2024年，人工智能（AI）产业迎来了前所未有的发展机遇，中国信通院副院长魏亮在年度大会上正式发布了“2024人工智能产业十大关键词”，为手游行业带来了全新的启示，这十大关键词分别是：软硬协同的智算集群、高质量数据集、能力更强的基础模型、推理优化、具身智能、安全治理、人工智能+、AI for R&D、大模型应用生态、Agentic AI，从手游公司的角度出发，我们可以深入探讨这些关键词如何影响手游攻略数据的生成与应用，为玩家提供更精准、更智能的游戏体验。
软硬协同的智算集群：提升手游数据处理能力
软硬协同的智算集群是支撑大模型能力快速提升的关键，在手游领域，这意味着游戏公司需要构建高效的数据处理中心，以应对海量游戏数据的实时分析与处理需求，智算集群不仅涉及算法、框架、芯片、存储、通信等多环节的高效协同，还需要游戏公司具备强大的算力资源，通过部署高性能计算集群，手游公司可以实现对玩家行为数据的实时分析，生成个性化的游戏攻略推荐，这种基于大数据的攻略生成方式，能够显著提升玩家的游戏体验和留存率。
从投资主体来看，科技巨头如meta、xAI、字节等已在算力资源上占据领先地位，而手游公司则可以通过与这些科技巨头的合作，或者自建智算集群，来提升自身的数据处理能力，随着集群规模从万卡向十万卡迈进，手游公司可以期待更高效的算力支持，从而在游戏攻略数据的生成与更新上实现质的飞跃。
高质量数据集：构建精准攻略的基础
高质量数据集是AI模型训练与优化的关键，在手游领域，这意味着游戏公司需要收集并标注大量的游戏数据，以构建精准的游戏攻略模型，魏亮指出，新一代数据标注已成为高质量数据供给的关键，而数据标注产业规模的持续扩大和产业链的不断完善，为手游公司提供了丰富的数据资源。
预计2024年我国数据标注产业规模将达到120亿元，这为手游公司提供了充足的数据支持，通过收集玩家的游戏行为数据、游戏内物品数据、游戏关卡数据等，手游公司可以构建出涵盖多个维度的数据集，这些数据集经过标注和清洗后，可以用于训练AI模型，生成更加精准的游戏攻略，通过分析玩家的游戏行为数据，AI模型可以预测玩家在游戏中的难点和痛点，从而生成针对性的攻略建议。
能力更强的基础模型：推动攻略智能化升级
能力更强的基础模型是AI技术发展的核心，在手游领域，这意味着游戏公司需要采用更加先进的基础模型，以提升游戏攻略的智能化水平，目前，大模型已实现了从语言大模型向深度复杂推理以及多模态任务的全面升级，这为手游攻略的生成提供了更加丰富的技术手段。
通过采用多模态大模型，手游公司可以实现对游戏内图像、声音、文字等多种信息的综合分析，从而生成更加全面的游戏攻略，复杂推理大模型的应用，也使得AI模型能够更好地理解游戏机制，预测游戏走向，为玩家提供更加精准的攻略建议，随着大模型技术的不断发展，手游公司可以期待更加智能化、个性化的游戏攻略服务。
推理优化：降低攻略生成成本
推理优化是推动AI模型实现低成本、广普惠的关键技术，在手游领域，这意味着游戏公司需要通过推理优化技术，降低攻略生成的成本，提高攻略的生成效率，系统架构层面的推理引擎、推理架构优化是推动技术落地的核心引擎，通过采用这些技术，手游公司可以实现对AI模型的精细化设计，大幅提升推理吞吐，实现成本降低。
通过采用推理优化技术，手游公司可以实现对玩家行为数据的实时分析，快速生成个性化的游戏攻略，这种基于实时数据的攻略生成方式，不仅提高了攻略的生成效率，还降低了攻略生成的成本，随着推理优化技术的不断发展，手游公司可以期待更加高效、低成本的攻略生成方案。
具身智能：探索游戏交互新方式
具身智能是人工智能与机器人的结合体，它在手游领域的应用，为游戏交互方式带来了全新的可能，通过采用具身智能技术，手游公司可以实现对游戏角色的智能化控制，提高游戏的交互性和趣味性，通过采用机器人大模型和生成式模仿学习技术，手游公司可以实现对游戏角色的智能控制，使游戏角色能够根据玩家的行为做出相应的反应。
