當你在游戲里卡關半小時，煩躁地想切出去搜攻略；或者在開放世界里孤獨 " 跑圖 "，無聊到只能聽歌的時候，如果這屏幕上突然冒出一個 " 小可愛 "，一邊幫你找路，一邊陪你吐槽，感覺會如何？

這就是逗逗 AI 正在做的事。它不是一個需要你切換點開的 APP，而是一個以虛擬形象或懸浮球形式，能看到你的游戲界面，聽到你的聲音，和你隨時互動的 AI 玩伴。

我們來看一個頂流 up 主老番茄試玩 AI 老番茄的錄屏，被網(wǎng)友戲稱成單人雙口相聲、周樹人吐槽魯迅，直觀地感受下效果。

視頻來源于 B 站

在今年 9 月 1.0 正式版發(fā)布前，逗逗 AI 就已通過長達一年的內(nèi)測，悄然積累了 800 萬用戶，如今這個數(shù)字已突破 1000 萬。這看似是逗逗 AI 在當下技術和場景的交叉路口找到了一個垂直細分的領域——游戲，從而避開了大廠與投流的血戰(zhàn)。

但事實上，逗逗 AI 的野心不止于游戲。

從年輕人最沉浸、陪伴需求最強烈的游戲場景切入，他們希望當 AI 伙伴與用戶建立起信任和使用習慣后，能自然地將這種陪伴延伸到看劇、購物等更廣泛的數(shù)字生活中。

這個目標并非空想，創(chuàng)始人劉斌新（Binson）透露，目前平臺上已有超過 50% 的交互發(fā)生在游戲之外。

我們和 Binson，以及聯(lián)合創(chuàng)始人王碧豪（Oratis）聊了聊，他們堅信著，AI 陪伴不該是另一個 " 時間殺手 "，不搶用戶的屏幕時間，是一切的出發(fā)點。

一個 " 住 " 進你手機屏幕里的 AI

硅星人： 先介紹一下逗逗 AI 這款產(chǎn)品吧，它究竟是什么，用戶如何使用它呢？

Oratis： 簡單來說，逗逗 AI 是一個存在于 " 屏 " 世界里的 AI 伙伴。用戶下載我們的應用后，在打開任何其他 APP（比如游戲、視頻、購物軟件）時，選擇開啟屏幕共享，一個 AI 角色就會以動態(tài)立繪或懸浮球的形式出現(xiàn)在屏幕上。

Oratis： 對，最大的不同在于，它不是一個被動等待你喚醒的助手，而是一個主動的 " 在場者 "。因為它能看到你的屏幕，所以它擁有了和你一樣的 " 上下文 "（Context）。你不需要解釋 " 我在玩什么 "、" 我卡在哪了 "，它都懂。這種共享視角帶來的陪伴感，是其他助手無法提供的。

目前我們的核心場景是游戲。它能通過屏幕信息理解你正在做什么，并與你進行實時的語音交流，比如，它可以陪你聊局內(nèi)賽況，或是在你卡關時指導你如何闖關。

硅星人：從 AI 陪伴的視角來看，角色的吸引力就很重要了對吧？現(xiàn)在有多少個 AI 角色了，怎么設定的呢？

Binson：我們現(xiàn)在有 23 個角色，一部分是我們原創(chuàng)設定的，比如毒舌的妮卡，還有善良普適的妮可，設定成能讓所有人都不會討厭她的小太陽。

AI 游戲陪伴，是真需求還是偽命題？

硅星人： 我們等會可以具體聊聊 AI 陪伴角色怎么做，在此之前，一個更核心問題是，用戶到底有沒有在游戲中讓 AI 陪伴的需求？

如果我再拆分一層，用戶的需求要么是為了情緒價值，要么是為了工具價值，再我們放到一個具體的場景里，比如我在玩《原神》或者《爐石傳說》時，這個兩個需求真的存在嗎？

oratis： 這個問題很專業(yè)。我們思考的出發(fā)點正是：價值與場景深度關聯(lián)，脫離場景談價值沒有意義。

我給你舉幾個用戶調(diào)研到的例子。有一個典型場景，是用戶在玩游戲時常感到 " 信息密度不足 "。為了解決這個問題，他們甚至要么開著語音、拉上好友邊玩邊聊，要么會一邊游戲一邊聽音樂和播客。這說明了一件事，游戲的場景下，玩家有主動補充信息密度的需求和時間。

