“玩家不關心用了什麼技術，他只關心遊戲好不好玩。”
文/梁樂天
最近，有朋友向葡萄君推薦了一款叫《詭祕推理》的AI遊戲。
我本以爲這又會是一款跟風之作，畢竟當下AI遊戲市場風起雲湧，各種新奇概念層出不窮，難免會有一些蹭熱度的作品。
然而，在試玩了它的demo之後，我卻發現這款遊戲還真有點說法。
一方面，作爲一款類逆轉裁判的作品，《詭祕推理》無論是場外蒐證，還是庭審對質，遊戲玩法都在保留傳統的選擇題模式基礎上，增加了可選的問答題模式。
遊戲中的特定選項不再是唯一的解法，案件謎題有了多種可能的解答。你不會再卡在“哪裏還差一個證物？”的窘境中，而是可以按照自己的節奏搜查現場、串聯線索。
另一方面，在遊戲過程中，玩家不僅要面對裝配了語言大模型、扮演特定角色的NPC，還需要主動扮演角色，讓NPC判斷。
比如，作爲初入職場的新人，爲了說服唯利是圖的上司，你得學會阿諛奉承；而作爲偵探，爲了避免因過於粗暴對待嫌疑人被投訴，招來上司的電話質問，你需要更加小心謹慎。
當你追問嫌疑人時，言辭過於尖銳，可能會導致對方拒絕溝通
公開信息顯示，《詭祕推理》的開發商戰吼網絡由三名前騰訊員工創立，總部位於深圳，主攻海外市場。
他們曾嘗試開發一款類似Discord的聊天應用，但未能成功。隨後，團隊轉型做遊戲，其首款作品《醬爆大亂跳》獲得了蘋果的全球推薦，音樂跑酷遊戲《Beat Blade: Dash Dance》曾登頂多國iOS遊戲下載榜。
如今，除了繼續開發海外手遊外，戰吼網絡還組建了一個3人團隊做買斷遊戲。《詭祕推理》便是他們的作品。
爲什麼他們在做海外手遊的同時，要開發上Steam的AI遊戲？與傳統遊戲相比，AI遊戲有什麼不同？AI遊戲目前又發展到什麼樣的階段？爲了解答這些問題，我和戰吼網絡的CEO，同時也是《詭祕推理》製作人的Yans進行了一番交流。
Yans告訴我，手遊行業越來越卷，利潤越來越低是他們嘗試開發買斷制遊戲的直接原因。而之所以選擇AI遊戲，是因爲小團隊想實現跨越式的發展，只能靠這些新興的技術或創意。
在他看來，AI遊戲目前最大的問題不是算力和成本，而是如何找到有趣的玩法，來滿足玩家需求。
在新興玩法還沒出現前，上架Steam的AI遊戲，其發展方向可能是將AI元素融入成熟的遊戲類型中，並確保AI元素的加入能夠提升遊戲的趣味性。
Yans認爲，AI遊戲下一步的發展機會或許是端側模型的出現。這能讓遊戲突破傳統對話式玩法的侷限，讓角色扮演和非即時策略遊戲實現質的飛躍。
以下是葡萄君和Yans交流的內容，爲方便閱讀，內容有所調整：
01
AI遊戲的過去和現在
葡萄君：作爲一家主要做海外手遊的公司，你們爲什麼選擇開發上Steam的AI遊戲？
Yans：一方面，手遊已經非常捲了。以發行毛利爲例，以前能做到30%，現在只有5%-10%，不到原來的三分之一。但與過去相比，遊戲做了更復雜的系統，更多的內容，成本反而上升了。
另一方面，就算想卷，你也卷不過大公司。比如在微信小遊戲的榜單上，Top 10幾乎都被上市遊戲公司佔據，小團隊想要翻身，機會太渺茫了。
在這種情況下，小團隊想要發展和突破，永遠得靠變異，要麼是新技術，要麼是好創意。
如果我們可以利用AI技術創造出全新的、有趣的體驗，並且能夠較早地進入市場，得到玩家的認可，那麼這或許就是一次跨越式發展的機會。
葡萄君：那你們有研究過AI遊戲嗎？它一開始是怎麼樣的？
