Inworld：AI NPC能否将《失控玩家》的游戏体验带入现实？

01.

为什么关注 AI NPC

游戏是最复杂的娱乐形式之一，包括对话剧本、2D & 3D 素材、动画、音效音乐、角色等资源类型，NPC 是重要的组成部分。尤其是故事驱动型的大型开放世界 RPG 游戏，需要大量 NPC 支撑复杂的剧情。NPC 丰富与否会很大程度上影响用户的游戏体验。

以《原神》为例，NPC 人物形象都十分丰满，小角色也有自己的任务和背景故事。比如 NPC 巫女花散里，本身是污秽凝聚，继承狐斋宫的记忆，任务结束后，在玩家的注视下缓缓消散，留下一个面具。以及 Cave Adventure 中基于文本冒险游戏的 NPC，以及The Elder Scrolls 中拥有复杂故事背景的 NPC。

创造生动的体验需要前期大量的任务情节设定、对话撰写和 NPC 形象搭建，这一切目前以人工为主，耗费大量时间和成本。以《荒野大镖客2》为例，游戏中有超过 1000 个 NPC 角色，每个 NPC 都有自己的歌手、美术作者和配音演员，分布在 6 个章节的 100 多个任务中，研发成本接近 5 亿美元、耗时 8 年。目前能负担此成本的厂商只有国内大厂和海外的头部游戏厂商，小团队完全无法承担。

NPC 的原画阶段

除了成本维度，NPC 的“不够真实”也使得游戏体验大打折扣。游戏策划通过创作更多的脚本程序，使得 NPC 根据设定变量以更多的方式实现脚本化反应，但能力范围只在脚本之内。《生化危机5》是以合作为重点的玩法，但 NPC 伙伴 Sheva 经常会一头扎进战斗，无法和玩家很好的配合。固定的互动模式难以激发用户持续的探索欲。

生成式 AI + NPC 带来的全新可能，主要有以下几个优势：

1. 大幅降低 NPC 的生产成本，降低游戏制作门槛

NPC 生产成本主要由对话剧本/人物背景设定等策划工作，形象构建等 2D/3D 绘图工作，相关代码编写三部分构成，AI 可以在这三个维度代替部分人工。NPC 构建从人物设定 - 2D 手绘 - 3D 建模 - 动画 - 配音到直接生成，背景故事也可以在 AI 的辅助下创作。这使得非技术人员（比如策划）能自己动手设计 NPC，减少向开发提需求造成的沟通摩擦力，提高游戏制作效率。这也为拥有想法但资金不足的小团队甚至个人提供了机会，有助于游戏创作的 UGC。

不过目前实践中，直接使用纯 AI 生成的 NPC 不能带来很好的游戏体验，游戏团队仍需要预先对 NPC 进行形象设定，在游戏中混合脚本和生成内容，更平衡推动故事发展和玩家与 NPC 动态互动的体验。

2. 全新的沉浸式游戏体验，增加游戏的社交属性

游戏强调互动性，关注每时每刻的体验。创作生动的 NPC，不是视觉效果越好，用户体验就越好，重点在于创造可信的行为。接入 LLM 的 NPC 可以同玩家自由对话，是体验的跃升；但若具有影响、推动剧情的能力需要围绕 LLM 搭建起整套游戏中运用的拟人技术。

《失控玩家》剧照

约 62% 的 Roblox 玩家、58% 的 Fortnite 玩家和 57% 的 Minecraft 玩家表示，社交是游戏体验的重要部分。AI NPC 足够拟人化后必然将增强用户的社交体验。这里值得思考的是，当机器人与人类的社交体验非常相近，人们会因为对方是机器人而不愿意继续交谈吗？

3. 以新的收费模式提高游戏厂商收入

在 Inworld “NPC 的未来” 调研中，99% 的受访者相信先进的 AI NPC 会改善游戏性，81% 的人表示会为有 AI NPC 的游戏付更多钱。

在游戏中，AI NPC 除了从根本上提高游戏的吸引力，游戏开发商还可以通过以下方式提高总体收入：

• 收取升级版 AI NPC 的订阅费用；

• 玩家 UGC：允许玩家个性化定制 AI NPC、将修改后的 AI NPC 导入游戏；

• 出圈的 NPC 成为 IP，为厂商带来衍生收入。如《塞尔达传说》的商人 Tingle 催生了四个衍生游戏；射击游戏《半条命》Half-Life 中的角色 Alyx 获得了自己的衍生 VR 作品。能够与玩家自由互动的 AI NPC 更容易出圈。

