AI 赋能，向新而行：Unity 中国携手行业伙伴共聚厦门，探索游戏开发新实践

10 月 30 日，由 Unity 中国联合厦门国际动漫节组委会、厦门信息集团创新软件园管理有限公司主办的「AI 赋能，向新而行」游戏开发者 AI 技术实践沙龙在厦门举行。本次活动也是第十八届厦门国际动漫节“金海豚奖”系列配套活动之一。

活动汇聚 Unity 中国、Kimi、影眸 Hyper3D 等行业嘉宾及独立游戏开发者，围绕 AI 在游戏创意验证、资产生产、研发及发行运营等环节的实际应用，分享技术实践与工作流创新，探索 AI 如何帮助开发者提升创作效率，加速创意落地。

AI 走进引擎，加快创意验证

当 AI 进入游戏引擎，开发者的工作会发生什么变化？Unity 中国 TJ Codely 用户增长产品经理项鹏玉结合未来五年的行业判断，介绍 TJ Codely 与 Unity、团结引擎协同的产品思路。他认为，AI 将逐步成为游戏工业化生产的标配，推动团队向小而精、复合型协作演进；随着底层模型能力向头部厂商集中，中小团队可以借助引擎与 AI 平台，将更多精力投入玩法和题材创新。

在这一趋势下，TJ Codely 将项目理解、代码编写、资产生成和编辑器操作接入熟悉的开发环境，帮助团队更快形成原型、降低试错成本。但从原型走向成熟作品，仍需要持续打磨。谈及 AI 能力持续提升背景下开发者的价值，项鹏玉强调，目标如何定义、方案如何取舍、体验是否动人，始终需要创作者的判断与担当。AI 越深入执行环节，人的产品判断、审美与真实表达就越关键，这也构成了开发者持续创作的价值。

AI 时代，团结引擎如何助力小游戏开发？Unity 中国团结引擎产品负责人路平从小游戏即点即玩、运行资源受限的特点出发，介绍团结引擎在启动加载、内存占用、运行性能及多线程方面的优化。随着小游戏的规模与表现力不断提升，开发者既要缩短玩家进入游戏的等待时间，也要在有限资源下承载更复杂的玩法。团结引擎通过代码与资源精简、动画压缩、多线程任务处理等能力，为小游戏提供接近原生体验的技术基础。

这些能力如何与 AI 协同？路平提出，AI 时代的小游戏开发需要坚实的基础设施、AI 友好的接口和完善的工具链。以技能系统与 TJ Codely 的协作为例，开发者可以复用已有的技能效果与配置能力，让 AI 参与游戏逻辑和技能编排，更快完成玩法原型验证。引擎提供的成熟功能，也让 AI 执行任务时有了更明确的调用路径。

针对已有项目转为小游戏时面临的适配问题，路平还介绍了 MiniGameConverter 的实践。它将小游戏转换经验整理为 AI 可调用的技能，支持异步资源加载改造，并串联打包、编译与测试流程。从快速验证玩法，到处理平台适配，AI 与团结引擎的结合正在覆盖小游戏开发中的具体任务，帮助开发者减少重复工作，将更多精力投入游戏体验。

PlayableAds 让玩家在广告中直接体验玩法，也帮助团队通过投放反馈验证创意的吸引力。Unity 中国资深游戏解决方案专家于禧指出，打通“AI 制作—数据验证”管线，是降低 PlayableAds 试错成本的关键：借助 TJ Codely 快速制作不同版本，再用数据筛选方向、指导调整，让规模化制作与快速试错相互衔接。

围绕这条管线，于禧拆解了 TJ Codely 的技术支撑。Unity 工具集在引擎编辑器进程内批量操作、统一返回结果，减少交互次数及 token 消耗；Unity Insight 将项目文件、场景对象与组件组织为可查询的图结构，提高工程信息获取效率；内置素材生产管线则简化素材制作与开发的衔接，共同支撑 PlayableAds 的快速迭代。

结合鱼群行为、渔船航行及渲染排查案例，于禧还分享了帮助开发者用好 TJ Codely 的实用技巧。描述需求时，补充任务条件与预期效果，有助于 AI 理解目标；排查异常时，从小范围假设入手，每次只调整一个变量，更容易定位问题。复杂任务也可以拆分为独立会话，配合会话、项目和个人三级记忆管理，按需复用知识。这些方法可以让开发者在具体任务中更好地组织信息、验证结果，将工具能力转化为稳定的制作效率。

