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所谓混合模型路线，是指AI和传统游戏工程结合。,在1小时演讲中，Meshy团队及其客户分享了一些将3D生成工具用在游戏开发中的案例。将Meshy接入工作流后，前期概念网格、低模模型或UGC平台的角色定制等工作，需要的时间从几天压缩到了几小时，甚至几分钟。,比如在AI生成业务这一块，Meshy正在研发“Meshy Flow”，它能让Meshy融入管线的过程标准化，一个团队可以在生成时反复获得一致的结果，“哪怕是批量处理成百上千个资产”。,但目前他的计划相对克制:他想做一家游戏公司，但不想一上来就做大体量的游戏，而是仅把《黑箱》作为一个原型，试着让“生成式的游戏玩法”（Generative Gameplay）这个模式跑通。至于商业上，他觉得能回本就挺好了。“我们肯定不会想一步登天。”,看到目前Meshy的商业化成绩，你可能会觉得他们走得很顺，但其实胡渊鸣也不是一开始就有这么清楚的路线。进一步了解他的创业史后，我发现Meshy这种克制的策略来源于市场的毒打，以及胡渊鸣从技术思维到商业思维的转变。

不过在胡渊鸣的商业规划里，做出一款赚钱的生成工具，也只是个开头而已。,产品的核心功能聚焦于儿童、老人及宠物的看护场景。通过先进的识别算法，它能对看护对象的行为进行更为细致的分析与提醒，例如识别儿童的学习状态，并可自动生成每日看护报告，支持通过文字检索相关视频片段。

Stratton Studio可以在两小时内完成一个原本要花三天的普通资产，减少约80%的场景布景时间，同时还能增加5%的资产变体。UGC平台Jars AI把Meshy接到后台，能几分钟生成原来要花几个小时帮用户做的3D角色模型，过去几个月，他们用Meshy生成了超过5万个角色模型，“如果从零开始手工制作，那绝对是个不可能完成的任务”。,这意味着，创作不必总是从项目出发，所有产出都能沉淀为可复用资产。过去的创作积累被系统化地复用，每一个新项目的启动成本都会比上一个更低，企业的内容生产能力随着使用时间的推移而持续增强。,过去一年多，游戏行业对AI的态度渐渐回归理性。最初大家惊叹于各种大模型的生成效果，现在大家往往更关心现实问题:能嵌入开发管线吗?工作流是什么样?成本和效果又如何?,《Noita》的法术组合被戏称为“法术编程”，图源Steam@Tanimodori,其人物识别系统的准确率进一步提升，即使通过侧脸、背影等特征也能进行有效辨识。

大型全案服务动辄数十万，对于中小型企业或初创品牌并不友好。,总的来说，Meshy并没有那种用AI颠覆一切的宏大叙事，其融入管线的过程也是一个个环节跑下来的。,他举了几个不可兼得的例子。比如《Noita》里的魔杖机制表达力强，玩家可以把丰富的buff放进魔杖里，按顺序组合出不同的魔法效果，比如在“三发”后面放上“火球术”，魔杖就能放出三发火球。但是想要实现这种极强的自由玩法，需要玩家掌握复杂似编程的法术组合原理，这导致学习门槛高得令人发指，一个博士都得看10个小时教程才能学会。