我说了几句话，soon帮我做了个能玩的游戏（不是贪吃蛇！）｜对话AI游戏引擎soon谭凯

你有没有过这种体验——在短视频刷到一个脑洞大开的小游戏，创意让人眼前一亮，但画风完全劝退，或者数值极端到不氪金就不能玩。要是能随心所欲地改造游戏，把僵尸换成萌宠，把末日废土变成童话乐园，甚至一键换玩法，会不会爽到飞起？

极逸科技的AI游戏引擎soon正在做这件事。7月30日小规模上线测试后，soon很快在游戏圈掀起热议，它可以让你“一句话生成一个游戏”，而且是真正能玩的那种。

在AI游戏行业，过去的AI工具更多是辅助性质：帮你画图、写剧情，但依然得嵌在传统流程里。而soon直接把AI推到生产线最前端——你说一句话，它就能生成一个可玩的原型，并且内置数值引擎，确保游戏能跑起来。

而且不同于我们平时测试AI Coding时随手写的“贪吃蛇”练手项目，soon生成的游戏在Steam或微信小程序上都能找到类似的成熟作品。

可以说soon直接把游戏创作的钥匙交给了玩家。

soon上手体验，完成小白的第一款游戏

不黑不吹，看完soon的页面，你可能会皱眉：“这不就是复古页游水准吗？”但换个角度想，在文字依然是大模型主流模态的当下，能用一句话生成10秒的流畅视频已属顶尖（SOTA），一句话做出3A游戏，还远不可及。

而soon给出的，是一个完整的AI生成游戏工作流。它的成品不及3A大作精致，却比常被用来做测试的“贪吃蛇”成熟得多。

我们选了个最简单的方式开局——在soon提供的三种小游戏预设里（横向 RPG、类《吸血鬼幸存者》割草、固定塔防），挑了个竖屏割草。

预设：手机竖屏割草游戏prompts：帮我做一个吸血鬼背景的游戏，画风是二次元风格。要求有明确的技能合成路线，四条技能方向：魔法、科技、武术、冷兵器。

输入promtps几秒钟后，屏幕亮起，soon像个高效的制作团队“精分”成产品经理、UI 设计师、数值策划等角色，递给我一份完整的策划表——包括美术风格、题材、地图类型、技能图标、LOGO、特效等所有关键要素。

对于资深策划，这可能只是入门，但对小白而言，这是一份能立刻开工的“照做就好”指南。

如果你觉得策划表没问题，就可以进行下一步。每当完成一个阶段，soon都会停下来问一句：“可以继续吗？”，无论是元素设计还是数值策划，都可以当场修改。

这里的修改方式和AI生图类似，通过自然语言修改。soon与其他AI的区别可能就在于可控性，soon在生成每一款游戏是都会预设一个风格，之后无论用户的prompts多么离谱，生成的内容也会依据预设风格保持统一。

比如下图中左图是soon自动生成，而右图是我用简单prompts生成的。

左图prompt：一名弓箭手，角色风格:采用西部卡通风格搭配厚重赛璐珞阴影、黑色轮廓线及荧光绿/紫配色方案以实现高对比度视觉效果。

游戏职业:远程物理系。

身份:暗影神射手。生物类型:人类-幻影狙击手。这名男性战士留着寸头，灰白皮肤，身披带有血迹图案的破旧长外套，面无表情的特征包括空洞眼窝与缝合嘴唇。上半身展现缠绕潜行面料绷带的精瘦肌肉，符合西部卡通风格标准角色造型。穿着层叠暗影编织布与碎裂陶瓷装甲，边缘呈锯齿状切口，采用带红外迷彩图案的消音合成面料制成。下身为紧身潜行裤配加固膝部设计。

披风:存在，为下摆破碎的褴褛斗篷，与剪影融为一体。以A字姿势站立于画面中央，纯白背景。渲染手法采用粗犷赛璐珞描边、潜行材质抽象化处理及符合西部卡通风格视觉设计指南的碎片化装甲分割。西部卡通风格，潜行面料分层，红外迷彩图案，锯齿状下摆切口。

右图promtps：一个弓箭手，卡通风格

玩过游戏的人都知道，数值是游戏的灵魂，是一刀9999还是刮痧式磨血，决定了玩家能玩多久。目前soon用JS/TS模块化代码包装数值，读起来很直观，稍加学习就能进行设置。

