眼下，AI技术正以前所未有的速度渗透并重塑游戏行业，从生产管线到创作逻辑，每一个环节都在经历深刻变革。在当下游戏行业的公开交流与私下沟通中，无论主动还是被动，游戏从业者都频频被卷入各类AI相关话题的讨论当中。

目前，游戏行业存在的普遍认知是，AI只会替代游戏生产中的部分环节，相关的实践也在围绕这一认知展开，但这一认知是否准确？真正的AI创作逻辑究竟如何重构？行业从业者又该如何应对这场变革？

4月26日，在知乎游戏与游戏星繁联合举办的“游戏玩力场”2026游戏试玩派对上，观察者网游戏频道（B站账号：观网游戏）就此与独立之光副总裁熊攀峰（后文称熊拖泥）进行了对话，作为耕耘游戏行业数十年的资深从业者、GAME布道师及经典游戏文化倡导者，他也关注并参与着这场在游戏行业里正在进行的行业革命。

以下为访谈全文：

AI的正在进行时

观察者网：拖泥老师，辛苦您先做一下自我介绍。

熊拖泥：大家好，我是独立之光的熊拖泥，负责开发者关系相关工作，任职VP。独立之光长期整合各类资源，为独立游戏开发者提供支持，业务覆盖基金扶持、项目孵化、游戏展会举办，以及行业沙龙、开发者交流聚会等活动，相关线下活动以上海为主。

观察者网：当下我们已经进入AI时代，游戏行业的生产模式也正在被AI技术逐步重构。外界普遍认为AI只会替代游戏生产管线中的部分环节，而您持有不同观点，认为AI真正在做的是重构原生的AI创作逻辑。能否详细说明这两种观点的核心区别，以及这场重构将会如何落地发生？

熊拖泥：首先从我这段时间的实际体感来说，今年完全可以称得上是原生AI游戏引擎的元年。从今年2月份到现在，我已经体验过5-6款全球范围内的原生AI游戏引擎，其中有4款来自国内开发团队。

我这段时间最大的核心感受是，真正意义上的原生AI游戏引擎，并不是对传统游戏开发流程的赋能或优化，它完全有能力颠覆现有的整个开发流程，这也是我近两个多月实操下来最深刻的体会。

很多人最好奇的点在于，我们所说的原生AI游戏引擎，核心是通过自然语言，让开发者、使用者和AI完成交互沟通，它和传统开发流程的本质差异到底在哪里。

首先我们要明白，现在行业通用的Unity、Godot这类传统引擎，之所以能普及，是因为在过去的行业环境里，它能提供一套通用的行业解决方案，让更多开发者能用更低的成本，落地自己的游戏创意。

而传统引擎的诞生，核心背景是早年的工具开发、运行环境搭建，成本很高。回顾游戏行业发展史，上世纪七八十年代，很多日本游戏厂商开发完一款游戏后，后续新作都会直接沿用前作的程序库、底层框架和开发资源。

受当时软硬件条件、技术限制等多方面因素影响，厂商根本无法为玩法不同的单款游戏单独定制全新的开发框架，那样的成本会直接翻数倍。

正是基于这样的行业背景，过去几十年里，随着软硬件技术迭代，行业才逐步诞生了一批专注底层工具研发、解决通用开发需求的主流游戏引擎。

但AI技术的发展迭代速度，是我个人从业以来见过前所未有的，这几年几乎每周都有新东西出现，迭代速度远超行业过往任何一个阶段，这也可能是人类历史上前所未有的。

发展到现在，原生AI游戏引擎的实际能力，已经远超普通大众的固有认知。很多不长期关注这个领域的人，根本想象不到它现在已经能实现怎样的功能，只是在印象中会感觉一直在进步。

我实操下来最核心的结论是：区别于通用大模型，针对游戏开发场景专项训练的专业AI引擎，搭配配套的辅助能力，完全可以让开发者通过自然语言，直接定制自己需要的开发软件、专属工具。

这一点，也是目前很多关注这个领域的从业者，都会感到意外的核心变化。

观察者网：您说到用自然语言就能够做游戏开发，定制开发软件，这显然降低了技术门槛，因此当下很多人会把AI看作技术平权的工具。但您认为AI更像是游戏认知的放大器，为什么会这样理解？

熊拖泥：因为当所有人都手握同款工具时，差距反而会被进一步拉开。

AI出现之前，行业普遍需要通用游戏引擎这类标准化工具，它确实已经大幅降低了游戏开发的门槛与成本。但AI时代到来之后，人与人之间的差距会变得极其悬殊。

同样一套工具，不同人使用出来的下限和上限可能有一个太阳系那么大，以前可能最多就只有几千公里。放在过去，新手和行业顶尖从业者的能力差距，或许只是有限区间；但AI原生引擎的能力上限、生产效率，比传统通用引擎高出几十倍不止。

要说数据的话，以前普通开发者和顶尖制作人的差距，大概是一比一百；而现在依托AI原生引擎，这个差距会直接变成十到十万，甚至更加夸张。

观察者网：也就是说，AI在拉高行业整体下限的同时，也彻底拉高了能力上限。

熊拖泥：没错，上限会被无限拉高。

我自己有切身的体会，除了今年依靠原生AI引擎，独立一个人做完了一版游戏Demo，我上一次单人完成完整Demo，还要追溯到2003年，用的是Macromedia Flash。

早期的Flash界面

我2001年刚来上海的时候，曾经和一位专业动画导演交流。我很喜欢动画，当时和他说，Flash是一款非常优秀的创作工具，但他的看法和我完全相反，他觉得Flash很低幼、非常业余。

