夜雨聆风
一、AI 能替策划干哪些活
几句话就能让AI批量写文案，但玩家一眼能认出 AI 写的，用起来常常还需要手动修改。网易《逆水寒》很早就做了 AI 大模型竞技场，联合阿里、百度、MiniMax、月之暗面、字节跳动的大模型做 NPC，一个月就成了全球参与人数和投票数第一的 AI 竞技场。这说明 AI 写对话、做角色互动已经能跑通。另一个极端是卡普空：它在 2026 年 3 月的股东大会上明确表态，生成式 AI 产出的素材不会进入最终上线的游戏内容，但内部开发流程会用 AI 提效。言下之意，面向玩家的成品必须由人把关，AI 只留在生产管线里做辅助。中国音数协游戏工委秘书长唐贾军也表达过类似判断：AI 生成内容有明显的"机味"，容易被玩家一眼识破并拒绝。
数值和平衡是 AI 真正占优的地方。《王者荣耀》团队据公开技术分享，会在每次版本更新前用内部 AI 做大量自动对战模拟，提前揪出"超模英雄"（数值过强角色）。另一个竞技类游戏引入 AI 数值平衡工具后，平衡相关的玩家投诉明显回落，数值策划才有精力去做创意设计而不是天天救火。
关卡草案 AI 出得快，但每个都要人过一遍。InnoGames 的《Sunrise Village》用自研"AI 关卡设计师"做剧情和关卡，流程拆成六步：剧情任务转化、智能数值平衡、素材标签、关卡布局、物件生成、过场动画。靠这套工具，一款运营 5 年的老手游，团队从 25 人缩减到 4 人还能持续更新内容。每一个关卡发布前都完成完整测试，然后人工进行调试。
AI暂时无法取代的事情。核心玩法判断、玩家情感、最后拍板，AI 替不了。前面说的数值模拟、关卡草案，AI 都能给你出候选，但它不知道"这款游戏到底想让玩家体验什么"。比如把抽卡概率从 2% 调到 3%，AI 能算出付费曲线怎么变，却不会告诉你玩家会不会觉得被冒犯；一个玩法机制改不改、一个剧情分支留不留，决定权在策划，不在模型。AI 给的是选项和后果推演，值不值得做、玩家会不会怒，得人拿主意。
二、用什么：工具与平台（带真实背景）
图：游戏策划可接触的 AI 工具与平台分布
文案 / 世界观 / GDD：ChatGPT（chatgpt.com）、Claude（claude.ai）、Kimi、DeepSeek、文心一言、通义千问都能干。Claude 长文档分析稳，适合审系统文档、查冲突；DeepSeek、Kimi 处理中文长文性价比高。Notion AI 做文档同步，Gamma 把方案变 PPT。
数值 / 系统 / 关卡：Claude 做子系统冲突检测（把 20 多个系统的交互文档喂进去，能找出策划没注意到的数值叠加溢出）；Ludo.ai 做前期概念与竞品；Modl.ai 做自动化关卡测试和平衡；Unity 的 Muse + Sentis 在引擎内跑神经网络推理；预算紧的团队可以自己搭 RAG 知识库，把项目设定文档接进去，让 AI 生成内容时尽量不前后矛盾。
美术 / 概念图：Midjourney 出概念图和情绪板最快；即梦、可灵国内访问顺；Scenario 能训练你自己的美术风格。腾讯 GiiNEX 这类引擎对资产创作的提效官方称在 40 倍以上。
音频 / 配音：Suno、Udio 生成 BGM；ElevenLabs 做角色配音。
智能 NPC / 对话：Inworld AI 做带记忆和个性的 NPC；网易伏羲是国内最早做游戏智能 NPC 的团队之一；Character.AI 偏角色扮演场景；DeepSeek 已被《逆水寒》"沈秋索"等 NPC 接入做对话。
国内大厂创作平台：腾讯 GiiNEX（全生命周期 AI 引擎）、腾讯"代号 Craft"（自然语言生成可运行游戏雏形）、网易伏羲 / Y3 编辑器 + CodeMaker、百度秒哒、阿里百炼。这些把"不会编程、不会美术"的人也拉进了原型制作。
三、怎么用：三条真实路径
