AI的价值到底在哪里?腾讯、网易、数数的这场闭门会讲透了

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

近日,由企业微信、数数科技、网易云商联合主办的 “数智创变,大游可微“——走进微信·游戏行业高层闭门会在上海举行,定向邀请游戏行业大拿分享,网易游戏、哔哩哔哩、米哈游等 50 余位产品、运营、IT 负责人与代表出席。

图片

近年来,随着游戏行业从增量机会到存量竞争时代,头部游戏厂商已经从爆款逻辑向长线运营逻辑转变。企业需系统化地应对三大关键议题:如何构建以玩家需求为中心的高效协同机制,确保从研发、运营到营销的快速响应;如何通过精细化运营与分析持续优化体验,有效延长游戏生命周期,提升玩家留存时长与粘性;探如何索 AI 等智能工具在提升游戏活跃度、优化付费转化等方面的潜力,将其转化为可持续的增长动力。

另外,随着 AI 技术的不断迭代,AI 技术正从“辅助工具”向“核心驱动”跃迁。游戏行业作为 AI 技术最重要的应用场景之一,AI 正为游戏行业带来系统性的效率与体验革新。

如何让 AI 帮助协同开发降本增效并提高游戏的可玩性?如何让 AI 融入数据、平台与私域,打通关键环节实现效率与效益同步增长?头部游戏厂商和游戏服务商又是是如何玩转 AI ?


企业微信,

打破内外协同壁垒

图片

“在当前 AI 技术深度融入企业运营的背景下,企业微信正通过场景化的 AI 功能为游戏等行业带来协同效率与用户体验的双重提升。”腾讯企业微信互联网行业负责人 龙丹 在《AI 赋能,激活个体:企业微信引领高效协同新纪元》分享中指出。

图片

例如,企业微信近期推出的智能搜索、智能总结、智能机器人、智能表格+AI 等功能,能帮助企业将非结构化数据转化为有价值的数据源,提升内部协同效率的同时,让产研离玩家更近一步。

另外,结合 AI 能力,企业能实现智能质检、情感分析、客服话术优化,提升玩家满意度,并在游戏测试、玩家反馈收集、玩家长期价值激活等全生命周期管理环节发挥重要作用。

截至目前,企业微信已服务超过 1400 万家企业与组织,企业每天通过企业微信服务的微信用户数超过 7.5 亿。凭借丰富的接口与开放生态,企业微信持续深化与第三方伙伴的合作,致力于实现游戏行业“内聚团队效能,外联玩家生态”的核心价值,助力游戏企业实现「内外一体」。

数数科技,

AI+Data 赋能游戏精细化运营

图片

“当前,移动互联网流量市场趋近饱和,游戏行业买量成本攀升,如何通过精细化运营手段激活用户,刺激消费,成为游戏增长的关键破局点。”数数科技解决方案负责人 李阳 在《如何在存量市场基础之上,开拓新的商业化路径》分享中提到。

图片

李阳认为,AI 在用户行为洞察中的应用正在不断深化,已覆盖数据诊断、报表生成、策略生成等多个环节,数据运营可以有效满足用户潜在需求、提升运营效率。

同时,AI 技术也可以整合外部社媒平台数据,帮助游戏企业识别舆情风险,同时结合热门话题,为产品迭代与策略制定提供支撑,提升用户口碑,增强用户体验与付费信心。

此外,依托 AI 进行精细化运营也是目前行业探索的路径之一,数数可以通过精细化运营能力,实现对用户实时干预与引导,并基于用户行为数据的精准定位与策略匹配,提升用户体验与游戏数据表现。

在私域方面,数数的精细化运营能力,可以实现游戏内与私域数据互通,实现从端内到私域的的一体化干预,应用到活动推送、礼包发放、促活招呼等场景,再通过数据回收与效果复盘形成闭环,持续提升业务效果。

网易实践:

AI 贯穿游戏全流程

图片

当前,AI 技术已深度渗透游戏设计、运营及制作全链路,催生出诸多创新应用。网易数智游戏行业负责人 沈乔治 在《AI 驱动的爆款游戏体验升级与运营提效》中强调:“AI 正在重塑游戏行业的创作与运营逻辑,而开放的行业交流将加速技术落地,推动行业实现从效率提升到体验革新的跨越”。

图片

从制作端来看,AI 在非高精度过场动画生成中可以发挥重要作用,比如可以高效生成虚拟人表情、口型等;而在美术管线中,文生图等 AI 技术可以大幅提升素材生成效率。

同时,AI 在 UGC 内容创作、3D 动作数据生成等领域的创新工具,已经实现了游戏行业内外商业化探索的突破。运营中,AI 不仅能抓取用户冲动消费时机、设计个性化礼包,还能够借助行为序列分析打击黑产,保障游戏经济健康。

此外,伴随着国内市场新玩家群体的持续被瓜分,存量玩家的争夺战将愈演愈烈,将 AI 与私域结合,在原有玩家池子做激活、增购和复购,是当前游戏运营需要重点考虑的方向。

Workshop:

差异化 AI 赋能路径,深耕细分品类提升竞争力

图片

本次活动,特别设置 workshop 环节,参与者分组讨论《AI 驱动业务发展路径,聚焦构建内部 AI 核心竞争壁垒》话题。

图片

参与讨论的嘉宾指出,尽管当前行业竞争激烈,但是过去两年 AI 领域的飞速发展,为企业构建核心竞争力、开拓新市场提供了重要契机,特别是为游戏体验的多元化发展提供了机会。

AI 发展到现阶段,游戏行业的应用已经明确指向内部提效与用户体验提升。内部提效层面,核心壁垒在于 AI 的高效落地,如美术规划、运营策划创意决策等环节。而游戏团队则应该聚焦 AI 不可替代的创意与审美审核,将重复性劳动交由 AI 完成。