当年新浪首页的banner让Flash破圈，大量普通人开始用它制作动画、短片。门槛一降低，海量业余内容涌现，彼时市面上绝大多数FlashMV、动画成品，质感都不够专业。

我当时就和那位导演说，问题不在于工具本身。Flash门槛足够低，不局限于专业从业者，海量业余创作者涌入，就像金字塔一样，底层作品数量庞大，但塔顶总会诞生出极具创造力、完全打破固有认知的优质作品，他们才是闪耀之星。

那个时候我就意识到，低门槛工具最终放大的，是创作者本身的认知差异。

而如今的原生AI游戏引擎，是把这种认知差距，再次放大了几十倍、上百倍。为什么我会说新手起点是十？因为AI本身有基础增效能力，哪怕是新手，也会比只用传统引擎的纯小白更强。但这种基础提升，和拥有深度行业认知、成熟创作经验的人相比，完全不在一个量级。

观察者网：那想追问一下，您所说的这种认知，具体都包含哪些内容？

熊拖泥：首先我认为，做游戏本身是对人的全方位考察。核心就在于你认为什么是游戏，游戏最重要的是什么，大家为什么需要玩游戏，以及你自己为什么想要去做游戏。

从这一点延伸开来，每个人的选择会完全不一样。有人觉得画面最重要，那他做内容就会优先打磨画面；有人觉得世界观和故事最重要，就会先搭建整套世界观设定；也有人认为玩法才是一款游戏的核心......

这个时候，AI可以极速落地你的想法，换个角度来说，它也会让你走弯路的效率成倍变高。以前走错方向要耗费很久的时间、大量成本，现在借助AI，你很快就能走完一整条弯路，只是耗时变短了，但错误的选择本身不会消失。

所以我说AI是认知的放大器，同时它有两件事永远无法替你解决。

第一，做游戏遇到瓶颈和困难时，你有没有内在驱动力，能不能坚持下去，这件事AI帮不了你。

第二，能不能为自己的项目找到最终的完整解决方案，AI也无法保证，最终还是由制作人的认知来决定。

这种认知还包含创作的初心：你为什么要做这款游戏？

如果只是单纯照搬市面上的成功产品、复刻爆款，AI可以做得极快、效率极高。

就像吸血鬼幸存者类玩法，现在市面上同类产品已经成千上万。用上原生AI游戏引擎，越是成熟热门的品类，复刻、仿写的速度就越快。

游戏《吸血鬼幸存者》

但随之而来的问题就是：玩家为什么不直接玩原版，要来玩你的仿制作品？

想要在成百上千、甚至未来上万款同类作品里脱颖而出，就必须在认知层面做出差异。哪怕是相同的基础玩法，你也要靠自己的理解，做出不一样的内容、不一样的体验，才能抓住属于自己的目标受众，吸引和你审美、喜好同频的玩家。

AI没办法直接拔高一个人的认知，但它绝对是开发者从零到一、快速试错、探索不同创作路径的利器。只要坚持深耕自己的方向，守住自己的创作视角与设计理念，就能快速试错、快速迭代，走出一条独属于自己的路。

最终，每一款游戏作品，本质上都是制作人个人风格与认知的直接体现。

观察者网：目前在核心玩家和创作者群体里，出现了一股反AI的思潮，很多人标榜只玩、只做纯手工制作的游戏。您如何看待这种反潮流现象？它会不会对AI时代的游戏创作，形成反向的作用？

熊拖泥：结合我的观察来说，国内在AI工具落地应用上，整体走得非常靠前。

反观日本，我认为日本是一个极度注重版权的国家。早些年文生图大模型流行的时候，很多AI可以直接学习、复刻出各大知名工作室耳熟能详的美术风格，这在日本行业内引起的争议非常大。他们会非常在意，这类风格训练有没有获得原作者授权，算不算未经允许挪用别人的创作成果。

模仿吉卜力画风生成的图片

当然，站在创作者的角度，我也认同这种顾虑。

严格来讲，无授权的风格训练、素材挪用，本身确实不够合理，甚至可以说是在盗用他人的创作内容去做模型训练。但抛开版权争议之外，在程序、系统设计、玩法搭建这些层面，AI其实具备很强的原创属性。

这是因为每个人的认知都是独一无二的，哪怕你想要借鉴、模仿别人的作品，在落地的过程里，一定会融入自己的理解、自己的设计思路，自然而然就会产生差异化的原创内容。

而我观察到，国内很多人排斥AI，还有一个核心原因：很多人会觉得用AI做游戏，是一种不用心的表现。

很多提出这种观点的人，很可能并没有亲身做过游戏开发。在大家的固有认知里，传统开发周期很长，代码要手写、内容要一点点打磨，耗时耗力才代表用心。

但用到AI之后，特别是在程序方面，只要需求明确、逻辑完整，短时间内就能产出成果，效率提升几十倍。大众直观上就会觉得，效率越快、越省力，制作者就越敷衍、越偷懒。

但站在开发者、创作者的视角，那就完全不一样了！以前需要两个月才能落地验证的想法，现在两天就能实现，这其实是一件很开心的事，但效率高并不代表偷懒带来的低品质。

AI更像是神笔马良的画笔，帮创作者快速落地创意，从0到1的创造乐趣、迭代的成就感，反而被放大了几十倍。

我最早体验原生AI游戏引擎，尤其是程序开发能力的时候，其实是非常亢奋的。因为它就是有如此强，它的底层逻辑，完全能够彻底颠覆传统开发模式，每个人都有可能找到独属自己的高效开发之路。

具体来说，我们现在所有主流的游戏引擎、开发环境、IDE界面，全部都是人工研发的产物。这些面板、操作界面、功能布局，是为人类操作设计的，对AI来说其实非常不友好、难以理解，因为IDE本身并不是原生AI自己生产的。

