我是谁？
履历
- 清华计算机本硕Bachelor & Master
- 腾讯天美三角洲行动
- 米哈游崩坏：星穹铁道
- Unreal 5射击预研
古法时代的成果
VRMaze
OpenGL ES · VR
我玩过的游戏
手游 / 页游
PC 持续服务
买断制 / 主机 / 街机
文字冒险
02
金钱 人力 时间
AI之于游戏
成本
迭代速度
AI在游戏行业的瓶颈
连续动态
AI当前只能截帧，连续动态只能靠日志/多截几帧，成本高
时间、token效率→↗↗?
错误的方向狂奔
AI不会评审程序员的prompt，可能会在错误的方向狂奔
浪费时间、浪费token审美
游戏设计理论？
目前AI的能力还没达到这个层级发挥作用的阶段樱井政博运行时性能
AI的默认实现方式欠考虑运行时性能
33.33 ms30 fps
16.67 ms60 fps
8.33 ms120 fps
4.17 ms240 fps
游戏需要每帧tick · 每帧时间预算 = 1000 ÷ fps
什么是好玩的游戏？
樱井政博 · ゲーム作るには
我的尝试
未来真的还需要写代码吗？
未来AI直接写机器码，编程语言直接消失？
自然语言
→“我想要……”
编程语言
→if (idea) {
create();
}
机器码
01001001
10100010
01010110
03
游戏之于AI
World Model
世界模型
JEPA LeCun
Self-Supervised Learning from Images
with a Joint-Embedding Predictive Architecture
游戏任务的特点
长程
复杂耦合度高
需连续
视觉验证
视觉验证
设计需要
游戏理论Plan / Design
游戏理论Plan / Design
评价依赖审美甚至玩家个人经历
起跳腾空落地
就像读书：
同样的文章，有的读者会勾起回忆而感激涕零，其他人却可能完全无感；
甚至同一个读者，在不同的人生阶段读，会有不同的感触。
04
AI之于人类
电力 + 算力 ⇒ 智能
知识的广度更加重要
Attention is All You Need！
懂得原理更加重要，
细节的熟知会贬值
审美或许更加重要
Taste is all you need.
“微软最大的问题，
就是没有品味。”
“知道要做什么”、“知道做的思路”，
比“知道如何做”更重要。
将人类从繁重的劳动里
解放出来！
乌托邦指日可待？
机器人女仆梦想成真？
机械飞升、永恒寿命
不再是梦想？
Stellaris · 群星
05我对CodeAgent
我对CodeAgent
数据的思考
我对游戏界已经有了很深的理解
我对AI界仍需更多了解
人类也需要上下文输入
对于游戏任务
训练方想要
什么样的数据？
⌘代码↻过程◎反馈✳体验
?
模型能力 ↗
什么样的数据才能最有效地提高模型能力？
长程 · 复杂
如何提高bench效率？
游戏任务长程、复杂，单次rollout成本非常高
审美与游戏设计理论
没有统一度量尺度
不稳定！
Arena
side by side 比较输出，人类选更好的
噪声大！
不保序！
胜
胜
胜
保序映射
f : (X, ≼) → (ℝ, ≤)
∀ x, y ∈ X,
x ≼ y ⇒ f(x) ≤ f(y)
原来的先后关系，映射后仍被保留。
石头 ≻ 剪刀 ≻ 布 ≻ 石头
循环胜负本身不是偏序；
单一分数无法保留全部严格胜负关系。
我觉得：
关键在于命名！
用AI领域的话来说，就是Label
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
-- Phil KarltonStable Diffusion
西方游戏理论
西方有一套电影化工业化的
日本游戏理论
日本有一套明星制作人的
大陆游戏理论
大陆有一套专注经济收益的
古法时代 · 游戏开发成本高、不开源
如何获取
优质监督数据？
数量少
古法游戏项目相比其他数据集，数量上是凤毛麟角
差异性
年代 / 平台 / 付费方式
质量不稳定
真实工业界的代码，
也不一定优质
数量少
古法游戏项目相比其他数据集，数量上是凤毛麟角
GPT-6 Astra
>10万亿 tokens
另有 >10亿张图像
Claude Sonnet 5.5
>10万亿 tokens
另有 >10亿张图像
训练规模为官方披露下界。游戏数按 Gamalytic 的 Steam 份数估算：含免费获取，非全球付费销量；重制版等独立条目分别计数。单位不同，不作倍率比较。
GPT-6 摘要 §1.3 · Claude 摘要 §1.3 · Gamalytic 分布 / 排行 / 估算口径 · 查询：2026-10-17
年代差异
01
→程序员直接写汇编的时代
LDA #$01
STA $0200
各家自搓游戏引擎时代
业界趋于少数几个引擎的时代
平台差异
未来可能会有VR/AR？
甚至完全沉浸式VRMMORPG？
刀剑神域 · Link Start买断制
会将游戏设计得更好玩，
积累口碑
持续服务型
会想方设法让玩家“难受”，
从而“氪金”
投币续命
街机游戏会大幅提高游戏难度，
让玩家投币续命
弱保软
设计导向、最佳实现方式
不同年代、不同平台、不同付费方式
可能完全不同！
街机用专用硬件，
一台机器=一个游戏
早期主机游戏受卡带容量限制，
也会提高难度，从而让玩家觉得
耐玩、物有所值
质量不稳定
真实工业界的代码，也不一定优质
- 有的项目写得杂乱无章，不讲设计模式
- 有的是实习生乱写的
- 很多赶排期的临时做法
- 不同公司的风格差异
如何实现“许愿式游戏开发”？
官方案例 · DeepSeek Harness
Seedance · 交流案例 · 剧本创作
许愿式写文章
从零创作的 workflow
- 01主题导演视角
- 02人物道具 · 地点 · 关系
- 03大纲
- 04分场
- 05正文
人类专家的作用
01定流程专家给出专业流程
→
02用工具专家与 B 端用户试用
→
03积累任务使用历史 · 高质量 query
→
04改进与训练原则 / rubric · RFT / SFT
来自交流中的工作流经验
我们真的需要监督数据吗？
未来的游戏制作方式极有可能迎来变革
古法数据，不需要了
AlphaGo
AlphaZero
