经过近几年的爆发式增长，AI技术在游戏行业的应用取得了显著的进步。从去年多为“AI生成文字、图片、代码”等工具型应用，发展到了如今可以深入至游戏研发、运营的各个环节，这也让今年的游戏开发者大会（GDC）显得格外的热闹。

　　在今年GDC的700多场演讲和研讨中，有300多场会议涉及到AI。其中最引起我关注的，莫过于由网易数智游戏行业部CTO陶建容带来的《为“街球全明星”训练高拟人和高强度的篮球AI智能体》主题演讲。

　　这次演讲首次公开展示了网易数智与上海瑞酷数码科技合作开发的篮球AI智能体，详尽阐述了该智能体从设计、训练到实际部署的完整过程，并向全球游戏开发者展示了如何将游戏AI技术成功应用于实际场景。

　　更重要的是，网易数智清晰地向我们展示，为何AI能成功扮演游戏设计里的关键角色，以及AI将如何成为推动行业创新和变革的关键力量。

　　AI智能体，指的是在游戏里经程序控制能够自主做出相应行为命令的游戏角色。在游戏中，它们可以扮演敌对角色和合作伙伴共同匹配，或作为PVE的NPC与玩家进行互动。例如在篮球游戏《NBA 2K》联网模式中，在玩家数量不够的情况下就需要AI Bot参与。

　　AI智能体的引入对玩家的游戏体验起着重要作用，一来可以缩短匹配时间，优化游戏非高峰时段的游戏体验；二来可以化身为势均力敌的对手，给玩家带来不弱于人类玩家的丰富竞技体验。此外，不同难度等级的AI智能体，还可以是玩家不断提高游戏技术的最佳陪练。

　　对于AI智能体在游戏场景中的应用，畅想是美好的，但从以往AI智能体在游戏中的表现来看，受限于智能程度，还面临着诸多挑战。

　　例如，当玩家遭遇连败系统送上“福利局”时，很有可能是毫无技术含量的AI智能体，这自然无法满足玩家对一场精彩对局的预期，甚至会导致玩家对游戏体验、服务质量提出质疑，加速用户的流失。

　　另外在一些行为更加丰富的游戏中，如果AI智能体的行为特征很单一，甚至动作不够流畅、卡顿，也会极大程度影响玩家的心流体验。

　　这时，如何打造更具“拟人化”和“风格化”的AI智能体，就成为了行业亟待解决的痛点之一。针对这个问题，网易数智给出了自己的解决方案。

　　陶建容介绍，现阶段，游戏AI智能体的主流实现方式有四种：有限状态机、行为树、强化学习、模仿学习。经过网易数智多个维度的反复对比利弊，最优解是“行为克隆”方案，其优势在于可以以更低的成本让AI智能体对高水平玩家进行模仿学习，并且不需要过多的游戏经验以及复杂的仿真环境。

　　那么具体如何训练出拟人化和高强度的AI智能体？网易数智将这套方案拆分为了三个阶段，并以《街球全明星》为例进行了详细的解析。

　　首先是“行为拟人化”，网易数智所采取的方式是通过“注意力机制”加强AI智能体对当前游戏、玩家、游戏场景以及历史状态的感知，从而促进队友之间的协作和对手的对抗。

　　这个过程中还需重点关注到AI智能体的“行为合法性”和“AI行为频率”，陶建容表示前者主要通过施加约束确保AI智能体在特定条件下才能采取合理动作，实际运用到《街球全明星》中的表现是防止AI智能体出现远距离抢断、盖帽等不合理行为；后者则是通过调整模型的主要动作损失权重来进行控制，增加低频率动作（如闪电投篮、靠打和分球）的频率，使AI智能体能够在各个位置上做出符合常理的正确决策。

　　其次是“难度等级差异”，由于游戏中玩家水平不一，所需的AI对手也要进行难度等级划分。为了解决这个问题，他们引入了“段位加权”体系，高段位的权重更大，允许机器人从高段位玩家的行为中学习；低段位则选择一个更简单的模型、和相对简单的网络架构来进行削弱。让AI智能体的表现即使出错也在一个合情合理的范围内，让打法更拟人，从细微之处加强玩家的沉浸感。

　　解决AI智能体的学习训练模式后，还要考虑到“可复制性”的问题，如果一个AI智能体对应一个模型，将导致需要花费大量的精力去构建不同的相应模式，网易数智给出的解决方案是所有AI智能体共用一个模型，他们将其称为“高泛化能力”。

　　高泛化能力是指让新AI智能体使用已经训练好的共享模型，而不需要重新训练一个新的模型，从而更快适应不同的玩家和游戏环境。这样一来可以提供一致的游戏体验，并节省大量的时间和资源。

　　而经过网易数智的反复验证，这项技术也被广泛应用到了其他游戏产品当中。目前，这项技术覆盖了包括角色扮演、体育竞技、动作、卡牌、moba在内的多种游戏品类。

　　具体成果如何呢？陶建容在会上公布了一组数据，一些游戏在引入AI智能体方案后，玩家的平均每日在线%，平均匹配时间减少了8%，比赛场次增加了318%，比赛焦灼度提高了33%，玩家7日留存率提高了5%，日PVE场次提高387%。