这也是为什么原生AI引擎能够彻底颠覆开发流程。

像百万人共用的通用传统引擎，使用人群庞大、项目需求繁杂，版本只会越来越复杂、臃肿笨重。如果开发者有小众、独创、非主流的创意需求，很难快速得到官方功能支持。引擎厂商需要收集大量同类需求、排定优先级，迭代等待周期非常漫长。

但原生AI游戏引擎完全不一样，它的程序实现能力极强。

只要你敲定并验证好核心玩法，就可以直接让AI围绕这套核心设计，定制配套工具、专属 IDE 开发环境。这套由 AI 为你量身打造的工作界面，能精准理解你的全部需求。

一方面，AI定制的开发环境，完全贴合你的需求，沟通成本极低；另一方面，依托这套专属工具，数值调配、关卡设计、骨骼动画调试所有环节，测试和迭代效率，是传统模式的十倍甚至二十倍。

举个很直观的例子：假如需要设计特殊角色骨骼，比如左右各四条腿、螃蟹式横向移动的生物。放在传统流程里，依靠Spine等常规工具手动制作、绑定、调动作，要耗费大量时间。

骨骼编辑器界面

但在AI原生引擎中，一旦这个骨骼编辑器是AI按照你给的需求开发的，只用一句话描述需求，短短五到十分钟，就能生成一套完整的螃蟹横向移动骨骼系统，自带ID和关键帧，后续微调修改也十分便捷。这也再次说明，它从根源上改变了以往的工作模式。

我很清楚，大众认知里的AI辅助游戏开发，大多还是前AI时代的模式，是AI加上游戏的开发，依靠多款工具叠加拼接来制作内容。

这种做法非常普遍，但放到现在的AI时代，弊端很明显：一方面要弄懂不同工具之间的数据接口如何匹配，另一方面还要有能力自行搭配、整合整套开发环境，综合门槛其实并不低。

而原生AI游戏引擎看似只有一个对话窗口，因其强大的程序开发能力却可以在极短的时间之内定制出你想要的各种软件工具，而且能将所有开发环节高度整合、浑然一体，无需再考虑兼容适配、工具拼接的问题。

很多人会质疑，定制化工具是不是在重复造轮子？其实并不是。

传统通用工具是标准化量产的通用轮子，绝大多数游戏项目，最终只能用到其中极少一部分功能，大量模块都是冗余浪费。AI做的不是重复造轮，而是为项目定制专属轮子，甚至是定制了一套效率突破天际的“反重力系统”。

市面上通用的标准化工具，每个项目真正能用得上的功能占比其实非常低。而有经验的开发者，借助专业原生AI引擎，只需要短短几个小时，就能完成定制化工具搭建，高效服务于自己的独特玩法与项目需求。

创作者的双手革新

观察者网：我的理解是，首先这会进入千人千方的创作时代；其次，创作者获得正向反馈的速度，也会大幅提升。

熊拖泥：没错，整体迭代速度变得极快。可以类比我们为什么喜欢玩游戏：游戏会用非常直观的方式让人理解规则、学习内容，并且马上就能学以致用。

整套反馈闭环，远比课本和传统学习模式要短得多。

人本身有上进心，也需要成就感，这种即时正向反馈，会让人持续沉浸其中。而游戏开发的乐趣，又和玩游戏完全不同。加上AI之后，开发者的反馈周期彻底改变：以前以天为单位，现在以小时、甚至分钟为单位。就像大家玩《文明》一样，总想着“再来一回合”，不知不觉天就亮了。

《文明六》游戏画面

这种沉浸式、高反馈的状态，在原生AI游戏开发里会变得更加普遍。

观察者网：这种高度个性化、千人千方的开发环境，会不会反而抬高协作和内容流通的壁垒？

熊拖泥：当然首先要看项目本身需不需要多人协作。

从我自己的实际体验来说，从2月10日到现在，我在TapTap制造上累计花了大概130个小时，独立完成了一整套内嵌好几个复杂系统的游戏开发。

在定制专属编辑器、定制软件环境的过程里，我把自己对UI、UX、玩法设计的全部认知，都融入了进去。游戏最核心的玩法设计上，我也把自己的相关认知，以及想要验证的想法都落实了进去。

基本上，我一个人用130个小时（大概16到17个工作日），就完成了传统两到三个人团队、大概四个月左右的工作量。

但这不代表AI原生引擎只能单人开发。哪怕工具、体系、流程都是我自定义的，AI也可以根据这套专属规则，自动生成极其详细的项目文档、流程说明，完全适配团队协作，甚至可以直接copy一份。

我自己在使用过程中，一共产出了17份项目文档，其中一份详细说明了关卡编辑器的使用方法、数据如何上传到云端，以及这么做的原因，甚至连配套的Q&A问答，AI都帮我完整写好了，我觉得它这方面的能力特别强。

还有一点很关键，当你搭建好自己的游戏内流程，拥有一个可以随时运行测试的闭环环境后，就完全不用再依赖对话框沟通了。

我知道很多开发者都会遇到需要调整数值的情况，这很正常，但如果只有对话框，每次调整都要烧TOKEN，而且测试循环的效率很低。

但原生AI引擎可以搭建内置编辑器、数据绑定面板，需要修改内容时，直接拖拽、修改文本参数，暂停游戏实时改动，立刻就能在游戏里看到修改后的效果，全程不需要调用大模型、不需要消耗额外资源，协作和调试效率非常高。

