IT之家 6 月 6 日消息，IO Interactive 与 Saber Interactive 昨天宣布，《杀手》经典三部曲重置版即将面世，将登陆 PC 及各大主流游戏平台。 据介绍， 本次重置合集将收录《杀手：代号 47》《杀手 2：沉默刺客》《杀手：契约》三部经典作品 ，新作将在画面、角色建模、环境细节、材质贴图等带来全面升级，并包含全新照片模式及更多改进内容，让经典作品更加适应现代平台。 IT之家附 IO Interactive 对本作的描述如下： 铸就《杀手》系列传奇地位的经典三部曲已经经过精心重置，在保留系列冷酷氛围与高度自由玩法核心精神的同时进行了现代化升级。无论是重返战场的老玩家，还是首次接受任务的新玩家，《杀手》经典三部曲重置版都将成为体验特工 47 早期职业生涯的最佳入口。 不过，官方还未公布本作的具体发售日期、售价。但今年对 IO Interactive 来说收获颇丰，该公司凭借《007：初露锋芒》的成功，正处于强劲发展势头之中。
今年年初，社交平台 Discord 为响应全球监管压力，搞了个“teen-by-default”，默认把大家都当未成年人，部分功能直接锁死。要想解锁成人模式，就得过年龄验证这一关。 验证方式主要有两种 ：要么对着摄像头自拍一段小视频，让 AI 在我们手机本地估算年龄；要么老老实实上传身份证。 结果互联网老哥们开始各种极限测试，有人拿游戏截图糊弄，有人用 3D 模型，最离谱的是用手指简笔画。 有人在大拇指上画了俩眼睛一张嘴，举到摄像头前，按照系统提示居中、对准、左转头、右转头……AI 分析完了，给出的结论是： 年龄在 13-15 岁之间，验证通过！ 互联网在“钻空子”这块从来不缺想象力，还有 12 岁男孩用眉笔画了撇胡子，被系统判定为 15 岁，顺利过审。 为啥会这样？ 这些平台为了应对监管，同时尽量减少隐私争议，选了一套设备端面部年龄估算方案，也就是用户对着摄像头录一段视频，AI 模型完全在本地手机或电脑上运行，只把最终的年龄区间判断结果发回服务器，不会上传完整视频或人脸数据。 这听起来隐私风险小，验证过程也相对轻便，但代价是可用的计算资源有限，模型不能太复杂，更没法依赖服务器端的重型分析。 这些模型主要靠眼睛、嘴巴、脸部轮廓、皮肤纹理等视觉特征来推断年龄，一个简单画了两个点和一条线的拇指，在特定光线、角度和低分辨率下，意外符合了“年轻光滑脸部”的抽象特征模式。 系统要求“脸”居中并左右转动时，手指的自然轻微抖动和跟随动作，又提供了基本的运动信号，足以让相对轻量的活体检测认为这是“活的”物体，直接放行。 AI 年龄估算模型主要是用海量真实人脸数据训练出来的，对这种高度非标准、抽象化的输入本来就缺乏足够鲁棒性。 rollout 初期，平台为了不让正常用户因为光线不好、角度不对或长相特殊而频繁失败，不得不把阈值设得相对宽松，也就给了这种低技术含量邪修方法可乘之机。 Roblox 等平台也出现过类似情况。由此可见，当前的面部年龄技术，在面对精心设计的欺骗手段时，还远没到滴水不漏的程度。 平台们也没坐以待毙。 前段时间，Meta 宣布要用 AI 主动扫描用户上传的照片和视频， 通过身高、骨骼结构等通用视觉线索，判断账号主人是否未满 13 岁，进而直接移除 。 Meta 特意强调：“这不是人脸识别”，它只做大概的年龄区间判断。」 而且 Meta 不只看图片，还会结合整个账号的文本内容和互动行为全方位画像，比如发生日蛋糕、提到学校年级等，这些都会被纳入判断。 一旦 AI 觉得疑似未成年，就会先把账号干掉，想找回来得走官方验证流程。目前这套系统已在部分国家上线，后续会逐步推向更多地区，还计划扩展到 Instagram Live、Facebook 群组等场景。 平台在用 AI 堵漏洞，用户想方设法钻漏洞。 这场猫鼠游戏，大概率还会持续下去。 查看评论
