斗中，AI队友不仅能指哪打哪，也会通过自主判断战场局势优化决策，带来与真人队友组队开黑一致的默契体验　　有时，对于某些道具的搜寻，AI队友也能有求必应　　除了基本的战斗、搜寻指令外，AI队友还会主动搭话、聊天，在战斗之余缓解氛围，为玩家提供情感陪伴的价值。

　　总体而言，这个AI队友能跑图、搜物资、战斗、辅助救援，与玩家进行实时语音聊天，几乎做到了真人队友所能做的一切　　要实现这些，网易依靠的是前面提到的多模态识别、实时语音交互等技术　　具体来说，这个AI队友不仅能听懂玩家的话（语音识别）、观察战场局势（视觉信息输入）、了解地图和英雄技能（游戏机制学习），甚至借助诸多高手的大数据学会了如何打好《永劫无间》手游。

　　但除了多模态之外，要打造这样智能化的AI队友，还有一块最重要的拼图：AI Agent技术　　这是因为，多模态+LLM的组合虽解决了AI队友看、听、理解与交流的问题，但要真正让它成为游戏中的得力助手，必须让它亲自操作游戏。

　　这背后靠的是AI Agent技术。

　　在AI领域，Agent指的是能够感知环境、做出决策并执行行动的系统，能在复杂多变的环境中独立完成任务　　实际上，在《永劫无间》的AI队友出现之前，业内早已对Agent+游戏的方向进行了一番探索例如，网易有一个名为网易数智的AI平台，提供MMO、SLG等游戏类型的AI对手。

　　此外，今年3月，Google的DeepMind公布了一项关于新型AI智能体SIMA的开创性研究，旨在让智能体理解并执行多种游戏环境中的自然语言指令　　让SIMA在游戏中执行操作，只需要两个输入：屏幕上的图像和用户提供的自然语言指令。

在测试中，SIMA在九种不同的游戏上进行了训练和测试，包括《无人深空》和《拆解》，并在其中执行了驾驶飞船、挖矿、砍树等一系列操作　　通过从不同的游戏世界中学习，SIMA捕捉了图像、语言与游戏玩法行为之间的联系。

　　这种联系来自游戏过程中收集的大量数据，如屏幕上的画面、音效、文字说明，甚至鼠标和键盘的操作记录。　　之后，收集的数据集被用于训练预先设定的模型，以适应不同的游戏场景和任务。

　　从玩法机制上看，AI Agent技术在游戏领域的介入几乎是必然的，因为太多游戏需要复杂的规划和多个子任务才能完成，如“寻找资源并建立营地”等　　而这类融合了多模态、Agent等技术的游戏尝试，在发展到一定阶段后，必定会出现某个成熟的“集大成者”。

　　例如，《暗区突围》中的AI队友就是这样一个例子　　更高的壁垒，更高的体验　　今年8月的科隆游戏展上，腾讯魔方工作室分享了自主研发的最新AI技术——F.A.C.U.L.　　这是由魔方工作室联合《暗区突围》项目团队推出的全球首个语音指挥FPS AI，应用了最先进的生成式AI技术，包括语音输入、大语言模型、实时语音合成和环境识别等。

　　所谓的F.A.C.U.L.，实际上是一系列核心功能的集合，旨在让AI表现得更像人类队友　　具体来说，它包括了：　　复杂指令识别（Complex Command Recognition）：这个功能意味着AI可以理解玩家下达的复杂命令，使其能够识别和执行多步指令，适应不同的战术需求。

　　战术执行（Tactic Execution）：指AI具备执行战术操作的能力，如掩护、包抄、进攻等AI不再是简单地跟随玩家或进行基础攻击，而是能够参与到更复杂的战术中　　物体识别（Object Identification）：这意味着AI可以识别场景中的特定物体，如敌人、掩体、道具等。

这种识别能力是执行任务和战术的基础，帮助AI在复杂环境中做出合适的决策　　类人交互（Human-Like Interaction）：旨在让AI在行为上更加接近人类，AI会表现出类似人类的反应，增强游戏的沉浸感。

　　虽然与《永劫无间》中的AI队友一样，《暗区突围》的F.A.C.U.L.也结合了多模态、Agent等技术，但从复杂度和要求上来说，它比前者更上了一个台阶　　这主要是因为，《暗区突围》中的道具、武器、场景更多、更复杂，战斗中需要执行的战术也更多样化、充满变数。

　　例如，“F.A.C.U.L.”将允许AI角色识别多达1.7万个游戏物品，包括建筑物、武器、地表魔方工作室称它们甚至能识别“一根草”　　在具体战斗中，玩家可以对AI队友发出一系列连续、复杂的指令，而AI队友在执行这些指令时，不仅能准确理解其含义，还能知道指令中提到的“沙袋”、“汽车”究竟在哪里。

　　在执行指令时，F.A.C.U.L.首先会基于多模态输入，对环境进行结构化分析，建立一个包含敌我位置、障碍物、目标物体等要素的“局势地图”　　之后，当玩家发布“清理房间并守住出口”这样的复合命令时，AI队友就会通过Agent的任务分解与多步骤执行能力，将其分解为多个步骤：首先清理敌人，然后搜索物资，最后在出口守卫。

　　这种多阶段任务分解与执行能力是Agent技术中“自主规划”的重要环节，也是F.A.C.U.L.这类AI高效、灵活地完成任务的关键　　结语　　可以说，《永劫无间》和《暗区突围》等案例表明，随着多模态、Agent等技术的发展，AI在游戏中的介入程度正不断加深，带来的游戏体验提升也越来越明显。

　　但与此同时，AI+游戏的另一大趋势是：随着技术复杂度不断提高，“AI游戏”的门槛和壁垒也在逐步升高，有实力留在牌桌上的选手，也成了资源和资金更加充足的大厂　　然而，从行业的角度来看，这种不断提升的门槛也未必是一件坏事。

　　因为随着大厂逐渐主导AI+游戏领域，AI游戏的制作会进入一个更稳健、更规范的“工业化时代”，其品质的提升会更扎实、更可控，而非像AI游戏的初期阶段那样，游戏的爆火与走红大多只能靠团队的“灵感”、禀赋或运气。

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