观察者网：依靠自然语言沟通效率偏低，所以会让AI帮我们定制专属IDE。在实际操作里，这种定制化开发的能力边界，最终取决于开发者的什么能力？

熊拖泥：核心还是回到我们刚才聊的认知，只不过可以再细化一层。

这个认知，就是你清楚游戏里哪些环节需要反复调试、反复迭代，而且不同品类的游戏，需要调试的部分完全不一样。

拿我自己举例，我本身是几十年飞行射击类游戏的老玩家。二十年前我就有一个想法：能不能只用键盘，加上鼠标左键、右键，设计出一套和市面上完全不一样的操作逻辑，还原街机射击那种紧张刺激、兼顾反应、操作与策略决策的体验。

放在以前，这个想法验证周期会非常漫长，但现在我只用了大概三个小时，就完整验证了这套操作路径到底能不能跑通、好不好玩。

确认核心玩法成立之后，我又花了不到四个小时，让AI帮我做出了专属的关卡编辑器。早期测试版本里，关卡数据都是写死在代码里的，非常僵硬；有了定制编辑器之后，就能把内容改成可联动、可配置、可动态调整的变量系统。

关卡编辑器界面

后续又花了五、六个小时，打通云端存储功能，解决文件上传限制、数据同步等一系列细节问题。整个过程里，AI智能体的执行能动性非常强。

对比传统开发模式就能看出差别：如果我找一位资深传统程序合作，在核心玩法还没完全打磨稳定的阶段，对方绝对不会同意先做关卡编辑器，会觉得完全没必要。

越是拥有传统游戏开发经验的人，越容易被固有思维和固定开发流程束缚，不会主动去做这种前置化、定制化的工具搭建。

而原生AI引擎打破了旧有效率边界，能从根本上改写开发逻辑。你定制的编辑器、工作流、工具链，全部都会体现出你个人对工具设计、软件逻辑、前端交互、UI、UX的理解与认知，这就是能力边界的核心所在。

观察者网：这确实也是更深一层的认知。不过行业也会有一种普遍担忧：过去做游戏，我们的开发上限、功能选择权，都握在引擎厂商手里。进入AI时代，会不会变成新一轮的创作主权让渡？只不过让渡的对象，从传统引擎厂商，换成了大模型厂商、AI平台方？

熊拖泥：我的看法是，未来的创作舞台，会比过去广阔太多。

我最早意识到“人人可定制专属工具”这件事，其实不是来自游戏引擎，而是海外Base44这类产品。

Base44界面

它的核心卖点非常直观：哪怕一个人完全没有编程基础，只要你熟悉自己的业务领域，只用自然语言，就能按照自己的想法，独立做出一款APP或者实用工具。

这也让我彻底意识到AI的真正潜力。

未来现在这种通用型APP、标准化工具的模式，甚至有可能慢慢消失。过去一款热门应用几百万人共用，以后完全可以按需定制，每个人、每个小团队，都能用自然语言，量身打造贴合自己需求的专属工具。

也是因为有了这种认知，我在做游戏开发时才会想到：凡是纯文字对话效率低、反复拉扯的环节，直接让AI定制专属IDE和工具链，一次性解决沟通低效的问题。

所以未来整个生产范式、创作范式，都会发生巨大改变。

至于创作主权的问题，除非大模型厂商刻意留后门、做限制，否则AI平台只是为所有人搭建了一个开放舞台。旧的思维枷锁被打破之后，大量以前不敢想象、小众、独特、天马行空的创意，都会被释放出来。

整个创作的可能性，会变成一片完全开阔、没有边界的新天地。

游戏行业的人们

观察者网：我们聊完了AI作为工具的特征和现状，接下来聊聊游戏创作者本身。很多人提到，当下游戏行业里，大量从业者的自我表达需求长期被压抑。尤其在商业游戏大厂团队里，只有少数核心制作人能完成自我表达，其余大部分人都只是流水线上的螺丝钉。您怎么看待这个现象？

熊拖泥：确实是这样。

回顾行业发展，大厂入局做游戏，核心原因很明确：在众多互联网变现模式里，游戏是流量变现最快、效率最高的路径。所以从一开始，大厂做游戏的底层逻辑就定死了：第一，变现的路径和可能性必须确定；第二，变现的空间和效率必须足够大和高。

这就导致了一个行业惯性，大厂普遍只做10到100、甚至10000的放大式工作，几乎不做从0到1，甚至从5到10的原创探索。即便少数大厂尝试过从零到一的创新，最后也会很快放弃，因为这和流量变现的核心目标完全相悖。

长期下来，在潜移默化的认知中会让大家觉得从0到1不重要。

身处传统互联网大厂的开发者，所经历、所考虑的只是某一个片段、某一个环节，视野被切割，很难完整走完一款游戏从创意、设计到落地的全流程。而真正的原创、真正的游戏创新，恰恰就诞生在从0到1的阶段，而这正是目前国内游戏行业最欠缺、积累最薄弱的部分。

很多宝贵的实践经验，尤其是失败的试错经验，大多沉淀在中小型团队、买断制独立团队身上。这些团队做游戏的出发点，是传递独特体验、做出好玩的内容，而不是单纯追逐流量。所以大厂流水线式的工作模式，注定会压抑绝大多数人的自我表达，每个人都只是流程里的一环。

但另一方面，中小团队想做创新，也面临非常现实的门槛：成本有限、试错空间小。

而原生AI游戏引擎，刚好具备强大的专业能力与极致的提效作用。举个具体例子，以往一个原创想法，从零落地为可游玩、可验证的最小Demo原型，大概需要一个月时间，人力与时间成本很高；现在借助AI，只需要一到两个小时就能完成验证，试错成本大幅压缩，容错空间被放大十几倍。

