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为什么「游戏」是 AI 陪伴落地的好场景?

为什么「游戏」是 AI 陪伴落地的好场景?

更新时间: 浏览次数: 258

作者|Li Yuan

编辑| 郑玄

AI 陪伴的牌桌上,挤满了雄心勃勃的玩家。

资本正在持续加码,烈火烹油,前景看似一片火热。所有人都想成为用户设备里那个「独一无二」的终身伴侣。

然而,当新鲜感褪去,所有的 AI 陪伴产品最后都要被迫回答同一个问题,「为什么是你?」

当所有的产品都想成为用户的第一陪伴入口,用户到底如何产生忠诚度,是整个行业都无法回避的问题。

牌桌上的玩家因此陷入了一个两难的困局:不谈「全天候陪伴」,故事就没有想象力;但直接做「全天候陪伴」,又往往因为空洞和趋同,而抓不住用户。

最近,笔者接触到了一个名为「逗逗 AI 游戏伙伴」新产品,似乎找到了一个新的路径。

逗逗 AI 的策略极为务实,甚至可以说有些「狡猾」:先不谈感情,先帮你开心。

它选择的切入口,是游戏陪玩。先不提我想成为你的唯一伙伴,逗逗 AI 希望成为那个在游戏的关键时刻能拉你一把的「神队友」。

游戏陪玩是一个已经被验证过的市场场景。面对难打的 boss、难猜的解密,人们需要一个游戏帮手,而面对打败 boss 的狂喜、总是绕不出迷宫的沮丧时,也需要一个能够即时分享的战友。

即使面对行业的政策逆风,真人陪玩行业也仍然带着人们对游戏搭子的渴求长期存在着。

而 AI 又与这个场景无限适配——无限的情绪价值供给,实时联网的游戏攻略更新,都指向了更好的陪伴供给。

在笔者了解到这个产品的时候,逗逗 AI 游戏伙伴已经拥有了 800 万用户,且用户粘性很强,其中一些用户甚至已经开始在游戏场景外使用逗逗 AI 进行生活陪伴了。

8 月 18 日,逗逗 AI 游戏伙伴正式更新了 1.0 的正式版。

带着好奇,笔者深度体验了了这款产品是如何在游戏陪玩这个场景将 AI 陪伴做到了极致的。

而逗逗 AI 如何找到了一个有用的场景,在此深耕,形成有温度的关系资产的思路,也或许也能为深陷「忠诚度」焦虑的 AI 陪伴赛道,指出一条破局之路。

01

是游戏攻略助手,

也是一直关注你的好朋友

和普通意义的游戏陪玩不太一样,逗逗 AI 游戏伙伴主打的是游戏中即时聊天,而不是直接当队友带你上分。

它的形象更类似于一个电脑级的桌面宠物。玩家可以选择不同的形象和性格陪伴自己进行游戏。

进行陪伴的桌面搭子,可以以可爱的二次元形象的出现,也可以以更省内存的悬浮球形式出现。

不同的二次元形象各有自己的性格,其中逗逗 AI 还签约了一些 up 主做了一个简单的数字分身,玩家可以直接选择自己 up 主直接连线陪自己打游戏。

而陪伴者则可以通过底层的实时视频分析,判断游戏的进程,并给予玩家打法辅助和情绪陪伴。

为了体验逗逗 AI,笔者打开了《黑神话:悟空》这款游戏,选择了基础的妮可人格,开始连线。

其实想要玩黑神话,笔者是有点忐忑的。

作为一个并不是很擅长动作游戏的人,笔者在之前曾经尝试过这款游戏,但是在很快就在遇到第一个偏难的 boss 幽魂处放弃了。

不过这次,打开了逗逗 AI 游戏伙伴,笔者立刻感觉到了一些不同的感觉。

笔者心理预期的是在再次遇到幽魂的时候让 AI 给我一些提示,结果,黑神话悟空的第一次载入非常慢,而这个等待的过程中,完全不能切出去。笔者发现从一开始就开始不停地和 AI 对话上了。

