AI如何影響游戲行業？——生產端提質增效，體驗端探索創新。我們認為將從生產與體驗兩個維度賦能游戲產業：

(資料圖片僅供參考)

??游戲生產方面，我們認為當前游戲行業產能部分受限于自動化生產工具缺失，而AI技術有望賦能工具鏈，推動行業生產自動化、標準化、規模化，使游戲產業走向工業化、突破產能瓶頸。具體來看，我們認為將體現在游戲研發、運營及研運貫通維度的提質增效。

? 游戲體驗方面，我們認為AI技術拓展了游戲更多元、個性和沉浸的可能性，當前AIGC原生游戲及創新玩法已有雛形，核心圍繞AIGC的自然語言輸出、圖像輸出及智能NPC能力。此外，我們認為若AIGC工具普及、生產力大幅提升，玩法差異化或成為廠商的核心競爭要素，亦將促使更多新玩法產生。

游戲行業的AI技術應用發展到什么階段？——逐步完成前期投入建設。從AI的“應用方式”“使用工具”“產出效果”三個維度來看，我們認為，AI賦能游戲工業化管線大致遵循前期投入建設、初期全管線貫通和中期產生效能的實際落地節奏。網易等多家游戲廠商已在不同程度上將AI工具落地于研運多環節中，并逐步從研運增效向AI拓展玩法延伸；頭部廠商開始布局AI生產管線，在研運全流程貫通AI應用。

如何展望游戲行業后續競爭趨勢？——強者恒強，產品端更加重視內容價值。我們認為AIGC工具普及后，游戲行業在生產端或體現出生產力豐富、生產門檻顯著降低的特點，行業內優質單品打通、占據單一賽道的可能性將逐步提升。對廠商而言，其競爭方向或轉為對玩法不斷細分，通過差異化占據獨特賽道、維護核心用戶。進一步地，我們認為，具備核心創意能力、深刻用戶認知的頭部廠商有望維持競爭優勢。

AI工具是游戲工業化進程的重要一環，提供自動化工具并實現標準統一。我們總結產業內、學術界等各方對“游戲工業化”的定義與理解，認為游戲工業化的特點包括：標準化、自動化、規模化；而實現游戲工業化的方式主要包括：1）建立高度分工的秩序流程；2）設立統一標準；3）發明、使用自動化生產工具。

我們認為，當前游戲行業已實現高度分工，但在標準和工具上仍呈現出勞動密集型特點，即，“標準與人的判斷相關”、“工具需要人工高度參與”。

我們認為，AI工具首先將作為自動化工具，有望大幅降低人工在游戲生產中的參與度；自動化生產工具同時帶來產出的可控、可復制，實現游戲產出標準化；產出標準化與自動化使規模化成為可能，推動行業生產實現工業化。

? 從工業化進程來看，我們認為當前游戲行業已經進行了高度分工，游戲產業流程細化、專業化，如已形成專業化的游戲策劃、游戲程序及游戲美術等人員；行業內已有通用的生成工具，對大部分生產環節的標準有共識。

?從產能角度，我們認為游戲行業的頭部廠商通過高度分工、相對標準化的流程及工具使用，已經實現規律性產出，但即使是頭部廠商仍面臨產能瓶頸。

我們認為游戲行業產能受限的原因之一系缺失自動化生產工具。AI或將作為游戲工業化中的自動化工具，幫助突破產能瓶頸。

研發環節：長期看產能突破將是AI工具應用的核心價值點

行業頭部廠商較早布局AI，生成式AI推動AI技術應用走向研發的核心環節。我們認為，生成式AI在游戲研發中有望對內容生產方式進行突破。當前游戲行業對于AIGC于研發中的應用進行積極嘗試，包括AI生成地圖與關卡、劇情文本、美術資源等。

我們認為AIGC工具對于研發端的提升主要體現在降本增效。從降本角度，除應用于素材生成、降低產出環節成本外，我們認為AIGC工具于團隊溝通、產出試錯方面的應用亦值得關注。AIGC工具顯著提升了素材初稿的產出效率，我們認為一方面可在行業高度分工時幫助傳達上下游需求，另一方面可以較低成本、較快速度對研發方向的可行性進行初步驗證。從增效角度，我們認為主要體現于產能提升、創意豐富兩個維度：1）溝通和試錯成本、產出成本的下降共同提升產能；2）AIGC工具可以根據需求批量產出文字或圖像素材，為研發人員提供創意參考。但當前AIGC工具無法直接實現產出質量的提升，如Midjourney的產出與游戲原畫需求仍有差距。