Yans：2023年4月，當時有一款叫《病嬌AI貓娘女友》的遊戲。在B站和YouTube上，與之相關的視頻播放量都有幾百萬。它向大家展示了AI玩法可能帶來的體驗。
它的技術並不複雜：基於ChatGPT 3.5，搭配一個3D場景和人物模型，再預設一些動作和表情，讓角色對特定指令做出響應。在此基礎上，它還融入了一個玩家喜愛的設定——我有個女朋友，這種體驗本身很新穎。
然而，我們在體驗後，發現它存在兩個主要問題。
一是這款遊戲的新鮮感持續時間太短。一旦超過10分鐘，玩家的興趣就會迅速消退。這意味着，它無法支撐起一款PC遊戲所需的商業模式。
在Steam上，玩家可以在購買後14天內，對遊玩時間不超過2小時的遊戲申請退款
二是Steam當時明確禁止使用AI技術的遊戲上架。
《病嬌AI貓娘女友》最早只上線了itch.io
葡萄君：對於AI遊戲不能上架這一點，我記得Steam後來調整了政策。
Yans：在2024年年初，或許是AI技術在遊戲生產管線中的廣泛運用，Steam開始允許AI遊戲上線，但要求開發者披露遊戲中AI的應用情況。
這一政策的轉變，爲PC平臺上的AI遊戲開發提供了一個低成本的發行和銷售渠道，促使更多開發者開始嘗試將AI技術融入遊戲。我們也是在這個時候，開始考慮投身AI遊戲的開發。
《病嬌AI貓娘女友》後來更名爲《AI2U: 與你直到世界盡頭 ~ 我的病嬌貓娘AI女友》，上線了Steam
葡萄君：後來有哪些AI遊戲，是你覺得還不錯的？
Yans：有一款叫《Suck Up! 》的遊戲。玩家扮演一個吸血鬼，通過找藉口、賣慘等方式說服NPC讓自己進門，吸食他們的血液。
還有一款叫《心跳AI審訊遊戲》的遊戲，是一家日本團隊製作的。玩家扮演一名警員，審訊成爲兇殺案嫌犯的AI，讓它承認自己的罪行。
但它們的問題依然和我之前說的一樣，新的體驗往往只能維持很短的時間。
這也是大多數AI遊戲的現狀：AI技術能應用到遊戲中，但帶來的增強式體驗不多；完全靠AI驅動的新玩法，可能更多是小的創意點子；與其說是完整的商業遊戲，不如說是一個技術Demo。
這就像蔡浩宇的《Whispers from the Star》，他們也說是技術Demo。他們整合了大語言模型、3D渲染和表情動作，難度很高；但玩家評價不高，認爲缺乏新意，只是“加強版的病嬌貓娘”，換了個場景而已。
對於AI遊戲，我認爲最大的問題不是算力和成本，而是如何找到有趣的玩法來滿足玩家需求。
現在有不少MMORPG加入了AI NPC。但僅僅讓NPC與玩家對話這種最基礎的應用，玩家興趣寥寥。因爲玩家可以跟真人聊天，那爲什麼還要和AI聊呢？
大家可能想要的是基於大語言模型的小創意。而這個創意能帶來像《絕地求生》或《DOTA》那樣的全新玩法。
葡萄君：這件事的難點在哪裏？
Yans：與其說是難點，不如說是一些限制。
首先，遊戲要吸引人、有意思，這本身就足夠難了；其次，你得用AI技術，創造出在沒有AI技術之前根本不存在的玩法；最後，你還得讓玩家接受這種玩法。
玩家不關心用了什麼技術，他只關心遊戲好不好玩。
玩家需要的是一個有起承轉合、不斷變化的、體驗豐富的遊戲。目前，大多數AI以問答式交互爲主，很難獨立創造出起承轉合的複雜結構。而如果完全依賴人去設計這些情節和關卡，遊戲又迴歸到“傳統遊戲”的模式了。