• 用户与 AI NPC 的互动可以作为市场研究的数据，帮助制作团队了解用户喜好，推动游戏的改善和未来游戏的设计。

AI NPC 的重要性也侧面反映在游戏大厂 & 游戏引擎的纷纷入场。网易《逆水寒》中的 NPC 就接入了 GPT 模型，每个角色的数据量都达到了 30T 以上；字节的朝夕光年以 GPT-3 为基础，打造了可以构建实时交互数字人的 AI 系统，并且在自研游戏《星球：重启》的智能 NPC 李星澜进行了实践；超参数科技的 GAEA 技术系统也接入了 LLM，搭建了可以演进的“AI 社会”；Unity 也声称正在为游戏创作者构建一个 AI 游戏开发工具的生态系统，据 CEO John Riccitiello 表示，该系统可以为 NPC 角色提供动机、个性和目标，模拟真实的对话。

02.

什么是 Inworld

Inworld 构建了 AI 虚拟角色的快速生成平台，通过接入 GPT-3 的 AI 系统，用户能够通过 prompt 创建具有记忆、个性和实时互动能力的虚拟人物，并使用 Inworld SDKs 将这些 AI 角色与游戏引擎整合。

Inworld 2021 年创立，最初的目标是为元宇宙提供自由互动的虚拟人。意识到元宇宙仍需要较长的发展时间，看到 LLM 与 NPC 结合的机会，便把重心转向为游戏生成 AI NPC，同时也用于广泛的娱乐、营销及沉浸式场景。Inworld 目前仅自行开发了角色的行为和对话能力，也就是 NPC 的“大脑”。但 NPC 创建的生态系统还包括视觉、Avatar、硬件、运动；所以 Inworld 建立了与这些系统兼容的产品，目前 3D 角色模型由 Ready Player Me 提供。

03.

产品

产品功能

AI 技术

Inworld 的技术栈接入了 GPT-3，并根据人类与世界互动中，大脑执行的主要功能感知、认知和行为获得灵感，构建 AI 系统。Inworld 引擎声称由 20+ 驱动行为、情感和动作的 AI 模型组成，包括自然语言理解和生成的 LLM、情感识别、计算机视觉模型，以及强化学习和基于规则的对话人工智能等。

• 感知是来自其他角色和周围环境的输入，Inworld 角色可以通过音频和视觉感知虚拟环境；

• 认知指的是内部状态，包括记忆、情绪和个性。基于开发者提供的个性和认知档案，Inworld 角色可以构思出特有的反应，感受到情绪，并形成记忆；

• 行为指的是反应及内部状态，Inworld 角色可以通过语言、面部手势、身体语言和动作进行复杂的互动。

具体的平台功能如下：

创建角色

Inworld 系统赋予 NPC "人” 的体系。通过核心描述、基础信息设定、个性、情绪、背景知识、对话风格的 prompt 去塑造一个角色。同时自带语音功能，用户可以选择音色、音速以及语调；订阅 Launch 就可以通过上传约 20 分钟的语音数据自定义语音。但语音听起来非常像机器人，与 Elevenlabs 等 Text to voice 模型研究公司效果差距很大。

Inworld 在人物形象塑造上更为细节、直观，如可以精确调整角色的性格倾向，使之成为“复杂的、立体的个体”。用户也可以通过提供对话范例来为角色设定独特的说话风格。

设定场景

描述角色所处的环境来提供故事背景。在写好场景描述后，将相关的角色（1 个或多个）添加到场景之中。还可以添加场景触发器，为场景中可能发生的变化添加即时的背景，增加游戏体验的多变性。

设定常识

用户可以定义所有角色都知道的世界观信息，或者定义只适用于特定角色群体的知识；这对角色保持基本的设定状态非常重要，合理的常识设置可以防止 AI NPC 脱离最初的设定，变得不受控制。

同 AI 角色聊天

类似 Character.AI, 角色创建后用户可以在 Inworld 平台直接与角色聊天，也可以同官方及其他用户创建的 AI 角色的聊天，测试迭代角色，或者娱乐。

用户在与 AI 角色聊天中可以不断地给角色反馈，以 prompt 的形式使其表现得更好，从而提升在集成进游戏之后的表现。Inworld 开发了 Companion App，使用 Meta Quest 账户，用户可以实现在 VR 环境中与自己的以及他人分享的 AI 角色互动。

创建 Avatar

除了使用 Inworld 官方的角色，Ready player me 为 Inworld 提供了自定义创建 Avatar 的能力。用户通过上传照片或在已有选项中设定人物形象，自定义性别、肤色、体型、服装等。

