工程師就是要解決問題。
文/托馬斯之顱&秋秋
離職米哈游后，丁盛豪決定創業，并在園區隔壁創建了柚衣科技，組建了一支AI游戲團隊。
2021年，大二在讀的丁盛豪在實習一個月后迅速轉正，正式加入米哈游。當時HR犯了難，因為用高中學歷身份入職的員工，之前確實沒辦過。
公司這么早轉正丁盛豪，自然有它的道理。
據丁盛豪回憶，實習之后，他先是用5元成本的鍵盤和200元的手機，實測云游戲延遲，重新手搓全套方案并量產，并在一周內寫出了當時延遲最低的云游戲方案。在轉正之后，他也曾幫多個項目解決了性能優化等方面的難題。
多名米哈游員工告訴葡萄君，丁盛豪在公司的綽號是「小天才」——他就像一塊磚，哪里需要哪里搬，總能解決各種棘手的問題。
這一切聽上去實在過于離譜，但和丁盛豪見上一面之后，葡萄君理解了很多傳言的合理性。
柚衣科技的辦公室看起來亂七八糟，滿地都是各種DIY設備，機房旁邊的錄音室更是堆滿了垃圾。
于是經過一番計算，最后他花十幾塊錢，購買了常常用于婚慶的EVA實心泡沫棒，把環境底噪一下子降低了幾十dB……整個發現問題、解決問題的流程，堪稱工程師思維的縮影。
2023年，為了滿足自己對AI方向自由探索的愿望，順便修完延畢的學業，丁盛豪選擇離職創業。在兩年多的時間里，他憑借10個人的團隊，在一周只工作四天的工作制度下，做出了AI驅動的CRPG游戲Demo，并拿到了兩輪數百萬美金的融資。
可能有人聽到AI游戲就發怵，畢竟過去很多案例證明，目前該賽道仍概念大于實際，很多產品要么AI與游戲的體驗割裂，要么看不到AI在游戲里的價值，更有甚者，恨不得接入個Chat，就說自己是AI游戲。
但丁盛豪團隊這款名為《印格》的AI游戲不太一樣：它更像是傳統CRPG，擁有碎片化敘事和多分支選擇，玩家的行為經常會引發蝴蝶效應影響世界發展，但這些變化又會被收束在「拯救妹妹、揭開真相」的主線中，不會讓人過于出戲或迷失。
用丁盛豪的話說，這相當于AI當導演的密室逃脫，游戲會實時根據玩家的反應調度內容。
聽到這兒，可能很多人都會跟葡萄君一樣心里打鼓：丁盛豪這個人靠譜嗎？他們游戲真正的差異點在哪？其背后的AI技術真具有突破性和可行性？前一段時間，我們來到了柚衣科技的辦公室，試玩了游戲，并和丁盛豪聊了三個小時。
剛好能看到米哈游公司前的LOGO
01
入職米哈游，
一周寫出一線云游戲方案
丁盛豪在上學那會兒，就是一位追求技術到偏執的人。
高中期間，他就在開源社區自學編譯器，在GitHub上闖出了不小的名氣。為了給自己掙學費，他做過不少外包，搞過網站搭建，也做過機器人編程。
后來，丁盛豪覺得自學編程已經到了瓶頸，需要更系統化的知識結構，于是申請了慶應義塾大學，報讀環境信息學。得益于其技術基礎，他參與了很多功能性核磁共振（fMRI）、腦電（EEG）等實驗的設計和改進。期間他還接觸了早期的AI技術，試著利用神經網絡幫同學分析實驗結果。
大二時，有朋友邀請丁盛豪幫忙優化SaaS數據庫。看到丁盛豪的表現后，朋友的朋友：元氣資本合伙人老金吐槽他技術力這么強，好歹找個服務用戶更多的產品。"不像SaaS，干了好幾天才四個客戶，其中兩個還相互并購了。"
正好，丁盛豪是重度游戲愛好者，其Steam賬戶至今已經有15年的歷史。于是老金問了他一個問題："你聽說過米哈游嗎？"
彼時《原神》剛上線，雖然米哈游也投資了一家云游戲技術服務商，但高層認為，團隊自身不能放棄自研，于是讓一位創始團隊的成員帶隊組建云游戲團隊。
正巧，面試丁盛豪的就是這位云游戲業務負責人。丁盛豪在服務器優化方面的經驗，剛好對上了他們的需求，負責人當場拍板：我們就缺做優化的。
加入米哈游后，丁盛豪僅用了一個月就被破格轉正。
現在回想起來，他表示這主要因為他在剛進入米哈游時做的兩件事：
