工程师就是要解决问题。
文/托马斯之颅&秋秋
离职米哈游后，丁盛豪决定创业，并在园区隔壁创建了柚衣科技，组建了一支AI游戏团队。
2021年，大二在读的丁盛豪在实习一个月后迅速转正，正式加入米哈游。当时HR犯了难，因为用高中学历身份入职的员工，之前确实没办过。
公司这么早转正丁盛豪，自然有它的道理。
据丁盛豪回忆，实习之后，他先是用5元成本的键盘和200元的手机，实测云游戏延迟，重新手搓全套方案并量产，并在一周内写出了当时延迟最低的云游戏方案。在转正之后，他也曾帮多个项目解决了性能优化等方面的难题。
多名米哈游员工告诉葡萄君，丁盛豪在公司的绰号是「小天才」——他就像一块砖，哪里需要哪里搬，总能解决各种棘手的问题。
这一切听上去实在过于离谱，但和丁盛豪见上一面之后，葡萄君理解了很多传言的合理性。
柚衣科技的办公室看起来乱七八糟，满地都是各种DIY设备，机房旁边的录音室更是堆满了垃圾。
于是经过一番计算，最后他花十几块钱，购买了常常用于婚庆的EVA实心泡沫棒，把环境底噪一下子降低了几十dB……整个发现问题、解决问题的流程，堪称工程师思维的缩影。
2023年，为了满足自己对AI方向自由探索的愿望，顺便修完延毕的学业，丁盛豪选择离职创业。在两年多的时间里，他凭借10个人的团队，在一周只工作四天的工作制度下，做出了AI驱动的CRPG游戏Demo，并拿到了两轮数百万美金的融资。
可能有人听到AI游戏就发怵，毕竟过去很多案例证明，目前该赛道仍概念大于实际，很多产品要么AI与游戏的体验割裂，要么看不到AI在游戏里的价值，更有甚者，恨不得接入个Chat，就说自己是AI游戏。
但丁盛豪团队这款名为《印格》的AI游戏不太一样：它更像是传统CRPG，拥有碎片化叙事和多分支选择，玩家的行为经常会引发蝴蝶效应影响世界发展，但这些变化又会被收束在「拯救妹妹、揭开真相」的主线中，不会让人过于出戏或迷失。
用丁盛豪的话说，这相当于AI当导演的密室逃脱，游戏会实时根据玩家的反应调度内容。
听到这儿，可能很多人都会跟葡萄君一样心里打鼓：丁盛豪这个人靠谱吗？他们游戏真正的差异点在哪？其背后的AI技术真具有突破性和可行性？前一段时间，我们来到了柚衣科技的办公室，试玩了游戏，并和丁盛豪聊了三个小时。
刚好能看到米哈游公司前的LOGO
01
入职米哈游，
一周写出一线云游戏方案
丁盛豪在上学那会儿，就是一位追求技术到偏执的人。
高中期间，他就在开源社区自学编译器，在GitHub上闯出了不小的名气。为了给自己挣学费，他做过不少外包，搞过网站搭建，也做过机器人编程。
后来，丁盛豪觉得自学编程已经到了瓶颈，需要更系统化的知识结构，于是申请了庆应义塾大学，报读环境信息学。得益于其技术基础，他参与了很多功能性核磁共振（fMRI）、脑电（EEG）等实验的设计和改进。期间他还接触了早期的AI技术，试着利用神经网络帮同学分析实验结果。
大二时，有朋友邀请丁盛豪帮忙优化SaaS数据库。看到丁盛豪的表现后，朋友的朋友：元气资本合伙人老金吐槽他技术力这么强，好歹找个服务用户更多的产品。"不像SaaS，干了好几天才四个客户，其中两个还相互并购了。"
正好，丁盛豪是重度游戏爱好者，其Steam账户至今已经有15年的历史。于是老金问了他一个问题："你听说过米哈游吗？"
彼时《原神》刚上线，虽然米哈游也投资了一家云游戏技术服务商，但高层认为，团队自身不能放弃自研，于是让一位创始团队的成员带队组建云游戏团队。
正巧，面试丁盛豪的就是这位云游戏业务负责人。丁盛豪在服务器优化方面的经验，刚好对上了他们的需求，负责人当场拍板：我们就缺做优化的。
加入米哈游后，丁盛豪仅用了一个月就被破格转正。
现在回想起来，他表示这主要因为他在刚进入米哈游时做的两件事：