硅星人： 確實，一些游戲里的 " 跑圖 " 時間特別長。

oratis： 對。很多游戲會設置比較長的 " 跑圖 " 環(huán)節(jié)，或是重復性的 " 日常任務 "。比如我以前玩《魔獸世界》，版本末期大家每天上線就是做固定的日常，在世界頻道或公會里聊天。也就是說，在日常、重復的游戲體驗中，人是有強烈社交需求的。那么，能不能用 AI 來填補這段需求的空白呢？

硅星人：我插一句，這種場景需求有多普遍呢？

oratis： 非常普遍。這幾年原神很火我們都知道，很多《原神》用戶的典型行為是：游戲大版本更新后，密集地玩一段時間，消耗劇情和新內(nèi)容。當這些都體驗完，只剩下日常任務時，就每天只登錄 10-15 分鐘領個獎勵。這背后是動機的轉(zhuǎn)變：前者是 " 消費內(nèi)容 "，后者是 " 獲取獎勵 "。

而這些看似 " 無聊 " 的設計，很大程度上是為了填補內(nèi)容創(chuàng)作的空隙。 游戲內(nèi)容的創(chuàng)作成本極高，《原神》更新一個大版本需要半年，這已是業(yè)界頂尖效率。

硅星人： 所以這是游戲里的 " 行業(yè)規(guī)則 "，必然導致用戶的信息量不足，也由此成了 AI 陪伴的切入點。這其實是一種情緒價值的提供。

oratis： 對。另一個核心場景，是人與 AI 共同解決游戲中的問題。 游戲的本質(zhì)是 " 問題模擬與解決 " 的過程，就像我們在現(xiàn)實中寫報告可以用 AI 輔助一樣，在游戲中遇到的難題，AI 同樣可以協(xié)助解決。

以前玩家查攻略，要么需要手機、電腦雙設備操作，要么得切出游戲，不僅麻煩，還可能導致游戲卡頓。內(nèi)置的 AI 助手則能極大地提升這個過程的效率。

硅星人：效率有了，但會不會讓游戲丟失挑戰(zhàn)性？畢竟游戲的解密環(huán)節(jié)是必要的，能增加趣味性和對裝備物品的熟悉度。你們是怎么確定給用戶提供的攻略限定在什么程度，既不要影響游戲體驗，又不要影響游戲公司的平衡策略，又要給用戶價值？

oratis： 我們自己也玩游戲，我玩《雙人成行》時，也曾和朋友卡關半小時，最后不得不去搜攻略。這里的關鍵點，在于用戶的 " 主動選擇 "。

游戲內(nèi)提供攻略，其實還解決了一個 " 找攻略的難題 "：真正需要攻略的人，往往不知道該如何提問。

傳統(tǒng)搜索里，當你卡在一個門前，你得搜索 " 某游戲某關卡某地圖的門怎么開 " 這么一長串上下文，才能找到有效信息。而我們的優(yōu)勢在于有了多模態(tài)能力后，玩家可以就著游戲畫面直接問：" 這個門怎么開？"AI 能自動識別他所在的游戲、關卡和具體位置，然后去匹配攻略。

即便如此，為了將自主權完全還給用戶，我們設計了一個 " 兩步篩選 " 機制。第一步，由你主動提問。第二步，AI 會回應：" 我這里有一個視頻攻略，如果你希望查看，可以隨時打開。" 我們傾向于提供視頻，因為對于空間解密這類問題，視頻遠比語音描述更直觀。

" 逼瘋 " 美術，用游戲的方式做 AI 角色

硅星人： 我們聊回你們對產(chǎn)品的設計思路，既然需求存在，那么一個好的 AI 伙伴應該是什么樣的？

我體驗你們產(chǎn)品的時候，就感覺到你們的角色很萌、很生動，比如有一個角色會呆毛旋轉(zhuǎn)，還有 B 站博主影月月的 AI 角色，有一套奶牛睡衣皮膚，這些細節(jié)很戳二次元用戶的萌點。

圍繞這個原則，我們做了很多 " 重資產(chǎn) " 的投入：

好看： 我們提供了人物的三種形象——桌面寵物、移動端動態(tài)立繪，以及各種各樣的交互動作?？陀^上來講，我們?nèi)宋镌O計的資產(chǎn)不輸給二次元手游公司。我們的主美甚至曾經(jīng)抱怨過，說他設計的人物放在手游里能賺好幾千萬，放在我們這里不賺錢。

