朱 敏 腾讯研究院研究员

胡 璇 腾讯研究院高级研究员

今年夏天，一支三人小队用三天做出了第一版游戏Demo。三个人都没做过游戏，也不会写代码。一开始只有一个想法，靠AI一点点把画、声音和程序凑齐，最后把游戏跑起来了。腾讯云黑客松游戏开发挑战赛面向华东、华北、华南、港澳和东南亚五个赛区，6900多名学生提交了606件作品1。参赛者中既有游戏专业的学生，也有第一次尝试做游戏的爱好者。有人把自己的生活经验写进游戏，有人尝试此前没有能力实现的玩法……作品未必成熟，但却能让我们看到，当做游戏不再只是少数专业开发者的事，会涌现出什么？

当年轻人的所思所想进入游戏

大赛设置了三个赛道，给出了三种不同的创作起点。文化表达赛道从传统文化出发，历史、非遗、地方风物都可以成为游戏的题材。小红花赛道聚焦社会关怀，从急救、环保到适老化，鼓励年轻人用游戏回应身边的社会议题。叙事赛更鼓励自由探索。AI进入角色和叙事之后，NPC开始具备理解玩家、自主行动甚至影响故事走向的能力，创作者讲故事和设计互动的空间更大了。

从赛道选择看，公益和文化表达最受欢迎。小红花赛道占比28%（157件），文化表达赛道占比27.3%（153件）。对于这些创作者来说，游戏创作从一个具体的念头开始，包括一个想回应的问题，或者重新讲述一段熟悉的文化。每个赛道打开，能看到年轻人在借游戏探讨什么主题2 ：

叙事赛道：向外思辨技术，向内寻找自己

叙事赛道的五类母题中，奇幻冒险和科幻思辨最受欢迎。神话、修仙、异世界占了相当一部分。对第一次做游戏的年轻人来说，这些题材少了现实规则的束缚，世界怎么搭、人物怎么设，都有很大的想象空间。科幻思辨反复追问，当技术能力不断向前推进，我们又该如何重新理解“人”的边界？《忒修斯之船》借用古老的命题，追问当出身、血缘乃至身体都可以被替换，究竟什么还在定义“我是谁”。《爱托邦（AITOPIA）》探讨人机关系中工具性与情感性的边界，当AI从工具逐渐成为助手、伙伴乃至情感寄托，人和AI之间的关系该如何定义。游戏研究里有一个概念叫“程序修辞”（procedural rhetoric），游戏可以不只靠文字和故事表达观点，也可以让规则本身参与表达。身份、意识、记忆这些抽象的哲学命题，被进一步变成选择、权限和结局。这些选择和对应的结局，就是思辨本身。

另一批叙事类作品关注自身体验。情感生活和现实成长两个主题合计占叙事赛道近三成，校园、家庭、亲密关系、人生选择反复出现。很多作品表面写的是一个角色、一段关系，里面放进去的却是创作者自己的经验。华南区作品《入戏·重生之贵女难求》让玩家穿进古装剧本，在一段段人物关系中选择，看似借了一个离现实很远的壳，真正处理的仍是人在关系和处境中如何认识自己。镜子和记忆也在不少作品中出现。镜子提供了观看自己的距离，记忆把目光拉回过去。什么塑造了今天的我，我们又该怎样与已经发生的事情相处。到了游戏里，记忆还可以被保存、遗忘、交换和修复，原本只能讲述的过去，也有了可以操作的形态。这是游戏承载自我表达很特别的地方，创作者可以造出一个情境，让别人进去走一遍。

文化赛道：从一方水土到一套玩法

历史和非遗是最受欢迎的两个母题。153件作品中，历史与古典文明作品56件，非遗技艺与传统百业作品55件，两类加起来占到七成。其余作品分布在民族与地域特色、古村与城乡生活等方向。年轻人写的文化很少悬在半空，往往都能在地图上找到一个具体的落点。他们最爱写的是“家门口的文化”。山西选手写刀削面、古建筑和陈醋，苏州的作品把园林和平江路搬进游戏，北京沿着中轴线展开故事。再往别处，还有贵州西江苗寨、湖南江永女书、浙江大陈岛和闽南侨乡。这些作品从创作者熟悉的地方和生活经验出发，身边的食物和街巷都变成了游戏题材。