第一件事，是花了一周从零开始手搓出比肩大厂、延迟体验更好的云游戏方案，发现并解决了先前云游戏技术存在的延迟、掉帧问题。
丁盛豪说，方案能这么快写出来并落地，也跟这两个问题有关：那时大多数的云游戏方案，都是基于谷歌WebRTC框架的衍生，只要弄懂原理就能很快写出来。
不过这种「粗加工」也使他们很难直接获取延迟数据，只能对捕获屏幕、编码、网络、封包等云游戏工作环节的延迟组合计算，获得最终数值。
了解硬件工作原理的丁盛豪认为这套算法并不严谨。"万一某环节不在计算范围怎么办？比如捕获和编码环节会在GPU内被加速，算法得出的延迟很有可能主要来自于PCIe通讯的时间，而非真实延迟。"
为了得出用户实际体验云游戏的延迟，他先花了5块钱制作了一个只有R键和LED灯的键盘PCB电路：R键是《原神》弓箭角色瞄准的操作，从拉弓到屏幕出现准星的时间能看作具体的延迟过程。
然后他又用200块钱，从闲鱼淘了一部旧款索尼手机——因为它可以拍摄960帧的高速摄影。借此，丁盛豪发现当时云游戏解决方案的实际延迟在100毫秒以上，而非之前组合计算得来的30毫秒。这也解释了此前测试时，为什么有很多玩家吐槽游戏迟滞、操作不跟手。
"后来某硬件大厂说他们的解决方案类似，不过是跟罗技合作定制鼠标检测操作，然后在芯片中专门划分出一块区域计算延迟——当时我们就感慨，还是大厂资金充裕……"
根据真实延迟数据，丁盛豪开始反查云游戏的工作流，很快发现之前的方案会让图像在CPU和GPU中反复拷贝，产生大量延迟——这可以通过代码优化，也是丁盛豪的方案延迟更低的原因。后来，米哈游还为这一系列优化技术申请了专利。
掉帧的问题也是类似的原因。
丁盛豪表示，由于谷歌WebRTC框架解决的是视频会议需求，因此他们的绝大多数算法，是如何将一般只有15帧的视频会议，插入到60HZ的屏幕中，以此获得顺滑的观感。
但游戏的帧数一般在60帧或以上，这套算法会导致两帧被插入到屏幕的同一个垂直同步周期内，一来二去，掉帧的问题就出现了。"我用高速摄像机一帧帧数游戏画面，结果发现就十几帧。"弄清原理后，他很快通过优化代码、匹配帧率完成了优化。
解决了云游戏的硬性技术问题后，丁盛豪开始思考怎么解决成本问题。
他认为这先要有一个清晰的定位：优化成本的前提一定是保证品质，否则玩家的云游戏体验会大打折扣。再考虑到Unity引擎的主循环对CPU L3缓存命中的需求较高，以及服务器CPU通常针对并行负载而非单线程进行优化，他们最终选择使用家用电脑的CPU，作为云游戏的服务器。
但想要让电脑CPU为云游戏工作，还需要解决两个问题：如何设计机械结构使得PC可以被塞入服务器机柜？又该如何给家用PC引入BMC芯片以管理海量设备？"当时该芯片的货源相当紧缺，被炒到一两千元一颗，于是我就想，要不自己做一个类似功能的电路板？"
丁盛豪研究发现，手搓BMC芯片最大的挑战是其集成度很高，但只要把电路做大一些，用多块芯片的组合替代单一芯片功能，就能得到类似的控制效果。相应地，他同时也把适配服务器机柜的机械结构设计了出来，并用了大约半年时间完成量产。
完成这些工作的丁盛豪，在第二年很快闲了下来。其他项目组也开始时不时地借调他过来，帮忙解决一些性能优化问题：
比如，他曾用一周时间设计出了独立的AI超分算法，以此保证云游戏图像接收速率的同时，对其进行AI超分辨率优化，把画面的分辨率提升上去；
再比如，他曾在帮某款游戏接入云游戏版本后，发现游戏的镜头移动异常缓慢，后来通过反编译发现是某个加速度数值少了一个计算符号，因此帮项目组迅速定位到了BUG……
