ai智能的热身游戏（游戏AI又迎来顶级大玩家）

“我去交界地受苦了。”

提及今年最火爆的主机游戏，当属《艾尔登法环》，作为一款高难度的魂类游戏，无数的“褪色者”刚从教学关卡出来，就直面了眼前的“珠穆朗玛峰”——大树守卫。

“6小时起步，上不封顶。”

不过这个被玩家笑称为“劝退款”的敌人，却引得无数网友争先恐后地进入交界地“受苦”，其中高难度的BOSS设计，比如“恶兆”、“女武神玛莲妮亚”等，也引起了广大玩家的广泛讨论。

其实玩家并不会反感“挑战”特别聪明的BOSS，毕竟“挑战”对于很多人而言也是游戏的一种乐趣，所以如何满足玩家的“挑战欲”也成为了一门艺术。

“让我们来满足玩家的挑战欲吧”， 一位AI界大玩家站了出来

在游戏的世界中，必然会存在BOSS、NPC与玩家竞技、协作等高互动的场景，想要它们的表现更符合人类玩家的期待，那就必然要求其背后驱动的程序可以模拟人类玩家的各种操作。甚至在为了拔高游戏设计的上限，这一程序在决策能力上还需要达到人类玩家中的顶级水平，以便在面对游戏中不同的突发场景时，快速做出反馈。

AI技术恰好就可以完美地满足这一设计需求。

而业界公认的具有超高游戏难度和公平竞技性的即时战略游戏《星际争霸2》也成为了各大厂商展现决策智能技术的最好平台。玩家间的博弈没有唯一策略，对局双方可获取的信息有限，玩家必须同时控制数百个不同的单元和建筑物，并且需要有预见性的长期规划等。对于AI而言，攻克《星际2》，无疑就是在打一场超高难度的魂类游戏。

面对这场魂类游戏，商汤科技给出了自己的“玩法”。

在6月12日，商汤科技发布了公司首个基于《星际争霸2》的AI模型DI-star，该模型的底层技术支持来自OpenDILab开源决策智能平台。

此次发布，也标志着商汤在游戏AI领域踏出了第一步。

“我们真正需要的是一个智能灵活的游戏AI 智能体。”

不同于很多媒体和玩家更关注的人机作战的输赢，商汤科技表示，在游戏中引入AI并非简单为了让机器能战胜人类，他们的终极目的是依靠AI的智能决策能力，为玩家提供更加丰富的对战体验及交互体验，让玩家享受到更多的趣味性。

实现一个机智有趣的游戏智能体并非易事。传统上，业界在开发游戏NPC或游戏Bot时采用的是规则驱动的方式，例如状态机、行为树，或GOAP\HTN等复杂的效用系统，人为定义的条件会触发预先设计好的游戏行为，条件越多，行为越复杂，会使得角色看起来就更智能。但是规则驱动的局限性也很明显，主要体现在两个方面：一是规则很难涵盖所有的游戏情况，面对突发情况Bot的表现就会比较僵硬；二是需要大量的人力去设计实现复杂的行为逻辑。

而以决策智能为代表的AI技术则恰好能够突破以上两个限制，可以构造出一个以游戏状态为输入，角色控制动作为输出的神经网络模型，通过训练的方式摆脱对人工设计的依赖，同时获得一个更加聪明的游戏机器人。

问：那么，一个成熟的AI智能体应该具备怎样的自我修养呢？

“AI智能体长周期进化的主线是泛化性的提升，以及由泛化性提升带来的拟人性和聪明感。从只能针对特定离散case的手写规则，到从人人/人机交互数据抽象而构建的神经网络模型，再到未来的AI接管从行为到沟通对话的交互体验”

这是商汤智慧决策与游戏事业部总经理兼高级研究总监刘宇给出的答案。

不同于传统意义上，NPC的行为完全依靠预设的脚本，缺少灵活性。不论在任何复杂的游戏场景下，商汤自研的游戏智能体都能通过优秀的自适性，来做出智能的决策反馈，同时通过强化学习，来不断优化自身的反馈行为。

训练DI-star的第一步，是对大量人类玩家游戏录像的模仿学习，让AI对游戏的基本信息和玩法建立起初步认知，这个阶段AI能达到人类平均水平。第二阶段会将这个AI复制多份，再给每一个AI制定不同的优化目标，一些偏向防守，一些偏向进攻，最后让这些AI互相之间不间断的进行对战，从而进化出不同的风格和水平，在这个过程中每训练出一个全新的策略，就会生成一个新的AI。通过5周的时间AI的数量从最初的一个变成了几百个，这个AI群体互相之间进行了大约一亿局游戏的对战和训练，相当于人类玩家一万年的训练时间，最终版本的AI达到了人类顶尖玩家水平。