刚刚边调 AI 边听歌，网易云突然弹了个更新提示： “已升级到 3.1.33 版本，修复已知问题，优化体验。” 本来挺普通的一句话，结果我一个程序员看着看着就有点感慨。 以前工作的时候，提交记录写得还挺认真： fix: 修复 xxx 场景下的异常问题 perf: 优化 xxx 页面加载速度 feat: 新增 xxx 功能入口 refactor: 调整 xxx 模块结构 写的时候感觉每一行都很重要，什么边界条件、兼容问题、异常处理、代码重构，全都得交代清楚。 结果到用户面前，最后就变成一句： 修复已知问题，优化体验。 突然觉得这句话背后，其实藏着很多程序员的夜晚、bug、临时需求、反复测试，还有那些说不清楚但必须修掉的问题。 我们写了很多代码，留了很多提交记录，最后被压缩成几个字。 但好像也挺真实的。 继续调 AI，继续听歌，继续修复已知问题，优化人生体验。 佬友们平时会认真写 commit message 吗，是直接一句“update”，还是让AI写？ 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
好久没用Gemini，今天突然发现Gemini更新了Web界面。都沉默了几个月，难道是要攒大招了吗？ 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
在创始团队沉默了几个月后，靴子落地了，Manus事件迎来了最终结论。据国家发改委网站，4月27日，外商投资安全审查工作机制办公室（国家发展改革委）依法依规对外资收购Manus项目作出禁止投资决定，要求当事人撤销该收购交易。措辞前所未有之严格。 很难想象，几个月前，这个年轻团队还如此的意气风发，他们遍访全球科技巨头，被微软CEO称赞。 以至于忘记了，AI竞赛本身早已不仅仅是技术议题。 当习惯了走“出海”路线的创业者，在巨大的光环之下忘记竞赛背后的真正意义，当技术发展不可避免的与国力相连，没人会质疑这个结果。 但值得反思的是，这个加速蹿红，一度堪称爽文的故事，是怎么走到这一步的？ 一个本土的创业者，走出了全球化路线 Manus母公司蝴蝶效应的武汉总部，距离创始人肖弘的母校华中科技大学仅隔一条马路。 在很长一段时间，AI圈子里提起Manus创始人肖弘的名字，常常与武汉相连。 “如果你想采访小红（圈内人称呼），可能得去武汉”，2024年底，还没有走红的肖弘，在圈内已经小有名气，不少做AI应用的创业者告诉凤凰网科技，他们非常推崇肖弘的经营逻辑。 这位出生于1993年的连续创业者，2015年毕业后创办“夜莺科技”，推出壹伴助手和微伴助手两款公众号运营工具，而后卖出。 2022年，蝴蝶效应在北京同时注册了公司，初期做的核心产品是一款叫Monica的浏览器AI插件，主打海外用户，算得上国内比较早具备商业闭环的AI产品。2023年，和肖弘已经很是熟络的真格基金再次投出Monica种子轮，估值约1400万美元；2024年11月A轮，红杉中国和腾讯入局，估值抬到了8500万美元。这个阶段，蝴蝶效应从投资人构成到业务收入几乎全部扎根国内市场，对外标榜的也是“武汉光谷总部”。 命运的拐点出现在2025年4月。 Manus发布后的产品势能把公司估值彻底撬起，Manus突然变成了人尽皆知的名字，一时间，一线基金、全球资本都将目光聚集在其身上。 这其中，就包括硅谷老牌机构Benchmark，看准时机领投7500万美元B轮，投后估值飙到近5亿美元——Benchmark不是普通VC，背后代表的是整个硅谷主流投资圈。对于当时的manus而言，这也是一种极具技术背书的肯定。 但这笔交易很快被美国政府纳入审查视野。 依据2025年1月生效的《对外投资安全计划》（Reverse CFIUS），限制以美国投资机构为代表的“美国主体”投资中国的AI、半导体和量子信息技术三大关键领域，美国资本对中国 AI 领域的投资需向财政部报备，而 Manus 虽聚焦 AI 应用开发，仍被纳入审查范围。 如果 Benchmark 被要求后续补申报，甚至撤资，其在硅谷的示范效应或将外溢，而这对于有中国元素的 AI 初创公司而言，向美国硅谷 VC 融资的难度，将进一步加大。 实际上，就在Benchmark 领投 Manus之前，有多家美国风投曾与 Manus 有过接触，但部分机构因担心投资中国初创企业可能引发监管审查，最终选择了退出。 