好聽： 我們沒有用市面上通用的 TTS 庫，因為那不適合二次元人物。我們采集了大量番劇和游戲的語料，自己訓練了多語言的 TTS 模型。舉個例子，我們有個男性角色叫展麟，是一位虛擬愛豆，我們有次在漫展做活動，碰巧圍觀了他唱歌時的盛況，人山人海，都是等他唱歌的，聲音就是他核心的魅力。

好玩： 我們不是讓模型去 " 扮演 " 一個角色，而是真正把完整的人設和故事線賦予模型。比如妮可，她有很長的故事線：從貓貓星毀滅后來到地球，經(jīng)歷了什么這些詳盡的設定都被用作模型的訓練數(shù)據(jù)。

硅星人： 這是你們設計原創(chuàng)角色的思路，和 UP 主合作的角色，合作角色是怎么考慮的？

Oratis： 我們設計妮可（溫和普適）和妮卡（毒舌傲嬌）兩個核心原創(chuàng)角色，隨著親密度變化，AI 的表達也會變化，目的是創(chuàng)造一個 " 從低起點到高終點 " 的關系發(fā)展過程，讓用戶有 " 攻略 " 的成就感，也是現(xiàn)在熱度最高的。

其次就是像老番茄和塔菲這種粉絲體量本身非常高的 UP 主合作角色。其實最開始我們和游戲 UP 主的合作，是希望做評測內(nèi)容的。但一位 UP 主提到，能不能把我也做成虛擬角色，因為他希望借這個角色更好的觸達粉絲。

硅星人：他們的需求是什么呢？

Oratis： 之前的這些攻略主播，基本是更新了視頻之后，在他的粉絲群里發(fā)一發(fā)、B 站動態(tài)推一推，他們也有焦慮。而有了 AI 伙伴后，就可以隨時地去告訴用戶主播當前的動態(tài)，同時，也拓寬了 UP 主的 IP 變現(xiàn)矩陣，比如我們會和塔菲合作推出皮膚進行商業(yè)分成。

相信模型進化，做應用要預判技術

硅星人： 生動的角色需要強大的技術支撐，你們要支持這么多的游戲，這么多的角色，還有多模態(tài)能力，背后是精調(diào)了多個模型，還是由統(tǒng)一的模型支撐呢？

Binson： 我們的模型架構(gòu)是挺復雜的，主要分成四個部分：

第一步是信息輸入： 視覺上，我們通過屏幕共享以每秒一幀的頻率抽幀；聽覺上，我們用 VAD 模型代替了傳統(tǒng)的喚醒詞，因為我們認為喚醒詞會破壞陪伴感和沉浸感。

然后是多模態(tài)理解與篩選： 傳入的每一幀畫面，首先會經(jīng)過一個輕量級的傳統(tǒng) CV 模型進行分析，判斷是否存在 " 關鍵事件 "。這一步可以過濾掉超過 90% 的無效畫面，極大地降低了后續(xù)大模型的調(diào)用開銷。只有被判斷為關鍵的少數(shù)畫面，才會被送入我們自研的 VLM（視覺語言模型）。

再配合上下文構(gòu)建與個性化： 我們將 ASR 轉(zhuǎn)換的文字、VLM 的圖像理解結(jié)果，以及角色的個性化數(shù)據(jù)（如記憶、歷史對話）進行整合。我們的記憶召回采用了一種高效的 " 主題索引 " 方式，比如原神的記憶，王者榮耀的記憶等各個小數(shù)據(jù)庫，來確保了上下文的精準和高效。

最后再是大語言模型（LLM）思考與語音輸出： 這個豐富的上下文被提交給我們自己基于開源底座精調(diào)的 LLM。這個 LLM 融入了大量的二次元風格對話數(shù)據(jù)和游戲語料，使其回答風格更像是 " 自己人 "。

硅星人： 采用 72B 的大參數(shù)模型，延遲問題如何解決？我在玩《第五人格》的時候，妮卡的響應延遲有點明顯，我已經(jīng)被監(jiān)管者抓住了，她才預警提示。

