写在前面

2024-2025年跟进过几十个案例,也搞砸了几个产品(JoyHub、Eros、Livco)。回顾来时的路,有了这些随笔。“陪伴“这个方向的需求非常明确:现代社会的孤独感是一种普遍情绪,但是,今天几乎所有打着“AI陪伴“旗号的独立产品,都面临着一个残酷的现实--用户因新奇而来,也因新奇感消退而去。留存率的陡峭下滑和商业模式的脆弱,是这个所谓“赛道”里普遍存在的困境。

为什么?因为“陪伴”这个需求,虽然存在,但它不够刚性,且极易被代偿。当你感到寂寞孤独时,你有无数种选择来度过这段时间,或者转移自己的注意力。例如刷一会短视频、看一场直播、打一局游戏..这些被无数顶尖产品经理和工程师精心打造、被海量用户数据和市场高精度调优的“时间熔炉”都能起到类似的“代偿”作用。而且,它们通常更廉价,可以不花钱,甚至各种“极速版”还会给你塞点钱。一个需要你持续投入情感和金钱去维系的AI伙伴,在这些“时间杀手”的降维打击下,竞争力其实非常脆弱。

我只是说“陪伴”不是一个好“赛道”,但这绝不意味着它不重要。我认为:不要高估“陪伴“这个赛道,但是绝对不要低估“陪伴”这个技术栈。

为了更好地理解这个观点,我想讲一个我亲身经历的、甚至有些“糗“的科技往事,一个关于GPS的故事。当年GPS刚走入民用市场的时候,还是个包子大的外置模块。当通过蓝牙连接winCE系统的PDA通过地图软件里可以看到自己的实时位置信息,但当时我觉得这玩意可太酷了,就为了体验那种“能知道自己在世界上的位置”的科幻感,2005-06时候Dell有出个OEM品牌的PDA,就有包含了GPS模块,当时借师傅的PDA完了很多次GPS功能觉得很牛逼,担新鲜感是几次就消失。

当时出现了一批LBS(Location-based service,基于地理位置的服务)的创业公司,比如当年Foursquare、街旁。大家一度兴奋无比,认为地点“签到"会是一个巨大的金矿。后来的故事我们都知道了。几乎所有纯粹以“位置“为核心功能的独立应用都失败了。因为“知道我的位置”本身,并不能支撑起一款独立产品。然而,故事的B面是:Location作为一条技术栈,最终成为了整个移动互联网时代最不可或-缺的底层基础设施之一。今天,你手机里几乎所有的应用--地图、外卖、电商、社交、甚至是相机——都离不开位置信息。它没有成为一座独立的大厦,但它成为了每一座大厦都必须依赖的钢筋水泥。

这个故事,和我们今天讨论的“陪伴”何其相似。一个独立的、为了陪伴而陪伴的产品,就像那个独立的GPS模块,看起来很酷,但很难成为大众的刚需。然而,“陪伴“所代表的那种主动观察、主动理解、主动交付价值的能力,却像LBS能力一样,必定是下一代所有产品的基础设施。

我们所说的“陪伴的技术栈”,本质上就是我们定义的那种“有效的主动性”——这是一个划时代的能力。在上一个世代,产品与用户的关系是互为客体的工具与使用者的关系,但在AI时代,产品有机会和用户建立一种互为主体的关系。它能记住你的偏好,理解你的意图,甚至预测你的需求,并基于此主动地与你交互和交付价值。

这时候,“陪伴”不再是一个独立的产品,而是化为一种底层的、赋能的能力。它让你原有的产品,突破了纯工具的被动,拥有了主动对用户一次次满足预期,甚至超预期中建立信任的可能。在此过程中形成的“关系”,正是AI产品独有的延伸资产,是你突破用户LTV天花板、构筑真正护城河的关键。

赋予游戏角色可生长的灵魂

UGenerated™ 是一款革命性的AI角色引擎SDK,以独创的“动态人格系统”为核心,提供金融级安全的私有化部署方案,让您的游戏角色不仅能对话,更能与玩家共同成长。

市场变革:脚本时代的终结

玩家的期望已发生范式转移,静态、脚本化的NPC正迅速被市场淘汰。AI驱动的动态角色不再是未来,而是当下最确定的增长曲线。

游戏内AI市场规模(单位:亿美元)