有接近米哈游的人士表示，当时公司里的很多员工也不知道丁盛豪的身份，只知道他留着长头发，坐在老板工位附近十几米，有什么问题就可以找他。一来二去，丁盛豪「小天才」的名号就在团队内部传开了。
02
离职米哈游，创业做AI游戏
然而，在米哈游做出了一些成绩和名气后，丁盛豪却选择了离职。
做出这个决定的时候，他刚刚在米哈游工作了两年。在完成云游戏技术的大部分迭代后，他感觉工作没有太多挑战，很快陷入了迷茫状态；与此同时，提前工作也让他的学业未能及时完成，进入了延毕状态。
"虽然公司没有限制我远程听课、答辩，但确实有些事会拖着让人走不开。有一次学校的老教授还给我打电话，说希望我能在他退休前毕业，因为AI+Compiler方向的论文可能只剩他可以帮忙审核了。"
正当丁盛豪迷茫时，GPT 3.5的爆火给他带来了一些新动力。此前他就研究过一阵神经网络模型Transformer，但受限于规模，只落地过一些参数量较小的模型。GPT 3.5的出现，让他对AI的理解思路开阔了不少，"除了拿来做Chatbot，GPT 3.5还能做什么？"
巧的是，当时米哈游创始人蔡浩宇也在考虑做AI游戏。为了和蔡浩宇交流，丁盛豪做了一份详细的提案。
提案主要探讨如何在封闭系统约束AI。与常见提示词策略不同，丁盛豪的方案更底层：直接修改现有模型的工作机制，使其只能输出限定的词汇（Token）。他用欧亨利的小说《麦琪的礼物》作为技术样例，计划无论输入什么变量（如角色身份或物品变化），AI都会固定生成错位的桥段，将故事引向戏剧性结局。
但很遗憾，这套注重可控性和低成本的方案和米哈游的AI战略并不一致。为了更自由地实现这个想法，同时完成学业，丁盛豪在2023年5月离职米哈游，创立了柚衣科技。
顺带一提，他们的天使轮融资，正是来自丁盛豪老朋友老金所在的 Genkirakira L.P.（即元气资本）。而掌趣科技作为该基金的主要 LP，长期聚焦 AI 在游戏领域的应用，此次投资也是其在这一布局的具体落子，正好与柚衣的 AI 叙事探索形成了呼应。
创业之后，丁盛豪继续沿着那份提案中的技术方向逐步深入：
第一，什么品类的游戏，适合封闭系统的AI叙事？
丁盛豪第一个想到的就是CRPG，作为资深跑团爱好者，丁盛豪一直觉得这个品类存在几个痛点：一是NPC不够智能，这是AI可以优化的部分；二是剧情不够丰富，没办法在用户做出任何交互时给予反馈，同时又符合叙事逻辑。
"比如我在跑团时扮演有工程学背景的矮人，那我是不是可以炸掉酒馆的承重柱，让二楼塌下来？虽然美术资产没办法这么任意地匹配，但文本的反馈可以用AI解决。"
第二，怎样的叙事逻辑，能同时兼容游戏性和AI自由度？
为了想清楚这个问题，丁盛豪先是试着去拆小说、电影的叙事逻辑，发现好像都不太对，直到不经意间，看到了互动小说领域的很多研究文献，才感觉好像摸到了一些门路。
一位研究学者Emily Short写过不少叙事类型的研究文章，在阅读之后，丁盛豪发现了一种相当契合他想法的叙事概念：Storylets。
简单来说，每一段叙事内容都能归结为三部分组成的模块，分别是发生条件、具体内容和导向结果。"条件决定了故事是否发生，内容可以根据各种因素修改，但大方向不会变，结果是它会引起什么变化，比如开启另一段故事……当叙事模块化后，就能支持不同编剧高效协作。"
另一篇文章，则介绍了使用这种叙事结构的游戏案例：《80 Days》。在这款产品中，玩家将扮演富人的仆人，帮他完成80天环游世界的目标，每次环游世界时遇到的经历都会不太一样，而且存在很多「蝴蝶效应」。
"比如某个地区的军火比较便宜，你可以将其带往高价区出售，但期间你有可能遭遇谋杀案，你会因为携带军火而被认定为嫌疑人——类似的交错组合的案例还有很多，而且你玩的时候基本感觉不到触发了什么条件，而是这些事都是自然发生的。"