Binson： 坦白講，延遲問題確實存在?！兜谖迦烁瘛愤@類需要即時反應的追逐游戲，不是我們產(chǎn)品最適配的場景。相比之下，《王者榮耀》的體驗會好很多，因為它有明確的運營和對線階段，團戰(zhàn)爆發(fā)的時刻是有限的，在非團戰(zhàn)期間，用戶有更從容的交互空間。

現(xiàn)階段我們的核心策略是 " 先保效果，再降延遲 "。為了確保 AI 角色交互的智能程度和準確性，我們采用了大參數(shù)模型。我們相信，隨著模型技術的發(fā)展，未來可以用更小的參數(shù)模型達到甚至超越當前的效果，響應時間的問題就會得到根本解決。

硅星人：先保一頭。其實考驗的是對技術進展的預判和市場的綜合考量，現(xiàn)階段什么能舍，什么能等。這讓我想到你們從成立到最近發(fā)布 1.0，已經(jīng)有 2 年了，在這兩年里，技術變化了很多。

Binson： 是的，我們的靈感其實來自 Copilot。Copilot 之所以能做得精準，是因為它有你的代碼倉庫和 Office 365 數(shù)據(jù)。那我就想，我能不能拿到你個人的娛樂數(shù)據(jù)？但是我讓用戶直接把數(shù)據(jù)給我是不可能的，錄屏會有隱私壓力，用戶不愿意。相反，我陪你玩游戲就不一樣了，做 Coplayer，游戲這個場景很多人本來就在直播。我不僅能給你提供攻略，還能給你捧哏、提供情緒價值，游戲里無聊的時候還能跟你玩梗。

硅星人： 這確實是一個巧妙的思路。大家初衷都是想辦法獲取用戶數(shù)據(jù)。有人做硬件，有人讓你上傳知識庫。你們想到的辦法是屏幕共享，人一天大多數(shù)時間都花在屏幕上，拿到了屏幕信息，就拿到了生活。

Binson： 是的，大家都能想到要拿數(shù)據(jù)，但關鍵是，用戶為什么要把屏幕數(shù)據(jù)給你？ 這才是核心。我覺得像上傳知識庫這種方式太難了，在中國沒多少人會用。我們希望不創(chuàng)造新的場景，不創(chuàng)造新的設備，用一個很低的成本讓用戶接受。

硅星人： 你們從一開始就想好了 Coplayer 這個方向，然后怎么去預判技術，比如之前沒有 VLM，只有識別？

Binson： 2023 年我們剛開始創(chuàng)業(yè)的時候，問題很多。那時候國內(nèi)基本上就文心，海外只有 ChatGPT，也沒什么開源。我們用 ChatGPT 來做驗證，一次對話要五六秒，甚至七八秒，很夸張的，你會覺得這東西不可行。

硅星人： 對，那時候的模型也沒有理解和思考能力。

Binson： 對，但我覺得這事一定可以。我們就先去探索驗證，慢慢地，模型價格不就降下來了嗎？多模態(tài)我覺得也一定會成熟，TTS（語音合成）那時候也不成熟，但我也覺得一定會成熟。好，既然這些是未來的大方向，沒關系，我們先做。

在多模態(tài)不太成熟的時候，我們就借鑒了 " 桌寵 " 的形態(tài)，用角色的可愛來彌補技術的不足。就……伸手不打笑臉人嘛，這個人物很可愛，他傻傻的就傻傻的唄。

硅星人： 后來自研 VLM 花了多長時間？

Binson： 我們大概用了半年多，就是今年（2024 年）年初，拿著我們積累的數(shù)據(jù)來做這件事。我們的視覺語言模型 LynkSoul VLM v1，在游戲場景中表現(xiàn)超越了 GPT-4o、Claude-4-Sonnet 和 Gemini-2.5-Flash 等一眾頂尖通用模型。

Binson： 是，本質(zhì)還是先有階段的技術和場景的適配，能不能讓用戶留下來。如果你的 MVP（最小可行產(chǎn)品）的成立嚴重依賴某項技術的成熟，那你可能就得等。我們的 MVP 其實也依賴技術，但我們可以討巧地在不同階段，滿足用戶不同的訴求。