同样是非遗和传统技艺，见功力的是有没有找到文化里可以成为玩法的东西。华东赛区第三名《岐黄异邦录》把中医的“望闻问切—辨证—组方”做成游戏流程。玩家从病人的面色、声息和脉象中找线索，再判断病症、选择药方。主创正式开发前，先用AI生成界面图发到小红书试水，在收集到10万浏览和五千多赞后，创作团队坚定了把作品做好的决心，涉及具体药理的部分找到中医药大学的老师进行核对。华东区第一名《大唐风华录》的创作者一人用workbuddy集成一个skill，一周画出了1000张美术资产以及UI、场景和角色设计，是人工操作几乎不可能实现的速度。这样的创作思路在参赛者中比较典型，先看看有没有人愿意玩，再琢磨怎么用AI让文化变得可玩。

小红花赛道：公益不止步于讲述

小红花赛道没有压倒性的热门主题，但都在想办法让玩家下场体验些什么。生命健康与应急安全的作品相较而言最多（45个），也是最强调操作的一类。心肺复苏和AED被做成不能暂停的节奏游戏，煤矿瓦斯排查变成节点式生存闯关，反诈和消防用情景模拟让玩家在有限时间里走完一套正确动作。到了气候变化和生态环境，作品多用策略和经营类来呈现。碳中和被放进工业发展与生态保护中做取舍，海洋塑料污染变成在垃圾群岛上重建家园，也有人让玩家扮成被追捕的大象和熊猫，从动物的视角躲避危险。心理健康则常用互动叙事来表达校园霸凌和留守儿童的孤独。不同议题找到了不同的游戏语言，游戏也因此比一句提升认知往前走了一步。

理解从一次亲身经历开始。华北地区路演作品《归途》关注阿尔茨海默病，游戏开始时，从家到目的地的路线还是完整的。玩家一旦迈步，身后的街道便开始一截截消失，手里唯一的地图也在慢慢燃烧。越往前走，能依赖的信息越少，原本最简单的回家，渐渐成了一件没有把握的事。很多处境隔着文字很难讲清楚，做成玩法，却可以让玩家先感受。

当AI进入游戏创作的每一步

AI已经很难在某一个环节被拎出来使用。我们统计了 AI 在四个环节的使用率，分别达到86.1%、83.1%、55.8%和47.6%。一件作品往往在多处使用AI，平均每件作品涉及2.73个环节。151件作品四项全部使用，183件覆盖三项，两者合计接近六成。对创作者来说，从一个念头开始时，AI就跟着项目一起往下走。

AI在游戏生产端的作用同样值得关注，参赛作品均使用codebuddy完成作品开发。华北区第二名，来自北大团队的《归途》是一款文物拟人题材的文字冒险游戏，讲述一批国宝在博物馆里展开“七日生存”，为唯一一张归乡船票彼此博弈。策划阶段，团队用AI为每件文物设计性格，让它们在七天里有不同的脾气、立场和选择，也用AI拆解主题、润色剧情和生成角色对话。AI在代码和玩法环节参与了更具体的开发工作。华南区第二名《织梦者》是一款2D横版动作冒险游戏，讲述大学生阿明因西关老街即将拆迁而陷入失落，在AI助手的带领下进入一场虚实交织的岭南梦境。横版动作游戏很看重操作手感，团队用AI辅助关键帧对齐和手感调试，并完成现实与梦境两个世界的切换。开发过程中CodeBuddy更设计了基于Event Bus的架构，通过MCP接入Godot引擎，让代码编写和测试可以同步推进，实现一个人也能相对独立地完成一整个功能和关卡。