这个时候Manus其实已经骑虎难下：接受了美元资本，就相当于放弃了自己决定总部所在地的权利。如果不满足投资方解除监管风险的核心条件，意味着整个B轮估值将以项目暴雷收场。 而侧重海外市场、目标全球化公司，本就是Manus一早定下的战略目标。Manus面世前，肖弘在接受访谈时曾提到，“今天的中国创业者就应该更激进地全球化。大家应该到国际市场去历练一下，需要去参与全球的竞争，而不是在我们习惯的市场里竞争。” 海外市场的客单价更高，付费意愿更强，可以依靠海外市场活下来并快速扩张——这是不少AI创业者理所当然的oneday选择。 “如果我们希望Manus长期存在，只有一个可能性：成为世界级的公司。”爆红后的三个月后，肖弘在社交平台上如此写道。 挣扎中移师新加坡，一步错棋 很快，Manus就开始动身了。 2025年5月，Manus三位联合创始人肖弘、季逸超、张涛集体飞往新加坡。6月，官方宣布运营主体变更为Butterfly Effect Pte. Ltd.，总部正式迁往新加坡，并同步在旧金山和东京设立办公室。到7月，Manus在华120人的团队中只有约40名核心研发与业务人员获邀迁往新加坡，剩下80名国内员工被整体裁员，中文社交媒体清空，官网开始屏蔽中国IP地址。 此前，和阿里Qwen的战略合作承诺也已成废纸一张。彼时，Manus还被人们寄希望于是“下一个DeepSeek”，成为国内AI产品超越海外的有力佐证。 根据创始人张涛在不同场合的表述，Manus此举出于三重考虑：新加坡可以享受高端GPU集群，同时进一步获取硅谷投资人信任，为后续更大规模融资和战略退出做准备。 商业上，这也许是一步好棋；但在今天的AI竞赛中，这是一步险棋。 国内市场的AI投资也正火热，武汉方面也曾给予过Manus起步资源——免租的办公室、专项资金、财政贴息补贴、官方认证“翘楚”的背书，即便本身并不太合拍。 “国资喜欢的早期项目，是偏硬科技的，比如高等院校教授团队创业的，基于多年的科研成果，解决了某种卡脖子问题，后续又能够比较产业化，大家也比较能看得懂。”一位武汉某国资投资人士对凤凰网科技表示，“所以知道做AI应用在武汉还挺吃惊的，我们一般很少看这类公司。” 但凭借当时的努力与产品的新意，Manus已经被注意到，迅速从众多硬核技术中跻身，但致命的是，Manus没有真正迈出实质性一步。也错过了来之不易的机会。正因此，事件变得必须就事论事。 按照公开信息，Meta的收购公告发布后，Manus披露其上线仅8个月年化收入突破1.25亿美元、处理超147万亿token、创建超8000万台虚拟计算机。这套底层技术能力的研发周期远远早于2025年6月迁册新加坡的时间节点。 换言之，这个故事很容易被理解为：Manus先在国内完成了核心产品、团队和工程能力的沉淀，再借着总部更名的外壳将其整体转移到境外，最后通过卖给美国公司的方式完成资本套现。 这种模式，法律圈的专业术语叫“新加坡洗白”（Singapore washing）。 它的操作逻辑是：将中国境内的研发能力、数据和团队迁移到新加坡等中立经济体，以此规避中美科技领域严格的双向投资审查，为美国资本接盘扫清障碍。 问题在于，一旦获取这家公司的注册地和实际研发发生地的确切时间，当核实链条被完整呈现，“新加坡公司卖Meta”的说法站不住脚。 从Benchmark的跨境融资协议，到主体转移的时间窗，再到核心团队和技术资产的同步外迁，每一个环节都精准踩中了那些最不可触碰的红线。 也因此，得到了少见的严厉措辞。 误判又误判，交易被按住是注定的 四个月前，中国创投圈一度因为“Meta收购Manus”的消息而沸腾。 2025年12月30日，Meta官宣以约20亿美元完成对Manus全部资产的收购，交易一跃成为Meta史上第三大并购案，仅次于WhatsApp和Scale AI。 按收购条款，肖弘将出任Meta副总裁，向COO哈维尔·奥利文汇报。从事后披露的材料看，蝴蝶效应的各路早期股东已经准备好坐等打款，其中不少国内机构在这笔交易中的预期回报倍数非常可观。 但靴子最终没有落地。