Ready player me - Avatar 制作

集成

在完成 AI 角色的创建后，Inworld 为 Unity、Unreal Engine、Node.js、Web 及 Roblox 提供相应的 SDK，实现角色与场景集成。

在 Unreal 里使用 inworld 角色

实践案例

目前官网上有 3 个公开 Demo，分别是 Origins, 和 Disney、ILMxLAB 合作的 Droid Maker，以及 Roblox 中的 AI wonderland。

Origins 是一个 AI NPC 组成的侦探 RPG 的虚幻引擎演示，和奥斯卡奖获得者 John Gaeta 合作开发，展示了由 AI NPC 如何为游戏的新体验赋能。玩家在动画片《大都会》的世界中扮演一名侦探，通过与 NPC 对话，询问证人，一步步揭开事情的真相。

根据 Youtube 的玩家展示视频，AI NPC 自由的同用户对话，提供给用户有用的信息、推动剧情发展，且会表达愤怒、悲伤等感情。但声音处理、神态拟真上仍像机器人，有很大的提升空间，相对于国内大厂放出的 Demo 并不具备技术优势；同时，NPC 会一次性说出大量的信息，容易造成玩家信息过载，无法很好的营造一来一回的真实交流场景。

04.

团队及融资

团队

Inworld 团队是 AI 对话技术领域的明星团队，但欠缺游戏行业经验。Inworld CEO Ilya Gelfenbeyn 在 AI 对话机器人领域有 20 年的经验。2012 年创立的 Speaktoit 是最早出现、当时评价最高的 ToC 语音助理 APP 之一，用户数量超过了 4000 万；2014 年创建了 API.AI，构建对话 AI 代理平台，为安卓生态提供语音助手，Inworld CTO Michael 也在这个阶段加入了 API.AI，领导 AI/ML 的工作。

2016 年 API.AI 被 Google 收购，改名为 Google Dialogflow。Ilya 加入 Google，领导 Dialogflow 的产品开发，用于 Google Assistant 和 Google 云对话式 AI。同时他负责 Google Assistant 生态投资项目，与初创公司合作拓宽 Google Assistant 的功能，探索对话式 AI 的应用场景。

团队有着开源和探索的文化。在一个员工采访中看到，最初他在 Inworld 平台设计角色并在 Discord 中分享，引起团队注意后，被邀请为内部项目提供咨询，很快的转化为全职角色，这和 Midjourney 及 Stability.AI 非常相似，很多员工都是先在社区中做贡献后再全职加入。实验和迭代的文化使得员工可以自由探索、研究新方法，然后将想法变成现实。

融资

Inworld 不仅仅获得了头部 VC 的支持，还吸引了 Riot Games、The Sandbox、Roblox 一众知名游戏厂商、Disney、Meta 的投资。反映了团队在 AI 对话领域的影响力，以及游戏厂商对 AI NPC 方向的看好。

05.

PMF 及商业化机会

Intel Capital 管理合伙人 Srini 投资 Inworld 时表示，"对沉浸式内容和体验的需求上升迎来了繁荣的创造者经济，为个人开发者释放了机会，他们利用 Inworld 创建具有类似人类语言、面部手势和身体语言的 AI 虚拟人物。" 可见 Intel Capital 投资 Inworld，想的也是游戏 UGC 的逻辑。Inworld GTM 的策略是通过推出 Inworld Studio 的 Beta 版，测试 Inworld 可能的使用场景；并且通过与大公司合作开展项目，为潜在用户展示产品的潜力。

商业化机会

Inworld AI 对商业化的披露较少，2022 年 5 月，Ilya 在访谈中说到正在与 Unity 和 Unreal 沟通，探索向开发者提供 Inworld 解决方案的最佳方法，目前 Inworld Studio 是这些引擎平台资产商店中的工具。Ilya 表示，在商业化层面，Inworld 首先会通过 Unity/Unreal 的资产商店和官网的自助服务平台为小型游戏工作室和个人开发者服务；其次，与大型工作室和虚拟世界平台合作定制化项目，帮助他们建立和整合角色。

我们基于已有的信息对它的现状及未来的商业化机会进行设想：

SaaS 产品

1. 在 Unity/Unreal 等游戏引擎中的资产商店作为游戏开发工具提供，主要服务于中小型游戏工作室。

2. 在 UGC 游戏中，自行创建 AI NPC 可以为玩家提供更大的创作自由，Inworld 可以同 UGC 游戏平台合作，包括 Roblox、Minecraft、Fortnite 等，将 AI NPC 创作工具卖给个人开发者。目前已经集成 Roblox，AI Wonderland 就是 Inworld 在 Roblox 上做的一个样板工程。

