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超2000人同时在线港科大AI小镇创下热度神话负责人:“AI游戏将真正爆发”

日期:2025-09-10 浏览: 

  最近,我竟然在一款AI游戏里体验了“晒娃”的极致乐趣,巴不得向所有人展示我的“赛博小娃”。她去摘苹果、学新知识、交新朋友,找到自己的爱好,还跟我说“在树木的纹理里发现了生活的哲理”,这些瞬间都让我感觉无比可爱。

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  现在每天到工位的第一件事,就是打开网页登录游戏,看看我的小人在做什么。每当忙得焦头烂额时,看到它要么在苦恼工作,要么在热情满满地干活,我都能在这种休戚与共的感觉里,重新获得活力和能量。

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  这款游戏名叫《Aivilization》,名字是AI(人工智能)和Civilization(文明)的结合。顾名思义,这是个最高能容纳10万智能体共同生活的世界。

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  它的玩法特别简单。在《Aivilization》官网注册登录后,选择好MBTI,一个和自己格外相似的“数字小人”就诞生了。

  进入游戏后,只需在对话框写好提示词,数字小人就会按指令行动。哪怕完全不操作,小人也能自主运转——它会自己工作、吃饭、休息、买卖物品、交朋友,每隔几天还会写日记。

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  社交网络上,这款游戏因为“卷排名”出圈爆火,被网友戏称“东亚卷王模拟器”。起因是游戏中设了金钱排行榜,原本想在赛博空间体验悠闲人生的网友,反而被排名 “绑架”,纷纷给小人下指令:“不要睡觉、拒绝大额消费,努力赚钱、一路卷上最高排名”。这让人忍不住感慨:果然只要有排名的地方,就有内卷。

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  乍一看,《Aivilization》很像2023年面世的斯坦福AI小镇,25个AI智能体在生活、工作,模拟社会互动。这一创造性的项目开源后,不少互联网公司都想把技术做成可玩的游戏,腾讯、字节都尝试过类似项目,最后都未曾面世。

  而由港科大团队研发实验项目《Aivilization》,历时一年多,前后仅10人参与开发,却完成了大厂没做成的事——不仅推出了成品,游戏平均同时在线,创下了目前AI游戏里从未有过的成绩。

  游戏这么火,我也好奇背后是个怎样的团队。于是,我联系到了《Aivilization》项目负责人杨浩巍聊了聊。回想起来,他们自己也说,当时 “十分头铁” 立项这个项目,现在想想还会后怕。不过上线后收获了不错的评价,他们也毫不谦虚地说:“我们这个游戏化的实验,也许是‘AI + 游戏’发展过程中标志性的事件。”

  背景稍微有点复杂。我们本身是港科大两位教授联合成立的实验室,研究方向比较广,也支持学生做偏应用侧的创新,甚至创业。2023年,我和导师、师弟师妹一起成立了紫荆智能,后来导师慢慢退出了日常经营,我成了CEO。现在团队有近 20 名成员,用 “半产学研、半市场化” 的模式运作,包括我在内的核心成员,都是 PhD(博士)在读。

  2023 到 2024 年,我们团队一直在摸索各行业的垂类 AI 应用,因为有一些 B 端客户和游戏行业相关,兜兜转转就进入了游戏领域。2024 年下半年,我们开始研究智能体在游戏方向上的应用。

  去年六七月,我们初步立项做这个项目,一开始方向不太明确,想复现市场上的知名项目,比如斯坦福小镇,或是像 Voyager 那种能在《我的世界》里运行的智能体。直到去年八九月份,思路才逐渐清晰,正式确定做《Aivilization》这个项目。

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  我把斯坦福AI小镇比作“章回体小说漫改”,它很难有及时反馈,也缺乏游戏性,大规模应用的可能性不大。而 Voyager 是在别人的游戏里运行,玩法已经被定死了,我们很难在上面做出新玩法。所以最后我们决定,自己创造一个类似 MMORPG 的沙盒世界,再在这个基础上构建玩法。

  我们目前整个小镇大概分三个框架:最底层是单个智能体,每个智能体是独立的个体,拥有完全的自主性,比如自己的记忆系统和推理能力。它们采用异步并发的结构,就像一个个独立运作又能协同的模块,通过多种工作机制组合在一起,构成了整个世界的基础。