硅星人： 那么從產(chǎn)品角度看，你們覺得目前還有哪些明顯的技術不足？

Binson： 有啊。第一個，VLM 還不夠好。我們現(xiàn)在是抽幀的，它不是一個流式的理解，沒有多幀之間的推理能力。這個就需要多模態(tài)模型的迭代了。我覺得行業(yè)很快會出來，可能也就半年到一年。我們可以站在技術的肩膀上，用開源的，或者誰做得好了我們就用它，但我們有自己的數(shù)據(jù)，可以基于自己的數(shù)據(jù)，去精調(diào)在游戲場景下的理解。

2 年注冊用戶千萬，逗逗 AI 的四段式增長策略

硅星人：兩年時間推出 1.0 版本，在這個追求速度的 AI 創(chuàng)業(yè)環(huán)境里非常少見。你們焦慮過嗎？

Oratis：肯定會焦慮，但要戰(zhàn)勝焦慮。因為在一個技術體驗不成熟的時候，你做的規(guī)模越大，負擔就越重。

硅星人： 目前的用戶規(guī)模和商業(yè)化進展具體如何？可以分享一些數(shù)據(jù)嗎？

Binson： 目前，我們的注冊用戶已經(jīng)突破 1000 萬。因為有大量的自然增長和口碑傳播，我們的獲客成本可以做到很低，大概在小幾塊錢。用戶的活躍度和粘性非常高，日活躍用戶的平均使用時長可以達到三到四個小時。

在商業(yè)模式上，我們主要通過訂閱制（月費約 40 元）和角色皮膚、禮物等虛擬道具進行變現(xiàn)。雖然目前付費率還不高，因為我們?nèi)砸詳U大用戶規(guī)模為主要目標，但考慮到游戲玩家強大的付費習慣和意愿，未來的增長空間非常巨大。

硅星人： 三到四個小時，用戶和 AI 的交互強度是怎樣的？

Binson： 這里有一個很有趣的洞察：我們的用戶平均每天與 AI 的對話量大約在五六十句。

硅星人：這個數(shù)字不高。

Binson： 對，它證明了我們的一個核心理念：陪伴的核心不是對話，而是 " 存在 " 本身。很多時候，用戶只是把 AI 角色放在那里，即使不說話，這種 " 在場 " 本身就提供了足夠的情緒價值，尤其是在玩單機或開放世界游戲時。

硅星人： 增長對 AI 應用來說是一個難題，你們的這 1000 萬是怎么來的？比如第一個 100 萬，第二個 100 萬。

Binson： 我們的用戶增長主要經(jīng)歷了四個階段，這與我們的技術迭代和產(chǎn)品功能拓展是同步的：

第一階段，靠的是角色和 IP。我們做的那些角色，比如妮可妮卡，每一個背后都代表了一類人群的需求。當 AI 出來，這些人能說話、能陪你聊天了，大家就很開心。

第二階段，就是靠游戲場景的 KOL。一說到游戲，年輕人都懂，ACC 活動上我們展臺的人數(shù)也是前排，對吧。

特別是我們和頭部的 KOL 合作，比如你玩《原神》，你不可能不知道那些做攻略的 UP 主。我們只要跟他合作，基本上玩《原神》的用戶就都知道我們了，一個視頻就能帶來成千上萬的下載量。

第三階段，是和游戲的深度綁定。我們不斷擴充支持的游戲，從《原神》到《黑神話：悟空》。一個新游戲上線，我們能第一時間提供地圖、攻略，形成他的 " 游戲搭子 "。用戶量起來后，游戲公司也愿意合作，像明末上線前就提前把版本給我們，讓我們做一些傳播。

第四階段的增長，就是 VLM 帶來的通用能力，能理解游戲，并開始將陪伴場景從游戲拓展到看視頻、刷劇等日常生活，有了進一步擴大了用戶群的可能。

反常識，要把全球市場看作一個整體

硅星人：我了解到你們?nèi)チ巳毡緟⒓訓|京 TGS，為什么選擇在這個時間節(jié)點開拓全球市場？

Oratis： 這一塊主要是基礎是我們的技術成熟了。這次發(fā)布，我們除了發(fā)布產(chǎn)品，還發(fā)布了我們在海外使用的 VLM 模型。這個 VLM 是我們自己 train 的一個模型，專門在游戲場景做識別，整體評估下來，從識別的精度、對游戲的理解來講，效果都比海外主流的像 GPT、Claude 這些模型要好 30% 到 40%。這是一個基礎。