具身智能技术还可以应用于游戏攻略的生成与展示中，通过采用智能机器人或虚拟现实技术，手游公司可以实现对游戏攻略的智能化展示，使玩家能够更加直观地了解游戏攻略的内容，这种基于具身智能的攻略展示方式，不仅提高了攻略的可读性，还增强了玩家的游戏沉浸感。
安全治理：保障攻略数据的隐私与安全
随着AI技术的不断发展，数据隐私与安全问题日益凸显，在手游领域，这意味着游戏公司需要加强对攻略数据的隐私与安全保护，魏亮指出，过去一年，人工智能安全治理进程从点到面，掀起全球化浪潮，企业作为人工智能治理的第一线主体，需要积极签署安全承诺，建立安全制度，形成安全基准，以保障AI模型的隐私与安全。
在手游攻略数据的生成与应用中，游戏公司需要采用加密技术、匿名化技术等手段，保护玩家的隐私数据不被泄露，游戏公司还需要建立严格的数据访问权限控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问攻略数据，游戏公司还需要定期对攻略数据进行安全审计和风险评估，及时发现并修复潜在的安全漏洞。
人工智能+：拓展攻略数据的应用场景
人工智能+是AI技术与其他行业的深度融合，在手游领域，这意味着游戏公司需要将AI技术应用于攻略数据的生成、分析、展示等多个环节，拓展攻略数据的应用场景，通过采用自然语言处理技术，手游公司可以实现对游戏攻略的自动化生成和智能分析；通过采用机器学习技术，手游公司可以实现对玩家行为数据的预测和分类；通过采用虚拟现实技术，手游公司可以实现对游戏攻略的沉浸式展示。
这些应用场景的拓展，不仅提高了攻略数据的利用率和价值，还为玩家提供了更加多样化、个性化的游戏体验，随着AI技术的不断发展，手游公司可以期待更加丰富的应用场景和更加智能的游戏攻略服务。
AI for R&D：推动攻略数据的创新研发
AI for R&D是AI技术在研发领域的应用，在手游领域，这意味着游戏公司需要利用AI技术来推动攻略数据的创新研发，通过采用AI技术，游戏公司可以实现对攻略数据的深度挖掘和分析，发现新的游戏机制和玩法，通过采用强化学习技术，游戏公司可以训练AI模型来探索游戏中的新策略和路径；通过采用数据挖掘技术，游戏公司可以发现玩家在游戏中的行为模式和偏好。
这些创新研发成果不仅可以为游戏公司带来新的商业机会和竞争优势，还可以为玩家提供更加新颖、有趣的游戏体验，随着AI技术的不断发展，手游公司可以期待更加丰富的创新研发成果和更加智能的游戏攻略服务。
大模型应用生态：构建攻略数据的生态系统
大模型应用生态是AI技术发展的重要趋势，在手游领域，这意味着游戏公司需要构建攻略数据的生态系统，实现攻略数据的共享和协同，通过采用大模型技术，游戏公司可以实现对攻略数据的统一管理和高效利用；通过采用分布式调度策略，游戏公司可以实现对攻略数据的实时更新和智能推荐。
这个生态系统的构建，不仅可以提高攻略数据的利用率和价值，还可以为玩家提供更加便捷、智能的游戏攻略服务，这个生态系统的构建还可以促进游戏公司之间的合作与交流，推动整个手游行业的创新发展。
Agentic AI：实现攻略数据的自主决策
Agentic AI是AI技术的一种新型范式，它强调AI系统的自主性和决策能力，在手游领域，这意味着游戏公司需要采用Agentic AI技术来实现攻略数据的自主决策，通过采用Agentic AI技术，游戏公司可以训练AI模型来根据玩家的行为数据和游戏状态来自主生成和推荐攻略。
这种自主决策的方式不仅可以提高攻略数据的生成效率和准确性，还可以为玩家提供更加个性化、智能化的游戏体验，随着Agentic AI技术的不断发展，手游公司可以期待更加智能、自主的游戏攻略服务。
文章来源
本文基于中国信通院副院长魏亮在2024人工智能赋能新型工业化大会暨“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛上发布的“2024人工智能产业十大关键词”进行解读，并结合手游公司的实际情况进行撰写，旨在探讨AI技术如何影响手游攻略数据的生成与应用，为玩家提供更加精准、智能的游戏体验。
