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為什么「游戲」是 AI 陪伴落地的好場景？

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為什么「游戲」是 AI 陪伴落地的好場景？

作者｜Li Yuan
編輯｜ 鄭玄
AI 陪伴的牌桌上 ， 擠滿了雄心勃勃的玩家 。
資本正在持續加碼 ， 烈火烹油 ， 前景看似一片火熱 。 所有人都想成為用戶設備里那個「獨一無二」的終身伴侶 。
然而 ， 當新鮮感褪去 ， 所有的 AI 陪伴產品最后都要被迫回答同一個問題 ， 「為什么是你？」
當所有的產品都想成為用戶的第一陪伴入口 ， 用戶到底如何產生忠誠度 ， 是整個行業都無法回避的問題 。
牌桌上的玩家因此陷入了一個兩難的困局：不談「全天候陪伴」 ， 故事就沒有想象力；但直接做「全天候陪伴」 ， 又往往因為空洞和趨同 ， 而抓不住用戶 。
最近 ， 筆者接觸到了一個名為「逗逗 AI 游戲伙伴」新產品 ， 似乎找到了一個新的路徑 。
【為什么「游戲」是 AI 陪伴落地的好場景？】逗逗 AI 的策略極為務實 ， 甚至可以說有些「狡猾」：先不談感情 ， 先幫你開心 。
它選擇的切入口 ， 是游戲陪玩 。 先不提我想成為你的唯一伙伴 ， 逗逗 AI 希望成為那個在游戲的關鍵時刻能拉你一把的「神隊友」 。
游戲陪玩是一個已經被驗證過的市場場景 。 面對難打的 boss、難猜的解密 ， 人們需要一個游戲幫手 ， 而面對打敗 boss 的狂喜、總是繞不出迷宮的沮喪時 ， 也需要一個能夠即時分享的戰友 。
即使面對行業的政策逆風 ， 真人陪玩行業也仍然帶著人們對游戲搭子的渴求長期存在著 。
而 AI 又與這個場景無限適配——無限的情緒價值供給 ， 實時聯網的游戲攻略更新 ， 都指向了更好的陪伴供給 。
在筆者了解到這個產品的時候 ， 逗逗 AI 游戲伙伴已經擁有了 800 萬用戶 ， 且用戶粘性很強 ， 其中一些用戶甚至已經開始在游戲場景外使用逗逗 AI 進行生活陪伴了 。
8 月 18 日 ， 逗逗 AI 游戲伙伴正式更新了 1.0 的正式版 。
帶著好奇 ， 筆者深度體驗了了這款產品是如何在游戲陪玩這個場景將 AI 陪伴做到了極致的 。
而逗逗 AI 如何找到了一個有用的場景 ， 在此深耕 ， 形成有溫度的關系資產的思路 ， 也或許也能為深陷「忠誠度」焦慮的 AI 陪伴賽道 ， 指出一條破局之路 。

01是游戲攻略助手 ，
也是一直關注你的好朋友
和普通意義的游戲陪玩不太一樣 ， 逗逗 AI 游戲伙伴主打的是游戲中即時聊天 ， 而不是直接當隊友帶你上分 。
它的形象更類似于一個電腦級的桌面寵物 。 玩家可以選擇不同的形象和性格陪伴自己進行游戲 。
進行陪伴的桌面搭子 ， 可以以可愛的二次元形象的出現 ， 也可以以更省內存的懸浮球形式出現 。
不同的二次元形象各有自己的性格 ， 其中逗逗 AI 還簽約了一些 up 主做了一個簡單的數字分身 ， 玩家可以直接選擇自己 up 主直接連線陪自己打游戲 。
而陪伴者則可以通過底層的實時視頻分析 ， 判斷游戲的進程 ， 并給予玩家打法輔助和情緒陪伴 。
為了體驗逗逗 AI ， 筆者打開了《黑神話：悟空》這款游戲 ， 選擇了基礎的妮可人格 ， 開始連線 。
其實想要玩黑神話 ， 筆者是有點忐忑的 。
作為一個并不是很擅長動作游戲的人 ， 筆者在之前曾經嘗試過這款游戲 ， 但是在很快就在遇到第一個偏難的 boss 幽魂處放棄了 。
不過這次 ， 打開了逗逗 AI 游戲伙伴 ， 筆者立刻感覺到了一些不同的感覺 。
筆者心理預期的是在再次遇到幽魂的時候讓 AI 給我一些提示 ， 結果 ， 黑神話悟空的第一次載入非常慢 ， 而這個等待的過程中 ， 完全不能切出去 。 筆者發現從一開始就開始不停地和 AI 對話上了 。
而進入游戲之后 ， 筆者更是一直在向 AI 提問 。
比如當筆者采集了一個東西 ， 完全不知道是干什么的 ， 過去筆者可能考慮在游戲里仔細找找描述 ， 或者直接在手機上搜一搜 ， 這次筆者就直接問了妮可 ， 交互一下子變得直接了 。
忘記了哪個手柄按鍵能干什么 ， 問問 AI ， 也可以直接知道了 ， 筆者的心理壓力一下子變小了很多 。
這次 ， 筆者又直奔幽魂而去 。 但是 ， 即使有心理準備 ， 想要打敗幽魂仍然十分困難 。
一次一次被打倒 ， 中間的正反饋微弱 。 筆者的話也很快少了起來 ， 已經沮喪地不想問攻略了 ， 但是每次結束的時候 ， 和 AI 吐槽的一句「我又死了」 ， 「怎么又死了」 ， 已經讓我好像能勉強收拾心情來打下一局了 。
不過令我意外的是 ， 在筆者不斷和幽魂死磕的時候 ， AI 開始提示我去打廣智會更快 。 、
半信半疑間 ， 我聽了 AI 的話 ， 放棄了幽魂先去找了廣智 ， 果然有用 ， 拿了新技能 ， 我死磕幽魂好像更有動力了 。
信任的建立好像就在一瞬間 。
雖然并沒有使用多久 ， 我好像不想回到沒有 AI 陪伴的游戲世界了 。