相比降本，行業或更關注AIGC帶來的產能提升。我們認為，受限于技術能力、產出精細度的不足，從降本維度測算AIGC帶來的成本節省或仍有限；但AIGC應用有望推動行業產出規模與質量提升。從降本的實際落地環節來看，當前較大受益于AIGC的研發環節為游戲美術中的2D美術，但在游戲美術的其他環節，如原畫設計、3D模型、動作與特效等，AIGC工具的產出精細度不足或未能實現技術突破。從行業視角，我們認為游戲行業處于供給驅動需求階段，高品質供給或為單廠商及行業整體收入規模提升的驅動因素。雖然AIGC工具無法直接實現高質量產出，但我們認為有望通過代替重復性人工的方式，釋放更多勞動力用于創意型、高質量產出，從而推動行業產出規模與產出質量提升。

運營環節：決策式AI應用成熟，生成式AI實現自動化工具鏈閉環

決策式AI工具在游戲運營中應用成熟，生成式AI實現工具閉環。我們認為，相比于研發環節，游戲運營及推廣環節的內容屬性較弱，決策式AI在這些環節中的應用已相對成熟，主要體現在數據分析、實時監測及AI對戰機器人等方面，如使用AI智能機器人實現對局匹配平衡、基于AI實現買量中的數據監測與動態調整、利用AI工具進行用戶分析等。我們認為，生成式AI對運營推廣環節可能帶來的提升在于：實現運營環節的自動化工具鏈閉環。舉例來說，買量環節中投放模型、投放渠道已實現動態調整，但投放素材仍需人工產出，成為買量推廣效率的限制因素；應用AIGC工具則能實現從素材到投放的自動化閉環，有望助力AI化的運營工具更好釋放效能。此外，AIGC工具還可能在本地化翻譯、游戲社區運營中實現應用。

研運貫通：基于同一套AI工具實現數據與資產貫通

AI工具鏈有望在研發和運營環節間打通，提升協同效率。我們認為，AI對游戲生產端的賦能還可能體現在研發、運營的貫通上。若研發端和運營端在分析、產出上使用一套工具，研發、運營環節中數據與資產可以互通：1）素材復用：如游戲研發中的美術資源可以直接用在買量素材制作中；2）數據反饋：運營端的數據反饋至研發端，對研發方向提供參考和指導。

從AI的“應用方式”“使用工具”“產出效果”三個維度來看，我們認為，AI賦能游戲工業化管線可能遵循前期投入建設、初期全管線貫通和中期產生效能的實際落地節奏。我們認為當前AI在游戲工業化的應用處于前期投入建設末期、全管線建設初期。

我們認為，圍繞AI的自然語言生成、圖像生成、智能NPC能力，AIGC原生游戲及創新玩法已有雛形：

游戲玩法創新的核心在于滿足用戶對于游戲樂趣的需求。我們認為，游戲玩法演變的核心驅動力是滿足特定的游戲需求，強化游戲樂趣。游戲玩法的演變過程，往往是強化某一種或某幾種樂趣的過程；新玩法的產生，就是從已有的玩法中尋求可強化的樂趣點并將其塑造為核心玩法。

AI使游戲體驗更為多元化、個性化、強交互，有望驅動游戲玩法和品類的變革。展望未來，我們認為，AI技術有望持續基于其內容產出、智能控制能力，圍繞多元、個性與交互，持續加深游戲核心樂趣，或將驅動游戲玩法變革。

AIGC工具普及后，差異化內容/玩法創意、細分賽道捕捉能力或成為廠商核心競爭力。我們認為AIGC工具普及后，游戲行業或從生產端體現出以下特點：1）生產力大幅提升，自動化工具的應用使行業規模化生產成為可能；2）生產門檻降低，AIGC工具的普及和通用使得常規內容易被復制和產出。結合游戲產品邊際成本接近于零的特點，我們判斷行業“贏家通吃”的現象將放大，即同一細分領域內只有一款或個位數的頭部產品能實現持續運營、商業化。當前同一細分賽道仍能存活數款產品，原因在于頭部產品的內容產出無法完全滿足用戶需求，用戶在頭部產品的“長草期”將注意力轉移至次頭部的同類產品。若頭部產品的內容迭代能完全滿足用戶需求、“贏家通吃”現象放大，統一細分領域或將僅存一款或低個位數的產品；廠商的競爭方向或轉為對玩法不斷細分，通過差異化占據獨特賽道、維護核心用戶。