而所有真正的创新，都建立在“允许犯错、允许试错”的基础上。AI把试错门槛降到极低，未来一定会催生出大量真正有意义的游戏创新。

观察者网：独立之光对接很多从大厂离职出来做独立游戏的团队，为什么现在越来越多的大厂从业者，选择离开大厂、入局独立游戏创作？

熊拖泥：核心第一点，就是人天生的自我表达欲。大家往往是喜欢游戏、热爱游戏，才会考虑入行游戏行业。过去几十年，我们也看到很多项目的流量变现特别成功，那么整个行业的话语权也就因此掌握在商业化、流量、买量逻辑手里，内容创作者没有选择权。

但现在行业已经彻底转变，从渠道为王变成了内容为王。很多资深开发者积累了足够的项目经验、个人积蓄，也有了志同道合的伙伴，看到行业风向变化，就会想要跳出流水线，亲手做一款属于自己的游戏。

第二点，也是很现实的原因：行业裁员环境下，很多人被动离开大厂。大厂项目动辄千万、上亿的投入，门槛极高；但独立游戏的制作成本很低，几十万级别就可以完成一款完整作品，很多人会选择顺势尝试独立开发。

不过这里有一个关键问题：如果从大厂出来的开发者，认知没有转变，依然把游戏当成流量变现的工具，认为发行只能依靠买量投放，抱着这种思维做独立游戏，那大概率很难成功。

因为行业环境早已发生巨变，当下玩家的认知已经完成了质的升级。早年玩家对游戏的需求，只是简单的消遣、即时爽感、或者说是最廉价的娱乐；现在的玩家，会追求游戏内容和前所未有的体验。

我们一直和独立开发者强调一个核心：能打动自己的内容，才能打动玩家。核心永远是体验，而非单纯的玩法。玩法固然重要，但终究是为整体体验服务。

只有建立这样的认知，独立游戏团队才能长久生存，提高成功率。

观察者网：有一种观点认为，AI彻底改变了游戏的创作模式。未来创作者不需要再像过去那样，全职、高压、苦熬式做开发，游戏创作可以变成业余化、兴趣导向的轻量模式。您怎么看待这个趋势？

熊拖泥：这个观点我百分之百赞同。

从今年2月到现在，我本身经常出差、行程很满，但依然能挤出大量业余时间，累计在各类原生AI引擎上投入的时间应该接近三百个小时，而且完全是自愿、享受的状态。哪怕是在GDC这种高强度行程里，每天早出晚归，我依然会每天挤出一两个小时，给自己的游戏开发出了一项新功能。

GDC现场

核心原因就是，当你亲眼看到自己脑子里的想法，一点点落地、成型，而且还可以被验证，让你知道这条路可行的时候，这种创造带来的成就感，是单纯玩游戏永远体会不到的。

未来的游戏设备

观察者网：聊完创作者，我们再聊聊承载游戏的硬件设备。我一直认为，游戏作为终端内容产品，它的表现力上限、体验边界，会随着硬件性能迭代、设备功能多元化，不断进化升级。您是否认同？

熊拖泥：站在小团队的角度，无论是追求收益回报，还是希望做出行业影响力，当下的硬件设备条件，其实已经提供了足够广阔的创作空间。

很多开发者会陷入一种误区，认为只有做出《黑神话：悟空》这种高规格3A大作，才算实现创作目标。其实完全不是这样，即便是2D游戏，也拥有无限的发展潜力。在我看来，游戏是一种复合型媒介，它可以融合传统八大艺术，并且额外多出交互这一核心维度。

很多人对交互没有直观概念，我举一个简单的例子：麻将、扑克牌，道具本身从来没有变过，却能衍生出几十种完全不同的玩法，适配不同场景，传递截然不同的游玩体验，这就是交互的魅力。

扑克牌没有美术设计、没有人物设定、没有动画动效、没有配乐音效，条件极简，但直到今天，依旧会不断诞生全新玩法，足以说明玩法与交互的创新永远不会枯竭。

我一直在梳理和研究游戏发展史，借助AI工具，我可以查阅到很多没有引进、没有汉化的早期日本街机原始刊物。早在1985年，就有一位玩家出身的编辑提出过担忧，觉得当时游戏的玩法已经被挖掘殆尽，再也没有创新的空间。放到现在来看，其实和当下很多人的焦虑一模一样，不过是五十步笑百步。

电影行业没有发展到尽头，小说也没有走到终点，而游戏比小说、电影多出交互维度，创作的维度更广、上限更高。小说的创作空间有限，电影的想象空间大于小说，而游戏的表达空间，又远远超过电影。所以即便3D大作遍地开花，2D游戏也从来没有被取代，依旧拥有巨大的创作潜力与发挥空间。

另外，我目前使用的多款原生AI游戏引擎Agent，都具备完善的传统AI制作能力。在我看来，传统游戏AI还有极大的潜力没有被挖掘。现在一提到AI赋能游戏玩法，绝大多数团队的思路都高度同质化，扎堆制作可无限对话的AI角色，但想要让开放式对话做到自然、贴合人设、不违和，难度极高。

我举一个很经典的例子，早在1998年，科乐美《心跳回忆》剧场版作品《虹色的青春》里，就塑造过非常鲜活的虚拟角色虹野沙希，细节丰富，对话分支也极多。

《虹色的青春》画面

受限于当年的硬件性能、素材体量、开发资源，它并没有任何现代大模型、智能体技术加持。甚至连传统的AI也不算，但依然能让玩家感受到角色丰满、有性格、有温度。

多年之后我查阅维基百科才知道，这部作品的总监督是小岛秀夫先生。

我拿这个例子想说明的是：现有设备的性能、现有的技术基础，就已经足够支撑海量的体验创新。一味追求硬件极限是无底洞，永远没有终点，因为没有完美的技术。

就像我们在3D引擎里做一个杯子，不需要还原分子、原子级别的真实质感，只要让玩家认知它是杯子、能完成游戏内功能，就完全够用。

观察者网：一方面，我们向内深挖想象力，随着想象力的无穷延伸，游戏的形式也可以无穷延伸。另一方面，向外来看，任天堂这类厂商，长期坚持外设创新，不断拓展游戏体验的边界。在AI时代，AI和硬件走向深度融合，您觉得这种模式，会不会拥有更广阔的发展前景？