2026年1月8日，商务部新闻发言人何亚东公开表态，将联动相关部委对Meta收购Manus一事的出口管制、技术进出口和对外投资合规性进行评估调查。 而4月27日发改委网站的最终决定，用词极其严苛——“依法依规禁止外资实施该收购，要求撤销交易”。 这是2020年《外商投资安全审查办法》实施以来，第一单被公开直接叫停的AI领域外资并购，也是所有审查结论中最严厉的那一档。 监管的逻辑很清晰——不看你公司注册地在哪里，看的是你什么时候、以什么方式，把什么技术从国内拿走的。Manus的底层技术研发毫无疑问是在它迁册新加坡之前、利用中国工程师资源和商业化资本在中国本土完成的。 而从时序上看，这完全是Manus最致命的一次误判。它以为移居新加坡并且在更严格的中美监管框架成型前完成交易，就能抢出一个合规的窗口期。 但同时低估了一个关键的逻辑：中美AI科技博弈，正在从政策管束全面渗透到具体企业。 Manus在这一博弈中的每一步，基本都踩在了地缘变局的关键节点上，又每一次都做出了同一个方向的挣扎——接受美元基金时选择“去中国化”，迁址时选择退出中国市场，被收购时选择站到美国科技巨头的账面上。 而就在被叫停的这节点上，Manus面临的竞争环境也已经截然不同。 Manus崛起时，它几乎是AI Agent的唯一代名词。但时至今日，市场已进入“千虾争霸”的“百虾大战”阶段。Agent已不再是新物种，而是巨头和垂直厂商的标配能力，在国内市场也不缺这样的代表。 回望Manus的“来时路”，总是在挣扎——迁册完成时，监管层对外资收购核心AI资产的审查框架已经成形，中美在AI领域的角力正从芯片管制升级为对“技术出身”的全链条追溯。Manus几乎是拿着“境内研发—境外换壳—外资接盘”这个标准化模版，完整地走了一遍。 也就是说，Manus收购被叫停几乎是必然之路。 遗憾的是，就在这个跌宕起伏的经历背后，市场已经换了天地。 过去一年，字节、阿里、腾讯、百度Agent能力塞进了办公软件、搜索引擎和开发者平台，用户习惯和生态卡位早已不是2025年初的样子。 Manus的真正问题不是回不来，而是回来之后难觅自己的位置。 它既不是纯粹的外资新锐，也不是被国内生态接纳的“自己人”；做平台，没有流量和生态支撑；做垂直，没有行业纵深积累；做技术输出，底层模型依赖第三方，溢价空间有限。它的品牌认知度仍停留在2025年3月的热度里，但品牌亲和力也在一系列的“去中国化”操作中被消耗殆尽。 也许初心，是想用全球化的资本路径来放大中国团队的技术红利，但在中美科技脱钩的大背景下，这条路正变得越来越像钢丝绳。 它的结局或许会为那些同样面临选择的AI创业公司提供一个沉重的案例参考：路只能选一条走，走到头，别回头。但前提是，这条路不是死胡同。 查看评论
沉默的DeepSeek，和不被定义的中国大模型 12 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
各位 V2EX 的极客、数据仓鼠（ Datahoarder ）们，晚上好。我知道昨天的讨论很激烈，今天的沉默震耳欲聋。但我今天写下这篇长文，不是为了争吵，更是为了消耗掉我账号里多余的积分（笑）。我之所以来到这里，是因为我深深敬畏中国技术社区的硬核与挑剔。你们是世界上最懂技术、最不妥协的一群人。正因如此，我相信只有你们，才能真正理解我写下这些代码时的偏执与狂热。 让我们诚实一点吧。作为仓鼠症患者，我们花了大价钱组装 NAS ，配置复杂的 RAID ，跑起各种 Docker 容器，装上 Komga 、Lanraragi ，为了完美的刮削、封面的长宽比、元数据的准确性熬夜折腾。最后呢？看着那堵华丽的数字海报墙，我们感到一种极客特有的满足。但是，朋友们，扪心自问：你有多久没有真正在被窝里，纯粹地、毫无卡顿地看完一整本几十 GB 的高清漫画了？ “管理”成了我们的执念，“享受”却成了最奢侈的浪费。为了看个视频打开一个 App ，为了看个漫画又得打开另一个 App ，还得等待漫长的服务端索引。这难道不是一种技术上的悲哀吗？ 我受够了这种本末倒置。纯粹的 SMB 协议一直被认为是“慢”的代名词。