基于上述分析，我們認為在AI工具顯著提升行業生產力、降低生產門檻的背景下，玩法、創意的差異化能力成為廠商的競爭核心要素，從必要性的角度亦推動游戲行業持續演化出創新玩法。

我們認為，對已有一定規模的中大型體量游戲廠商而言，AI工業化提效與玩法創新并行推進；對小型游戲廠商或工作室而言，能夠借助第三方AI工具在更大自由度下進行玩法創新；對于專業性、工具化或底層架構的初創企業而言，則主要通過底層配置與創新，支持游戲及相關生態健康繁衍。

我們此處選擇四家代表性游戲廠商進行詳細分析，就各家在AI研運提效（內部架構、實際產品落地情況、核心策略）、AI原生玩法創新或“AI+”游戲內容、體驗升級等方面進行介紹。

我們同時梳理其他已上市游戲公司、部分未上市游戲廠商及相關初創企業在AI方面的部署情況。需指出的是，技術發展、迭代、突破速度較為迅猛，我們的統計整理并不能完全窮盡當前的落地情況，僅為大家在梳理“AI+游戲”落地情況提供一定參考支持。

“伏羲+互娛AI Lab”強AI中臺支持“AI+游戲”落地。網易內部人工智能部門、架構或相關部署時間相對較早，在游戲的AI技術部署方面，主要支持部門為伏羲及互娛AI Lab，均屬于相對偏中臺部門（伏羲近幾年亦演化出對外商業化路徑），為項目組提供技術落地的支持。

具體來看：

? 伏羲：雷火旗下的“伏羲”于2017年9月成立，是中國第一家游戲人工智能研究實驗室，致力于為游戲用戶營造新世代游戲體驗。隨著平臺發展，后逐步衍生出網易伏羲（實現產品化、商業化探索）、伏羲機器人（研究數字孿生、人機協作），在對內游戲產品支持之外亦支持對外游戲產品及其他多領域（文旅、教育等）AI落地應用，已于2021年7月發布游戲行業解決方案，支持AI輔助制作劇情動畫、競技機器人、對戰匹配系統和反外掛系統四部分組件。在模型訓練方面，伏羲目前已自研數十個預訓練模型，其于2021年起打造“玉知”多模態理解大模型，在網易新聞、云音樂等多業務場景中落地驗證。

? 互娛AI Lab：網易互娛AI Lab亦成立于2017年，主要支持對內網易互娛旗下游戲及產品技術升級，核心價值點包括實現美術降本增效、游戲體驗革新、營銷方法創新賦能及精細化運營管理等。近期平臺亦在招聘如“AIGC關卡生成研究員”等崗位，以橋接AI Lab和《蛋仔派對》項目組，推動更多AI技術在游戲內的落地上線。

研運提效：較早應用AI于研運全流程中，AIGC輔助內容生產提效。自決策式AI時代，公司即應用AI于游戲開發（用戶研究、游戲測試等）、安全管控（反外掛等）、游戲推薦/匹配系統設置（用戶畫像、用戶游戲行為畫像匹配、對戰策略匹配等）等環節中。至生成式AI階段，公司當前已在管線中較大規模應用相關工具實現提質增效，可支持文字、音頻、動畫等內容生成。公司亦表示，其自研AI技術已應用于游戲工業化全流程，對關鍵環節的工作效率提升高達90%。我們認為最直接的表現在以下幾個方面：

? 中長尾內容生產訴求的快速滿足。中長尾內容主要指精細度要求有限、內容生產數量相對較大的資產，如道具/物品圖標icon、UI設計、部分NPC表情等。對于這部分內容，公司當前已實現部分資產的AI自動化生成，如在《逆水寒》手游中部分對話的AI NPC表情生成（主要依靠伏羲）、CC業務線部分icon生成等。