数据来源:综合行业报告,复合年增长率(CAGR)高达36.1%

开发者的双重困境

尽管市场需求旺盛,但开发者在实现动态AI角色时,普遍面临两大“不可持续”的挑战,这为UGenerated提供了绝佳的市场切入点。

💸财务不可持续性

完全依赖云API的模式导致运营成本失控,DAU成本可高达12-15美元,足以让商业成功的游戏因成本而破产。

💔体验不可靠性

现有方案普遍存在记忆不可靠、人格静态且易“漂移”的架构缺陷,导致用户在短暂迷恋后迅速流失。

点击左侧卡片查看详情

UGenerated的私有化部署与动态人格系统,正是为解决这两大核心痛点而生。

STEAM研究:《星之低语》截止8.15 22:00 363个特别好评86%

《星之低语》游戏宣传图

由米哈游孵化的《星之低语》验证了AI叙事游戏的巨大潜力,但其暴露出的技术局限与隐私风险,也恰好指明了下一代解决方案必须攻克的方向。

👍 正方观点:体验革命的先驱 👎 反方观点:技术局限与伦理隐忧
前所未有的自由度:玩家盛赞其摆脱传统对话树的束缚,实现了真正开放、由玩家主导的对话,认为这是对互动叙事艺术的重塑。 “出戏”的AI:AI仍无法完全理解游戏世界的上下文,当玩家言行偏离预设轨道时,AI会显得僵化、破坏角色设定,强行拉回主线,瞬间打破沉浸感。
真实的情感连接:许多玩家反馈,主角Stella给人的感觉非常“真实”,这得益于其流畅的动作、表情以及与真人演员合作生成的语音。 浅层的“玩法噱头”:部分评论认为,目前AI对话更像一个技术演示,而非有深度的核心玩法。担心新奇感消退后,游戏缺乏长期可玩性。
负责任的AI应用:部分玩家特别赞赏“与演员合作”的模式,认为这并非用AI取代人类,而是利用技术增强了演员的表现力,是在AI伦理和创新间取得的良好平衡。 严重的隐私与数据担忧:最尖锐的批评之一。冗长的隐私协议与巨大的数据消耗,让部分玩家怀疑其商业模式本质上是“一个包裹在可爱女孩外衣下的数据收集计划”。
主流市场积极验证:在Steam上获得“特别好评”,证明其创新方向受到广大玩家的认可,市场潜力巨大。 性能与体验问题:玩家抱怨响应时间过长、加载缓慢,以及对话有时会陷入重复循环,影响了整体游戏体验的流畅性。

“有行业观察者认为,米哈游创始人蔡浩宇推出《星之低语》,其战略意图远超单个项目的盈利。这更像是一次技术豪赌,旨在利用这款游戏撬动整个行业的颠覆性突破。一旦成功,AI将不再是受限于“行为树”的脚本木偶,而是能真正自主决策的“灵魂”,这将彻底改写从对话到行动的所有NPC逻辑,开启一个全新的“米哈游时代”。”

结论:市场渴望更成熟的AI角色技术,UGenerated正为此而来。

核心引擎:完整的“AI NPC”生产管线

UGenerated SDK 并非单一技术,而是一套完整的、集成的解决方案,涵盖了从角色“大脑”的塑造到“音容笑貌”的完整表现。其架构主要由三大支柱构成。

🧠

角色核心 (DPS)

认知与记忆中枢,即角色的“思想”与“灵魂”。

  • 深度个性定制: 提供无代码界面,让编剧用自然语言定义角色性格、背景、动机与情感范围。
  • 动态记忆系统: 具备长时记忆,能记住历史互动,建立动态关系,驱动个性化叙事发展。
  • 情境感知与安全护栏: 确保角色行为严格遵守世界观设定,防止“角色扮演失控”,保护品牌安全。
🎭

表演引擎

多模态表现层,负责将内在思想生动地表现出来。

  • 高保真语音生成 (TTS): 集成低延迟、富含情感的语音合成,支持语音克隆与多语言。
  • 生成式Live2D引擎: 我们的核心技术,能够根据对话内容和情感状态,实时生成高质量的二次元动漫人物动画。
  • 多模态输入 (ASR/Text): 原生支持语音识别与文本输入,提供最自然、最直接的交流体验。
🔌

集成层

提供模块化的工作流,极大简化集成流程。

  • UGenerated Studio: 一个无代码的“角色设计中心”,供设计师和编剧创建、配置和测试AI角色。
  • Inference Server: 一个可独立部署的软件包,包含核心AI模型,通过Docker打包,可轻松部署在客户私有环境中。
  • Game Engine SDK: 为Unity和Unreal Engine开发的轻量级原生插件,作为游戏引擎与推理服务器之间的桥梁。

交付和商业化打差异化

UGenerated 私有化部署
  • 成本可控:一次性授权或年度订阅,告别按调用计费的无底洞。
  • 数据主权:所有数据与模型均在您的防火墙内,IP安全无忧。
  • 超低延迟:本地化处理,为玩家提供即时、流畅的交互体验。
  • 深度定制:完全掌控技术栈,可根据游戏需求进行深度优化。
传统云API模式
  • 成本失控:运营成本与用户活跃度直接挂钩,风险极高。
  • 数据风险:核心IP与用户数据需上传至第三方,存在泄露风险。
  • 网络延迟:依赖网络连接,无法保证实时交互的稳定性。
  • 黑盒方案:技术栈由供应商控制,定制化能力有限。

用完整架构构建护城河

UGenerated的战略优势并非单一功能,而是其深度整合的系统架构本身。我们不参与云API的价格战,而是提供一种全新的、开发者拥有更高主权的模式。

特性 / 战略 UGenerated SDK Inworld AI / Convai Replika / Tolan
核心架构 动态人格系统 (DPS) 静态人格模型 脚本/模板驱动
人格成长性 核心能力 (可演化) 有限/无
主要部署模型 私有化/本地优先 云端API优先 云端API
成本结构 永久授权/年费订阅 按交互/时长付费 (OpEx) 按用户订阅
目标受众 AA/AAA级工作室, 企业 广泛 (独立开发者至企业) C端用户

发展蓝图:清晰的实施路径

我们将采用敏捷的、分阶段的开发策略,以确保快速迭代、尽早获得市场反馈,并有效控制研发风险。

第一阶段 (1-6个月)

核心引擎与MVP

验证核心技术链路,打造内部演示版本,实现基于私有服务器的DPS V1.0和基础记忆功能。

第二阶段 (7-12个月)

功能扩展与Alpha测试

完善UGenerated Studio,集成多模态输入和完整的四层记忆架构,并与首批合作伙伴进行封闭测试。

第三阶段 (13-18个月)

公开测试与商业发布

产品打磨、市场预热并正式推向市场。启动针对设备端部署的模型蒸馏研究,为未来铺路。

开启下一代互动娱乐

我们正在寻找志同道合的合作伙伴,共同定义AI角色的未来。如果您对UGenerated感兴趣,希望获取详细的技术白皮书或申请早期试用,请联系我们。

keith@ogcloud.com 发送邮件