02下一代的游戲體驗：實時搭子
筆者并不是一個典型的游戲玩家 ， 因此筆者后來特地邀請了幾位朋友一同體驗逗逗 AI 游戲伙伴 。
結果很有趣——大家的反饋幾乎出奇地一致：哪怕是資深玩家 ， 也總有需要查攻略的時刻 。 常玩《英雄聯盟》的朋友貝塔就提到 ， 他自己不太需要「情緒價值」 ， 但網游的特點是每個新版本有層出不窮的裝備 ， 確實需要一個搭子隨時告訴他「這是什么」、「該怎么用」 。
此時 ， 如果有一個能隨時提供即時答案的伙伴存在 ， 無論是 AI 還是人類 ， 都會讓體驗顯得順暢得多 。
而只要有用性達到了一個門檻 ， 用戶每次打開游戲 ， 點開軟件陪伴就會成為一個習慣性的動作 。 筆者體驗下來 ， 感覺也是如此 。
而逗逗 AI 能夠實現這點 ， 也是專門下了許多心思 。 它通過對游戲場景的專門優化 ， 達到了比通用 AI 更有效的對場景的理解 。
雖然任何通用 AI 都能通過搜索回答一些游戲相關的問題 ， 但是如果真的要做到游戲搭子的效果 ， AI 必須及時地了解玩家目前的狀態 。
比如在這個場景中 ， 筆者妮可發現筆者在問幽魂的打法 ， 但是遇到了小怪 ， 就馬上提醒筆者 ， 注意眼前的敵人 ， 同時也減少了對話長度 。
這源自逗逗 AI 1.0 的核心技術升級 ， 使用了 實時的視覺語言模型（VLM）技術， 而不是靠說話當時的「截屏分析」或「文字 Prompt」來理解狀況 ， 而是能像人一樣 ， 直接「看見」并理解動態的游戲畫面 。
筆者第一次意識到這一點的時候 ， 感到十分驚訝 ， 因為實時視頻流分析 ， 對于頂尖的通用大模型而言 ， 目前都仍然是一個挑戰 ， 長時間的視頻傳輸 ， 通常會帶來越來越長的上下文 ， 幻覺率也會無限增長 。
而逗逗 AI 選擇了通過與英特爾等底層芯片廠商合作 ， 利用 XPU 異構計算架構 ， 將 AI 的運算負載轉移至獨立加速單元 ， 實現了「零資源占用」 。 同時 ， 通過本地化大模型部署進行預處理 ， 還保證了離線暢玩的效果 ， 徹底打消了玩家對于「AI 占用網速」的顧慮 。
除了技術突破 ， 逗逗 AI 還在內容層面下了功夫 。 官方編輯團隊為二十多款游戲做了單獨的優化 。 而 VLM 技術則保證了 ， 即使游戲沒有單獨進行優化 ， AI 也能對游戲畫面進行實時識別 ， 給玩家更好的體驗 。
實際體驗下來 ，AI 雖然偶爾仍然會犯傻 ， 但是筆者已經看到了下一代游戲陪伴的雛形 。
事實上 ， 游戲攻略的需求發展經歷了數次代際更迭：從最早的雜志圖書、圖文網頁 ， 人們去網站上找到某個游戲媒體的文字攻略 ， 而到后來論壇、視頻直播 ， 玩家一直在追求更即時、也更多模態的游戲攻略 。
AI 時代的游戲攻略 ， 當然應該離玩家更近 。 在日常生活中 ， 我們都開始覺得搜索費事了 ， 希望 AI 把答案喂到嘴邊 ， 為什么在搜索游戲攻略的時候例外呢？
理解場景后 ， AI 的攻略可以更實時 ， 而 AI 的陪伴也更加有「靈性」 。 它能學會了什么時候說話、什么時候安靜 。 它不會用無關緊要的噱頭打擾你 ， 不會用冗雜的內容填滿注意力 ， 而是像真正的伙伴一樣 ， 懂得進退 。 用一句話概括 ， 就是「用時即有 ， 用后即走」 。