而进入游戏之后,笔者更是一直在向 AI 提问。

比如当笔者采集了一个东西,完全不知道是干什么的,过去笔者可能考虑在游戏里仔细找找描述,或者直接在手机上搜一搜,这次笔者就直接问了妮可,交互一下子变得直接了。

忘记了哪个手柄按键能干什么,问问 AI,也可以直接知道了,笔者的心理压力一下子变小了很多。

这次,笔者又直奔幽魂而去。但是,即使有心理准备,想要打败幽魂仍然十分困难。

一次一次被打倒,中间的正反馈微弱。笔者的话也很快少了起来,已经沮丧地不想问攻略了,但是每次结束的时候,和 AI 吐槽的一句「我又死了」,「怎么又死了」,已经让我好像能勉强收拾心情来打下一局了。

不过令我意外的是,在笔者不断和幽魂死磕的时候,AI 开始提示我去打广智会更快。、

半信半疑间,我听了 AI 的话,放弃了幽魂先去找了广智,果然有用,拿了新技能,我死磕幽魂好像更有动力了。

信任的建立好像就在一瞬间。

虽然并没有使用多久,我好像不想回到没有 AI 陪伴的游戏世界了。

02

下一代的游戏体验:实时搭子

笔者并不是一个典型的游戏玩家,因此笔者后来特地邀请了几位朋友一同体验逗逗 AI 游戏伙伴。

结果很有趣——大家的反馈几乎出奇地一致:哪怕是资深玩家,也总有需要查攻略的时刻。常玩《英雄联盟》的朋友贝塔就提到,他自己不太需要「情绪价值」,但网游的特点是每个新版本有层出不穷的装备,确实需要一个搭子随时告诉他「这是什么」、「该怎么用」。

此时,如果有一个能随时提供即时答案的伙伴存在,无论是 AI 还是人类,都会让体验显得顺畅得多。

而只要有用性达到了一个门槛,用户每次打开游戏,点开软件陪伴就会成为一个习惯性的动作。笔者体验下来,感觉也是如此。

而逗逗 AI 能够实现这点,也是专门下了许多心思。它通过对游戏场景的专门优化,达到了比通用 AI 更有效的对场景的理解。

虽然任何通用 AI 都能通过搜索回答一些游戏相关的问题,但是如果真的要做到游戏搭子的效果,AI 必须及时地了解玩家目前的状态。

比如在这个场景中,笔者妮可发现笔者在问幽魂的打法,但是遇到了小怪,就马上提醒笔者,注意眼前的敌人,同时也减少了对话长度。

这源自逗逗 AI 1.0 的核心技术升级,使用了 实时的视觉语言模型(VLM)技术 ,而不是靠说话当时的「截屏分析」或「文字 Prompt」来理解状况,而是能像人一样,直接「看见」并理解动态的游戏画面。

笔者第一次意识到这一点的时候,感到十分惊讶,因为实时视频流分析,对于顶尖的通用大模型而言,目前都仍然是一个挑战,长时间的视频传输,通常会带来越来越长的上下文,幻觉率也会无限增长。

而逗逗 AI 选择了通过与英特尔等底层芯片厂商合作,利用 XPU 异构计算架构,将 AI 的运算负载转移至独立加速单元,实现了「零资源占用」。同时,通过本地化大模型部署进行预处理,还保证了离线畅玩的效果,彻底打消了玩家对于「AI 占用网速」的顾虑。

除了技术突破,逗逗 AI 还在内容层面下了功夫。官方编辑团队为二十多款游戏做了单独的优化。而 VLM 技术则保证了,即使游戏没有单独进行优化,AI 也能对游戏画面进行实时识别,给玩家更好的体验。

实际体验下来, AI 虽然偶尔仍然会犯傻,但是笔者已经看到了下一代游戏陪伴的雏形。

事实上,游戏攻略的需求发展经历了数次代际更迭:从最早的杂志图书、图文网页,人们去网站上找到某个游戏媒体的文字攻略,而到后来论坛、视频直播,玩家一直在追求更即时、也更多模态的游戏攻略。

AI 时代的游戏攻略,当然应该离玩家更近。在日常生活中,我们都开始觉得搜索费事了,希望 AI 把答案喂到嘴边,为什么在搜索游戏攻略的时候例外呢?