葡萄君：很多人都期待會有這樣的玩法出現，但現在還沒有。
Yans：
是的。Steam上推出的商業化PC遊戲，最終的發展方向很可能是將AI元素融入成熟的遊戲類型中，並確保AI元素的加入能夠提升遊戲的趣味性。
02
相同的下限，更高的上限
葡萄君：我們具體聊一下《詭祕推理》。當時是怎麼想到要做推理遊戲的？
Yans：我們團隊一直想做推理遊戲，因爲我和技術合夥人，以及部分策劃都是《逆轉裁判》的粉絲。
大約在2021年，我們曾構思過一個以辛亥革命爲背景的劇本。故事圍繞海外華人展開，他們爲支持國內革命籌款卻慘遭殺害。玩家的任務是揭開兇手的真面目，並找到隱藏的資金。
當時，我們還邀請了影視編劇合作，但由於疫情以及編劇對遊戲劇本創作不熟悉，這個項目最終被擱置了。
2024年，我們準備做AI遊戲時，發現商業上比較靠譜的做法，是將AI技術融入成熟玩法，提供新鮮體驗。技術本身在遊戲中要有意義，不是硬加的。經過一些小的Demo嘗試，我們發現推理遊戲加入大語言模型能夠滿足這些要求。
葡萄君：它能提供哪些新鮮的體驗？
Yans：首先，傳統的推理遊戲自由度比較低，以《逆轉裁判》爲例，一個關卡通常有五六個NPC和二三十個證物，玩家沒辦法向不同的人詢問證物，而且NPC的回覆也比較有限。
如果遊戲的情節發生變化，那麼在不同的時間點，回覆也需要相應地變化，這在以前做起來非常複雜。所以，爲了簡化設計，遊戲通常會直接限制玩家的提問。
而在《詭祕推理》中，玩家可以拿任何證物，向任何感興趣的人詢問。
其次是推理遊戲的核心玩法，還是以《逆轉裁判》爲例，玩家推理謎題後，最終都是做選擇題。遊戲一開始就告訴你兇手是誰，你要做的是證明他是兇手，包括作案手法、兇器、動機，拿出鐵證糊他臉上。
這樣的話，經常會出現一種情況：玩家的思路跟不上開發者的思路，覺得某個證物也能回答問題，但遊戲卻判定錯誤。即便玩家的理解講得通，也會因爲選項的限制無法繼續。
在《詭祕推理》中，選擇題變成了問答題，玩家除了選擇系統提供的選項外，還可以通過打字描述作案手法、疑點。
這不僅能解決上述問題，還可以確保玩家真的是通過自己的思考和理解得出答案的。畢竟如果遊戲中只有固定的選項，玩家可以利用自動讀檔，通過不斷試錯來找到正確答案。
此外，推理遊戲一般分爲蒐證階段和對峙階段。以前蒐證階段很無聊，玩家不知道該收集什麼；現在用了AI，在和證人對質時，玩家可以通過自己的方式取證。
比如，某個NPC的性格設定是膽小怕事、藏不住話。你可以通過正常劇情地點和他對話，出示證物指證他，也可以直接嚇唬他：“我已經知道你是兇手了，同夥都招了，你趕緊招供，不然就加重你的罪行！”
最後，在上述玩法之外，還有一種是反過來讓玩家進行角色扮演，由NPC來判斷玩家做得對不對。
比如，在遊戲即將上線的免費Demo中，玩家將扮演一名充滿正義感的新手警察，他的頂頭上司是一個腐敗警長。第一個案件是調查富豪家的命案，警長暗示主角不要得罪富豪，走個過場就行。
主角到案發現場詢問富豪家的負責人時，對方很生氣。這時警長打電話訓斥主角得罪了人。玩家可以選擇頂撞或講道理，但警長會變本加厲地罵回來。最終，玩家會發現只有拍馬屁才能過關。
我們測試下來，會發現玩家一開始都是牴觸的。畢竟，誰都不喜歡拍馬屁。等玩家三五個回合，一直卡在那裏過不去的時候，就會嘗試違心地拍馬屁，換着法地誇警長。這種體驗超出了玩家的預期。