第一件事，是花了一周從零開始手搓出比肩大廠、延遲體驗更好的云游戲方案，發現并解決了先前云游戲技術存在的延遲、掉幀問題。
丁盛豪說，方案能這么快寫出來并落地，也跟這兩個問題有關：那時大多數的云游戲方案，都是基于谷歌WebRTC框架的衍生，只要弄懂原理就能很快寫出來。
不過這種「粗加工」也使他們很難直接獲取延遲數據，只能對捕獲屏幕、編碼、網絡、封包等云游戲工作環節的延遲組合計算，獲得最終數值。
了解硬件工作原理的丁盛豪認為這套算法并不嚴謹。"萬一某環節不在計算范圍怎么辦？比如捕獲和編碼環節會在GPU內被加速，算法得出的延遲很有可能主要來自于PCIe通訊的時間，而非真實延遲。"
為了得出用戶實際體驗云游戲的延遲，他先花了5塊錢制作了一個只有R鍵和LED燈的鍵盤PCB電路：R鍵是《原神》弓箭角色瞄準的操作，從拉弓到屏幕出現準星的時間能看作具體的延遲過程。
然后他又用200塊錢，從閑魚淘了一部舊款索尼手機——因為它可以拍攝960幀的高速攝影。借此，丁盛豪發現當時云游戲解決方案的實際延遲在100毫秒以上，而非之前組合計算得來的30毫秒。這也解釋了此前測試時，為什么有很多玩家吐槽游戲遲滯、操作不跟手。
"后來某硬件大廠說他們的解決方案類似，不過是跟羅技合作定制鼠標檢測操作，然后在芯片中專門劃分出一塊區域計算延遲——當時我們就感慨，還是大廠資金充裕……"
根據真實延遲數據，丁盛豪開始反查云游戲的工作流，很快發現之前的方案會讓圖像在CPU和GPU中反復拷貝，產生大量延遲——這可以通過代碼優化，也是丁盛豪的方案延遲更低的原因。后來，米哈游還為這一系列優化技術申請了專利。
掉幀的問題也是類似的原因。
丁盛豪表示，由于谷歌WebRTC框架解決的是視頻會議需求，因此他們的絕大多數算法，是如何將一般只有15幀的視頻會議，插入到60HZ的屏幕中，以此獲得順滑的觀感。
但游戲的幀數一般在60幀或以上，這套算法會導致兩幀被插入到屏幕的同一個垂直同步周期內，一來二去，掉幀的問題就出現了。"我用高速攝像機一幀幀數游戲畫面，結果發現就十幾幀。"弄清原理后，他很快通過優化代碼、匹配幀率完成了優化。
解決了云游戲的硬性技術問題后，丁盛豪開始思考怎么解決成本問題。
他認為這先要有一個清晰的定位：優化成本的前提一定是保證品質，否則玩家的云游戲體驗會大打折扣。再考慮到Unity引擎的主循環對CPU L3緩存命中的需求較高，以及服務器CPU通常針對并行負載而非單線程進行優化，他們最終選擇使用家用電腦的CPU，作為云游戲的服務器。
但想要讓電腦CPU為云游戲工作，還需要解決兩個問題：如何設計機械結構使得PC可以被塞入服務器機柜？又該如何給家用PC引入BMC芯片以管理海量設備？"當時該芯片的貨源相當緊缺，被炒到一兩千元一顆，于是我就想，要不自己做一個類似功能的電路板？"
丁盛豪研究發現，手搓BMC芯片最大的挑戰是其集成度很高，但只要把電路做大一些，用多塊芯片的組合替代單一芯片功能，就能得到類似的控制效果。相應地，他同時也把適配服務器機柜的機械結構設計了出來，并用了大約半年時間完成量產。
完成這些工作的丁盛豪，在第二年很快閑了下來。其他項目組也開始時不時地借調他過來，幫忙解決一些性能優化問題：
比如，他曾用一周時間設計出了獨立的AI超分算法，以此保證云游戲圖像接收速率的同時，對其進行AI超分辨率優化，把畫面的分辨率提升上去；
再比如，他曾在幫某款游戲接入云游戲版本后，發現游戲的鏡頭移動異常緩慢，后來通過反編譯發現是某個加速度數值少了一個計算符號，因此幫項目組迅速定位到了BUG……