《归途》《织梦者》代码截图

AI压低的还有一种不太容易被看见的成本：试一个想法的成本。过去一个念头要走到雏形，中间隔着人物、剧情、美术和开发。现在一个模糊的设定很快也能长出人物和情节。几个方向可以同时往下试、不满意就推倒重来。对小团队来说，这一点尤其重要。AI 给予的最大自由，是什么念头都值得先做出来看看。当试错成本和制作成本一起下降，创作的入口也在变宽。一些过去可能停在脑子里、笔记里，甚至不会被认真考虑的想法，现在都有机会先长成一个Demo。

AI工具越来越多，创作者自己拼工作流

近一半作品使用两个以上的AI工具，其中136件作品同时使用了三个及以上的AI工具。除了CodeBuddy，使用的AI工具还有ChatGPT（136件）、DeepSeek（120件），以及Claude、混元、Gemini、Miora、Suno等等。年轻创作者已经很自然地开始按任务找AI。

模型能力长得很快，但工作流还没有跟上。不同工具各管一段，项目上下文并不相通，前一个模型做出的东西，到了下一个环节还要由人重新整理、判断和交接。游戏行业也在补这一层，Unity开始把AI Assistant直接放进编辑器，同时用AI Gateway连接不同模型，减少工具与项目之间的来回切换，减少上下文在不同工具中反复搬运。这批学生像是提前用手工方式完成了集成，模型负责各自擅长的任务，人负责拆任务、给上下文、验结果，再把下一棒交出去。随着AI接过越来越多具体的执行工作，人开始往上游移动：定义问题、拆解任务、判断结果，再把不同能力组织成一个完整产品。软件开发领域近期的研究也观察到类似变化，人的角色更多转向需求定义、架构设计和过程把关，也就是把问题定义清楚、组织工作并对结果负责。

当更多人开始做游戏

把这批作品放到更大的游戏市场里看，首先会碰到一个很现实的问题：当越来越多东西被做出来，怎样能被看见？2026年的游戏市场已经开始显出这种压力。一边是开发工具继续降低门槛，另一边是Steam等开放平台上的游戏供给越来越拥挤，行业对独立游戏的讨论也越来越多地从“怎么做出来”转向discoverability——玩家怎么从成千上万款新游戏里找到你。平台推荐、社区口碑、试玩和发行能力都会变得更重要。当供给越来越充裕，发现可能成为新的门槛。

这次比赛里能看到另一种苗头，在游戏创作中，有人只是想讲一段经历、试一个玩法，或者用十几分钟搭起来一个互动体验。开发成本足够低以后，这些东西未必都需要按照一款商业游戏的标准长大。游戏逐渐成长为表达容器。视频也经历过类似的过程：摄像机曾经对应专业生产，后来手机和平台让影像成为普通人的日常表达。游戏远比拍一段视频复杂，但AI正在缩短这段距离。一个周末做一个原型，为一次经历搭一个互动场景，为一个观点写几条规则，开始变得可以想象。开发门槛下降后，增加的还有用游戏表达的人。

人人都能做Demo，反而让专业游戏开发真正难的地方显现了出来。AI已经很擅长把一个念头迅速推到“能跑起来”。但从第一版继续往下，问题很快就变了。系统能不能经得起反复游玩，几十个小时的内容能不能保持质量，工程能不能稳定运行，玩家为什么愿意留下来……这些问题，都只能靠更长时间的打磨来解决。工具普及得很快，但游戏专业能力并没有随之失去价值，只是重心正在移动。回头再看这些作品，有人第一次打开游戏引擎，有人第一次写角色设定，也有人第一次看着陌生玩家试玩自己的作品。门里那些困难的事还在，但能走到门口的人，已经比过去多了很多。

脚注：

结尾脚注1：面向全部参赛作品，研究团队经去重和筛选，选择561份具有代表性的作品作为分析样本，文中相关数据均基于该样本统计。

结尾脚注2：团队对参赛作品做了内容分析，先试点为每个赛道拟定分类和判定标准，再用大模型依据作品描述、玩法说明和创作自述为作品判定核心母题。编码过程中采用两轮AI交叉判读，对判断不一致或难以确定的作品，回到原文进行人工复核。

致谢：感谢腾讯游戏创作大赛和腾讯云黑客松对本文的大力支持。