熊拖泥：我很想分享一句很有分量的理念，甚至于是格言。

这句话来自任天堂的核心软硬件开发DNA的奠基人、十字键的发明者横井军平，是他奠定了任天堂软硬件一体的开发DNA。

横井军平

早在1980年，他在新干线上，看到旅客无聊摆弄计算器屏幕，由此产生灵感：能不能把这种随处可见的液晶屏，改造成便携游戏设备，也就由此诞生了Game&Watch。

在这之前，他就打造过很多脑洞玩具与趣味产品，比如大家很难想象的“爱情测试仪”这类创意物件，他的早期代表作还有《超级怪手》。

大概1983年，横井军平在一次专访中，被问到如何做出好游戏、好的创作方法论是什么。他给出一句我认为在国内不算出圈，但在我心目中极具分量的理念，叫做枯萎技术的水平思考。

我解释一下这句话的含义。所谓“枯萎技术”，就是已经成熟普及、迭代快要停滞、甚至快要被淘汰的存量技术，是所有人都能轻松拿到的、随处可见的技术。

先说垂直思考，就是行业主流路线：不断堆叠硬件，追求CPU更快、内存更大、GPU性能更强，单纯靠参数升级来提升体验。

而横井军平提出的水平思考，是完全不一样的逻辑。

我用他设计的“爱情测试仪”举例就很好理解。这款设备结构很简单，配有表盘仪表、电线和金属感应握球。使用方式就是男女分别握住两端金属球，彼此牵手接触。很多人会觉得是玄学感应，实际上核心原理非常朴素，只用了最基础的电阻与半导体元件。

“爱情测试仪”

这类元件原本的用途，只是调节音量、控制开关、调节屏幕亮度，是非常基础、普通的通用零件。而他做的就是跨界的水平思考：把成熟老旧的通用技术，放到全新的场景里，组合出全新的独特体验。

在六十年代的日本，陌生男女在使用测试仪时，如果两人互生好感、初次牵手时，难免会紧张害羞，手心出汗，人体皮肤电阻就会发生变化，设备指针随之变动，以此形成趣味互动。

很难想象他能够去拿这样一个做开关，调灯光的原件来实现这样的效果。

观察者网：实在非常有创意。

熊拖泥：对，很多人只把任天堂当作游戏公司，本质上它一直保有玩具公司的基因，擅长用跨界思维、软硬件结合的方式，持续产出口碑和市场双丰收，叫好又叫座的产品。

早在80年代，Game&Watch就提前落地了碎片化娱乐的思路。

当时夏普、卡西欧正在计算器赛道激烈竞争，液晶屏幕产能过剩、广泛普及，大多只用来显示时间。任天堂借此改造，让设备既能看时间，又能玩游戏，这也是它名字的由来。

Game&Watch

之后1989年推出的Game Boy，生命周期一直延续到2002年，是行业公认的常青树。国内1996、1997年接触宝可梦的第一批玩家，几乎都是用Game Boy、Game Boy Color游玩。

全程下来，任天堂从来不去追逐当下最顶尖的前沿技术，而是持续利用成熟稳定的存量技术，通过跨界改造、玩法创新，创造独一无二的体验。

这条路线贯穿了任天堂所有经典硬件：NDS延续了早期Game&Watch大金刚翻盖机型的设计理念；3DS承接了VirtualBoy的设计思路；Switch也是WiiU的理念延续。

所以在我看来，任天堂对于游戏本质、用户体验的理解和深耕，在整个行业里都是独一无二的。

商业游戏与独立游戏

观察者网：那么游戏这类产品到底应该如何理解？冯骥曾说，游戏是工业门类的其中之一，但也有很多人认为，游戏是第九艺术，也有的观点是二者兼有。想听听您的看法。同时基于这样的定位，又该如何区分独立游戏与商业游戏？

熊拖泥：我个人更倾向于游戏二者兼有。

先抛开AI时代不谈，在AI出现之前，游戏绝对是所有交互软件、应用产品里结构最复杂的品类之一。

早年大概2005年、2006年，PS3、Xbox360那一代主机周期里，整个行业陷入芯片军备竞赛，不断追逐画面拟真、视觉极致。

早期游戏主机“御三家”

正是游戏行业对高性能画面的极致需求，直接催生了GPU产业的高速发展，也造就了英伟达这类巨头企业。

往后不管是算力挖矿，还是如今的AI大模型算力底座，源头都离不开游戏产业长期拉动的硬件升级。

毫不夸张地说，电子游戏直接推动了整个科技生产力的进步。

观察者网：也推动了AI时代的到来。

熊拖泥：没错。另外，随着游戏内容越来越复杂，它本质上就是一套大型软件工程。

放在传统开发模式下，复杂项目绝不是小团队能够承载的，必须依靠精细化分工、工业化流水线协作，才能落地完成，这就是游戏的工业属性。

但进入AI时代之后，却未必要这样，不再必须依赖大规模团队分工。不过即便有AI加持，门槛降低，它依旧是认知的放大器。创作者需要具备工程师思维、完整的逻辑认知，才能驾驭项目，并不是所有人都能做好。

