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离开阿里创业后融资上亿，为何莉莉丝等大厂会青睐他们的AI技术？( 三 )


第三是长线运营上的玩家维稳和唤醒 。 对于运营时间较长的游戏 ， 往往需要厂商花很大的精力防止流失和召回老玩家 ， 而在提高现有玩家活跃度的过程中 ， 加入智能体可以更好地烘托气氛 ， 提高匹配速度、避免玩家长时间找不到人一起玩的问题 。
最后是高端对局的加速匹配 。 在绝大多数游戏当中 ， 排除游戏刚上线的情况下 ， 新手区间和高玩区间的人数分布往往偏少 ， 大多数人会集中在中间的水平 ， 所以与新手体验需要保护一样 ， 高端局的匹配速度也可以借助智能体来提高 。
总体来看 ， 虚拟玩家最有价值的地方 ， 是它能以相对低的成本对流量缺口进行适度的填补 。 “相当于是有一部分非付费玩家来帮你玩游戏 。 ”
除了虚拟玩家陪玩 ， 线下数值测试也是一个很有价值的应用方向 。 因为启元AI可以基于算力 ， 在短时间内产生大量的对局 ， 而且可以衍生出不同水平 ， 甚至极端水平的智能体 。 所以在不招募大量玩家的前提下 ， 就可以借助智能体来进行游戏数值平衡性的测试 ， 预知问题点并进行调整 。
“与我们合作的一款游戏 ， 在做线下测试的时候 ， 发现某个武器的胜率只有40% ， 整体偏低 ， 在反馈给策划调整属性之后 ， 武器的胜率提升到了45%以上 ， 这时候对局的平衡性就比较正常了 。 ”类似的 ， 通过调整不同的参数 ， 比如英雄属性、技能看英雄胜率 ， 同样可以针对性地调整平衡性 。
如果仔细挖掘 ， 启元AI还有一些更细节的、功能化的应用空间 。 比如通过胜率预测来做玩法指引、操作指引 ， 引导玩家做出更有效的决策；又如最强人机挑战等PVE玩法 ， 提供不同水平、有独特风格、能随机应变的智能体供玩家挑战；还有掉线托管 ， 降低同队伍其他玩家的负面体验等等 。
要实现这些功能也得做一些准备 。
首先是对接 。 把游戏的环境改造成AI可学习的环境 ， 通过智能体与游戏的信息交互来训练 。 通过启元提供的SDK开发工具 ， 一般复杂度的游戏几周时间就可以完成对接 。
其次是训练 。 构建好学习环境后 ， 启元AI会在私有云上部署 ， 通过智能体联赛 ， 来进行自我学习 ， 学习的时间视游戏复杂度和所需智能体水平而定 。 比如用《星际争霸II》训练职业水平的智能体花了两个月的时间 ， 尤其在99%胜率到99.8%胜率训练过程中 ， 消耗的算力和时间最多 。 但低复杂度的游戏、中低水平的AI耗时会少很多 。
第三是部署 。 训练好的智能体会通过服务器部署 ， 游戏通过设定相应难度、风格 ， 直接调用智能体进行真实的游戏对局 。 “你可以理解成7x24小时 ， 不吃不睡 ， 智能体就在那儿等着 ， 随时可以匹配你的游戏对局 ， 打完一局以后就再打一局 。 ”
技术是产品想象力的基石
总体来看 ， 现在启元世界的AI技术更多的是应用在MOBA、FPS、MMO、SLG等需要大量用户 ， 存在多人交互场景的游戏当中 ， 但它的应用空间其实远不止这些 。
从短期来看 ， 既然启元AI可以模仿RTS、MOBA、FPS等重度竞技类游戏的玩家 ， 那么在受众门槛更低的休闲竞技品类中 ， 自然也有发挥的空间 。 比如《糖豆人》、《荒野乱斗》、“.io”类 ， 以及《我飞刀玩得贼溜》等游戏 ， 其实都可以引入虚拟玩家 ， 来产生多变对局体验 。
稍微长远一些来看 ， NPC真实模拟 ， 如3A大作中有自己生活规律 ， 随时可与玩家进行多种互动的角色 ， 也是可以借助AI来实现的 。 再放大来看 ， 基于这种NPC模拟 ， 去构建开放世界中一个自主运转的城市、国家、种族 ， 都是可以遐想的做法 。
离开阿里创业后融资上亿，为何莉莉丝等大厂会青睐他们的AI技术？文章插图
为了更进一步实现这些想法 ， 启元世界的AI技术也在快速迭代中 。 目前他们正着手研发第二个大版本 ， 除了在算力效率上会提高数倍之外 ， 也会突破更多的算法效果 ， 真正实现“Have Fun with AI”的愿景 。


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