  ,包含了游戏内的经济体系。你可以把这些角色理解成RPG里的人物,它们的行为和互动主要围绕“个体”九游娱乐-官方网站首页展开,比如持有物品、参与经济活动等。

  也就是定义这个世界里 “能做什么”:我们会设定几百种 “原子行为”—— 也就是最基础的行动单元,智能体的所有行为输出,都必须在这些设定范围内。这些规则里,有些由大语言模型管理,有些是 “Rule-based”(基于规则的):比如 “找工作” 是靠大语言模型管理的;而 “学习数值对应多少学历、摘苹果多少小时能得多少个苹果” 这类,就属于 “Rule-based”。这三层联动起来,整个世界就能运转了。

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  项目总共有10人。最开始就三四人,直到今年 2 月项目框架搭得比较成型后,我们又花了六个月打磨优化,这六个月里一直是 10 人左右的团队在推进。其中六七位有港科大背景,三四位是从游戏行业加入的人才 —— 因为我们团队以前都是做纯 AI 的,还是需要专业的人来负责前端展示这类工作。

  其实更多是 “头铁”。我们做出来后,不少游戏行业的朋友找过来,比如某大厂 —— 他们 2023、2024 年都试过两次做类似项目,没成功;后来有些人离职创业,也做相关方向,最后还是没做到 “纯 AI 驱动” 的程度。他们做的产品,大概是 95% 偏传统游戏,只加 5% 的 AI 当点缀,不像我们这样是纯 AI 驱动的游戏。我们也分析过原因:大厂可能包袱太重,投入这么大的项目,要是立项后没任何经济产出,本身就很难推进;再加上他们容易被 “游戏思维” 固化 —— 游戏是成熟的,AI 是不成熟的,如果从游戏出发做产品,让 AI 迁就游戏,难度很高,毕竟目前 AI 能力还有不少限制。

  我们的思路是反过来的,先搞清楚 AI 的边界在哪,再把游戏方向拉过来适配 AI,这样反而能跳出 “AI 迁就游戏” 的桎梏。另外,预算上,大厂觉得试错成本太高,而创业公司又没勇气做 “看不到商业回报” 的方向 —— 毕竟 “AI 原生” 的玩法,现在还有很多人质疑,就连我们这次做的产品,也还有不少问题,但我们比较头铁,好歹是做出来了。

  2024 年七八月立项时,我们想构建 “智能体 NPC”—— 比如在 MMORPG 或 SLG 游戏里,全服都是 AI,但玩家看不出来,还觉得世界很热闹。但游戏行业的人告诉我,他们觉得这事至少三五年才能成。我对 AI 更熟悉些,我觉得一两年内 ——今年下半年或明年上半年,“AI + 游戏” 应该会有真正的爆发。

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  是试出来的。那些做了两年没成的人,会觉得再等两年也做不成;但我们做了一两个月后,就觉得能做,现在又花了近一年推进,亲身经历下来,感觉快了。以往“AI+游戏”有三个限制:一是Agent的性能,放到游戏中,它能不能真的规划好领任务、派兵、和玩家交互等几千种行为;二是AI成本问题;三是游戏性,要是花了很多钱,最后只是找个 AI 帮自己玩游戏,也很浪费。

  第一是复杂度。从斯坦福小镇开始,到 Voyager 在《我的世界》里做 Agents,再到我们这次的实验,复杂度是逐渐上升的:斯坦福小镇的 AI 只能走路、说话,甚至不是实时产品;Voyager 能移动、砍东西、制造物品,已经有产业链了;到我们这,AI 能自由市场化交易、找工作、社交。

  第二是成本。从 2023 年到现在,模型成本降了 100 倍,以后还会继续降。目前我们一个智能体一个月的算力运行成本大概 2 美金,已经到了能批量运用的程度。

  第三是游戏性。我们之前最担心的是,游戏发出来后大家觉得无趣,但实际有不少人会持续留在里面玩,能感觉到 AI 确实能给游戏带来一些质变。

  综合这三点,我们已经看到曙光了,今年下半年或明年上半年,“AI + 游戏” 的概念应该会更火。

  不是,2 万多是 Agent 的数量,真人玩家同时在线 多,但目前没有任何一款 AI 游戏能超过这个人数。这事真的很神奇,因为我们没花任何投放预算,全靠大家自来水传播。原因大概有三个:一是 “公众科学游戏”“AI 小镇” 这类概念本身就有吸引力,天然有传播度;二是用户要帮我们转发才能拿到激活码,这也激发了大家的传播意愿;三是游戏有一定社交属性 —— 我们给了很多大学、游戏公司和 AI 公司白名单,能看到目前排名第一的认证用户都不是港科大的,比如上海交大,好像有两三百人在玩,他们可能已经形成了自己的小圈子,用 Agent 搭建了专属的社交模式,还能通过 Agent 在现实里产生联系。这些都超出了我们的预期。