从素材生产到智能投放，AI 助力游戏发行提效

在发行环节，AI 的价值正从素材生成延伸至研发、运营与投放的协同。Unity 中国发行平台负责人宋波围绕《AI 驱动百倍增效：TJ Codely 与发行平台的研发、运营协作实践》，介绍如何在 TJ Codely 的工程理解与制作能力上，接入发行工具、经营数据和业务经验，减少团队反复传递资料、解释需求的成本，让创意更快进入验证。

这套实践的重点，是让工程版本、素材、广告计划与玩家反馈围绕同一项任务关联起来。AI 在理解玩法、目标用户和美术风格的基础上，调用工具推进制作与投放；团队积累的发行经验则被整理为带有适用条件和操作步骤的 Skills，为后续任务提供依据。

运营也由此更直接地参与内容与玩法制作。《饥饿鲨》的发行运营人员使用 TJ Codely 制作皮肤模型，并根据上线反馈继续调整方向；《蛇王之战》借助 TJ Codely 与 UOS Sync，将各自游玩后比较分数的模式改为同场实时双人对战，已完成双端联机验证。《幸存者群岛》的自动投放实践，则展示了 AI 如何持续读取数据、按规则调整投放，并回查执行结果。

据宋波分享，截至2026年10月22日，相关系统累计保留的成功图片及混剪成品记录超过12.4万份。规模化生产与持续反馈相结合，才能让每轮尝试成为下一轮创意的依据：有效的素材表达可以继续复用，玩家反馈可以推动工程调整，成功与失败的经验也能连同适用条件留下，让团队将更多时间投入创意、玩家观察与产品判断。

AI 3D 资产如何落地，“48 小时制作 3A”如何看待？

影眸 Hyper3D 联合创始人兼 CTO 张启煊将视角转向 3D 资产生产，沿着“灰盒搭建、资产生成、可控编辑、引擎装配”的路径，介绍 Agentic AI 如何参与游戏关卡制作。

以炮台等资产为例，他展示了模型生成后的部件拆分、局部重做与交互接入方法。资产进入引擎，还需要检查尺寸、轴心、层级、碰撞与运动边界。这些环节决定了生成内容能否从视觉方案转变为项目中可用的游戏资产。

围绕“48 小时制作 3A”等热门话题，Kimi 研发工程师、开发者关系负责人唐飞虎通过热门案例拆解与证据分析，讨论 AI 生成游戏的真实边界。

他提出，应以可运行、可操作、可复现和可验收的结果判断生成效果。AI 已经能够帮助开发者快速构建场景片段与可玩原型，完整游戏仍需经过系统整合、性能优化、测试及体验打磨。更可行的应用方式，是从规模可控的任务入手，将构建、验证、审查和回滚纳入日常流程。

选题、制作、上架，独游开发者拆解“一人+AI”的开发实践

Steam百万流水的独立游戏开发者大葵结合自身实践，分享了如何借助 AI 兼顾策划、程序、美术、音效与发行，让“一人公司”运转起来。

在他的工作流中，AI 的参与从选题就已开始：辅助整理竞品资料，从 Steam 同类游戏的玩家差评中寻找未被满足的需求，再由自己判断方向是否有明确受众、体量是否可控。确定方向后，将玩法、系统、数值和美术风格整理为模块文档，既方便 AI 执行，也为后续审核与修改提供依据。

素材制作和代码开发则围绕这些文档协同推进。大葵分享了将生成视频转为角色序列帧、通过骨骼动画支持换装等具体做法，以及按任务复杂度搭配模型与工具的经验。借助 TJ Codely 画布收集、生成成套素材，还能用同一套资源尝试不同玩法原型，减少重复制作，让个人开发者以较低成本比较创意方向。从模糊想法中拆出可执行的任务，再把工具和产物衔接起来，是这套“一人+AI”工作流的关键。

当项目进入测试与上架阶段，AI 还可以协助模拟玩家操作、翻译文本、准备商店页与宣传素材，让个人开发者覆盖更多原本需要多人分工的工作。与此同时，大葵始终将玩法手感、审美把关和最终审核留给自己：工具可以补足执行能力，而项目取舍、体验打磨与玩家沟通，仍需要创作者持续投入。

技术的持续演进，正在为游戏创作打开更广阔的空间。从团队协作到个人开发，AI 让更多想法有机会跨越制作门槛，也让创作者的想象力、审美与表达拥有新的施展方式。本次沙龙以实践连接技术与创作，期待更多开发者在交流中获得启发，在探索中找到自己的方向，共同拓展游戏的表达边界，让更多有个性、有温度的作品走向玩家。

长按关注

Unity 官方微信

第一时间了解 Unity 引擎动向，学习进阶开发技能

 每一个“点赞”、“在看”，都是我们前进的动力 

 点击“阅读原文”，了解 Unity 中国的产品与服务！