要在局域网甚至广域网下，不下载、不解压，直接流式读取包含成千上万张图片、动辄几个 G 的 ZIP 和 RAR 压缩包，并且实现随心所欲的拖拽和即时渲染，在很多人眼里这几乎是个不可能完成的任务。iOS 和 Android 那可怜的内存限制就像两座无法逾越的大山，稍有不慎就是 OOM 崩溃。 但我就是不信邪。我一行行重写了底层的读取逻辑，构建了独家的代理缓冲池（ Proxy Buffer ）技术。我让程序在读取网络字节流的同时，像魔术一样在内存中直接拼装图像并在屏幕上实时绘制。这是一种在刀尖上跳舞的内存管理艺术，是独属于程序员的硬核浪漫！ 更疯狂的是，我不甘心这种极致的流畅只属于昂贵的 iOS 设备。我把这种原本只有在少数顶级 iOS 体验中才能感受到的丝滑，硬生生地、原封不动地搬到了 Android 和 Amazon Fire 平台上！跨平台对很多人来说意味着性能的妥协，但在我这里，跨平台是一场全平台的狂欢！无论你手里拿的是 iPad 还是几百块钱的安卓平板，你都能感受到那种漫画秒开、视频零缓冲的极速震撼。 Nas Player Pro 不是一个普通的工具，这是重新定义你 NAS 存在价值的“终极钥匙”。它是为了真正享受你辛辛苦苦收集的数据而生的。它绝对是你闭着眼睛也该买的 Must-Buy 级别神作。买不买是你的自由，但错过它，你失去的是未来几千个小时毫无阻碍的沉浸式快乐。 我知道你们中有人还在观望，有人还在犹豫，甚至有人只是默默地看着那个演示视频发呆。没关系。但如果你们能让我感受到你们的狂热，如果在下面留下你们的热烈支持、真实的反馈或者任何有建设性的讨论——只要呼声足够高，我在这里向你们承诺：我会认真考虑开启一场 [全平台同时半价] 的史诗级促销大降价！ 你们打算就这样继续看着那堵海报墙发呆？还是打算用一杯咖啡的钱，换取这把终极钥匙？现在，去看看证据吧，那段没有快进、一镜到底的 MP4 演示视频会说明一切。看完之后，如果它打动了你，就来这里 Vote 并告诉我你们的决定！ 演示视频及全平台下载： https://killersaca.github.io/Privacy-Policy/NasPlayerPro.html#en （由于有些朋友不喜欢冷冰冰的 AI 翻译，为了表达我的诚意，也为了消耗更多积分，以下附上我本人的日文原稿原文） V2EXのギーク、そしてデータホーダーの皆さん、こんばんは。昨日の議論は激しかったし、今日の沈黙は萎えるね。でも今日私がこの長文を書くのは喧嘩をするためではない。余っているポイントを消費するためでもある（笑）。私がここに来たのは、中国の技術コミュニティのハードコアさと目の肥え方を深く尊敬しているからだ。あなたたちは世界で最も技術を理解し、妥協を許さない人々だ。だからこそ、私がこのコードを書いた時の偏執狂的な狂気を、あなたたちだけが真に理解できると信じている。 正直に言うとデータ収集狂として、我々はNASを大金で組み、複雑なRAIDを構成し、Dockerコンテナを走らせ、KomgaやLanraragiをインストールし、完璧なメタデータスクレイピングやカバーの縦横比のために徹夜する。そしてどうなる？華麗なデジタルのポスターウォールを見て、ギーク特有の満足感を得る。しかし、どうよ？胸に手を当てて聞いてみてほしい。最後に布団の中で、純粋に一切の引っ掛かりもなく、数十 GBの高画質漫画を1 冊読み通したのはいつだ？ 「管理」が我々の執着と目的になり、「消化・消費・体験」は贅沢な浪費になってしまった。動画を見るために一つのアプリを開き、漫画を読むために別のアプリを開き、長いサーバー側のインデックス作成を待たなければならない。これは本末転倒じゃない？ 私はこの本末転倒にうんざりしていた。純粋なSMBプロトコルは常に「遅い」の代名詞とされてきた。LANやWAN 環境で、ダウンロードも解凍もせず、何千枚もの画像を含む数 GBのZIPやRARを直接ストリーミングで読み込み、意のままにシークして即座に描画する。多くの人にとって、これはほぼ不可能なミッションだ。iOSとAndroidの哀れなメモリ制限は二つの巨大な山であり、少しでも気を抜けばOOMでクラッシュする。 