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2025GDC直击深度追踪»王者荣耀NPC行为建模开发者专访：让AI队友学会“看脸色”
——揭秘天美L1工作室如何用情感计算重塑MOBA人机交互

（GDC现场速递）旧金山莫斯康中心会场外，暴雨倾盆的凌晨五点已有开发者排队入场，而此刻，我们正挤在展馆后巷的咖啡车旁，对《王者荣耀》AI技术负责人林然进行一场“突击式”专访，这位带着黑框眼镜、穿着连帽卫衣的工程师，刚结束主题为《动态情感驱动：MOBA NPC行为建模的破局之路》的演讲，手边的冰美式已经见了底。

“我们被玩家骂了三年‘AI是猪’”

当被问及项目起源时，林然突然笑出声：“2022年版本更新后，玩家在社区发了个帖子叫《建议把人机模式改名为‘AI受难记’》，阅读量破百万。”他调出手机里的经典截图——后羿AI站在敌方塔下回城、妲己追着残血坦克满地图跑、五人团战时辅助躲在草丛采灵芝……这些魔性画面至今仍是工作室的“耻辱墙”。

“传统行为树+状态机的组合在MOBA场景彻底失效了。”林然坦言，王者荣耀每局平均产生2000+次决策点，传统规则编写需要预设所有可能场景，但118个英雄的技能组合能产生超10^23种战术可能，“这比围棋复杂度还高几个量级”，更致命的是，玩家对AI的期待早已不是“听话的提线木偶”，而是“能读懂空气的队友”。

让AI学会“看脸色”：情感计算引擎揭秘

转机出现在2023年团队与MIT媒体实验室的跨界合作，他们将心理学中的OCC情感模型与深度强化学习结合，开发出名为“EmoCore”的情感计算引擎。“简单说，就是让NPC能通过战场信息实时计算‘情绪值’。”林然边说边在餐巾纸上画起坐标系：横轴是“威胁度”（血量、经济差），纵轴是“机会成本”（击杀可能、资源争夺），每个决策都会触发愤怒、恐惧、贪婪等12种基础情绪的波动。

“比如当貂蝉残血被追时，AI会进入‘恐慌’状态，优先寻找最近的草丛或防御塔；但如果是经济领先的东皇太一，同样的血量可能触发‘傲慢’情绪，选择反打。”他透露，这套系统让AI的战术合理性从37%飙升至89%，更关键的是，玩家投诉“AI送人头”的比例下降了62%。

从“人工智障”到“战术大师”：数据炼金术

但技术落地远比理论复杂，团队面临的首要难题是数据饥荒——王者荣耀日活过亿，但标注高质量人机对战数据需要消耗海量人力，林然展示了一个惊人数字：“我们训练单个英雄的决策模型，需要1.2万局高端玩家录像，这相当于50个标注团队不吃不喝干半年。”

解决方案来自一个“歪打正着”的发现：让AI自己打王者荣耀生成数据，他们构建了镜像训练环境，让不同版本的AI互相博弈，每天产出超500万局对战数据。“最疯狂的时候，服务器同时跑着128个版本的AI貂蝉在互掐。”林然笑道，“有次发现某个版本AI特别喜欢卡墙角放大招，后来查出来是碰撞检测模块的bug，但这个‘错误’反而催生出‘三角跳’这种新战术。”

当AI开始“演戏”：真实感陷阱

随着技术深入，新问题浮现——过于理性的AI反而显得“假”，林然举例：“当玩家残血逃生时，传统AI会机械地撤退，但人类玩家往往会装作追击实则放弃，这种‘战略性放弃’的表演，对AI来说需要更高级的认知。”

团队引入“贝叶斯心理模型”，让AI能模拟玩家的预期，当后羿AI血量低于20%时，有30%概率会做出“回头空A”的假动作，配合逐渐放缓的移动速度，营造出“犹豫是否反打”的假象。“这些细节让AI的‘人性值’从4.2分提升到7.8分（满分10分）。”林然调出内部评测数据，语气中带着自豪。

未来已来：AI队友或将拥有“小脾气”

谈及未来规划，林然透露正在测试“AI人格化”系统，通过分析玩家历史对战数据，AI能学习用户的操作习惯和沟通风格。“比如你经常发‘稳住，我们能赢’，AI在逆风时会主动发起投降投票；如果你喜欢秀操作，它会故意留关键技能配合你表演。”

更颠覆性的是“AI教练”计划，利用大语言模型解析语音指令，未来玩家可能对着手机喊“张飞你倒是开大啊”，AI会实时分析战场形势，用自然语言回应：“现在开大只能控到辅助，等对面刺客交位移再反打。”

后记：在旧金山街头聊哲学

采访结束时，雨停了，林然望着街对面巨幅的《黑神话：悟空》广告若有所思：“十年前我们讨论AI能不能打败人类，现在该思考的是——当AI比人类更懂团队配合时，游戏的乐趣会不会消失？”他停顿片刻，指着手机里刚收到的玩家留言笑道：“看，有人说现在打人机模式像在照镜子，这或许是对我们最高的赞美。”

（本文为GDC2025现场深度报道，技术细节已获天美工作室授权披露，文中“EmoCore”等名词为项目代称，非实际产品名称。）