從宣發的角度來說，不同的人會用不同的方式進行嘗試，產生很多有趣的情節，這還能帶來一些直播效果和傳播性。
葡萄君：以前你只能在拍或不拍馬屁中，選擇拍馬屁；現在雖然你也只能拍馬屁，但聽起來過程會更有意思。
Yans：除此之外，語言大模型還可以根據你輸入的文本，輸出對應的文本語氣和角色的2D立繪表情，提升角色扮演的沉浸感。
比如在遊戲中，主角有一個小跟班。如果你逗她開心，提議下班後一起去看電影，她的表情就會變得開心；而如果你惹她生氣，問了不該問的問題，她的表情就會變成生氣的樣子。
葡萄君：我有點好奇，這些角色在技術上是如何實現的？
Yans：第一步，我們會在通用的大語言模型中，挑選一些角色扮演效果比較好的，比如千問和豆包。
第二步，我們會爲每個NPC寫一堆Prompt（提示詞），包括人設、行爲、常用的口頭禪。
在這之外，我們還會利用大語言模型支持的Function calling功能，讓NPC做一些思考和判斷。比如有一個NPC，當你跟他提“槍”的時候，他立馬就會生氣。我上面提到過的表情也是如此。
第三步，就是不停地測試了。
葡萄君：NPC輸出的內容會不會出現無法控制的情況？
Yans：用大語言模型的術語來說，可能有兩種情況：一種是OOC（Out of Character），角色的言論跳出了設定；另一種是幻覺，它自己胡編亂造了一些內容。這與大語言模型本身有求必應的訓練方式有關。
就目前而言，OOC的問題比較小。我們使用的模型在限制條件內，基本上能控制住角色。
比如遊戲的第一章，有個角色是死者的妻子，她因爲丈夫的離世非常傷心。玩家可以對她說：“給我講個笑話。”
如果是普通處理方式，角色可能會直接拒絕；而在《詭祕推理》中，角色會回答：“我的丈夫剛剛去世，我很傷心，我現在沒有講笑話的心情。但如果警官你一定要聽的話，我可以試着想想。”
如果玩家繼續追問，角色會用傷心的語氣，講一個一點都不好笑的笑話。
相對來說，幻覺的問題會更嚴重。比如，當玩家向NPC詢問鎖住的保險箱密碼時，NPC可能會編造一個密碼出來。
這個問題沒有完全的解決方案，我們只能通過增加知識庫的內容和測試次數，來緩解、改善幻覺。
還是關於保險箱的例子，我們可以在知識庫中明確描述這個保險箱沒有密碼，或者密碼與案件無關。如果有人問到，就不要回復。
葡萄君：傳統遊戲中的bug，理論上是可以完全解決的，但AI遊戲的問題卻無法完全解決？
Yans：總會有一些刁鑽的問題，可能會導致幻覺的產生。
從測試結果來看，如果在80%-90%的場景中，AI都能很好地回答問題，只有少數很刁鑽的問題出現幻覺，玩家其實是可以理解的，因爲他們知道自己是在和AI對話。
葡萄君：遊戲是AVG，一些文本是固定編輯的，另一些文本是AI生成的，這個邊界怎麼確定？
Yans：這和我們的遊戲設計理念有關。我們最初的想法是，大多數玩家沒有主動提問的意願，因爲他們不知道該問什麼；只有一小部分玩家很活躍，會提出各種稀奇古怪的問題。
對於一個典型的玩家來說，他們買遊戲是爲了讓遊戲娛樂自己，而不是自己去思考怎麼和遊戲對話。如果需要自己去想怎麼對話，那還不如找別的娛樂方式。
因此，玩家在《詭祕推理》中，通過對話、收集證據、出示證物，就能解決主線中99%的謎題和劇情。這時候，它就變成了一個經典的日式推理遊戲。
不過，遊戲在每一章真兇對峙環節的最後一個問題上，強制要求玩家自己輸入答案，確保玩家是知道謎題的答案。