? 語音、動作的自動化綁定以提升角色制作效率。這部分主要涉及視頻動作捕捉、語音合成、動畫合成等。從工具角度看，網易互娛AI Lab已推出多款自研AI提效工具，覆蓋AI語音生成、視頻動捕等多環節。例如，利用表情綁定和驅動技術，可以實現角色制作過程中的表情自動綁定，用AI技術代替傳統面部捕捉的方式，提升制作效率；利用AI視頻動捕工具“AIxPose”則可以實現對視頻動作的一鍵提取及遷移等；借助語音合成工具批量生產大量游戲配音等。

? 概念設計快速驗證，降低溝通成本。具體包括：1）原畫師初稿的快速實現（“圖生圖”邏輯）；2）提供海量素材參考，協助人物形象、服裝、建筑環境等精細化設計，推動完善原畫；3）游戲策劃借助文生圖等實現其創意概念的初步描述呈現，使游戲美術更好地理解內涵，降低溝通成本，使創意實現變得更加流暢。此前網易高級副總裁胡志鵬亦在“2022網易未來大會”上指出，《逆水寒》與稻城亞丁元宇宙聯動中，即大量運用AI進行建筑環境等設計，實現工作量的節省與成本的降低。

玩法創新：探索AI NPC、AI+UGC等游戲內部玩法或生態創新點。我們在此前已提及公司較早進行AI技術部署，并在游戲研發的過程中融入AI技術，在多款游戲中嘗試借助AI實現玩法創新，比較典型的包括：

? AI NPC：當前已在逐步從最基礎的“連續、有內容對話”向與游戲性更深度結合、“影響劇情走向、創新游戲體驗”的方向深入。

? AI+UGC：網易在今年“5·20游戲年度發布會”的多個游戲中均提出在UGC游戲用戶內容共創方面的規劃。網易當前亦積極借助AI技術降低游戲用戶設計門檻，以激發內容創意，推動內容供給提升。

研運提效：九大中臺產品貫穿研運全流程，AI輔助平衡性測試、內容生產等多環節提效。公司在流量運營的優勢上，通過中臺產品布局提升自身研發、運營工業化水平，并在近年間不斷通過決策式AI、生成式AI進行技術迭代優化，提升工業化管線的智能化程度，實現效率提升、資產積累。

公司當前業務線架構主要包括：研發（三七游戲）、發行（37手游、37網游及37GAMES），并由公司技術部門等支持內部技術向業務（包括部分中臺產品、風控系統、監控系統、基礎數據平臺等設計與維護），參與包括“圖靈”等在內的多個研運中臺產品的創設及運維工作。

? 研發：“1+3+1”架構，AI大數據算力研發中臺+三大數據分析工具+AI研發平臺。研發品牌“三七游戲”下主要包括多個工作室、美術中心、運營部門及技術部門等。通用工具包括游戲研發中臺“宙斯”、平臺級大數據系統“雅典娜”“波塞冬”“阿瑞斯”及AI研發平臺“丘比特”。

從發展順序來看，前四大中臺產品部署相對較早，先期背后運營邏輯主要系決策式AI，在較大規模的數據積累下借助已有數據進行分析、判斷、預測，對用戶行為軌跡、運營數據等建立標簽、進行模型化積累，實現精細化數據管理，為后續游戲內部生態平衡性、玩法創新等奠定數據基礎。

公司近年逐步將生成式AI內嵌至中臺管線中，如AI研發平臺“丘比特”即在研發精細化與智能化、研發提效及運營增長等方面對生成式AI等有所應用。

? 發行：大數據及AI工具貫穿前期內容/素材生產、中期投放與后端運營，同時兼有數字化市場研究，強化AIGC本地化部署以實現提質增效。發行線則主要借助智能化投放平臺“量子”、智能化運營分析平臺“天機”及美術設計中臺“圖靈”等，同時有游戲市場情報系統“易覽”來支持對競品、行業整體投放情況、偏好等方面的分析。

公司自2019年起即運用智能化投放及運營平臺“量子”“天機”在用戶獲取端降低單用戶獲取成本、在用戶運營端提升單用戶生命周期總價值，共同推動買量投資回報率提升，已實現流量運營閉環。公司同時借助AIGC將原先的美術設計中臺“天工”進行升級迭代為“圖靈”，將AIGC與算力綁定，以實現本地化部署的工作流程，推動更好的美術資產存儲、可視化及調用，提升內容生產效能，加大發行側素材供給。