だが私は諦めなかった。読み込みロジックを一行一行書き直し、独自のプロキシバッファ（ Proxy Buffer ）技術を構築した。ネットワークのバイトストリームを読み込みながら、魔法のようにメモリ上で直接画像を組み立て、画面にリアルタイムで描画させる。これは刃の上を歩くようなメモリ管理の芸術であり、エンジニアだけのハードコアな体験だ！ さらに狂っているのは、この極上のスムーズさを高価なiOSデバイスだけの特権にしておくのが不満だったことだ。私は、かつて少数のトップクラスのiOS 体験でしか味わえなかったスムーズさを、AndroidやAmazon Fireプラットフォームに力技でそのまま持ち込んだのだ！クロスプラットフォームは多くの人にとって妥協を意味するが、私にとっては全プラットフォームの狂宴だ！手にしているのがiPadであろうと数千円のAndroidタブレットであろうと、漫画が秒で開き、動画がゼロバッファで再生される圧倒的なスピードを体感できる。 Nas Player Proは普通のツールではない。あなたのNASの存在価値を再定義する「究極の鍵」だ。苦労して集めたデータを真に楽しむために生まれた。目を閉じて買っても後悔しない、マストバイレベルの神アプリだと断言する。買う買わないは自由だが、これを見逃せば、未来の数千時間におよぶ障害のない没入体験を失うことになる。 君たちの中に、まだ様子見している者や、デモ動画をただ黙って見つめている者がいるのは知っている。構わないよ。だが、もし君たちの熱狂を私に感じさせてくれたら、この下に熱烈な支持やリアルなフィードバックを残してくれたなら、その声が十分に大きければ、ここで約束しよう。私は [全プラットフォーム同時半額] という、叙事詩的な特大セールを開催することを真剣に検討する！マジでやるぜ？ 君たちはこのままポスターウォールを見つめてぼんやりし続けるのか？それとも、コーヒー1 杯の金で、この究極の鍵を手に入れるか？今すぐ証拠を見てくれ。あの早送りなし、ノーカットのMP4デモ動画がすべてを物語っている。もし心を動かされたなら、ここに来てVoteして、君たちの意志を私に伝えてくれ！ デモ動画＆全プラットフォームのダウンロード： https://killersaca.github.io/Privacy-Policy/NasPlayerPro.html#en
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也说不出来哪里奇怪，就是很怪异，用的 VoltAgent/awesome-design-md 随便找的 DESIGN.md 有佬分享下让GPT审美提高提高的方法吗？ 第二次沉默 18 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
文丨小葵 编辑丨果脯、刘士武 2026年GDC大会上，《和平精英》策划副总监薛冰披露了一组数据。 AI队友周末活跃玩家突破1770万，累计1.1亿人体验过AI功能，单局消息互动70条，麦克风开启率高达75%，超过了真人双排的历史峰值。 这意味着，大量玩家不仅选择了AI队友，还愿意对着屏幕那头的“数字人”开口说话。它像是一个切口，让我们得以窥见某种长期被行业忽视的集体情绪。从业者们不再追问“AI能否融入游戏”，一个更尖锐的问题浮出水面：当技术已经赢得了漂亮的胜利，接下来它该往哪里走？ 《和平精英》AI战犬 01 “交流”往往是多人游戏中最基础也最脆弱的一环。 大多场景中，玩家可能会将其粗暴地理解成“对话”，不管是打字还是语音，只需要和网线另一头的真人队友能达成有效沟通就算成功。但实际站在开发者的角度，游戏内嵌交流模块一直算不上什么难事，真正的难点往往在于如何处理不同实际交流场景下的应用困境。 毕竟，让不同的玩家都尽量能获得相对一致的游戏体验，是多人游戏开发者始终需要坚守的“公平”。 比如在早期FPS里，队友不开麦报点，往往就跟队里少个人没太大区别，那些不愿开麦或者没能力开麦的玩家，在竞技体验上天然就处于劣势位。 