有接近米哈游的人士表示，當時公司里的很多員工也不知道丁盛豪的身份，只知道他留著長頭發，坐在老板工位附近十幾米，有什么問題就可以找他。一來二去，丁盛豪「小天才」的名號就在團隊內部傳開了。
02
離職米哈游，創業做AI游戲
然而，在米哈游做出了一些成績和名氣后，丁盛豪卻選擇了離職。
做出這個決定的時候，他剛剛在米哈游工作了兩年。在完成云游戲技術的大部分迭代后，他感覺工作沒有太多挑戰，很快陷入了迷茫狀態；與此同時，提前工作也讓他的學業未能及時完成，進入了延畢狀態。
"雖然公司沒有限制我遠程聽課、答辯，但確實有些事會拖著讓人走不開。有一次學校的老教授還給我打電話，說希望我能在他退休前畢業，因為AI+Compiler方向的論文可能只剩他可以幫忙審核了。"
正當丁盛豪迷茫時，GPT 3.5的爆火給他帶來了一些新動力。此前他就研究過一陣神經網絡模型Transformer，但受限于規模，只落地過一些參數量較小的模型。GPT 3.5的出現，讓他對AI的理解思路開闊了不少，"除了拿來做Chatbot，GPT 3.5還能做什么？"
巧的是，當時米哈游創始人蔡浩宇也在考慮做AI游戲。為了和蔡浩宇交流，丁盛豪做了一份詳細的提案。
提案主要探討如何在封閉系統約束AI。與常見提示詞策略不同，丁盛豪的方案更底層：直接修改現有模型的工作機制，使其只能輸出限定的詞匯（Token）。他用歐亨利的小說《麥琪的禮物》作為技術樣例，計劃無論輸入什么變量（如角色身份或物品變化），AI都會固定生成錯位的橋段，將故事引向戲劇性結局。
但很遺憾，這套注重可控性和低成本的方案和米哈游的AI戰略并不一致。為了更自由地實現這個想法，同時完成學業，丁盛豪在2023年5月離職米哈游，創立了柚衣科技。
順帶一提，他們的天使輪融資，正是來自丁盛豪老朋友老金所在的 Genkirakira L.P.（即元氣資本）。而掌趣科技作為該基金的主要 LP，長期聚焦 AI 在游戲領域的應用，此次投資也是其在這一布局的具體落子，正好與柚衣的 AI 敘事探索形成了呼應。
創業之后，丁盛豪繼續沿著那份提案中的技術方向逐步深入：
第一，什么品類的游戲，適合封閉系統的AI敘事？
丁盛豪第一個想到的就是CRPG，作為資深跑團愛好者，丁盛豪一直覺得這個品類存在幾個痛點：一是NPC不夠智能，這是AI可以優化的部分；二是劇情不夠豐富，沒辦法在用戶做出任何交互時給予反饋，同時又符合敘事邏輯。
"比如我在跑團時扮演有工程學背景的矮人，那我是不是可以炸掉酒館的承重柱，讓二樓塌下來？雖然美術資產沒辦法這么任意地匹配，但文本的反饋可以用AI解決。"
第二，怎樣的敘事邏輯，能同時兼容游戲性和AI自由度？
為了想清楚這個問題，丁盛豪先是試著去拆小說、電影的敘事邏輯，發現好像都不太對，直到不經意間，看到了互動小說領域的很多研究文獻，才感覺好像摸到了一些門路。
一位研究學者Emily Short寫過不少敘事類型的研究文章，在閱讀之后，丁盛豪發現了一種相當契合他想法的敘事概念：Storylets。
簡單來說，每一段敘事內容都能歸結為三部分組成的模塊，分別是發生條件、具體內容和導向結果。"條件決定了故事是否發生，內容可以根據各種因素修改，但大方向不會變，結果是它會引起什么變化，比如開啟另一段故事……當敘事模塊化后，就能支持不同編劇高效協作。"
另一篇文章，則介紹了使用這種敘事結構的游戲案例：《80 Days》。在這款產品中，玩家將扮演富人的仆人，幫他完成80天環游世界的目標，每次環游世界時遇到的經歷都會不太一樣，而且存在很多「蝴蝶效應」。
"比如某個地區的軍火比較便宜，你可以將其帶往高價區出售，但期間你有可能遭遇謀殺案，你會因為攜帶軍火而被認定為嫌疑人——類似的交錯組合的案例還有很多，而且你玩的時候基本感覺不到觸發了什么條件，而是這些事都是自然發生的。"