改完数值，换完素材，我的“私人定制”割草游戏就能直接试玩。画风、平衡性还有差距，但它的可玩性已初具规模。

毕竟soon作为一款还在小规模内测阶段的产品，不可能一上来给你做个大作，但从目前的体验来看，只要预设够多，每个人都能成为小游戏设计师也许真能成真。就在写稿的期间，soon上传了塔防地图，可以实现类似保护萝卜的玩法。

在体验完后，我们对这款产品产生了极大的兴趣，于是我们邀请了soon的负责人谭凯，他从技术突破到商业逻辑，从创作者社区到版权归属，全面讲述了soon如何实现从0到1的跨越，以及它在AI游戏赛道中的定位与未来规划。

对话soon负责人谭凯，从0到1打造AI游戏引擎

完成了0到1，但AI游戏还有很多没做

硅星人: 如果用一个百分比来衡量，您认为目前soon已经实现了整体愿景的多少？距离理想状态还存在哪些关键挑战？

谭凯: 我觉得更确切一点是“0到1”的突破，因为我们算是首个实现了整个游戏生成过程无人化自动处理的平台。距离理想状态，游戏行业盘子很大，难以精确评估百分比，但可以说我们已经完成了0到1。剩下的挑战主要是增加游戏品类和细节优化，一定要给个数值的话，目前我们估算可能实现了15%左右。

硅星人: 目前有哪些机构或个人投资了soon？在融资之外，soon接下来在产品迭代、生态建设或商业化方面，有哪些明确的规划或运营重点？

谭凯: 投资人包括中旭未来、横店资本和比高集团。接下来，我们的重点是提升垂类模型的支持丰富度。游戏范围很大，没有哪个大模型能覆盖所有品类，所以我们会围绕游戏类型、风格以及游戏要素（如立绘等内容）进行迭代，丰富支持的内容。

硅星人: 目前soon主要面向什么类型的游戏项目？例如小程序游戏、手游、端游还是其他？它的目标用户群体是谁？

谭凯: 我们主要面向小程序游戏，但生成的游戏并不限制平台，可以是手游或端游。我们关注的是游戏类型，目前以2D小型游戏为主。

主要目标用户包含小型的工作室、独立游戏开发者、培训机构。其实在我们看来，soon并不是一个新的产品，而是在传统的游戏研发的过程中进行了一个提效赋能，但凡是做2D的做小游戏市场都可以是我们的用户。

硅星人: 对于初次使用soon的开发者，您会推荐从什么类型的项目入手？是否已有典型的入门案例可供参考？

谭凯: 推荐从横版割草、塔防或横版战斗等经典2D类型角色游戏入手，这些类型更适合初学者。我们网站和软件中提供了一些预设模板，供开发者参考。

算法不是绝对壁垒，有时候要下点苦功夫

硅星人: 相比市面上泛用的 AI 编程工具或游戏素材生成器，soon的核心技术架构和产品定位有何不同？您认为团队攻克过哪些关键技术难点？

谭凯: 严格来说，soon是一个大型美术资产生成器，因为游戏90%的交互内容由美术资产组成。代码只是耦合游戏的一部分，肉眼视觉看到的游戏都是美术。

技术上，最值得讲的，也是很重要但大家关注不多的，就是数值引擎。一个游戏好不好玩，其实主要看三大块：美术、代码，还有数值。数值就像游戏里的各种设定——比如掉多少血、充值多少钱、装备属性等等，都是数值的范畴。一个好的游戏，必须有一个完整的数值系统。我们现在拥有国内唯一的一款数值引擎，这是一个非常大的技术突破。其次，在美术资产方面，我们的动画系统和场景特效，也是国内其他大模型所没有的，这同样是一个很大的突破。

硅星人: 关于数值引擎，您这边是通过大模型加上数据训练出来，还是用其他方法？

谭凯:首先，大模型的本质是训练，这一点大家都能理解。而训练的本质是数据集，而数据集的本质又是规范。就好像我们要做一次数据训练，必须先有一份规范化的数据，才能进行训练。打个比方，比如作文的规范是什么？上面一定是作文的标题，下面是段落小结，我们把这个叫作文。有了这样的规范，才能去写作文。那游戏数值的规范又是什么呢？每个人的策划表可能都不一样，每个人的规范也不一样，这样就谈不上训练。所以，在我们做训练之前，一定要先有一个统一的、规范的数据结构。这就是我们现在做数值引擎的核心点，这一步其实比训练本身更重要。当有了完整的规范结构，训练才能顺利展开。