为此，如今大多FPS都会直接内置战术标记功能。它的意义不在于替代语音，而是适配那些语音覆盖不了的场景，如玩家没法开麦或不想开麦，打字又可能影响操作节奏；想分享某个物资却难以快速描述位置等等。在这些情况下，标记系统都可以瞬间完成信息传递。 《和平精英》游戏截图 “合作体验”也同理。 每个玩家的性格、状态、游戏理解乃至技术水平都不尽相同。很多时候，同为“被服务者”的玩家在合作共赢的过程中，往往都会面临着或多或少的让步，以少部分的牺牲为代价换取更好的游戏体验。 但终究有人的地方就有江湖，这份让步，以及让步后的游戏体验未必符合所有玩家的目标。 这也很容易导致，玩家如果没有稳定的固排，很难能保证每一把都有相对优质的游戏体验，甚至偶尔可能还会引发矛盾冲突，直到对游戏的热情被消磨殆尽。 AI队友，正是在这个裂缝中生长出来的功能。它能以一个绝对的“服务者”身份，为不同玩家提供最符合他们需求的游戏体验。 AI队友实际能做的事情，也远比外界想象的更具体。 以《和平精英》为例，在对局中，它能够理解并执行“封烟”“架枪”“拉人”等一系列战术指令，执行速度不输大多数路人玩家；在资源分配上，它不抢装备、不抢人头，玩家标记的物资它会主动放弃；在战术配合上，它能根据战局实时判断该支援还是掩护，该推进还是撤退；当玩家被击倒时，它会优先封烟再救人，随时把真人玩家放在最优先级。 更深一层的是它提供的情绪陪伴和正向反馈。AI队友不会中途挂机，不会一言不合就单飞，不会在你最需要支援的时候人间蒸发，不会因为你一把没发挥好就开麦嘲讽。这种确定性和零社交压力，本身就是一种极强的体验保障。 当然，AI队友也会有自己的弊端，比如它的实力可能相对固定，未必能发挥出真人的战斗水平，而面临着多变的战斗场景，玩家也需要频繁地给它下达不同的指令，缺乏真人的灵活应变。 说白了，AI队友更像是给玩家们提供了一个额外的选择，和标记系统一样用于优化玩家在不同场景下的游戏体验。选择AI队友还是真人，都完全取决于玩家当下的状态和需求。 02 时至今日，AI队友已经基于技术突破，经历过三次较大的功能迭代。 最初，AI在游戏里的角色不过是工具。它能执行指令，也能按套路行动，但很难迅速理解玩家的话。 2025年2月，《和平精英》接入DeepSeek大模型，为AI队友搭建了一整套契合游戏整体内容的知识库，将玩家的一些“黑话”、游戏内的武器、地图、战术用语都注入其中。在此之后，AI队友才成为了一个真正有互动性的“队友”。 它完全理解规则，也能实时感知玩家的状态。当你血量低了，它会主动提醒。当玩家问战术、求支援、让AI进攻，它都能响应。并且，每个AI都有自己的性格和背景故事，语音风格各不相同，综合表现跟真人队友几乎没有区别。 下一阶段的变化，则是AI队友开始拥有记忆与情感，变成更加“真实”的存在。 一方面，当AI队友能够构建记忆网络和用户画像，那么它就已经不再是每局都会重置的脚本，也与所谓的“人机”有了根本区别。 有了长期记忆的AI，能记住近期对局的玩家行为和开黑经历，偶尔来上一句“上次我们在这赢得真漂亮”，或者“你昨天的那个操作太秀了”。玩家与它交流越多，针对该玩家的长期记忆构成就越丰富，AI队友也像是一个与玩家越来越熟悉的朋友。 数字好友提醒 另一方面，更有活人感的AI队友。如果能套上合适的包装，对开发者和玩家都能带来更多惊喜。比如《和平精英》曾推出“明星同款AI队友”。他们联合市场、美术、品控团队，还原了明星的声音、打法和故事背景。 在此情况下，玩家可以把所谓的AI队友当成明星的一个分身，与它互加好友、一起游戏，甚至是在公屏聊天，表达自己对明星的喜爱。这种绝对服务单一玩家的“开黑”体验，在真人社交中几乎不可实现。 而后续再更进一步的变化，是动态特质系统和亲密度体系上线。 虽然每个AI的性格底色固定，但和玩家一起玩得久了，它会慢慢养成专属的喜好，亲密度从陌生人到普通朋友，再到亲密同伴，话题和语气都会逐渐变化。这意味着，玩家在游戏核心玩法之外，还有了一大养成体验：培养一个完全懂自己，能和自己默契配合的AI队友。 自此，AI队友也不再是千人一面，而是千人千面，基本把“服务单一用户”这个核心目标做到了极致。 