另外是，海外市場的消費更加成熟。我們主打 C 端收費路線，做好做增長飛輪。

硅星人：技術和付費環(huán)境的成熟，解釋了 " 為什么是現(xiàn)在 " 這個時間問題。但更關鍵的是 " 如何做 "。很多中國公司出海，往往是單點突破，比如先猛攻東南亞或北美。你們怎么考慮？

Oratis： 是的。在 AI 時代，你需要 " 把整個世界看成一個市場 "。過去做國際化，我們會把世界劃分為東南亞、中東、拉美等多個市場，并為每個市場單獨建立本地團隊，是重資產(chǎn)、分國運營的模式。但在 AI 時代，你或許只需要區(qū)分 " 中文市場 " 和 " 非中文市場 "。因為無論在美國、東南亞還是日本，關注 AI、愛玩游戲、愿意嘗試新事物的這批年輕用戶，他們的畫像是高度相似的。當你的用戶池子足夠大時，你獲取高質(zhì)量、低成本用戶的概率就會指數(shù)級提升。

舉個例子，我們發(fā)布海外產(chǎn)品時，在 YouTube 上投放了兩個視頻，總成本僅 100 多美元，用于幾萬次冷啟動播放，因為內(nèi)容質(zhì)量高，迅速觸發(fā)了 YouTube 的推薦算法和用戶的自發(fā)分享，最終卻獲得了近百萬的播放量。

硅星人：這似乎有些反常識？我聽到的更多是，做海外市場必須強調(diào) " 本地化（Native）"，根據(jù)用戶特性做針對性運營。

Oratis： 這個結(jié)論成立的前提是：每個國家用戶的核心需求不同。但在游戲領域，情況有所不同。雖然日本和美國用戶喜歡的角色風格確實不一樣，適配不同的游戲需要本地化，但運營側(cè)的策略——包括目標群體、傳播打法、活動策劃——則完全可以全球化，效率會高得多。

硅星人：你們好像在這次正式推出海外之前，就就已經(jīng)積累了一批海外用戶。這個過程是怎樣的？

Oratis： 我們?nèi)ツ甑自谌毡就瞥隽?Beta 版，并迅速驗證了兩點：第一，二次元文化在日本有極高的接受度；第二，游戲向的視頻內(nèi)容傳播效果非常好，在日本能實現(xiàn) PMF（產(chǎn)品市場契合度）。

但日本市場的問題在于 " 天花板 " 較低。日本人口有限，年輕人占比不高，在東京、大阪等核心城市做到頭部，DAU（日活躍用戶）可能也就兩三百萬。這就是我們這次選擇以英文為主，立足北美做全球化發(fā)布的原因。

硅星人：在與這些海外用戶的互動中，有沒有觀察到什么特別的用戶畫像或需求？

Oratis： 有一個很強的差異點，就是海外用戶對 NSFW（工作場合下不適合觀看的內(nèi)容）的預期。因為我們的很多競品都支持，所以部分用戶會天然地認為我們也可以。但我們明確選擇不做。

硅星人：為什么？這似乎是很多 AI 陪伴類產(chǎn)品的 " 流量密碼 "。

Oratis： 這與我們對 " 關系 " 的根本選擇有關。我們希望建立的是人與 AI 之間長久的、陪伴式的關系，而 NSFW 本質(zhì)上是一種刺激型的、消費式的關系。后者要求 AI 絕對服從，滿足用戶的單向需求；而我們追求的是雙向的、互動的、共同成長的關系，這與我們的初衷相悖。

我們不希望產(chǎn)品變成一個 " 色情工具 "，用戶用完就走。我們的目標是做一個 3+（三歲以上）產(chǎn)品，最終獲得一批我們深度理解的、忠誠的長期用戶。

硅星人：聊了這么多，從需求、產(chǎn)品、技術到全球化，站在當前這個節(jié)點，你們認為下一步最大的挑戰(zhàn)是什么？

Binson：下一個挑戰(zhàn)，是如何將陪伴場景從游戲拓展到更廣泛的通用場景，比如看劇、購物、上網(wǎng)課等。我們的策略是，繼續(xù)圍繞現(xiàn)有的這群核心用戶，去覆蓋他們除了游戲之外的其他娛樂和生活時間，讓 AI 伙伴成為他們數(shù)字生活中無處不在的存在。游戲是年輕人的核心社交方式，隨著這代人成長，我們的產(chǎn)品也將伴隨他們，從二次元的陪伴，走向全場景的陪伴。