同样一套AI工具，人与人的认知差距，会让最终产出拉开天差地别的距离，甚至是完全不在一个维度的差距。

再具体说到独立游戏，为什么叫独立游戏？我之前在很多场合都有分享过这个问题。

从2016年独立游戏走入行业主流开始，就一直不断有加入关注行业的人在追问，到底什么才是独立游戏。有一部非常经典的纪录片，很适合解答这个问题，叫《独立游戏大电影》（ Indie game: The movie）。

片子里记录了四位开发者、三个团队、三款代表性作品：包括制作《时空幻境》（Braid）的Jonathan Blow，国内玩家一般亲切的称他为吹哥，制作《超级肉肉哥》的Edmund和Tommy，还有《FEZ》的开发者Phil Fish。

“吹哥”

这几位顶尖独立创作者，都说过同一句话：我做游戏，是为了表达自我。

很多普通开发者会觉得，我做游戏只是做玩法，没有想要表达什么。但事实上，一款游戏的玩法设计、系统架构、美术风格、动效设计、音乐音效、UI排版，所有细节，都是按照制作人的审美与理解完成的。

你的游戏，就代表你当下对游戏的全部理解。自己不满意，就永远觉得没有做完；一旦正式推出，这款作品，就是你个人游戏理念的完整投射，代表你当下对游戏的所有看法。

所以判断一款作品是不是独立游戏，我们认为其实很难只用规模、资金、团队大小等等外在因素去衡量。

首先需要开发者自己是一个独立的人，有自己独立的视角和自己独特的体系，而且体现在了游戏中，这个所谓的独立性才成立。

观察者网：那么这也就是为什么我们现在看到，独立游戏的社区生态，很有类似IT工作者开源社区的感觉。

熊拖泥：是有相似的地方。独立开发者之间不会因为某一款游戏做得成功，就觉得会威胁到自己，这种零和博弈的心态，更多出现在大厂之间。

大多数独立开发者是互相欣赏、惺惺相惜的。

真心喜欢对方的作品，就会大方承认、互相认可，还会产生很多跨界联动与合作。行业里这样的例子非常多，大家的共识是一致的：我们都在用游戏做内容表达，只是每个人的视角各不相同。也正是这种差异化，共同构成了丰富、多元的独立游戏生态。

观察者网：关于独立游戏与商业游戏的关系，有一种观点：商业游戏长期从独立游戏身上汲取剩余文化价值。独立游戏偏向边缘创作，很多新颖创意、玩法实验、小众表达，被大厂无偿或是低成本吸收、改造，再转化成工业化的商业产品。独立开发者社群，反而成了整个主流游戏产业最重要的创新源头。您怎么看待这个现象？

熊拖泥：我认为这种现象在国内确实会比较突出。

就像我们前面聊到的，国内大厂做游戏的核心逻辑，大多是为了互联网流量变现、成熟模式放大，习惯从10开始，去做迭代和复刻，很少真正做从零到一的原创探索。

如果所有人都只做成熟赛道、只做稳妥商业化，那整个行业的创新源头就会枯竭。创意不会凭空产生，当然一部分创意可以依靠海外引进，但行业不能一直依靠外来输入，不能一直做无源之水。

所以一部分厂商也意识到了这个问题，有些营收稳定的游戏团队，会战略性去投资、扶持能做从0到1创新的小团队。哪怕大厂自身内部团队不擅长原创，但通过外部投资孵化，也能为整个行业生态补充创新源头。

同时在这一块，国内和海外的行业氛围差别非常明显。

我从2016年开始每年参加GDC（游戏开发者大会），也就是旧金山这场全球规模最大的游戏行业B端展会，感受很深。

GDC 2024现场画面

在海外行业氛围里，只要你做出一款有想法，大家觉得不错的作品，不管你的团队是上百人，还是只有两三个人，整个行业都会发自内心尊重你。

因为大家都清楚，是像这样的开发者，在一点点开拓游戏行业的边界与疆域。

创新本身就要付出极高的时间成本、人力成本、机会成本，还要承担失败风险，特别是从零到一的过程风险最高，这群人就像是行业的开路先锋。

在海外生态里，这样的人永远是最受尊重的群体。

发行、投资、商业化都有各自的价值、各司其职，但付出最多、风险最高、扛着压力做玩法和体验突破的，永远是一线创作团队。

而这种对原创探索者的尊重，在国内行业环境里，相对会薄弱一些。

观察者网：我们在AI时代展望未来，在AI能无限强化单人执行力的背景下，商业游戏和独立游戏的界限，会不会慢慢模糊？

熊拖泥：我是这么看待的。

在国内，我们平常口中所说的商业游戏，如果放在十几年前那个阶段，很多产品只是为了流量变现而做浅层微创新，严格来讲，我并不会将其定义为真正的商业游戏，我更愿意称其为资本游戏。

这类产品的核心逻辑本质是资本运作，更多是在寻找接盘方。

这也是早在2016年，我和欧美同行交流时，他们普遍感到困惑的地方。

他们看不懂国内部分头部游戏企业的发展模式，像海外的御三家，任天堂拥有大量自研IP与核心制作人，索尼旗下有顽皮狗、圣莫尼卡等老牌工作室，微软也有众多自研团队。

而当时为了方便沟通，我就用 “资本游戏” 这个概念，向他们解释国内行业的特殊现状。

在欧美语境里，商业游戏一般指代大厂出品的3A大作，通常会和独立游戏形成对照关系。但在海外，无论3A 商业游戏，还是独立游戏，都是在做原创。不会出现某一款玩法爆火，就大批量无脑跟风模仿的情况，这种模式在海外行业环境里行不通。