“在整个过程中，我们明显感觉到DI-star拥有非常强的自适性，并且在不断进行自我学习，不断自我进化。“刘宇表示。

游戏智能体只是开始，商汤的目标是全栈进军游戏行业

“DI-star只是我们的起点，我们的目标是用AI技术赋能整个游戏产业。”对此，刘宇充满信心。

游戏行业告别高速迸发期，玩家对游戏品质的要求逐渐增高。在这种情况下，游戏产品的升级就变得越来越重要，而这关键在于创新与技术。

首先，从玩家角度而言，AI智能体能够带给玩家更极致的游戏体验，通过赋予NPC智慧、让竞技玩法更具趣味性。

其次，对于游戏制作者而言，一款优秀的游戏除了需要具备新颖的玩法以外，往往也离不开富有表现力的美术效果。随着各大厂商对游戏美术越来越重视，针对美术投入的成本也不断飙升。而商汤的AI技术，能够帮助减少动画制作的成本和时间，让游戏画面更加精美，从视觉层面提升玩家的游戏体验。

商汤视频数据动作捕捉及迁移技术

譬如，3D物体重建与骨骼绑定、场景快速建模及自然拼接及动作捕捉等。

通过各种形式的生成-对抗网络模型，AI能直接生成高质量的角色原画、场景原画，甚至三维动作资源…这不仅帮助美术同学减少了很多简单却繁琐的工作，也能在不增加成本的情况下改善游戏画面，增加游戏沉浸感，效率也将远高于手K。

商汤场景快速建模及自然拼接技术

最后是游戏厂商最为重视的运营环节，商汤的智能运营服务也能够促进游戏社区运营的智能化发展，其创新打造的社区机器人和社区管理SaaS服务平台，可以基于NPL技术提供23种语言的智能客服服务，同时还能进行游戏体验邀请、玩家群群任务与群积分成就管理、高价值社区信息挖掘、高价值社区成员挖掘等服务，大大提高了玩家二次创作的积极性，增强用户粘性。

商汤智能运营服务SaaS平台

未来，商汤也将投入开发自研游戏，全面进军游戏行业。

游戏工业化利器——OpenDlLab & SenseCore AI 大装置

随着AAA开放世界游戏时代的到来，游戏产业界也越来越强调“游戏工业化”的概念，这也是行业生产方式跨越最大的一次变革。

商汤DI-star的诞生，展现了整个产品拥有快速工业化落地的能力，这一切都离不开该背后两位好大哥的支持——OpenDILab（开源决策智能平台）及SenseCore AI大装。

作为上海人工智能实验室联合商汤科技开发的开源平台体系OpenXLab的组成部分，OpenDlLab是国际上首个工业级规模的决策AI平台，整个平台也完全开源。目前该平台已经在自动驾驶、自动化机器学习、智慧城市等多个方面有了行业领先水平的解决方案。此次DI-star的落地，可以看作是OpenDlLab在游戏竞技领域的一次重大尝试。

而由商汤自研的SenseCore AI大装置，也大大缩短了整个产品的工业化落地周期。从技术突破这个角度来说，商汤科技表示，SenseCore AI大装置的重要意义就在于，它能够为人工智能的技术研发提供关键的算力支撑及丰富的工具和技术组件，帮助开发人员更有效率地部署项目、快速试错并尽可能多的实践各种可能改变行业和未来的新想法、新技术。

而作为一个游戏行业媒体，在商汤的发布内容中，GameLook看到了未来AI对游戏设计、研发、玩家体验等多个领域的辅助和升级。而从基础设施到技术，开发生态如此齐全的SenseCore AI大装置对于游戏行业未来的发展，或许也将大有裨益。

将游戏与AI技术进行融合，为玩家带来一种全新的游戏体验；通过AI平台辅助加速整个游戏研发的工业化流程的构建，帮助游戏公司降本增效。这些AI的优势和可能性，无一例外地既符合了游戏行业各大公司精品化游戏时代核心利益和诉求，同时也契合了游戏工业化生产的流程中，精细化分工协作，上下游互利共赢的大方向。

结语

DI-star，代表的是人工智能行业向游戏行业迈进的一步。

从游戏行业的角度来看，在构建虚拟世界，为玩家造梦的过程中， 以OpenDILab（开源决策智能平台）为代表的决策智能平台和SenseCore AI大装置，未来必定会成长为基础的生产力工具之一。这些工具将不仅仅影响现在或下个十年的单个游戏产品，对于未来元宇宙、“超级数字场景”等概念的构建和发展都有着无限的意义。

而从更宏观的角度来思考，这种对AI技术探索也是有朝一日人类解决数学、物理、生物等基础科学难题，在互联网、在宇宙、在星辰大海开拓新世界的重要基础。

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