「觸發條件、具體內容、導向結果」敘事內容
丁盛豪認為，雖然人力沒能推算出Storylets的極限，但這種思路卻給AI生成，找到了一個既封閉又自洽的發揮空間。
想清楚邏輯后，丁盛豪就一邊嘗試寫將AI生成內容編譯成可執行劇本的引擎，一邊招人寫劇本、測試，反復驗證這條路的可行性……最終，在創業兩年多后，他用兩萬行代碼做出了一款相對成熟的AI編譯引擎。
"早期劇本寫得特別崩潰，要么AI生成的不對，要么人寫的東西跑不通——直到今年年初，邏輯突然神奇地跑通了。"
編譯引擎的作用，主要是將編劇創作的內容、AI生成的內容編譯成可執行的程序，并檢查編譯過程中的絕大部分問題。"故事的什么地方需要調用AI、生成時需要約束哪些東西、條件的設置是否有矛盾……這些都會基于一階謂詞邏輯的方式形式化驗證，比如A條件與B條件永遠無法同時發生，那么就會在這個地方報錯，讓編劇知道哪里需要修改。"
講到一階謂詞邏輯推理，丁盛豪展示了AI編譯引擎的后臺。那是一個由點和不同顏色的線條組成的3D圖形，"這是經過一階邏輯謂詞推理后生成的力引導圖，圖中的點代表了故事的條件，由點延伸出的紅線，代表事件走向結果，綠線則代表兩端的事件會相互影響，但不會導向結果。"
丁盛豪表示，這套編譯引擎同時影響了產品敘事邏輯和工作流，既讓復雜的動態網狀敘事、多周目體驗成為可能，又減輕了編劇在思考故事邏輯、分工協作方面的壓力。"具體來說，它會比純人工寫劇本的效率提升10-20倍。"
03
下一代的AI敘事游戲，
該是什么樣？
第一眼看去，《印格》采用了Q版+二次元的美術風格，與其他游戲相比，角色、場景等都有更高的飽和度。
"巧的是，我剛好發現最近這類美術風格的熱度趨勢出現了上漲，可能會在未來成為相對主流的審美。"
Demo的劇情和玩法則相對簡單，在快速閱讀的情況下，葡萄君大概花半個小時通關了單周目：
在游戲中，玩家需要探索一個科幻背景下的醫院，等待重病的妹妹完成手術，接她出院，同時逐步揭開世界的真相。
《印格》就像是大家期望中的CRPG：你將真正扮演一個有自主意識的角色，可以不按游戲規劃好的路線或方式推進劇情——而這些小心思，很有可能會產生連鎖反應：你偷藏東西的行為，可能會被NPC通過監控發現；隨手將翻肚皮的魚丟進垃圾桶，可能會讓某位NPC抑郁自殺……
這些細節彩蛋就像埋伏好的回旋鏢，在你第一遍體驗時，或許會覺得"這是設計好的劇情"，但當重新玩或者開啟多周目時，就會發現很多劇情的結果，可能都跟你不經意間的某個選擇、某句話有著內在聯系——很多試玩玩家回過味后，基本都會表示震驚或后悔，并將挖彩蛋、改變某段劇情，作為持續體驗游戲的新動力。
等一下，為什么聊了這么多，葡萄君一直沒有提及任何和AI有關的關鍵詞？
沒錯，在體驗Demo時，我們幾乎沒有發現這是一款AI驅動敘事的游戲。
《印格》選擇了傳統CRPG左側畫面、右側文本的演出模式，NPC臺詞的播放流暢度跟預設好的一樣自然，只有當極個別大段文本生成時的AI思考過程，以及可以自由輸入文本對話的形式，才讓人恍然察覺AI的影子。
看到這里，或許會有人質疑：如果AI只是為了更好的內容體驗，那這款游戲跟多花點人力手搓劇情有什么區別？
首先，丁盛豪表示如果不是有AI參與，這款游戲根本做不出來：網狀敘事對內容產能的要求極高，如今《印格》的Demo如果純手工制作，可能再多加幾位編劇寫一年都寫不出來——就算寫出來，也可能因協作問題，導致不同的內容銜接生硬，影響玩家的沉浸體驗。
其次，他認為目前游戲處于Demo階段，由于需要保證玩家快速跑完流程，團隊并未實裝套話、NPC根據玩家反映實時給予提示或改變難度、NPC可以去擦除或改變玩家輸入的內容等更凸顯AI價值的獨特玩法。