游戏玩法层面,AI 应该更多地应用在如何优化玩法的付费引导、用户粘性和玩法的多样性,让创意价值的 AI 时代愈发凸显。

另外,不同规模的厂商在 AI 的应用上应该有侧重,大公司侧重品牌与内容创新,小公司聚焦关卡生成等基础功能等。

同时,AI 应用需严守边界,人性化判断领域 AI 仅作辅助,无限定创意场景可充分发挥其价值,且需重视伦理问题,无容错性场景应用需谨慎,避免影响核心价值。

AI 时代游戏企业的竞争,本质是业务理解深度与 AI 应用精度的比拼,清晰的边界认知与坚实的壁垒构建,是穿越技术迭代周期的核心支撑。

图片

未来,随着系列交流活动的持续推进,有望进一步推动游戏行业 AI 技术的深度应用与创新突破,助力行业在数字化转型浪潮中实现高质量发展。

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

相关推荐

【智能体评测】BrowserUse:一款超越 Anthropic Computer Use 的开源智能体

本文将全面介绍 BrowserUse 的核心功能、配置与使用方法,以及通过多场景测试评估其性能。

surfirst的博客 4099

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 353

用Python玩转Milvus:从安装SDK到完成第一个向量搜索Demo

本文为Python开发者提供了一份详细的Milvus向量数据库实战指南。文章重点讲解了如何规避版本兼容性陷阱,正确部署Milvus服务端并安装匹配的Python SDK。通过一个电影推荐系统的完整案例,演示了从数据建模、集合创建、向量插入、索引构建到执行混合搜索的全流程,帮助开发者快速上手并完成第一个向量搜索Demo。

weixin_29239279的博客 192

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 196

dummy机械臂代码学习(六)

CLI-Tool文件夹下又包含四个子文件夹,以及一个gitignore文件、一个run_shell.py的python文件、一个run.bat文件和一个zadig exe文件。库解析命令行参数,并根据不同的命令执行相应的操作。Zadig是一个用于Windows操作系统的开源工具,它的主要功能是安装和配置USB驱动程序。的目的呢就是确保在版本控制过程中,不必要的或自动生成的文件被忽略掉,来保持代码仓库的干净和整洁。,DummyStudio的软件作者已放在GitHub,我们主要看CLI-Tool文件夹就行。

jumaohhh的博客 1432

强化学习新手上路:用PPO-Clip轻松玩转Pendulum-v1(PyTorch保姆级教程)

本文提供了一份基于PyTorch的PPO-Clip算法实战教程,指导强化学习新手在Pendulum-v1环境中构建连续控制智能体。教程详细解析了PPO-Clip的核心机制,特别是其Clip机制如何限制策略更新幅度以确保训练稳定,并涵盖了从环境配置、策略网络设计、经验收集到完整训练框架搭建的全过程,是掌握连续动作空间强化学习的实用指南。

weixin_29062963的博客 270

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

华为OD机试_2025 B卷_模拟消息队列(Python,100分)(附详细解题思路)

时间排序:确保事件处理顺序正确消费者管理:集合操作高效维护状态优先级实现:利用消费者ID自然排序边界处理:正确处理空消费者情况。

测试工程师的成长之路 1117

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 236

RAP BDL 里的 field ( readonly ) 到底控制了什么?——从语法到运行时的全景解析

RAP行为定义中的只读字段控制 摘要:该代码片段展示的是RAP(ABAP RESTful Application Programming)行为定义语言(BDL)中的字段控制语法,用于声明业务对象中需由框架自动维护的只读字段。field ( readonly )语句将订单ID和审计字段(CreatedBy/CreatedAt等)标记为只读,确保这些字段在更新阶段不可修改。在managed场景下,RAP框架会自动处理这些行政性数据的写入:创建时填充创建信息,更新时刷新变更记录,并利用LocalLastChang

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 154

基于FPGA的7x7矩阵求逆verilog开发

up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果 矩阵求逆,即求矩阵的逆矩阵。矩阵是线性代数的主要内容,很多实际问题用矩阵的思想去解既简单又快捷。逆矩阵又是矩阵理论的很重要的内容,逆矩阵的求法自然也就成为线性代数研究的主要内容之一。设A是数域上的一个n阶方阵,若在相同数域上存在另一个n阶矩B,使得: AB=BA=E。 则我们称B是A的逆矩阵,而A则被称为可逆矩阵。其中,E为单位矩阵。典型的矩阵求逆方法有:利用定义求逆矩阵、初等变换法、伴随阵法、恒等变形法等。 逆矩阵的求法有多种,其中重要

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发 3898

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 234

评估篇| 大模型评测综述

1、基于人类的评测。与针对基础大语言模型的自动化评测不同,微调大语言模型的评测更加注重模型在实际应用场景中的表现,如与人类交互的自然度、对齐度等。2、基于模型的评测。例如,AlpacaEval 排行榜 基于由大语言模型合成的人类需求指令作为评测任务,然后收集待评估大模型的回应,并采用 GPT-4 等大语言模型作为评测员,将待评估大语言模型的输出与参考输出进行成对比较。1、大语言模型对评估设置极为敏感,包括问题的表述方式、提示样本的选择以及答案的解析策略等,这些细微的差别都可能导致评估结果的显著变化。

youbingchen的博客 636

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 191

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 190

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 541

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 79

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 557

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 252

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 629

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 325

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 201

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 326

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 199

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4485

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 515
上一篇: SLG数值系统的三根支柱:如何搭建稳固的玩家生态大厦
下一篇: 零基础秒变分析高手!覆盖7大行业的超全模版中心来了
ThinkingAI
博客等级 码龄8年 200粉丝 130原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值