作者按: 本文包含部分 AI 创作的内容，仅作为个人观点
当我们谈论 AI 游戏时，很容易陷入对技术形式的追逐 —— 从会聊天的 NPC 到自动生成的 3D 场景，这些创新固然耀眼，却未必触及游戏的核心。若想真正看清 AI 对游戏的重塑，或许应先剥离技术外壳，回到游戏本身的构成逻辑：它究竟是什么？由哪些要素支撑？而 AI，又在如何改写这些要素的底层规则？
游戏的本质：现实世界的艺术化切片
游戏，本质上是 “地球 online 的切片”。即便包含科幻或魔幻元素，这些设定也始终扎根于人类认知，是现实世界某部分的映射与浓缩。
卡牌游戏是现实中打牌行为的切片，它提取了出牌、博弈等核心环节；超市模拟器是工作场景的切片，聚焦商品陈列、顾客服务等工作要素；而 GTA 则是犯罪世界的切片，将街头追逐、剧情抉择等元素提炼成可交互的虚拟体验。不同品类的游戏只是抽取了世界的一部分元素。这些 “切片” 并非简单复制，而是对现实的艺术化重构，让人们能在可控范围内体验不同的人生与场景。
三个核心要素：状态、行为空间与表征
若将游戏拆解，可提炼出三个核心元素：状态、行为空间与表征。这三个要素共同构成了游戏的骨架，而 AI 技术正在重塑它们的形态。
传统游戏中，“状态” 多以直观数值呈现：角色的血量、金币数量、NPC 的好感度…… 这些数值是玩家理解世界的锚点，也是系统反馈的基础。比如《魔兽世界》中，“法力值” 的减少直接告诉玩家 “技能即将耗尽”，“仇恨值” 的高低提示 “怪物是否会攻击自己”。
传统游戏的行为空间是开发者预设的 “动作集合”：《王者荣耀》的移动、技能释放，《底特律：变人》的剧情选择题，玩家只能在既定框架内决策。
表征是玩家感知世界的媒介 —— 从文字冒险游戏的纯文本，到《赛博朋克 2077》的 3A 画质，它决定了游戏世界的 “质感”。AIGC 技术正在让表征从 “预制作” 走向 “动态生成”，但真正的挑战在于平衡 “个性化” 与 “共识性”。
AI 带来的可能性与挑战
AI 带来了三个核心要素的全新可能。
状态
状态方面，AI 正在打破这种 “数值唯一” 的状态模式。斯坦福小镇中，NPC 的状态不再是 “友好 / 敌对” 的二元值，而是由”文字“构成的记忆，并用这样的记忆链来驱动下一步的行为。Genie 2 等 “世界模型” 游戏则用 Embedding 形式存储状态 —— 它可能无法用 “数值” 描述，但能通过模型计算，让角色在用户前后左右的控制下移动，并生成对应的画面。
但这种类似 “黑箱” 的状态模型，虽像现实世界一样复杂，却也带来了理解难题。状态的革新需要配套的反馈机制。当游戏状态从数值变为文字或 Embedding 时，如何让玩家高效理解？就像现实中没有直观血条一样，AI 游戏若缺乏清晰反馈，便会违背传统游戏设计的循环反馈逻辑，如果我们仍然认同传统游戏设计理论的话。这意味着需要人工搭建信息架构，将复杂状态转化为 “攻击有效”“濒临死亡” 等直观信号 —— 技术创新仍需服务于人类认知习惯。
行为空间
在行为空间的维度上，AI 的确为游戏带来了动作表达的更多可能 —— 文字游戏中玩家可自由输入指令，三维场景里任意肢体动作也能得到反馈。但这种扩展的核心，并非追求 “动作数量的无限”，而是实现 “动态适配的有限自由”：既保留足够的表达空间，又通过巧妙设计让不同能力的玩家都能沉浸其中。
比如文字交互类游戏，若完全依赖玩家的表达能力，可能让不善言辞的玩家陷入 “不知如何回应” 的困境。这时，AI 的 “意图映射” 便成了关键：它能从玩家简单的只言片语中捕捉核心诉求，要么自动生成丰富的剧情分支，要么提供几个精准选项缩小决策范围，让表达能力有差异的玩家都能顺畅推进体验，而非复刻现实中 “不善言辞者的窘迫”。