葡萄君：如果你是一個喜歡主動提問的玩家，遊戲的上限會比傳統遊戲更高，但下限還是一樣。如果你沒有聊天的意願，可能會覺得少玩了5塊錢。
Yans：
哈哈沒關係，這還能幫我們省下5塊錢的Token
（大語言模型的計費單位）
成本。
03
AI遊戲或將迎來質變
葡萄君：《詭祕推理》的目標受衆是誰？主要是推理遊戲的玩家嗎？
Yans：首選的核心用戶是那些喜歡《逆轉裁判》《山河旅探》這類推理遊戲的玩家，他們對這類遊戲有認知和付費意願。
其次，我們希望能吸引到一部分喜歡劇本殺的玩家。
疫情前，劇本殺在國內非常火爆，培養了大量喜歡角色扮演和懸疑推理的玩家。他們在線下受限後，對PC上的推理遊戲產生了興趣。《山河旅探》的火爆可能就受益於這部分用戶。
葡萄君：在我印象裏，推理遊戲在國內佔有的市場份額並不大……
Yans：我們做過一些簡單的調研。
國內賣得最好的推理遊戲是《疑案追聲》，銷量大概在120萬份；《山河旅探》今年初銷量接近60萬份。它們可能就是目前國內推理遊戲銷量的上限。
如果將範圍擴大到文字AVG，《餓殍：明末千里行》去年的銷量達到了一百四五十萬份。
Steam遊戲成功的關鍵在於控制成本和保證品質。推理遊戲的成本相對不高，核心在於劇本和謎題的設計。只要設計出色，就能獲得玩家的認可。
推理類AVG是一個供給不足的市場。質量靠譜的國產遊戲，一年能有1-2款都算很不錯了。對於那些認真做產品的團隊來說，這或許意味着更大的機會。
葡萄君：你們爲什麼不做《詭祕推理》的手遊?
Yans：主要是考慮商業模式。我們這款遊戲的核心是賣內容，而購買內容型遊戲的玩家主要集中在PC平臺。
像《山河旅探》也有手遊版，但銷量遠不如PC版，這說明受衆羣體是Steam玩家，他們的付費習慣傾向於買斷。
葡萄君：雖然遊戲採用買斷制，但由於使用了AI，這就要求遊戲必須一直聯網，並且會消耗Token。如果玩家反覆遊玩，Token的消耗成本最終會超過玩家一次性付費的金額。你們怎麼解決這個問題？
Yans：在當前階段，遊戲定價包含了一部分Token成本。根據我們的測試，這足夠玩家通關兩遍。
如果Token用完了，我們提供兩種解決方案：
一是通過付費DLC購買Token。我們不靠這個盈利，價格就是市場價，方便不瞭解技術的玩家。
二是爲核心玩家以及極客玩家，提供自行接入第三方大模型的教程和接口，他們不額外付費也能繼續遊戲。
葡萄君：有AI遊戲這麼做過嗎？
Yans：我們暫時還沒看到類似的遊戲。畢竟大多數在Steam上發佈的AI遊戲時長都比較短，一份遊戲售價二三十元，Token成本可能不到一塊錢，完全可以忽略不計。
而像《詭祕推理》這種遊戲，它有大量的對話，以及上下文和動態知識庫。這些因素綜合起來，玩家只輸入兩三個字，系統可能就需要消耗兩三千個Token來處理。
葡萄君：通關一遍的話，你們在Token上的成本能做到多少？
Yans：現在玩完一章需要消耗50萬左右的Token，按現在的市價大約是6塊錢。
葡萄君：五章的話就是三十塊，價格還是挺高的……
Yans：我們對成本其實不太擔心。
一方面，雲端算力的價格正在快速下降。之所以今年春節，Deepseek-R1的發佈給大家打了一針強心劑，除了它強大的推理能力外，還因爲Token的成本也大幅下降了。
這有點類似於摩爾定律——隨着時間推移，價格會越來越低。