截至目前，公司已形成了“前期內容生產（圖靈）-中期投放（量子）-后端運營（天機）”+“游戲市場情報系統（易覽）”的發行側全鏈路部署。

玩法創新：短期借外延投資實現玩法創新探索，中長期或有望通過內部創新實現更大突破。公司于2022年投資低代碼3D內容創作與游戲社交平臺YAHAHA Studio，該平臺支持創作者快速建立3D互動內容，加速推進UGC生態。

內部成立AI中心，自上而下貫徹AI提質增效。完美世界是國內老牌游戲研發商，擁有相對龐大、扎實的研發團隊，技術、數據、美術等中臺部門強賦能至項目組，推動實現自研/三方引擎技術的落地使用、美術技術支持等。在AI方面，公司較早進行小規模人員技術嘗試，今年一季度起在內部成立AI中心，由公司游戲業務CEO負責，中臺技術部門牽頭，各項目制作人參與，以研究及推行AI技術的學習與應用。

研運提效：已將AI技術應用于研發管線多環節。主要包括幾個方向：

? 概念與基礎素材的直接輸出、直觀呈現。可使美術功底相對較弱的項目團隊成員（如策劃等）直接輸出分鏡需求等基礎素材或概念。

? 研發側生產工具升級。團隊針對不同類型AIGC工具、不同項目需求進行有針對性訓練，以推出適合細分賽道、類型的模型，加速相關圖標、動畫、材質等制作生成。例如，可輔助場景搭建、為引擎生成制定功能的材質節點等。

玩法創新：AI NPC、AI Bot已有落地并持續升級，技術中臺探索AI原生游戲。在玩法創新方面，公司此前已有AI NPC探索，主要集中在神態表情等方面，如在《夢幻新誅仙》中采用智能NPC與反向動力學技術，在NPC微表情上進行更真實的塑造，讓游戲用戶的交互體驗更加沉浸。近期公司亦公開介紹其技術中心在AI原生游戲上的探索，已有AI偵探游戲的初級demo，游戲內所有場景、美術、角色設定、劇情等均由AI完成，初步實現AI原生玩法設定。公司亦表示將在待上線游戲《神魔大陸2》中落地智能NPC。

AI戰略定位重視程度高，內部已組建團隊普及技術工具，在多賽道探索融合性玩法。從團隊架構角度，公司于2019年即成立AI實驗室部門，布局前沿技術創新。根據今年5月公司公告，公司亦表示已組建了AI團隊，負責推動AIGC工具在全公司范圍內各業務場景的普及落地，以期降低研運成本，提高研發效能。從實際落地情況上，公司創始人史玉柱在6月“征途嘉年華”表示，在《原始征途》游戲研發過程中，美術、程序人員已在使用AI技術提升研發效率。

在具體的玩法創新層面，公司結合各賽道特征進行初步嘗試與落地。

? 休閑競技賽道：《球球》探索UGC+AI，《太空行動》嘗試多類AI玩法/功能輔助。

? 《球球大作戰》于今年5月上線UGC制作工具。公司同時表示，《球球大作戰》UGC玩法與AI的結合將是未來重點發力的方向，公司正在探索用AI以自然語言界面的方式幫助用戶更有效地創造地圖、玩法。

向前追溯，此前在《球球大作戰》中已有決策式AI落地，如AI匹配對手、平衡性控制等，公司亦于2021年末與商湯、上汽人工智能實驗室等以《球球大作戰》為主要測試平臺，聯合主辦“Go-Bigger多智能體決策智能挑戰賽”，探索決策式AI開源技術生態。

? 《太空行動》方面，公司表示“太空殺”游戲本身與生成式大模型的特點相匹配，公司正在積極探索其玩法與AI技術的有機結合。

? “征途”賽道：多款MMO游戲已啟動智能NPC探索，或有望借助AI嘗試“千人千面”的運營方式。對于前者，公司表示計劃通過AI技術觀察和收集能夠反映游戲用戶行為和決策過程的數據，根據游戲規則和環境進行建模，并通過反饋，不斷優化和改進AI模型，以期實現與游戲用戶形成多樣化的擬真交互。

張雪晴，CFA 分析員 SAC 執證編號：S0080517090001 SFC CE Ref：BNC281

余歆瑤 分析員 SAC 執證編號：S0080523060010 SFC CE Ref：BSX518

李子悅 聯系人 SAC 執證編號：S0080122070180