再看体育类游戏，若篮球游戏将玩家的肢体动作直接 “1:1 复刻” 到角色身上，身体素质较弱的玩家可能难以体验竞技乐趣。此时，“意图映射” 可以转化为一种 “能力适配”：玩家挥臂投篮的动作，会被 AI 解读为 “精准投射” 的意图，转化为 NBA 级别的流畅动作 —— 不是剥夺自由，而是让不同身体条件的玩家都能触达 “高手体验” 的核心。
而在魔幻战斗类游戏中，若允许玩家通过描述自由创建技能，“技能强度如何平衡” 就成了新问题：完全放任可能打破数值成长的逻辑，让传统玩法体验崩塌。这就需要 AI 在 “自由创造” 与 “规则框架” 间找到支点 —— 比如划定 “技能属性上限”“元素克制规则” 等基础框架，既保留玩家的创造欲，又不让平衡体系失控。
说到底，AI 对行为空间的扩展，绝非对 “无限动作” 的盲目追求，而是通过 “意图映射” 的辅助（降低体验门槛）与 “规则框架内的结果约束”（保障系统平衡），在 “自由度” 与 “可控性” 之间找到支点。它要规避的是对现实的生硬复刻，最终目的是让每个玩家都能在适合自己的节奏里，享受交互的乐趣。
表征
表征是玩家感知世界的媒介 —— 从《文字冒险》的纯文本，到《赛博朋克 2077》的 3A 画质，它决定了游戏世界的 “质感”。AIGC 技术正在让表征从 “预制作” 走向 “动态生成”，但真正的挑战在于平衡 “个性化” 与 “共识性”。
个性化的潜力已初现：Character.ai 中，NPC 会根据玩家的对话风格调整语气；未来，AI 或许能根据玩家行为动态生成场景音乐、调整角色对话风格 —— 当你在游戏中表现暴躁时，NPC 语气变得谨慎；NPC 会根据自己的心情，表演出个性化的动作；但这种 “千人千面” 需保留社群共识 ——《原神》若让每个玩家的 “蒙德城” 建筑风格完全不同，会导致玩家讨论 “风神像位置” 时出现认知混乱。因此，AI 可采用 “核心框架固定 + 细节个性化” 策略：街道布局不变，但路灯样式、墙面装饰随玩家偏好调整（满足个性）。
AI 游戏的演进阶段：以城建游戏为例
阶段 1：AIGC 工具驱动的 “表征扩容”
当下正处于这一阶段：人类开发者借助 AIGC 工具完成重复性工作，释放创造力聚焦核心设计。比如用 AI 生成器批量产出建筑模型（从江南水乡的白墙黛瓦到未来主义的悬浮楼宇）、动态事件剧本（如社区流感爆发、商业街区自发形成夜市），甚至自动适配不同气候带的植被系统（热带雨林的气生根 vs 寒带苔原的地衣）。
此时游戏的核心框架仍未突破传统：状态依旧是清晰的数值体系 —— 城市的人口数、财政赤字、绿化率以仪表盘形式实时更新；行为空间仍是预设的操作集合（玩家只能通过 “划定区域”” 颁布政策 “”建造设施” 三个按钮组干预城市）。但表征因供给暴增变得极度丰富：玩家能下载 AI 生成的 “蒸汽朋克风街道”MOD，让路灯变成黄铜齿轮造型；也能启用 “方言语音包”，让 NPC 商贩用川渝方言吆喝，或是用东北话抱怨交通拥堵。
阶段 2：AI Agent 主导的 “行为空间弹性化”
随着 AI Agent 能力成熟，游戏进入 “半自动化生成” 阶段：AI 不再仅是工具，而是能自主理解玩家偏好并迭代系统的 “协作者”。
比如玩家连续 3 小时专注于建设生态社区（反复建造太阳能电站、垃圾分类站），AI Agent 会自动生成 “碳积分系统”MOD：居民践行低碳行为可兑换公共服务（如免费乘坐公交），企业超标排放会被 AI 动态调整税收 —— 这一规则并非开发者预设，而是 AI 从玩家行为中提炼的 “隐性需求”。行为空间由此突破固定按钮组：玩家可以用自然语言提出模糊需求（”我想让老城区更有活力”），AI 会将其拆解为具体选项（”是否允许沿街摆摊？”” 是否修复历史建筑作为文创空间？”），或是直接生成新规则（如” 老城区商铺租金减免 20%，但需保留传统招牌 “）。