"我們的Demo已經驗證了AI可以生成確定性的參數，而一旦有了參數，我們就可以借此設計更多樣的玩法，我相信這套邏輯在未來會有更多的可能性。"
提到未來，丁盛豪表示《印格》將按章節付費，在今年年底正式上線第一章，內容量將會是Demo版本的5倍左右。一位朋友還幫他預估了銷量，"如果排除AI對游戲的正面或負面影響，按照常規CRPG游戲來預估，這款游戲如果賣得好，銷量有可能會達到20萬到30萬。"
當然，盡管團隊對產品抱有市場預期，但他們更希望借助這款游戲，跑通AI敘事的邏輯。"我們未來會開放AI敘事編譯引擎，幫助更多產品優化敘事體驗。"
在丁盛豪看來，游戲敘事內容所需要的種種環節，都能在AI的加持下獲得大幅提升：
效率上，它能把團隊的人效比提升約20倍；
創作質量上，AI支持單人構建動態網狀敘事，輔助埋設伏筆并填坑；
操作上，0代碼基礎即可從劇本生成程序，且編劇只需少量提示詞即可讓AI交叉推算生成豐富內容，還能即興插入，或只寫上半部分劇情，由AI演算下半部分；
成本上，極簡提示詞使每小時的算力（Token消耗）僅需幾分錢，且TTS等模型可部署到用戶本地，進一步提升體驗流暢性。
同時，這套工作流讓游戲長線運營有更低的門檻和更高的想象力。丁盛豪表示，曾有玩家在ChinaJoy試玩時遇到了BUG，他們當場進入游戲后臺拆出模塊修復，在游戲第二周目時解決了BUG，且無需重啟客戶端，這一操作讓不少玩家表示：你們的AI游戲確實AI。
也有玩家會提出游戲劇情上的建議，比如不希望某位NPC死亡，這些如有必要，團隊也可以直接修改模塊，AI會自動演算新的世界線，保證劇情自洽。而這種動態調整在傳統獨立游戲中想都不敢想，畢竟光是修改幾個情節，就有可能引發服務器崩潰。
說到底，這套方案通過追溯AI技術的源頭，使其無需等待大模型的下一次突破，就能精準輸出開發者所需內容，讓游戲更快落地——更重要的是，它真正找到了AI與游戲的平衡點，讓AI游戲首先成為「體驗不錯的游戲」。
04
漕河涇最像硅谷的公司
當然，現在說什么都還太早，柚衣科技目前要緊的，還是讓《印格》盡快面見玩家，來驗證他們上述的諸多想法。
畢竟，雖然丁盛豪的創業心態還行，但不是每個同事都能像他那樣，對技術整體有明確的輪廓，能想象到產品和團隊的未來。在制作AI編譯引擎那會兒，大家也會懷疑團隊什么時候能夠成功，懷疑各種技術組件要如何拼裝在一起。
不過幸運的是，丁盛豪的團隊很早就實行了做四休三。"我們嚴格執行奈飛做四休三的彈性工作制，節假日的調休也不用補——當然周五還是按原定工作日計算，加班也沒有加班費。"
實行了一段時間后，丁盛豪發現這種作息不僅沒有影響工作效率，反而會額外激發團隊成員的創意、平衡團隊輸入和輸出的壓力，"周五我們會邀請人員交流分享經驗，大家可以自發報名。"
實行這項制度的深層原因，也是因為柚衣科技的愿景：利用AI創造出新的工作流。"既然如此，我們就必須接受先進的工作節奏和生產關系，讓大家看到AI帶來的實際效果，而不是一邊喊著降本增效，一邊讓大幾十人在那里卷。"
在這輪AI+游戲的創業風潮中，葡萄君見過不少公司。有人做過成功的游戲，有人來自頭部大廠的研究團隊，和他們相比，柚衣和丁盛豪相當年輕。但他們思考問題和解決問題的方式，卻有一種屬于上個世紀的復古感覺：一群離經叛道的極客，成天在車庫里不知道鼓搗些什么，但最后還真讓他們做出了既顛覆常識，又能滿足實際需求的東西。
之前曾有一線投資機構的朋友評價丁盛豪的團隊，說他們是自己見過的所有中國公司里最像硅谷的公司。這句話聽起來有點夸張，但如果把范圍縮小到漕河涇，我看相當貼切。
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