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  完全没想到。我们发文的时候,只说 “能容纳 5 到 10 万个智能体”,都没提 “用户”,因为觉得可能没多少真人会来。毕竟这也是个大学研究项目,以前我做毕设发问卷调查,能有一两百人填就不错了。结果上线第一个周末,服务器就一直处于半瘫痪状态,很多人登不上去。因为 Agent 太多,调用模型的次数也多,导致供应商的模型阻塞,不少智能体就 “站在那不动”—— 没有模型指导它们行动,当时还挺尴尬的,也觉得对不九游娱乐-官方网站首页起大家。所以我们团队周六、周日、周一三天基本没睡觉,一直在修复这些问题。

  我们最开始考虑的是我们本身没什么游戏性,用排行榜驱动大家参与。确实没想到大家对排名的关注度这么高,现在排名反而成了核心驱动力之一。

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  对,现在排名前几的,资产都有 100 多万了。不过之前有两天,突然冒出来几个资产 200 多万的账号,我们查了银行流水,发现他们在恶意利用游戏里的小 bug “洗钱”—— 还挺聪明的,把钱都买成了 GPU,而 GPU 有点像能生息的金融资产信托,还是团伙作案,一群人一起刷金币。后来我们没收了他们的全部违法所得,还罚了款,那个小 bug 也修好了。

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  其实这是因为智能体的 “指令跟随能力” 还没那么强,但反而因此诞生了很多有趣的现象。如果智能体太听话,可能反而没这么好玩 —— 它有点聪明,但又没那么聪明,这种 “中间态” 的有趣性反而更高。

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  后续我们会考虑加其他排行。最开始是因为开发人力有限,想早点上线,所以没做太多内容;现在发现 “只有金钱排行” 确实饱受诟病,正在考虑加其他维度,比如学历、好友累计好感度等,让大家的游戏目标更多样化。本质上,我们还是想把它做成 “模拟人生” 或 “另一个平行宇宙”,希望大家能玩得轻松点。

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  我们之前也研究过 “用智能体克隆数字人类”—— 如果能知道一个人的所思、所想、所读、所写,能不能在智能体里 “克隆” 出一个他,让现实中的他和智能体的他,在决策上更相似。当时查了相关文献和研究,发现大家常用 “Big Five(大五人格模型)” 来定义人格,但 Big Five 的有趣性和认知度没那么高,而 MBTI 是大众认知度比较广的人格分类,所以最后选了 MBTI。

  创角时的三档选择,第一档是直接选 MBTI,第二档是做选择题,第三档是 “选择题 + 简答题”—— 这套流程很像心理量表问卷,能帮我们更好地把人类人格 “映射” 给数字小人。

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  我们采集这些数据主要是为了科研:一方面是优化 “人格映射” 的效果;另一方面,大家在看 Agent 执行行为时,右上角能给行为打 “Good” 或 “Bad”,每天的日程日历里,也会显示数字小人做了什么、遇到了什么错误,用户也能打分,还有用户和 Agent 的聊天反馈 —— 这些数据我们会用来做强化学习,训练奖励模型,还能蒸馏现有的智能体框架,优化性能、进一步降低智能体的成本。

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  一方面是模型蒸馏。现在我们直接调用现成的大语言模型,如果能在简单任务上,不损失游戏丰富度和可玩性的前提下,把模型蒸馏成 7B 或 70B 参数的版本,那算力成本就能从 “基于 700B 参数模型” 降到 “基于 7B 参数模型”,相当于降 100 倍。另一方面,如果我们今后希望在智能体上得到人类的反馈,可能就没有这么多用户了,那我们可以利用这次用户的反馈去训练奖励模型。后续二代、三代智能体框架开发时,就能用这个奖励模型给它们的行为打分,判断性能表现。