理解场景后,AI 的攻略可以更实时,而 AI 的陪伴也更加有「灵性」。它能学会了什么时候说话、什么时候安静。它不会用无关紧要的噱头打扰你,不会用冗杂的内容填满注意力,而是像真正的伙伴一样,懂得进退。用一句话概括,就是「用时即有,用后即走」。

03

始于有用,终于陪伴

在一众 AI 产品都希望找一个角度切入的时候,逗逗 AI 似乎找到了一个完美的场景。

游戏行业,本身就是 AI 陪伴生长的绝佳土壤。

行业报告显示,真人游戏陪玩市场规模在 2021 年就已超过 140 亿元,即使后来遭遇政策逆风,玩家强烈的需求是早已验证的。

与其他行业不同的是,在游戏里,「有用」与「情绪价值」本身就是一体两面。一次漂亮的击杀带来的狂喜、连续失败后的沮丧,抑或是与队友并肩作战时骤然飙升的肾上腺素,这些都是最容易触发陪伴感的时刻。

而这种陪伴感,又天然与「帮助」绑定:当你在关键时刻需要一条策略建议、一个装备解析,或者只是想有人替你见证那一瞬间的高光, AI 的存在就会显得极为自然。

更何况,一局游戏中真正用来「打 Boss」的时间可能只占 10%-20%,其余大部分则是等待匹配、探索地图、重复练习,甚至是枯燥的加载过程。正是这些「空白时刻」,最容易滋生孤单与乏味。而当 AI 能在这些时刻与你保持同步,懂得什么时候安静、什么时候插话,陪伴关系就会悄然建立。与其他应用场景相比,游戏里「有用」和「陪伴」的绑定更为牢固。

而相比于其他希望融入用户生活的 AI 搭子, 游戏场景还有一个天然的优势——更容易获得用户的上下文。游戏运行于电脑之上,AI 本身就更容易获取到用户正在做什么,正在观察什么。而电脑也有足够大的算力,完成 VLM 所需要的基础运算,提供更实时的服务。

选对了切入口,做了合适的优化,获得的效果是立竿见影的。

笔者了解到,目前逗逗 AI 的用户粘性很高。

在逗逗 AI 的一周年文章下,不少人回忆起和逗逗 AI 相处的过往。

目前,逗逗 AI 提供一定的用户交流的免费时长,用户可以付费获得更多时长、亲密度或者 AI 角色的更多造型。在用户积累了长期的信任后,逗逗 AI 还想未来尝试个性化推荐的商业模式、

而此次更新后,逗逗 AI 还上线了一个多模态长期记忆系统。它不再像传统聊天机器人那样仅仅存储文字对话,而是将视觉、听觉、语言融合成一个可被长期保存的「场景」。这意味着,它会记得你们一起击败某个 Boss 的瞬间,也会记得你在地图里反复迷路的窘态。这些独特的场景化记忆不断沉淀,让 AI 逐渐对你们的关系形成独特认知。

在这个长期记忆系统下,逗逗 AI 也开始做跨场景的陪伴。逗逗 AI 已经开始尝试把陪伴延伸到购物、浏览等日常场景。

比如在学习的时候,可以直接挂着逗逗,进行课件解释。

这对于逗逗 AI 将是一个新的征程。在游戏场景获得的关系,是否能够不断保持,甚至超出游戏场景本身?

近期,GPT-4o 下线引发了许多争论。

人们不禁好奇,用户对 AI 的依赖,究竟有多少来自模型的基础智慧能力,有多少来自于记忆,又有多少来自一个稳定的人格?

人们留下来是因为什么比例的原因未可知,但似乎对于陪伴而言,其中的任何一样都不可或缺。

对于逗逗 AI 而言,在先发优势下,逗逗 AI 如果能够进一步做深游戏攻略内容,甚至开放 ugc 社区,让用户能够群策群力贡献出更多更及时的游戏攻略,其有用的护城河就会更深,用户将永远有一个打开的理由。

而记忆和稳定人格,则将可能是让用户建立了足够的信任感,让产品能够商业化的关键。

相比于真人,AI 的人格特质其实更稳定,不会受到现实情绪和时间的限制;它能做到 24 小时在线,随时陪伴;比起真人,它还可以跨游戏、跨应用延展关系。

在一众主打 AI 陪伴的软硬件中,逗逗 AI 很有可能走出一条极有借鉴意义的路:在一个刚需的单一场景里,建立真正有价值的关系。始于有用,终于陪伴。

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发布于:北京市
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