但是放在国内环境中，还是不能只用商业游戏和独立游戏二分法。我们需要区分三类形态：商业原创游戏、独立游戏、资本游戏。

用这个维度去划分，很多行业现象和问题，就能理解得更清楚。

游戏的开发生态

观察者网：顺着这个话题往下说，游戏行业长期存在小作坊、大军团两种开发模式。AI时代之下，您更看好哪一种模式？

熊拖泥：如果目标是开疆拓土、想要去探索创新、总有人会对这个事情有热情，我也确实会认为这里的疆域很大。

那么AI会在这个过程中起到很大的作用，比如像是超级个体、超级小团队的形式就会非常合适。

大军团、工业化大团队的价值，在我看来，更多体现在玩法、模式、体验完全验证成熟之后，再去做规模化放大、长线运营和品质升级。

当然，我认为哪怕是未来的大型团队开发，逻辑也会彻底改变。

可能并不会基于纯粹流量变现的目的进入行业，而是了解到游戏本质是文化载体、内容载体，只是依托交互这种独特的形式，去带给玩家，或者受众以深层震撼。

我们从小到大被游戏打动的那些瞬间，与电影、动画、小说带来的震撼是不一样的。所以游戏IP往往更容易破圈走红。因为在游戏里，玩家就是主角，这份亲身参与的体验是无可替代的。

就拿《仙剑奇侠传》第一代的主角李逍遥举例，之所以能影响几代人，并不是大家单纯看剧情、看视频，而是每个人都亲自扮演过李逍遥，亲身走完那段旅程，这就是游戏独特的感染力。

《仙剑奇侠传》第一代游戏画面

放到未来，即便是大型项目、军团式开发，也会被AI全面赋能，所有人的综合效率都会成倍提升。未来一个人身兼数职会成为常态，不会再像传统游戏开发那样，有着泾渭分明的岗位划分。

我认为往后的协作模式，不再是严格割裂的主程、主美、主策流水线分工，而是以核心创作者为单位。一人作为独立核心，全权把控自己的内容板块，不同核心之间再互相配合协作。如果一款游戏的体量和内容，单靠一个核心就能完全承载，那单人创作就完全足够。

当行业里的独立核心越来越多，整体竞争也会走向复合型能力比拼，慢慢形成多核协作共存的行业形态。但协作有一个关键前提：几位核心的创作认知、理念体系必须相近、互相兼容。

如果认知逻辑、创作体系完全不合，强行合作反而内耗严重，还不如各自独立创作。

观察者网：在AI时代，您觉得游戏行业需要什么样的生力军加入？新人又该如何成长？

熊拖泥：我认为首先能观察到，即便在AI时代之前，整个游戏行业，尤其是买断制内容、独立游戏这块，大学生一直是最强的生力军，独立游戏也是内容创作的先锋力量，但并不是行业全部。只要是想做内容的开发者，大学生群体都是核心新鲜血液。

我之前做过统计调查，2025年9月，大学里无论专业，超过85%的学生都有Steam账号。而2023年3月，这个比例只有30%。目前大概有15%左右的大学生，已经在自学游戏引擎、尝试做游戏。一旦原生AI游戏引擎全面普及，这个比例很有可能上升到60%、70%。

所以关键不在于你会不会用工具，而在于怎么借助AI工具，提升自己对游戏的认知。我给一个很具体的建议：想做游戏，一定是因为你本身喜欢游戏，一定有某款游戏打动、震撼过你。

首先你要识别，这款游戏带给你的核心体验是什么。

比如《黑神话：悟空》，大家会以击败Boss为目标，去研究怪物套路、行为模式，研究天命人怎么升级、棍式连招、道具搭配，怎么应对Boss挑战。最后打赢Boss获得成就感。

你要先看清，真正吸引你的、好玩的核心体验到底是什么。之后再借助AI游戏引擎，选择自己熟悉的游戏品类入手。从来没做过2D、3D动作游戏，就不要一上来就硬做动作游戏，这条路未必适合自己。

游戏科学能做出成熟的棍棒战斗体系，是深耕十几年的结果，早年有《斗战神》的积累，在这类玩法上有长期沉淀，不是新人轻易能复刻的。

《斗战神》游戏画面

如果你喜欢文字AVG、RPG、模拟经营，就从自己了解的玩法开始做。

但是玩法只是起点，游戏的一大优势能够融合八大艺术，但同时它的挑战也很大，创作选择和可能性太多，很容易迷茫。

面对海量创作选项，人很难抉择。你要以明确的核心体验为目标，先评估自身能力，选一个简单、可落地的小玩法作为起点，一步步靠近自己想要的表达。

能靠近目标就继续深耕，不合适、走不通就及时更换玩法方向，这就是我比较具体、实在的建议。

观察者网：之前有一个观点，游戏产品太过复杂，复杂到最终只能依靠人脑、依靠玩家的实际体验，才能完成测评与判断。

熊拖泥：怎么说呢，归根结底，所有内容最终都是服务于人的。举个例子，一名程序员写完一万行代码，一次性顺利通过、没有bug，CPU不会有任何情绪，真正产生成就感、感到开心的，永远是人本身。

游戏创作产出的一切内容，最终都是给人去体验的。现阶段的AI，在这一层面其实帮不上太多忙。

AI很难凭借自身能力，去衡量、评测一款游戏能给人带来什么样的真实体验，目前的技术范围还做不到这一点。所以，一款游戏的内容取舍、设计取舍，所有最终决定权，依然掌握在开发者自己手里。

这也是为什么我说，认知起到决定性作用。

工具只能决定一个人的下限，所有人的基础下限都会被AI拉平；但最终你能做出什么样的作品、传递什么样的体验，认知才是真正的上限。