「触发条件、具体内容、导向结果」叙事内容
丁盛豪认为，虽然人力没能推算出Storylets的极限，但这种思路却给AI生成，找到了一个既封闭又自洽的发挥空间。
想清楚逻辑后，丁盛豪就一边尝试写将AI生成内容编译成可执行剧本的引擎，一边招人写剧本、测试，反复验证这条路的可行性……最终，在创业两年多后，他用两万行代码做出了一款相对成熟的AI编译引擎。
"早期剧本写得特别崩溃，要么AI生成的不对，要么人写的东西跑不通——直到今年年初，逻辑突然神奇地跑通了。"
编译引擎的作用，主要是将编剧创作的内容、AI生成的内容编译成可执行的程序，并检查编译过程中的绝大部分问题。"故事的什么地方需要调用AI、生成时需要约束哪些东西、条件的设置是否有矛盾……这些都会基于一阶谓词逻辑的方式形式化验证，比如A条件与B条件永远无法同时发生，那么就会在这个地方报错，让编剧知道哪里需要修改。"
讲到一阶谓词逻辑推理，丁盛豪展示了AI编译引擎的后台。那是一个由点和不同颜色的线条组成的3D图形，"这是经过一阶逻辑谓词推理后生成的力引导图，图中的点代表了故事的条件，由点延伸出的红线，代表事件走向结果，绿线则代表两端的事件会相互影响，但不会导向结果。"
丁盛豪表示，这套编译引擎同时影响了产品叙事逻辑和工作流，既让复杂的动态网状叙事、多周目体验成为可能，又减轻了编剧在思考故事逻辑、分工协作方面的压力。"具体来说，它会比纯人工写剧本的效率提升10-20倍。"
03
下一代的AI叙事游戏，
该是什么样？
第一眼看去，《印格》采用了Q版+二次元的美术风格，与其他游戏相比，角色、场景等都有更高的饱和度。
"巧的是，我刚好发现最近这类美术风格的热度趋势出现了上涨，可能会在未来成为相对主流的审美。"
Demo的剧情和玩法则相对简单，在快速阅读的情况下，葡萄君大概花半个小时通关了单周目：
在游戏中，玩家需要探索一个科幻背景下的医院，等待重病的妹妹完成手术，接她出院，同时逐步揭开世界的真相。
《印格》就像是大家期望中的CRPG：你将真正扮演一个有自主意识的角色，可以不按游戏规划好的路线或方式推进剧情——而这些小心思，很有可能会产生连锁反应：你偷藏东西的行为，可能会被NPC通过监控发现；随手将翻肚皮的鱼丢进垃圾桶，可能会让某位NPC抑郁自杀……
这些细节彩蛋就像埋伏好的回旋镖，在你第一遍体验时，或许会觉得"这是设计好的剧情"，但当重新玩或者开启多周目时，就会发现很多剧情的结果，可能都跟你不经意间的某个选择、某句话有着内在联系——很多试玩玩家回过味后，基本都会表示震惊或后悔，并将挖彩蛋、改变某段剧情，作为持续体验游戏的新动力。
等一下，为什么聊了这么多，葡萄君一直没有提及任何和AI有关的关键词？
没错，在体验Demo时，我们几乎没有发现这是一款AI驱动叙事的游戏。
《印格》选择了传统CRPG左侧画面、右侧文本的演出模式，NPC台词的播放流畅度跟预设好的一样自然，只有当极个别大段文本生成时的AI思考过程，以及可以自由输入文本对话的形式，才让人恍然察觉AI的影子。
看到这里，或许会有人质疑：如果AI只是为了更好的内容体验，那这款游戏跟多花点人力手搓剧情有什么区别？
首先，丁盛豪表示如果不是有AI参与，这款游戏根本做不出来：网状叙事对内容产能的要求极高，如今《印格》的Demo如果纯手工制作，可能再多加几位编剧写一年都写不出来——就算写出来，也可能因协作问题，导致不同的内容衔接生硬，影响玩家的沉浸体验。
其次，他认为目前游戏处于Demo阶段，由于需要保证玩家快速跑完流程，团队并未实装套话、NPC根据玩家反映实时给予提示或改变难度、NPC可以去擦除或改变玩家输入的内容等更凸显AI价值的独特玩法。