此时状态仍以数值为核心（碳积分、商铺租金等仍是可量化指标），但数值逻辑已由 AI 动态调整；表征则进入 “实时适配” 阶段：当玩家选择 “复古风老城区” 方案，AI 会自动让路灯切换为煤油灯质感，NPC 穿着从现代服饰变为旗袍、马褂，甚至背景音乐也从电子乐转为二胡演奏的《茉莉花》。角色的动作也变得像英伦风。
阶段 3：AI NPC 与 VR 融合的 “混合态世界”
当 AI 模型能实时处理环境输入并生成输出，游戏进入 “微观个体觉醒” 阶段：城市中的居民不再是按固定逻辑行动的 “数值集合”，而是拥有记忆链与情绪 Embedding 的 “类真人个体”。
状态呈现 “宏观数值 + 微观 Embedding” 的混合模式：城市 GDP、就业率等宏观指标仍是数值（方便玩家把握整体趋势），但每个居民的状态是 AI 用文字与 Embedding 记录的 “黑箱”—— 比如居民张三的记忆链是 “3 月被拖欠工资→5 月反对开发商涨价→现在对政府信任度低”，这些状态无法用单一数值量化，却会通过行为体现（如拒绝缴纳物业费、在社区论坛发帖抱怨）。
行为空间因 VR 设备升级而极大扩展：玩家戴上轻量化 VR 眼镜后，可用手势直接 “圈出” 公园选址（AI 会自动计算日照、人流量适配方案），也能与居民面对面交流（通过语音 + 手势表达 “我会解决工资拖欠问题”，AI 会解读语气中的真诚度，影响居民后续信任度）。若玩家对某个商贩说 “你的摊位太乱了”，AI 会让商贩产生 “窘迫” 情绪（Embedding 变化），次日主动整理摊位，甚至赠送玩家水果表达友好 —— 这已不是预设剧情，而是 AI 基于实时交互生成的动态反馈。
表征则实现 “多模态同步”：居民的情绪不仅通过对话语气传递，还会体现在微表情与肢体动作中；城市的昼夜变化不再是固定贴图切换，而是 AI 根据实时天气数据物理模拟产生的云层。
阶段 4：脑机接口与世界模型的 “全 Embedding 沉浸”
当脑机接口技术成熟到可传递神经信号，游戏进入 “现实切片的终极形态”：状态不再有任何数值残留，而是完全以 Embedding 形式存在的 “世界模型”—— 城市的运转、居民的心理、环境的变化，都像现实世界一样由无数隐性关联驱动（如 “工厂排污→下游居民患病→医疗资源紧张→政府公信力下降” 的连锁反应，没有中间数值，只有因果 Embedding 的流动）。
行为空间突破了身体限制：玩家无需手势或语言，只需在脑中构想 “我要让城市更宜居”，脑机接口会将这一意图转化为神经信号，AI 则拆解为具体行动（如优先规划绿化带、调整产业结构）。若玩家突然想到 “去年洪水的教训”，AI 会自动调取历史 Embedding（2024 年洪水导致的损失记忆），在新规划中强化排水系统 —— 这相当于玩家的 “隐性记忆” 被 AI 接入，成为城市发展的参考。
表征也不再依赖视觉 / 听觉渲染，而是直接通过神经信号传递 “感知”：玩家 “看到” 的公园不是像素组成的画面，而是类似现实中 “绿意盎然、空气清新” 的综合感受；居民的喜悦不是通过笑容呈现，而是让玩家产生 “被信任、被认同” 的情绪共鸣。
结语
AI 游戏能在三个核心要素层面带来巨大的革新，创造更丰富的游玩体验。但玩家想要游玩的是艺术化重构的现实切片，而不是现实本身。这就意味着开发者仍然需要对游戏的状态、行为空间与表征层面做一定的限制和辅助，创造更贴合人类需求的体验。技术是工具，认知是锚点，当两者找到平衡，我们或许能看到比 “地球 online” 更精彩的虚拟切片。
参考文献
Games in 2033 by Marek Rosa
制作AI大世界游戏的5种可能范式：思考与实践
游戏+AI的最终核心是好玩