　　从这些数据中，我们可以直观感受到网易数智这套“AI智能体”解决方案在提升玩家多元化游戏体验以及优化游戏运营的价值体现。随着这项技术不断完善、进化，游戏行业未来或将出现更多“真假难辨”、更风格化的AI智能体，颠覆以往预设的互动反馈，产生更多不确定性和随机性，创造更多新鲜的游戏体验，玩家所能感知到的交互方式或将是前所未有的。

　　事实上，“AI智能体”解决方案只是网易数智海量AI技术中一个很小的切面，他们所能做的，远比想象中的要广泛。目前，网易数智主要包含网易易盾、网易云信、网易云商、网易数帆和Codewave五大业务板块，面向游戏、娱乐社交、医疗、教育、金融等行业，这里我们主要以游戏行业为例。

　　长久以来，游戏外挂的滥用屡禁不止，以《CS:GO》为代表的FPS游戏更是其中的重灾区。在传统的反作弊方案中，主要依赖对游戏包体的逆向工程分析，这种方案需要先获取外挂的包体再进行解析，最终制定出相应的反作弊策略。

　　陶建容和网易数智游戏行业部高级算法工程师杜鑫康深入探究了当前游戏反作弊所面临的种种挑战，传统反作弊方面往往面临着一定的滞后性，并且因为外挂作者采用隐藏和频繁更新外挂等手段，让传统反作弊方案难以捕捉，很难做到真正杜绝。

　　而网易数智基于“录像回放数据”打造的反作弊系统，可以通过游戏中的日志数据重构玩家的当局表现，并基于玩家的时序行为数据，分别搭建透视和自瞄外挂检测系统。

　　例如检测玩家是否有“透视外挂”行为时，透视外挂玩家通常在视野占优的情况下会预先瞄准，这个数据在网易数智的AI反作弊系统就会出现明显的异常。在呈现的图像数据中，透视外挂玩家的准心移动总是要更加稳定且幅度更小。

　　而针对“锁头、自动瞄准”等外挂，尽管玩家会适当掩饰作弊行为，但在数据层面却是直观显现出“瞄准、击杀时间和反应时间”层面与正常玩家的长短差异，这个差距在整局比赛中体现的尤为明显。

　　准心在敌人球面的落点轨迹也可以很清晰看出，左图自瞄玩家可以很轻易的瞄准敌人并且无视后坐力，而右图正常玩家轨迹则混乱很多。（图源：网易数智）

　　基于日志数据的AI反作弊系统可以更有效识别和精准打击作弊行为，提升玩家游戏体验。重要的是，对时序特征的提取是全方位的，一方面可以克服单一数据无法决断“玩家行为复杂性”的问题，另一方面，可以检测到除已知作弊行为之外的异常数据，以此杜绝新型或修改后的外挂。同时AI反作弊系统的学习是可持续的，不断提高其识别外挂的能力。

　　正如“AI智能体”可以广泛应用，AI反作弊系统也做到了覆盖大部分游戏类型。例如在 MMO游戏中，作弊者在事中环节会进行自动采集/刷怪、自动完成任务/副本等工作，AI反作弊系统则可以通过游戏日志数据和角色轨迹类数据，挖掘具有明显模式和规律性的异常数据，从而全方位打击游戏脚本、外挂工作室、数值破解、以及透视自瞄等外挂行为，建设公平性的竞争游戏环境。

　　除此之外，网易数智作为网易旗下一站式企业服务提供商，还为游戏行业提供覆盖“研发、发行、运营、安全”全链路的游戏 AI 解决方案，帮助游戏产品实现体验升级、玩法创新、安全护航、精细化运营。

　　比如针对游戏研发阶段推出的“AI智能化生成”方案，网易首创提出并实现了基于单张照片的智能捏脸技术，基于玩家上传的一张照片即可通过AI模型自动生成捏脸系统所需要的参数；同时仅需一段音频，就可以一键生成自然且生动的游戏角色面部表情；游戏中海量的剧情对白动画，也仅需要输入剧情文案或配音，就能快速生成任意风格角色模型的说话口型和表情，为游戏角色的个性塑造和故事叙述注入活力。

　　这是实时生成式AI技术迭代传统游戏研发路径的直观体现，它不仅显著提高了设计效率，激发创造力，更是最大程度的减少了试错成本，让想象力得以快速落地。

　　要再次强调的是，网易数智的游戏AI技术应用太广泛了。刨除研发，在游戏发行、运营阶段还有AI陪玩、AI外呼、AI买量优化、AI客服、AI个性化内容分发、AI玩家私域运营等服务，助力游戏提升获客转化，保障游戏运营效率。

　　从这一系列游戏AI技术应用中可以看到，其一直秉承的是注重落地的务实风格，让AI技术辐射到了游戏产品的全生命周期，以及行业的方方面面。

　　在游戏陀螺看来，网易数智在“AI技术应用到游戏领域”所带来的成果是性的，游戏研发运营、玩家游戏体验、游戏生态都因此得到了改变。但这显然不是这些AI技术的全部实力，在未来，这些AI技术还有很大的应用空间可供探索。

　　更为重要的，是作为游戏AI技术领军者的网易数智对整个游戏行业“心智的启发”，让更多开发者、厂商意识到游戏AI技术的价。