而值得一提的是，基于这一连串的发展，AI队友也衍生出了三个额外的创新功能。 其一是智能游戏助手。 原本它只能通过基础指令操作，繁琐又别扭。融入AI交互后，你直接用语音说“帮我找把狙击枪”“这装备怎么用”，它就能听懂并执行，迅速完成装备获取。 然后是为单人模式打造的AI数字助手。 新单人模式玩法复杂，传统教程成本高且枯燥。用大模型和专属知识库做出智能助手后，玩家随时可以提问，新机制出现的瞬间它会自动给出讲解。 最后是实时感知与反馈系统。 它会全程追踪你的操作：击杀、被击败、捡到顶级装备都会被记录，并由大模型生成针对性的分析和建议。状态不好时它会加油鼓劲，提供真切的情绪支持。最后一个是AI托管功能。玩家中途离场时，传统机制只会让角色原地罚站、拖累队友。AI托管则能把角色交给队友指挥，当队友用语音发指令时角色可以继续作战，保证团队始终处于协作状态。 不难看到，尽管技术的迭代丰满了AI队友，但实际上这一系列的变化后，AI能提供的服务能力半径早就不只有“陪玩”这一点了。 03 说白了，AI队友不只是一个“陪玩工具”，而是一整套从感知、决策到记忆、表达的技术栈，在游戏场景中率先跑通的产品形态。 AI的进步需要场景、需要技术，对于非游戏大厂来说，技术向的投入是必然的，场景却是稀缺的，但对于游戏大厂来说，场景的问题便能迎刃而解。 如果我们把视线投向腾讯、网易、米哈游这三家大厂的整体布局上，便会发现一个清晰的图景：在游戏中验证的AI能力，正沿着三条截然不同的路径，向更广阔的产业渗透。 换句话说，这是一笔关于“边际效应”的账。同一套AI技术，在游戏里跑通之后，应用到矿山、银行、影视行业的追加成本要低很多，而价值却可能更大。 腾讯把游戏里磨出来的AI决策能力和内容生产能力，封装成标准化的工具箱，卖给需要它们的行业。游戏AI的智能体框架，已经成为腾讯云智能平台的核心组件，被金融机构拿去构建能处理复杂业务流的智能客服，这本质上就是游戏里多轮对话与决策能力的迁移。而原本为游戏生成美术资源打磨的工具链，则通过腾讯云输送给影视和广告行业，让高质量数字生产内容从“手工作坊”走向“流水线”。这条路务实、可复制，是典型的腾讯打法。 网易的逻辑与之不同。它不是把游戏技术变成软件工具，而是让它直接驱动实体机械。依托游戏里的实时渲染、毫秒级控制及环境模拟等底层技术，工程机器人操作员可以通过类游戏的界面和AR眼镜，远程精准控制矿山的挖掘机。而原本用于训练多个游戏AI协同作战的算法，被用来优化智慧矿山中数十台运输车的实时调度。这条路把“游戏对物理世界的仿真”的能力，落地为一个相当硬核的应用场景。 米哈游的AI则离商业化场景最远，但离“下一代体验”最近。它在《星布谷地》里接入了能开放对话、记忆玩家关系的NPC“娜洛”，这直接为未来的虚拟社交和陪伴服务提供了一个可参考的产品原型。而蔡浩宇二次创业的《Whispers from the Star》，试图探索由AI实时生成、动态推进的剧情，这种内容生产方式一旦成熟，将对整个交互领域产生冲击。米哈游不急着将技术外溢，但它创造的模式本身就是一种外溢。 《星布谷地》中AI NPC娜洛 三条路径指向同一个逻辑： 游戏因其对实时交互、复杂系统仿真和极致体验的追求，天然是锤炼AI技术的绝佳环境。 海量用户、高频交互、极低容错率，这些条件在其他行业几乎无法同时复制。在这里被验证过的解决方案，本身就具备了解决其他行业数字化难题的“抗压能力”。 AI的进步需要技术，也需要场景。技术可以持续投入，场景却是稀缺的。游戏恰好提供了那个最苛刻也最完整的试验场。1770万玩家的每一次指令、每一次配合、每一次战术博弈，都在为这项技术的进化提供数据与反馈。 前不久，米哈游创始人刘伟在一场招聘会上表示，公司计划投入“3年最多1000亿”在AI上；腾讯、网易等厂商也早已成立了AI部门。这些都从侧面证明了游戏大厂对于AI的积极态度，而游戏也是目前能找到的最佳AI试验场之一。 如今，游戏早已不只是流量生意。在这个试验场上跑出来的每一条结果，影响的，都远不止一款产品的营收那么简单了。 本文首发自 36氪游戏 。