路径A · 大厂系统化（InnoGames 模式）。《Sunrise Village》的 AI 制作流程最初基于 GPT-4o 搭建，但团队很快发现：稳定和可预测比追新模型更重要，所以按任务灵活切换，Claude 做工程类任务，Gemini 做视觉内容分析，全公司开放 Google、Anthropic、OpenAI 的模型权限。六个步骤全程有人工监督，每个关卡发布前都完整测试。找对用法比追模型更实在：把 AI 嵌进现有生产管线，质检和微调那一环留给人。
路径B · 独立开发者极速原型（阿杰，GDC 2026 案例）。一个人、一台 RTX 4090、预算不到两万，三个月做出一款画质接近中端手游的开放世界生存游戏，Steam 愿望单破 10 万。他的工作流：ChatGPT 出 10 个创意筛 1 个 → Midjourney 出 20 张概念图发 Reddit 测反应 → 场景地形用 World Machine、建筑用 Meshy 从图转 3D → 核心代码自己写、UI/存档/设置交给 Cursor → 12 种语言本地化用 DeepL 加人工，成本从约 10 万降到 2000。三年前这种项目至少要 15 人、18 个月、500 万预算。
路径C · 小团队休闲跑量（宝妈小雯）。没学过编程，用 AI 做了一款微信小程序消除游戏：美术用 AI 生成可爱动物形象，关卡难度曲线用 AI 生成，音效用 Suno 生成，靠广告变现月收入稳定在 4000–6000。她的策略是"做减法"：不搞复杂系统，专注一个核心玩法，用 AI 把执行成本压到最低。
图：策划与 AI 协作的通用流程（前期定方向 · 中期量产 · 后期收口）
四、策划的进化路径
L1 工具驾驭：这一级不要求懂算法，先把常用大模型当"高级实习生"用熟。具体落到三件事：写 GDD 时让 ChatGPT 或 Claude 先出一版框架，你对照项目逐节删减，原本两天的文档半天能成形；做 NPC 对话时建一套模板，把角色设定和情境填进去批量出草稿，再人工挑能用的；数值初值交给 AI 给一版概率表或升级曲线，你手算头几条验证。日常PRD、周报、竞品纪要这些文字活，效率是真能提上来，但前提是你知道要什么、能判断它给得对不对。
L2 系统协作：到这一级，问题不再是"单个工具怎么用"，而是"把 AI 接进团队的生产管线"。典型做法是把项目文档、策划案、历史配置表喂进一个 RAG 知识库，让 AI 回答"上次活动怎么设计的""这个系统之前为什么砍了"这类问题，避免每次翻聊天记录；关卡上理解 PCG（程序化内容生成）的基本思路，跟程序一起把"按规则批量出副本/地图"落地，而不是让 AI 黑盒生成不可控的内容；数值平衡里开始接触强化学习，不是自己训模型，而是看懂程序给的模拟报告，知道它为什么说某个英雄超模。这级的标志是：AI 不再是你个人的打字机，而是团队流程里的一环。
L3 AI 编导：这是策划能走到的位置，不写代码但定义系统。你能设计一套 AI 驱动的长期机制：比如动态经济，让系统根据玩家行为实时调节产出和消耗，而不是靠策划手动调表；生成式关卡，按玩家水平动态拼出难度匹配的副本；对话式 NPC，给角色设定后让模型在边界内自由应对，而不是念固定台词。到这一步，你更像在给游戏写"运转规则"而非"具体内容"，也就朝 AI 时代需要的那个角色靠近了，那个人能把玩法和系统架构讲清楚。这条路线没有标准答案，取决于你所在项目愿不愿意把核心系统交给 AI 辅助。
AI 能把底子铺出来，但让玩家感受到温度，始终得策划自己来。工具在变，好游戏的本质没变：玩家要开心，要上头，最好还能回过头再来一局。
数据来源：GDC 2026 开发者案例（独立开发者阿杰）、中邮证券《AI 重塑游戏》2026-03、艾瑞/中研普华 2026 AI 游戏行业报告、腾讯 GiiNEX 与网易伏羲公开资料、InnoGames《Sunrise Village》AI 制作流程复盘（腾讯新闻 2026-03）、卡普空 2026 股东大会 AI 政策表述、中国音数协游戏工委公开表述、王者荣耀 AI 对战模拟技术分享。工具功能以各平台官网公布为准，商用前请核对最新许可条款。