硅星人: AI 生成内容常被诟病“风格趋同”或“缺乏原创性”，soon是如何确保生成的角色、场景等内容具备多样性和独特性的？是否有相关的机制或算法优化手段？

谭凯: 这一块说起来其实挺简单的，我们没有什么特别的算法，而是需要大量人工去“堆”。因为要保证竞争壁垒。现在很多人谈算法，但在我看来，在目前这个阶段，比如说我们有一行代码，或者某个核心算法来保证内容不趋同，可是以现在科技的发展速度，任何算法第二天都有可能被破解，对吧？这就不是核心竞争力。

技术本身也并不总是核心竞争力，一个人发布了一个大模型，很快就会有人连夜推出一个更强的模型。算法的本质，是通过时间换效果，一旦被破解，大家都能用同样的东西。所以，要保证核心竞争力，不仅要有核心算法，还得有“体力活”，两者缺一不可。

游戏预设师会成为AI游戏时代的重要一环

硅星人:soon的 AI 模型在面对不同游戏类型时，会进行差异化适配吗？这种适配是基于模板、规则，还是依赖动态学习？

谭凯: 我们推出了“游戏预设师”这一新职业，适配和模板规则由预设师编写并上传到平台，构建了一个开放的社区规则体系。用户可以自行定义模板并分享使用。我们相当于是一个双边市场，不是由平台单方面定规则，而是由双方用户去满足彼此的需求。

硅星人:soon引入了“游戏预设师”等新角色，这是否意味着传统策划、美术、程序等岗位正在被重新定义？

谭凯: 可以换个角度来看，预设师主要负责的是游戏玩法创意，而平台会提供创意之外的全部支持。我们的工作很简单，就是不断训练大模型，让它的功能和内容支持度更高。更多的内容创作，其实是由预设师来完成的。

举个例子，一个动画小人可以应用在多种玩法中，比如横版闯关、割草游戏、回合制游戏等，是“一对多”的关系。这种“一对多”的创意，我们交给市场去推动和处理。

AI在游戏中的竞争不只是辅助开发，焦点会落在细节上

硅星人: 在实际应用中，AI 内容生成常伴随“不可控输出”或偏离设计意图的问题。soon在生成逻辑、反馈机制、审核流程上是如何做平衡与控制的？

谭凯: 我们的模型优先训练市场主流的常见要素，对于偏门需求可能无法完全满足。平衡点在于时间、性价比和效率。例如，soon可在几分钟内生成一套完整动画，成本低廉；若需精雕细琢的自定义内容，可能需要外包，花费数周和更高成本。用户可根据需求选择快速原型或后续精细化开发。

硅星人:soon在开发周期、成本、人力结构方面，相比传统方式有哪些量化上的优势？

谭凯: 我们在做模型训练时，会优先覆盖市场上主流、常见的要素。对于一些非常小众、偏门的需求，目前可能还没做到，这种情况下确实会出现生成不出来的情况。其实这就是一个平衡问题，要看用户的使用标准。比如说，如果他想要一个剑士，用soon几分钟就能生成一整套可用的动画，价格也很便宜；但如果他想要精雕细琢、完全自定义的效果，那就得找外包，可能要花 5000 元、耗时几周来完成。我们的平衡点，就是在时间、性价比、效率之间取舍。如果用户希望我们既能完全支持所有创意、速度又快、价格还低，那可能还得等我们后续逐步更新。

我们是在7月30日小规模上线测试的，目前大家都还在测试阶段。以我们自己用soon做游戏测试的经验来看，整体成本大约可以降低 20 倍。

硅星人: 用soon生成的游戏内容是否可能存在版权或侵权风险？soon是如何定义生成内容的归属权和使用权的？

谭凯:首先版权这个问题很大，这也不只是soon会面临这个问题，所有 AI 都会面临这个问题，所以我们在训练的时候，其实要保证它是不侵权的，比如说你想输入皮卡丘，这几乎是出不来的，因为压根我们就没训练过。至于归属权，法律上以参与度高低决定，soon生成的素材归属soon，但我们授权用户使用，希望将版权赋予用户而非保留。

硅星人: 从您的角度来看，AI 游戏创作工具之间未来的竞争将围绕哪些核心维度？风格化、效率、自由度、生态平台……soon在这个竞争格局中如何定义自己的位置？

谭凯: 未来的竞争一定会涵盖效率、自由度和生态等多个维度。soon的核心竞争力在于能做到“一句话生成一个游戏”，而不仅仅是辅助开发。竞争的焦点会落在垂类细节上，比如生成内容的质量、动作的丰富程度等。我们的定位，是提供高效、完整的游戏生成解决方案。

文章来自于微信公众号“硅星人Pro”，作者是“董道力”。