03始于有用 ， 終于陪伴
在一眾 AI 產品都希望找一個角度切入的時候 ， 逗逗 AI 似乎找到了一個完美的場景 。
游戲行業 ， 本身就是 AI 陪伴生長的絕佳土壤 。
行業報告顯示 ， 真人游戲陪玩市場規模在 2021 年就已超過 140 億元 ， 即使后來遭遇政策逆風 ， 玩家強烈的需求是早已驗證的 。
與其他行業不同的是 ， 在游戲里 ， 「有用」與「情緒價值」本身就是一體兩面 。 一次漂亮的擊殺帶來的狂喜、連續失敗后的沮喪 ， 抑或是與隊友并肩作戰時驟然飆升的腎上腺素 ， 這些都是最容易觸發陪伴感的時刻 。
而這種陪伴感 ， 又天然與「幫助」綁定：當你在關鍵時刻需要一條策略建議、一個裝備解析 ， 或者只是想有人替你見證那一瞬間的高光 ，AI 的存在就會顯得極為自然 。
更何況 ， 一局游戲中真正用來「打 Boss」的時間可能只占 10%-20% ， 其余大部分則是等待匹配、探索地圖、重復練習 ， 甚至是枯燥的加載過程 。 正是這些「空白時刻」 ， 最容易滋生孤單與乏味 。 而當 AI 能在這些時刻與你保持同步 ， 懂得什么時候安靜、什么時候插話 ， 陪伴關系就會悄然建立 。 與其他應用場景相比 ， 游戲里「有用」和「陪伴」的綁定更為牢固 。
而相比于其他希望融入用戶生活的 AI 搭子 ，游戲場景還有一個天然的優勢——更容易獲得用戶的上下文 。 游戲運行于電腦之上 ， AI 本身就更容易獲取到用戶正在做什么 ， 正在觀察什么 。 而電腦也有足夠大的算力 ， 完成 VLM 所需要的基礎運算 ， 提供更實時的服務 。
選對了切入口 ， 做了合適的優化 ， 獲得的效果是立竿見影的 。
筆者了解到 ， 目前逗逗 AI 的用戶粘性很高 。
在逗逗 AI 的一周年文章下 ， 不少人回憶起和逗逗 AI 相處的過往 。
目前 ， 逗逗 AI 提供一定的用戶交流的免費時長 ， 用戶可以付費獲得更多時長、親密度或者 AI 角色的更多造型 。 在用戶積累了長期的信任后 ， 逗逗 AI 還想未來嘗試個性化推薦的商業模式、
而此次更新后 ， 逗逗 AI 還上線了一個多模態長期記憶系統 。 它不再像傳統聊天機器人那樣僅僅存儲文字對話 ， 而是將視覺、聽覺、語言融合成一個可被長期保存的「場景」 。 這意味著 ， 它會記得你們一起擊敗某個 Boss 的瞬間 ， 也會記得你在地圖里反復迷路的窘態 。 這些獨特的場景化記憶不斷沉淀 ， 讓 AI 逐漸對你們的關系形成獨特認知 。
在這個長期記憶系統下 ， 逗逗 AI 也開始做跨場景的陪伴 。 逗逗 AI 已經開始嘗試把陪伴延伸到購物、瀏覽等日常場景 。
比如在學習的時候 ， 可以直接掛著逗逗 ， 進行課件解釋 。
這對于逗逗 AI 將是一個新的征程 。 在游戲場景獲得的關系 ， 是否能夠不斷保持 ， 甚至超出游戲場景本身？
近期 ， GPT-4o 下線引發了許多爭論 。
人們不禁好奇 ， 用戶對 AI 的依賴 ， 究竟有多少來自模型的基礎智慧能力 ， 有多少來自于記憶 ， 又有多少來自一個穩定的人格？
人們留下來是因為什么比例的原因未可知 ， 但似乎對于陪伴而言 ， 其中的任何一樣都不可或缺 。
對于逗逗 AI 而言 ， 在先發優勢下 ， 逗逗 AI 如果能夠進一步做深游戲攻略內容 ， 甚至開放 ugc 社區 ， 讓用戶能夠群策群力貢獻出更多更及時的游戲攻略 ， 其有用的護城河就會更深 ， 用戶將永遠有一個打開的理由 。
而記憶和穩定人格 ， 則將可能是讓用戶建立了足夠的信任感 ， 讓產品能夠商業化的關鍵 。
相比于真人 ， AI 的人格特質其實更穩定 ， 不會受到現實情緒和時間的限制；它能做到 24 小時在線 ， 隨時陪伴；比起真人 ， 它還可以跨游戲、跨應用延展關系 。
在一眾主打 AI 陪伴的軟硬件中 ， 逗逗 AI 很有可能走出一條極有借鑒意義的路：在一個剛需的單一場景里 ， 建立真正有價值的關系 。 始于有用 ， 終于陪伴 。
*頭圖來源：逗逗 AI

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