AI wonderland

但值得注意的是，Unity/Unreal 等游戏引擎以及 Roblox 等平台完全可以自己集成 GPT，开发出一套 AI NPC 的创作工具，与此同时集成文生图、音效生成等其他模型，对游戏开发的全流程进行效率提升。Unity 声称正在构建一个开放 AI 生态系统，将 AI 驱动的游戏开发工具交到数百万创作者的手中，工具之一可能是类似 Inworld 的 NPC 聊天机器人；Roblox 近日也在 GDC 上推出了首个 AIGC 工具，可以 “自动化基本编码任务”，想必未来集成其他 AI 能力的速度也会加快，这势必会对 Inworld 在 UGC 平台中的使用造成挑战。

定制化项目

1. 同游戏工作室合作开发游戏项目。比如 Inworld 2022 年入选了 Disney 加速器计划，共同打造沉浸式体验，正在合作开发几个保密项目。Slothtopia 是一个以树懒为核心角色的生活模拟游戏，也加入了 Inworld AI NPC，用户可以在其中钓鱼、养殖和训练怪物。

2. 为企业提供 AI 虚拟人体验。比如 Inworld 在 GDC 礼品店的工作人员就是利用 Inworld 系统开发的商人 & 吉祥物 Innequin。

定制化项目制目前更多的是探索 AI NPC 的可能性，很难形成规模效应。积极的预期是能够与优秀游戏工作室合作，打造出爆款游戏。

收费模式

Inworld 目前采用 SaaS 订阅制的收费模式。Inworld Studio 内的互动是免费的。若需要使用 API，与游戏引擎集成，普通个人用户的起步版是 10 美元/月，专业版为 25 美元/月，在专业版中超出时间限制后采取按量收费模式。针对大型客户的 Launch 版则是采取定制化项目的形式。

因为近期 GPT API 价格的下降及团队针对模型的微调，Inworld 成本降低，价格也随之下降。专业版的超时价格从每分钟 0.05 美元下降到 0.016 美元，节省了 90%。随着 LLM 进一步发展，预计成本能够进一步降低。

06.

市场及竞争对手

市场空间

以工具角度来看，AI NPC 能够切入的预算为游戏开发团队的 NPC 制作工具，主要运用于以故事、叙述为主的游戏类别。虽然全球游戏行业预计 2026 年将增长到 3000 多亿美元；但游戏开发只是游戏产业链中的一个环节，收入的大头被 IP/版权方、游戏发行方拿走。

游戏行业产业链

而游戏开发的人力成本能占到 80%；开发工具中，美术占了大头（不少重资产游戏品类研发成本的 1/3~1/2 用于美术），可见剩下能给到 NPC 创建工具的预算并不可观。

竞争对手

Inworld 的竞争对手来自于游戏大厂的自研产品、游戏引擎/UGC 平台开发的工具和其他 AI NPC 创业公司。

游戏大厂很可能会选择内部开发 AI NPC 生成系统，并且有选择地推出商业化工具；而 Unity 等引擎平台也宣布了要开发自己的 AI NPC 系统，这对 Inworld 形成了强有力的竞争。目前已知的尝试如下：

目前看下来，游戏大厂自身技术能力更强，使用 Inworld 等外部解决方案的可能性微乎其微；Unity/Unreal 等游戏引擎占据工作流优势，而 Roblox 等 UGC 平台自行开发 AI NPC 生成工具也将挤压 Inworld 的市场空间。

Charisma、Convai 等其他 AI NPC 创业公司提供的 UGC 工具逻辑与 Inworld类似，但目前体验不如 Inworld。

07.

结论及未来展望

结论

Downside: 以目前的产品形态，Inworld 似乎难逃被吞并的结局

Inworld AI 作为行业的先行者，较早的推出了基于 GPT 的 AI NPC 创作工具。但是因为 GPT 技术发展日新月异，Inworld 产品迭代不够快、技术壁垒不够强，随着大厂的入局，最终很可能被资源丰富/工作流场景更齐全的公司颠覆。不过凭借其团队实力，有很大的可能性被大厂 & 游戏引擎平台收购。具体有以下几点：

1. 更像项目制公司，而不是提供标准化 SaaS 产品：不同游戏（仙侠、三国、赛博朋克、美漫）NPC 风格差别很大，且对于质量的要求不同，AI NPC 需要高度定制化。Inworld 提供一套通用基础设施很难满足不同游戏厂商的要求。