去年，阿里雲大幅降價，價格降到OpenAI的1/2甚至1/3；Deepseek-R1發佈後，價格又降到了1/10；最近，阿里雲用了一個32b的模型復刻了Deepseek-R1，其算力成本可能只有後者的1/5。
Deepseek官網的產品定價
另一方面，我們可以通過優化來降低成本。最簡單的方法是使用緩存。
比如，有些問題可能被1000個玩家反覆問到，我們可以把這些回覆緩存下來。
當有玩家再次問到時，就不需要再去服務端重新請求生成回答，而是直接把緩存的信息發給玩家。
《海龜蘑菇湯》的開發團隊曾經分享過，他們通過緩存節省了95%的成本。他們的遊戲相對簡單；我們通過這種方式，預計可以降低50%-60%的成本。
此外，我們還有做創意工坊的想法。
偵探推理類的遊戲適不適合做創意工坊？我們覺得適合。因爲在視頻網站上，有大量的《逆轉裁判》二創內容，這說明很多人有二創的需求。
我們的遊戲可以作爲一個平臺，玩家只需要修改Prompt，最多改改地圖、換換立繪，就可以進行二創。
從商業化的角度來看，如果一個遊戲的創意工坊做得好，不僅會吸引那些喜歡做MOD的玩家，還會吸引那些看到這些MOD相關視頻的玩家。這樣一來，遊戲的長尾銷量會好很多。
葡萄君：你們未來的產品都會基於AI嗎？
Yans：不會全部基於AI。我們今年計劃推出幾款Steam產品。除了《詭祕推理》之外，後續還有一個項目也在籌備中，這個項目會融入AI原生玩法。
對於《詭祕推理》以及後續的項目，我們非常歡迎與業內人士進行交流，也期待同有實力的廠商展開遊戲發行或項目投資合作。
葡萄君：你覺得AI遊戲下一步會怎麼發展？
Yans：從目前來看，AI遊戲的下一步或許是應用端側模型，也就是能在玩家設備上運行的大語言模型。
如果能實現這一點，玩家就無需依賴雲端，只需要購買顯卡就能像以前一樣玩遊戲。
類似於英特爾宣傳的AI PC
我們測試過一些端側模型，比如Deepseek-R1蒸餾後的7b版本，4GB顯存就能跑。
但從實際效果來看，它離真正可用還有一段距離。不過，這個差距正在迅速縮小。
葡萄君：離可用水平還有多遠？具體體現在回覆時間還是其他方面？
Yans：回覆時間其實還好。在告知玩家這是本地運行的情況下，玩家等待十幾二十秒是完全可以接受的。如果玩家使用RTX 4070以上的高端顯卡，基本上可以做到秒回。
目前主要的瓶頸在於“智能”程度，包括回應的複雜度，以及角色扮演、邏輯處理的能力。
如果給雲端模型打100分的話，Deepseek-R1的7b端側模型可能只有50分。
以角色扮演爲例，如果我們使用雲端模型，它能夠判斷何時說話、何時沉默，以及恰當地表達情緒和語氣變化；而端側模型情緒沒了，邏輯沒了，也記不住你提過的內容。
如果有端側模型能突破主流PC的硬件限制，達到Deepseek-R1或V3的效果，那會對使用大語言模型的遊戲產生爆炸式的影響。
一是Token成本沒了；二是在此基礎上，遊戲能夠突破傳統對話式玩法的侷限。它擁有一個始終運行的“AI大腦”，能夠實時監測遊戲和玩家的狀態。
這樣一來，玩家無需主動提問，AI就能根據情境主動調整遊戲內容。這種能力如果應用在角色扮演和非即時策略遊戲中，玩家的體驗將有一個從量變到質變的飛躍。
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