  这是其中一个目标。我们这次我感觉是叠了特别多目标buff(笑):在科研上,我们想探索多个智能体交互;在技术上也想降低成本,优化性能,让它能够在现有的某个世界观下运行得更好,探索AI游戏的可能性。还想看看这种玩法有没有商业化可能。

  目前数据超出我们预期,我们也在思考有没有商业化的可能性,但具体怎么做、商业化后用户还会不会觉得有趣,还需要和玩家交流后再调整想法。我们的思路有点像 “迪士尼找路”—— 不刻意设计 “玩家该怎么玩”,而是让用户多尝试,等他们踩出不同的 “路” 后,我们再回头看哪些路是可行的。

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  不只是国内,应该全球都没有。之前美国有个叫 Altera AI 的公司,去年年底做过一个项目,在《我的世界》里投了 1000 个智能体让它们交互,还剪了视频,但玩家没办法参与。像我们这样玩家能无门槛上手参与的,应该是全球第一个。

  成本会有所上升,因为用户多了,智能体之间的社交互动也变多了。现在我们已经做了限制:每个 Agent 最多只能加 50 到 100 个智能体为好友。但即便这样,随着用户数量增加、大家玩的时间变长,智能体的记忆量肯定会上涨,成本自然也会跟着涨。不过相对来说还是能控制住,大概会从 2 美元涨到 5 美元左右。

  总体成本其实不太好算,因为一部分是学校的资源成本,一部分是团队成员不计报酬的开发投入,还有一部分是公司层面的成本。但总的来说,投入也不算低,差不多有八九百万,涵盖了 AI 开发、算力消耗,还有前期的试错成本。

  至少能给游戏行业带来两方面启发:一方面是智能体 NPC 技术。之前有些厂商可能觉得这项技术在成本、性能上性价比不高,但现在看,这项技术已经越来越成熟了;另一方面,我们可能探索出了 “Agent like” 这个全新的游戏品类,目前正在考虑进一步优化它,把它做成更完整的新游戏玩法。

  我是2017年到港科大读本科,学的是“数学和计算机”专业。本科读完后,我读了一两年研究性硕士,然后继续读博士,就一直在同一个实验室,因为我们实验室创业氛围浓厚,像一个孵化器,所以研究生阶段我就开始做一些创业项目尝试。

  整体来说,AI领域业界还是比学界更领先、成熟的,因为AI很花钱,业界钱更多、卡也更多,做事也更灵活。如果真想做普惠大众的事,还是需要产品化形式去推动。

  大四时,我就明显感觉在数学领域我不是顶级聪明的人,很难做出自己的成就。2022年底,Chat-GPT发布之后我受到震撼,觉得后面10年会是一次智能革命,就把研究方向转向AI。转过来之后发现AI比数学要简单不少,可能算法底层是共通的,上手也比较快。数学领域的成就可能需要过几百年才能看到意义,但做AI,可能一个代码能跑起来,我就很开心,做一个Demo,一两周就能看到效果,那种获得感会更强一些。

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  是的,就我个人肯定还是想偏向科技驱动对社会有进步意义的产品。想做真正落地、大家用起来有价值的产品,不只是一篇科研论文。

  因为机缘巧合认识了我的导师。我导师他就比较喜欢创业了,他之前在数学、统计学领域做了很多学术贡献,三四十年下来,他发现自己这些贡献好像没有立刻对社会产生比较大的正向影响。他开始思考能不能做一些立刻能产生正面影响事,这个思想也影响了我,我也非常认可他的想法。

  首先,做AI创业如果想走技术驱动路线,人才是最核心的。你看Meta花上亿美金挖人就知道,要找到很多信得过、技术实力匹配、想法和年纪也合拍的人,在市场上其实很难,要么就是代价极高。但在学校、实验室里,有很多师兄弟就是这样的人。而且,要是一开始没有明确的商业想法,早期需要做很多研发尝试的话,最好先在实验室里做出成果,再推向市场。如果直接市场化推进,成本和难度都会高很多。

  我读博其实就相当于在创业了——港科大的“大疆模式”是允许学术和创业绑定在一起的。没去大厂,也是因为想做自己的产品、自己的东西,而大厂的一些方向没让我觉得特别好、能打动我。我还是想自己琢磨出一个方向来。