2. 工作流卡位不占优：仅仅切了游戏工作流中的 NPC “大脑” 这一块业务，对应传统工作流中的 NPC 的角色设计和脚本编写（因为形象建模是外包的），很容易被替代，Unity/Roblox 完全有能力，并已经开始自建类似 Inworld 的面向开发者的工具，囊括更多的工作环节。

3. 没有明显的护城河：Inworld 使用 OpenAI 的 GPT-3，不自己拥有模型，还没有积累起用户数据飞轮大厂已经纷纷入局，论产品能力也比不过游戏大厂长期的积累。

4. 未来多模态模型的冲击及未来的 AGI：这是所有基于 LLM 的应用共同面临的问题，多模态模型可能会完全颠覆现在的游戏引擎及 AI NPC 创建系统。

Upside：业务转型，自行或与游戏公司合作开发出爆款游戏

Inworld 若能从游戏开发工具提供商转型成为游戏/体验开发商，从卖工具到收取游戏中的广告/用户氪金费用，将拥有更大的想象空间。Orgins（上文提到的《大都会》侦探游戏） 就是一个不错的尝试，或许 Inworld 凭借着对 AI NPC 的理解，能够打造出独具吸引力的、AI NPC 赋能游戏。

AI + 游戏的未来

目前点状的 AIGC 效率提升工具已经被广泛的应用在游戏制作流程中，降低成本、加速工作流，并带来新的游戏体验。

• 游戏策划部分，人物角色的形象描述、对话内容、性格都可以用 ChatGPT 生成，策划同学稍加修改便可使用。关卡生成、剧情生成的工作 AI 也可以胜任。

• 美术部分，2D 原画阶段，相对不重要的角色、游戏场景，利用 Midjourney 或内部开发的文生图产品生成，再进行人为调整，1-2 天便可以完成出图。动画部分，骨骼、动作捕捉已经有成熟的 AI 工具，生成后进行人工调整便可以使用。

• AI NPC 更是可以让 NPC 一键生成，跳过了美术、编码等环节。

AIGC 工具对于游戏制作的革新仍处于起步阶段，或许未来几个游戏开发者就能做出目前需要极高成本的游戏，带来更多创意性的表达。

几个问题需要思考：

1. 真正以 GPT-4 为核心打造的游戏 AI 角色系统将会具有什么能力？

目前游戏中的 AI NPC 只是接入了 LLM 提供自由对话的能力，但以 LLM 为核心去搭建整个 AI 系统是不一样的。若 NPC & 玩家，NPC 之间真正做到自由互动并碰撞出新的剧情，或许真的能够基于游戏的世界观建立一个全新的社会。

2. AI NPC 失控了怎么办？

虽然在前置记忆单元中设计框架（如游戏世界观、角色性格、背景）可以较好的控制 NPC 输出的内容和行为，但即便是经过长时间 alignment 的 GPT-4 仍不可避免地出现不恰当地言论，AI NPC 肯定也无法做到万无一失。人类要怎么处理游戏中潜在地道德/伦理危机？

3. 接入 LLM 后，游戏会是实现类《西部世界》AI 角色的第一步，之后会不会从游戏迁移到生活场景呢？

在游戏中尝试不会有太多道德/伦理层面的阻碍，那未来是否会像生活场景迁移？虽然距离技术成熟还有一段时间，但如果机器人接入 GPT-4 ，然后用低时延通信+边缘计算的方法对周围环境进行 in-context learning，会带来怎么样的体验？

4. 若人人都可以 UGC 游戏，需要具备什么样的条件？游戏引擎会是什么样？

Unreal 为堡垒之夜搭建的系列创建工具或许是一个初步的形态，游戏引擎直接将 AI 工具和大型游戏的内部创建结合，玩家可以使用与专业人士制作 3A 游戏相同的 UE5 工具来创建 MOD。一方面延长大型游戏 IP 的寿命，一方面给予玩家更好的体验和经济激励，带了更多的 UGC 内容。相信未来会有更加低门槛、效果更好的尝试出现。

5. 游戏行业被 AIGC 全面赋能之后会有什么样的想象力？目前的游戏工作流会被颠覆吗？

虽然目前的 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等都还是点状的效率提升工具，但 Inworld 的 AI NPC 其实直接跳过了美术和大部分代码环节，对传统的工作流形成挑战。未来会不会有越来越多的 AI 技术直接跳过传统的游戏制作环节，重新定义游戏工作流？

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