"我们的Demo已经验证了AI可以生成确定性的参数，而一旦有了参数，我们就可以借此设计更多样的玩法，我相信这套逻辑在未来会有更多的可能性。"
提到未来，丁盛豪表示《印格》将按章节付费，在今年年底正式上线第一章，内容量将会是Demo版本的5倍左右。一位朋友还帮他预估了销量，"如果排除AI对游戏的正面或负面影响，按照常规CRPG游戏来预估，这款游戏如果卖得好，销量有可能会达到20万到30万。"
当然，尽管团队对产品抱有市场预期，但他们更希望借助这款游戏，跑通AI叙事的逻辑。"我们未来会开放AI叙事编译引擎，帮助更多产品优化叙事体验。"
在丁盛豪看来，游戏叙事内容所需要的种种环节，都能在AI的加持下获得大幅提升：
效率上，它能把团队的人效比提升约20倍；
创作质量上，AI支持单人构建动态网状叙事，辅助埋设伏笔并填坑；
操作上，0代码基础即可从剧本生成程序，且编剧只需少量提示词即可让AI交叉推算生成丰富内容，还能即兴插入，或只写上半部分剧情，由AI演算下半部分；
成本上，极简提示词使每小时的算力（Token消耗）仅需几分钱，且TTS等模型可部署到用户本地，进一步提升体验流畅性。
同时，这套工作流让游戏长线运营有更低的门槛和更高的想象力。丁盛豪表示，曾有玩家在ChinaJoy试玩时遇到了BUG，他们当场进入游戏后台拆出模块修复，在游戏第二周目时解决了BUG，且无需重启客户端，这一操作让不少玩家表示：你们的AI游戏确实AI。
也有玩家会提出游戏剧情上的建议，比如不希望某位NPC死亡，这些如有必要，团队也可以直接修改模块，AI会自动演算新的世界线，保证剧情自洽。而这种动态调整在传统独立游戏中想都不敢想，毕竟光是修改几个情节，就有可能引发服务器崩溃。
说到底，这套方案通过追溯AI技术的源头，使其无需等待大模型的下一次突破，就能精准输出开发者所需内容，让游戏更快落地——更重要的是，它真正找到了AI与游戏的平衡点，让AI游戏首先成为「体验不错的游戏」。
04
漕河泾最像硅谷的公司
当然，现在说什么都还太早，柚衣科技目前要紧的，还是让《印格》尽快面见玩家，来验证他们上述的诸多想法。
毕竟，虽然丁盛豪的创业心态还行，但不是每个同事都能像他那样，对技术整体有明确的轮廓，能想象到产品和团队的未来。在制作AI编译引擎那会儿，大家也会怀疑团队什么时候能够成功，怀疑各种技术组件要如何拼装在一起。
不过幸运的是，丁盛豪的团队很早就实行了做四休三。"我们严格执行奈飞做四休三的弹性工作制，节假日的调休也不用补——当然周五还是按原定工作日计算，加班也没有加班费。"
实行了一段时间后，丁盛豪发现这种作息不仅没有影响工作效率，反而会额外激发团队成员的创意、平衡团队输入和输出的压力，"周五我们会邀请人员交流分享经验，大家可以自发报名。"
实行这项制度的深层原因，也是因为柚衣科技的愿景：利用AI创造出新的工作流。"既然如此，我们就必须接受先进的工作节奏和生产关系，让大家看到AI带来的实际效果，而不是一边喊着降本增效，一边让大几十人在那里卷。"
在这轮AI+游戏的创业风潮中，葡萄君见过不少公司。有人做过成功的游戏，有人来自头部大厂的研究团队，和他们相比，柚衣和丁盛豪相当年轻。但他们思考问题和解决问题的方式，却有一种属于上个世纪的复古感觉：一群离经叛道的极客，成天在车库里不知道鼓捣些什么，但最后还真让他们做出了既颠覆常识，又能满足实际需求的东西。
之前曾有一线投资机构的朋友评价丁盛豪的团队，说他们是自己见过的所有中国公司里最像硅谷的公司。这句话听起来有点夸张，但如果把范围缩小到漕河泾，我看相当贴切。
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